京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用城市大数据推进智能城市建设_数据分析师
智能城市也叫iCity。它的中国定义,已基本不同于IBM的“Smart City”,他们想做的是城市IT的smart系统,而中国则需要构建的是智能发展的城市,要将我国新型城镇化、深度信息化和工业化升级版深度融合。
其实,在2009年8月,IBM发布的《智慧地球赢在中国》就量身打造了六大智能解决方案:智慧电力、智慧供应链、智慧银行、智慧医疗、智慧城市、智慧交通。这些智慧方案,已经陆续在我国许多城市展开。
当前,我们中国的iCity发展正处于“四化”交集上。十八大号召,促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。iCity将深入推动信息化与城镇化、工业化之间的融合,具有全局意义。
因此,中国“智能城市”建设也应走中国特色道路。2012年,中国工程院立项了重大咨询研究项目《中国智能城市建设与推进战略研究》,其中智能城市的重点建设内容分5个部分:城市建设的智能化发展、城市信息的智能化发展、城市产业的智能化发展、城市管理的智能化发展以及城市人力资源的智能化发展。
这5个部分的重点建设内容,我们要怎么做呢?首先,要从应用着手,以实用性为目标,抓中国城市的核心问题和主要矛盾并解决;其次,要加强物联网,建设传感器网络,加强三元世界的彼此连接;最后,要打通大数据,打通数据孤岛,运用大数据,推进高水平应用和高水平决策。总的来说,我们应该用城市大数据和云平台来着手解决各种智能应用系统,如智能医疗、智能电网、智能交通等。
感知城市将成为城市努力打造的新名片
物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是信息化时代的重要发展阶段。实际上,它是互联网的延伸。因此,加强物联网必须先提高城市的网络带宽。在北京的“十二五”规划中,提升信息基础设施建设是一项重要内容。
此外,城市是国家战略的起始点和落脚点,面对源于能源消耗、交通运输等环节的严峻挑战,信息化成为形成城市核心竞争力的重要抓手。鉴于此,美国、德国、新加坡等国纷纷启动智慧城市、智能城市建设,而我们中国也提出了感知城市概念,推动着物联网、云计算等新一代信息技术思潮向政府和企业行动的转变。未来,感知城市将成为城市努力打造的新名片。
在中国,时值“十二五”开局之年,在调结构、转方式的国家战略发展要求下,感知城市建设已全面启动,这一热潮正改变着新一轮城市发展格局。
互联网的高速发展带动了物联网的发展,我们以物联网技术推动城市规划、建设、管理和服务智慧化,可以让城市变得更加安全、便捷、高效、绿色、和谐和幸福,形成以物联网助推智慧城市建设的特色道路,以此感知城市。
当然,物联网除了感知城市,也在感知物理世界、感知人类。越来越多的穿戴式设备正在向人机一体化方向发展,它们和手机及互联网+相连,将推动预防医学的发展。
智能城市离不开大数据的支持
大数据时代的到来,正悄然改变着人们的生活。得益于大数据的海量储存、分析与处理,人们能够运用大数据实现遥不可及的梦想。公共交通系统的动态数据公布后,可以通过手机APP为公众出行提供意见和方案,也能为交通高峰期调配出更优方案。
智能城市之所以迷人,在于它能为人们提供更安全的居住环境,更准确的交通状况,以及更方便的生活体验,而要做到这些,离不开大数据的支持。不管是智能交通、智能安防,还是智能家居,大数据都是支持其运转的核心。
而大数据的主体是城市大数据,这涵盖了城市建设、环境、企业产业、教育、医疗卫生、食品、文化等多方面。那么,谁有能力聚集和联接这些数据呢?是公司,公共机构,还是政府?
对此,我认为,这要依靠权威机构、技术和市场的合作。比如,数字图书馆、商业数据中心、证券数据中心、铁路数据中心等。其中,政府应在城市大数据的管理与开放中起主导作用。这主要表现在:促进知识服务业发展,创造新的市场与技术;确保个人信息不受侵犯、公共信息安全与共享;提高城市管理能力与决策水平,更好为市民提供服务。中国工业化与城市化的环境和政府结构很有利于发展城市大数据。如果做得好,中国可以用城市大数据来深化智能城市的发展。
可以预见,未来大数据将遍布智慧城市的方方面面,从政府决策与服务,到人们的生活方式,再到城市的产业布局和规划,以及城市的运营和管理方式,都将在大数据支撑下走向智慧化,大数据将成为智慧城市的引擎。
所以,我说iCity是中国的机遇,因为这恰好与中国的管理结构相吻合。对于中国强大的市政组织力量,iCity是个极妙抓手,在推动城市又好又快的发展中,大有用武之地。我们应当用好智能城市在中国具备天时、地利、人和的独特优势,用城市大数据推进智能城市建设。
新闻背景:
5月19日,“中国云谷 梦想启航”高峰论坛在安溪举行。论坛上,中国工程院院士潘云鹤深入畅谈互联网+下的城市大数据,提出要用城市大数据推进智能城市建设,受到广泛关注。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10