智慧城市大數據可視化決策分析系統，能夠將城市運行核心系統的各項關鍵數據進行可視化呈現，從而對包括應急指揮、城市管理、公共安全、環境保護、智能交通、基礎設施等領域進行管理決策支持，進而實現城市智慧式管理和運行。
系統支持將不同平台系統數據、不同業務部門數據融合貫通，綜合匯集於系統之上，以全方位掌控城市綜合態勢。包括：市政、警務、交通、電力、商業等多領域數據。
系統支持集成包括地理信息、GPS數據、傾斜攝影數據、BIM建築模型數據、統計數據、攝像頭採集畫面等多類型數據。
基於三維地理信息，系統利用三維視圖結合虛擬現實技術，將包括城市街區、地標點、建築物、機動目標、管線設施等在內的城市全景進行完整、鮮活的呈現。
系統支持多樣化的二維電子地圖，能夠載入矢量數據和柵格數據，進行地圖的放大、縮小、漫遊、距離量算、區域覆蓋計算、標繪以及圖層控制，支持移動目標的顯示控制。
我司獨創的二三維地理信息系統聯動功能，二維的平面地理視圖便於操作交互，三維視圖便於直觀形象化呈現，適用於大屏、多屏環境下的地理信息可視化。
將數據按照時間和空間兩個維度進行同步呈現，全面掌控數據變化態勢。支持空間數據的實時監控、歷史回放、模擬推演，讓規律清晰可見，讓決策有數可依、更加高效。
針對城市管理部門眾多數據的指標與維度，將數據按主題、成體系地加以呈現，幫助用戶從不同角度觀察、分析數據，聚焦趨勢規律。
支持將實時數據監測以及歷史數據分析，以逐時曲線、時域統計柱圖等形式，呈現數據隨時間的變化趨勢，顯現規律，支持決策。
系統提供豐富的圖表呈現方式，包括散點圖、折線圖、柱狀圖、餅圖、雷達圖、K線圖、熱力圖、箱線圖、關系圖、桑基圖等。除了平面圖表，還支持基於三維空間場景的圖表疊加。
通過建立預警指數或模型對與其存在關聯的數據進行監測、分析，提供基於數據挖掘的預警機制。一旦實時數據達到預定限值或發生異常，系統將自動發出報警。同時系統支持報警閾值、置信度閾值等設定值限定。
系統支持多種數據篩選方式，包括欄位查詢、地圖圈選、點選等，用戶可以根據實際需求，有針對性了解相應信息。
系統支持對單體對象進行詳細查看，例如三維樓宇、機動車輛信息、單體體征數據、攝像頭視頻信號等。
系統提供強大友好的標繪功能，除提供基礎信息標繪、行業專用標繪外，還支持標繪對象定製。同時支持觸控標繪操作，可用於指揮決策會商等場景。
統一的可視化模式控制機制，集成屏幕拼接控制，實現一鍵同時切換軟體系統和屏幕拼接模式。使用戶可以簡便快速的切換應用場景。
系統支持通過PAD、智能手機等手持設備作為控制終端，來實現對大屏顯示布局、系統模式的切換以及軟體界面內容的交互控制。為客戶提供一種靈活、便捷的操控體驗。
系統擁有高效可靠的大數據接入能力，支持接入超大范圍地圖、三維地表模型、城市建築模型、海量攝像頭數據，可以支撐TB級的業務數據吞吐 量。同時可以實現各類介面數據的無縫可視化接入，並可快速響應分析操作和實時反映數據變化。
平台打通政府各部門、各系統之間的信息壁壘，包括公安、交通、消防、情報、反恐等多部門數據，以及車輛移動GPS數據、傾斜攝影數據、BIM建築模型數據、統計數據、攝像頭採集畫面等多類型數據。從市政設施分布、公安&消防車輛運行態勢、交通運行情況、巡邏案件分布等多個角度，對城市各領域運行數據進行多維度可視分析，提升城市管理者資源統籌效率和管理決策能力。
平台以數字方式全面描繪城市區域經濟發展現狀，涵蓋城市概況、宏觀經濟、產業發展、投資貿易等。包括科技、教育、文化、人口、衛生、環境保護；GDP、財政收支數據、貿易、價格指數；按資本、就業、稅收等角度的產業分析；固定資產、工業、房地產各項投資數據分析等。為城市規劃、城市產業分布和城市基礎設施建設和改善居民生活條件等方面提供科學的決策依據。
平台將政府各職能部門和資源進行有效結合，為管理者應對突發事件建立一個信息共享、高效決策、部門聯動的可視化指揮調度系統，可以實時監控突發事件發展態勢、人員位置分布、警力資源、醫療配備情況等信息，幫助指揮人員實時了解現場情況、掌控事態發展趨勢，及時指揮決策。
平台具有開放體系結構，集成監測預警、應急指揮調度、模擬推演、分析研判等於一身，支持從警力警情分布、視頻監控、卡口分布、轄區人口、重點場所等多個維度進行日常監測與協調管理；支持突發事件下的可視化接處警、警情監控、警情查詢、轄區定位、警情態勢分析、應急指揮調度管理，以滿足常態下警力警情的監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要，滿足公安行業平急結合的應用需求。
平台是一個面向交通管理部門的綜合性輔助決策平台，集成運營業務管理、應急指揮調度、監測預警、分析研判於一身，兼具道路視頻監控展示，流量監測數據呈現，交通數據統計分析，具有綜合監視、運營協調、應急指揮等職能。支持從交通態勢監控、視頻監控、智能卡口分析、交通態勢評估研判等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理。
平台能夠實現將園區運行核心系統的各項關鍵數據進行呈現，為用戶提供一個集園區生產、園區運營、園區控制、園區決策多維一體的智能運營管理平台，支持從園區基礎設施、園區交通、智能樓宇、園區招商、物業管理、企業孵化、產業分析管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理，以及突發事件下的告警接報、信息處理發布、應急指揮調度管理。
平台支持對電網多個環節的數據進行深度分析挖掘，可以實現電網拓撲分析、用戶用電特徵分析、用電負荷異動識別、竊電嫌疑監測分析、安全防禦、商業選址等智能電網多個環節的日常運行監測與協調管理，切實提高電力生產、營銷及電網運維等方面的管理水平。
城區網格化管理，人、地、物、事多維度可視化呈現，全面掌控管轄區域內的綜合態勢。平台基於地理信息系統，可全麵包含智慧城管、智慧社區、智慧交通等幾部分可視化。
2. 大數據分析 將對智慧城市產生極大影響
大數據分析 將對智慧城市產生極大影響
現代服務業發展水平是衡量一個國家和地區現代化程度的重要標志，是反映一個國家和地區綜合實力的重要內容，同時也是實現經濟可持續發展的重要力量。隨著雲計算及大數據等新興技術的興起，為進一步加快發展現代服務業，優化產業結構，構建現代產業體系，智慧型服務產業順勢而生。
隨著首鋼園區智慧城市五大能力的建設，平台戰略穩步向前推進，各類型平台沉澱下來了海量的數據，如空間數據、民生數據、經濟數據等。這些數據如金子般珍貴，如何合理充分地利用這些數據是首鋼園區智慧城市建設成敗的關鍵。
首鋼園區智慧城市產業服務平台
一、大數據分析與決策成為必然選擇
智慧城市體系架構可分為四層，分別為感知層、傳輸層、平台層、應用層。感知層是智慧城市體系對現實世界進行感知、識別和信息採集的基礎性物理網路，海量的數據在感知層產生。由城市數字化到城市智慧化，關鍵是要實現對感知層獲取的信息的智慧處理，其核心是引入了大數據處理技術。
智慧城市建設不僅僅需要有眾多的攝像頭、感測器等來收集信息，更需要有一個智慧的大腦系統，來統籌管理和運用好收集到的信息。一個智慧城市的建設，是離不開強大信息處理後台系統的建設的。只有建立起相應的處理能力，才可以將這些收集到的信息用於更加有效、科學的城市管理，提供更好的服務。大數據技術，對數據進行深度融合、綜合分析和挖掘，以獲得更有價值的信息。
二、大數據分析與決策對於智慧城市建設的重要意義
智慧城市的建設離不開大數據，大數據將遍布智慧城市的方方面面，從政府決策與服務，到人們衣食住行的生活方式，再到城市的產業布局和規劃，直到城市的運營和管理方式，都將在大數據支撐下走向「智慧化」，大數據將成為智慧城市的智慧引擎。
大數據分析對於智慧城市建設的重要意義主要體現在以下五個方面：
1、大數據分析為智慧城市的各個領域提供強大的決策支持。
在城市規劃方面，通過對城市地理、氣象等自然信息和經濟、社會、文化、人口等人文社會信息的挖掘，可以為城市規劃提供強大的決策支持，強化城市管理服務的科學性和前瞻性。在交通管理方面，通過對道路交通信息的實時挖掘，能有效緩解交通擁堵，並快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。在環境監測方面，構建大數據監控分析平台。深度監控排污企業生產、排放、存儲、運輸各個環節，從源頭上消除企業監控數據造假的可能性，為監察部門提供可靠的執法依據，並結合環境監測數據，挖掘企業排污對當地環境的影響。
首鋼園區智慧城市產業服務平台現代服務業發展水平是衡量一個國家和地區現代化程度的重要標志，是反映一個國家和地區綜合實力的重要內容，同時也是實現經濟可持續發展的重要力量。隨著雲計算及大數據等新興技術的興起，為進一步加快發展現代服務業，優化產業結構，構建現代產業體系，智慧型服務產業順勢而生。
隨著首鋼園區智慧城市五大能力的建設，平台戰略穩步向前推進，各類型平台沉澱下來了海量的數據，如空間數據、民生數據、經濟數據等。這些數據如金子般珍貴，如何合理充分地利用這些數據是首鋼園區智慧城市建設成敗的關鍵。
首鋼園區智慧城市產業服務平台
一、大數據分析與決策成為必然選擇
智慧城市體系架構可分為四層，分別為感知層、傳輸層、平台層、應用層。感知層是智慧城市體系對現實世界進行感知、識別和信息採集的基礎性物理網路，海量的數據在感知層產生。由城市數字化到城市智慧化，關鍵是要實現對感知層獲取的信息的智慧處理，其核心是引入了大數據處理技術。
智慧城市建設不僅僅需要有眾多的攝像頭、感測器等來收集信息，更需要有一個智慧的大腦系統，來統籌管理和運用好收集到的信息。一個智慧城市的建設，是離不開強大信息處理後台系統的建設的。只有建立起相應的處理能力，才可以將這些收集到的信息用於更加有效、科學的城市管理，提供更好的服務。大數據技術，對數據進行深度融合、綜合分析和挖掘，以獲得更有價值的信息。
二、大數據分析與決策對於智慧城市建設的重要意義
智慧城市的建設離不開大數據，大數據將遍布智慧城市的方方面面，從政府決策與服務，到人們衣食住行的生活方式，再到城市的產業布局和規劃，直到城市的運營和管理方式，都將在大數據支撐下走向「智慧化」，大數據將成為智慧城市的智慧引擎。
大數據分析對於智慧城市建設的重要意義主要體現在以下五個方面：
1、大數據分析為智慧城市的各個領域提供強大的決策支持。
在城市規劃方面，通過對城市地理、氣象等自然信息和經濟、社會、文化、人口等人文社會信息的挖掘，可以為城市規劃提供強大的決策支持，強化城市管理服務的科學性和前瞻性。在交通管理方面，通過對道路交通信息的實時挖掘，能有效緩解交通擁堵，並快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。在環境監測方面，構建大數據監控分析平台。深度監控排污企業生產、排放、存儲、運輸各個環節，從源頭上消除企業監控數據造假的可能性，為監察部門提供可靠的執法依據，並結合環境監測數據，挖掘企業排污對當地環境的影響。
2大數據分析能夠給智慧城市的管理2、大數據分析能夠給智慧城市的管理和服務系統提供新的洞察力。
城市的各項管理和服務是持續進行的，日積月累，自然會形成大量數據的積累，在這些數據中也必然隱藏著對這個城市一些潛在特徵的描述。社會科學的很多規律和經驗，在海量積累的數據里自然存在著，在等待我們去發現和了解，從而為城市的智慧化、精細化管理提供決策依據。例如，各城市還可以根據對環境監測歷史數據的綜合分析，預測火災、水災等自然災害的發生規律。
3、大數據分析是避免「信息孤島」提高資源利用率的必要手段。
「信息孤島」現象很普遍。大數據技術對解決上述難題提供了新的希望。大數據技術能夠在收集智慧城市各模塊數據的基礎上，對數據進行交互分析，從而建立起基於數據的、超越傳統感知和經驗的輔助決策系統。大數據使數據共享成為可能，政府各個部門的既有資料庫可以實現高效互聯互通，極大提高政府各部門間協同辦公能力，提高為民辦事的效率，大幅降低政府管理成本。
4、大數據分析將提高城市居民的生活品質。
與民生密切相關的智慧應用包括智慧交通、智慧醫療、智慧家居、智慧安防等，這些智慧化的應用將極大地拓展民眾生活空間，引領智慧城市大數據時代智慧人生的到來。大數據是未來人們享受智慧生活的基礎，將改變傳統「簡單平面」的生活常態，通過大數據的應用服務，將使信息變得更加泛在，使生活變得多維和立體。
5、大數據分析將大大提高企業的核心競爭力。
大數據處理將決定企業的核心競爭力。掌控數據就可以支配市場，意味著巨大的投資回報。過去很多企業對自身經營發展的分析只停留在簡單業務信息層面，缺乏對客戶需求、業務流程、平拍營銷、市場競爭等方面的深入分析。在大數據時代，企業通過收集和分析大量內部和外部的數據，獲取有價值的信息。通過挖掘這些信息，企業可以預測市場需求，進行智能化決策分析。
三、結語
智慧城市的大數據時代已經到來。充分利用以大數據技術為支撐的綜合智能化分析和決策系統，才能使智慧城市的管理系統和服務系統充分、有效、合理地發揮各自的作用，大數據正是智慧城市建設和運營的基石。首鋼園區的智慧城市建設，要從大數據入手，創新智慧產業、優化城市管理、提升服務效率，從而實現智慧城市讓城市生活更美好、更幸福的目標。
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3. 干貨 - 鋼企決策智能系統案例分享
鋼鐵行業是我國重要的原材料行業之一，亟需實現由「大」到「強」的升級。此前文章中，我們分享了傲林 科技 交付團隊視角下，傳統企業數字化轉型的主要困難痛點，本期我們分享鋼鐵行業的數字化轉型案例。
某大型鋼鐵集團是一家產能過千萬、納稅過百億的大型鋼鐵聯合企業，作為國內鋼鐵領軍企業，後續准備進一步貫徹執行新舊動能轉換的要求，計劃通過減量置換，打造先進鋼鐵生產基地。經過多年的信息化建設，企業縱向已經建立了L1~L4層的自動化和信息化系統，橫向實現了采購、庫存、生產、銷售、物流、財務等環節端到端的信息化全覆蓋。
但該鋼鐵集團信息化系統同樣面臨著新的挑戰：
1.數據自采率低。 在信息化方面存在手動輸入及調整的環節較多、多方輸入造成數據的不一致、信息及時協同存在錯位現象等問題；
2.信息閉環未形成。 數據分析存在核心數據管理無法自主升級改造、數據存取性能存在風險、數據使用方式單一、系統內信息處理閉環未能完全形成、數據分析能力相對較弱等問題；
3.優秀經驗知識未固化。 大量業務數據分析依靠人工完成和個人經驗判斷、無法做到實時分析反饋並與業務同步，對 歷史 數據資產的使用相對較少、 歷史 數據尚未構成企業經營的智能化分析支撐；
4.傳統架構存在風險。 系統延用了較傳統的IOE類信息化技術手段，存在技術支撐風險。
以上問題都阻礙了該鋼鐵企業的數智化轉型進程。
傲林 科技 以傲數平台、事件網兩大平台產品為支撐，打通采購、生產、庫存、銷售、訂單、營銷的企業經營全流程數據，從企業經營全局進行數據分析，通過量化決策系統，幫助客戶實現礦石成本平衡優化、企業量化決策優化、企業經營分析智能化，構建一套完整的決策智能輔助分析系統。
對企業內部數據與外部供應鏈數據、產業周期數據、宏觀經濟數據、競爭環境數據、工業大數據等進行全方位構建，依據時間維度，形成立體的多維數據模型，根據數據模型給出基於大數據的量化分析和洞察，以事件和風險的方式推送至PC端和手機端，為領導決策提供直接建議。
將各個部門的運營經驗和關鍵業務節點通過人工智慧技術建立數字模型，同時將不同模型通過知識圖譜聯系成企業整體多維度業務模型，讓每一個職能部門的數據在企業的全局視角發揮作用，形成全局優化；通過不斷迭代的模型訓練，提供輔助決策的量化分析和最優方案，形成精益管理。
1.業務管理
對該鋼鐵集團的數據、流程、信息化系統、業務活動進行摸底與梳理，根據調研結果並結合該鋼鐵集團信息化數據可用范圍，進行落地實施。
2.主數據管理，建立統一的主數據資產管理平台
主數據資產管理平台包含一整套用於生成和維護主數據的規范、技術。完整的平台包括元數據管理，信息系統集成、數據治理、數據分析、數據交換等功能。
實施方案包括：
梳理該鋼鐵集團主數據體系可行性實施方案（含數據採集、數據質量分析、數據源分析、數據資源普查、管理顆粒度等）。
主數據管理系統落地實施（基礎環境部署、原型迭代與預覽、主數據匯集、數據清洗、轉換、數據映射、主數據質量管理實施、系統性能調優等）。
3.數據湖，建立統一的數據集成平台
實施方案包括：
梳理該鋼鐵集團信息化系統數據湖建設可行性實施方案（含數據基礎設施、數據接入范圍、模型和數據集成標准等，合理規劃數據存儲顆粒度，構建維度層次結構形成統一數據中心。通過多層級ETL的抽取、轉換、清洗、載入功能，實現各類數據源的有機結合、確保數據來源質量，保證信息的完整性、一致性）。
數據湖管理系統落地實施（通過各信息化系統的前置數據抽取功能的配置管理，及時獲取並整合各專業系統的管理數據）。
4.綜合運營決策，建立統一展示平台
通過對關鍵指標的直觀展示，使經營者能完整、及時、全局、高效地獲取公司的經營信息，並達到業務信息穿透透明化的目的。
實施方案包括：
梳理該鋼鐵集團綜合運營決策與業務經驗固化相關內容（含指標體系、現有業務流程、ERP系統對接、CRM系統對接、成本分析與成本計算等，合理界定業務系統與經營分析系統功能劃分）。
綜合運營決策系統落地實施（主題數據歸納及處理、演算法模型設計與開發、 歷史 數據深度學習與模型優化、管理控制台定製、信息化系統互動對接定製等）。
5.采購庫存優化，建立采購庫存優化輔助決策服務與應用
考慮到該鋼鐵集團采購與原燃輔料庫存優化是個重要且急需提升的部分，將單獨規劃和實施相應輔助模塊。
通過對該鋼鐵集團鐵前生產數據，鐵前設備維保數據，采購數據，庫存數據，鋼鐵原燃輔料采購價格指數、物流數據、配礦方案、鐵前質量數據、成本計算模型、生產計劃數據、生產實績數據、產成品等其它數據進行綜合建模分析與深度學習優化，形成動態智能推薦的原燃輔料采購優化輔助方案、庫存動態最優方案、以及應付賬款結構優化等方案。
通過以上5個維度的建設，成功提升了該鋼鐵集團的經營決策能力：管理人員可以隨時掌握公司的運營情況，為該鋼鐵集團公司高層領導和業務部門分析人員的日常數據分析與決策提供依據。同時可以降低用戶操作難度，減少用戶培訓成本，為公司管理層提供快速且豐富的人、財、物等方面的統計分析數據和決策支持，使其能夠更加著眼於業務優化和管理，以進一步提升該鋼鐵集團公司的業務運作效率和決策能力。
除提升了該鋼鐵集團的經營決策能力外，還實現了以下價值收益：
•公司經營管理的透明化與全局性業財融合分析。 多角度對比年度目標和 歷史 數據是否保持持續、穩健發展。
•公司經營決策的輔助支撐。 效益的預測、模擬、以及輔助優化建議，市場波動影響分析等。
•合同訂單生命周期的協同。 以合同訂單全生命周期為主線，拉通產供銷協同以及問題發現。
• 產供銷的決策輔助。 在合理資金佔用條件下的供產平穩、市場變化下的產銷動態平衡等支撐。
作為大型復雜流程工業，鋼企的全流程工序內部生產數據獲取困難，絕大部分為過程不透明的「黑盒」。而基於傲林 科技 事件網路技術構建的企業級數字孿生體，使鋼鐵企業的采購、生產、銷售等全流程都得以透明化，通過對企業數字孿生體的模擬模擬，使用人工智慧模型獲得優化策略，並把相關指令反饋到各生產經營部門去落地執行，形成了企業整體智能化優化的閉環。 通過為該鋼鐵集團提供數字化決策和運營支撐能力，有效增強了企業軟實力及全行業競爭力，打造了鋼鐵行業數字化轉型標桿。