1. 採集分析數據 大數據如何助力社會治理
採集分析數據 大數據如何助力社會治理
「大數據」曾經是個大眾眼中頗有距離感的專業詞彙，可是這幾年「大數據」成了人們身邊的高頻詞彙：當你上網購物時，平台總能准確推薦你想要的商品；當你下載某款APP或者打開某個程序，總要你點擊同意那些冗長的隱私條款；甚至當你使用不同賬號享用同樣服務時，居然發現可能遭遇了「大數據殺熟」……
信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源，大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會治理方式產生重要影響。大數據既為我們的生活帶來了巨大便利，打開了未來的無限可能，同時也提出了全新的挑戰。毫無疑問，大數據正在塑造未來的樣貌，那麼大數據將可能在哪些方面深刻改變我們的生活？
採集分析數據：提前化解風險
貴州黔東南苗族侗族自治州有很多苗寨，這里僅50戶以上的木質連片村寨就達3922個，木質農房達88萬棟。不過，隨著當地農村經濟條件的不斷改善，電氣火災也迅猛抬頭，而為了有效預防火災，當地把眼光投向了「大數據」。
記者在黔東南州的西江千戶苗寨看到，這里家家戶戶都在總進線處安裝了一個滅弧型電器保護裝置。「這些保護裝置同時也是農村電氣火災監控大數據平台的感知模塊。」當地工作人員打開其手機上一款名為「電丁丁」的APP介紹，大數據中心全天候採集農戶用電數據，一旦發現其家中用電數據異常，系統會自動通過手機APP發出預警，通知工作人員上門檢查處理。不僅如此，大數據中心針對區域用電數據會生成日報、周報和月報表，分析用電規律，評估安全系數，為預判電器火災風險、精準指導農村電改提供大數據支撐。
「通過數據採集和大數據分析技術，可以把事後解決改成事先預測，將有可能發生的問題預先監測到並且預解決。」清華大學政治學系副教授孟天廣表示，大數據將給社會治理方式帶來提升與改變。
這樣的例子，記者在深圳南山區也見到一例。2017年清明假期的一天下午，深圳市公安局南山分局人流監測預警系統突然發出預警，原來地形狹長的深圳灣公園短時間內因超量共享單車湧入擠占路面，造成了「毛細栓塞」，很可能發生踩踏。根據大數據提供的實時動態監測、人流趨勢分析、人群畫像分析等信息，當地公安立即啟動應急預案，很快就緩解了現場人流壓力，避免了一場可能發生的事故。
「大數據不僅僅為政府的治理貢獻數據上的理念、資源、技術、對策，還解決了以前政府在傳統治理當中不能解決的問題。」孟天廣認為，目前大數據在社會治理的應用方面已經有了一些初步的探索，未來通過大數據來努力推動社會治理的網路化、智能化和系統化，最終可以有效解決政府治理精準化的問題。
政府數據共享：打破孤島效應
這幾年，通過簡政放權治理諸如「證明我媽是我媽」一類的奇葩證明取得實質性成效。之所以「奇葩證明」會有生存空間，一個根本的原因在於此前各部門因政務信息之間壁壘森嚴造成了「數據煙囪」和「信息孤島」。為此，廣東梅州公安打造了一個「證明雲」，通過與20多個政府部門實現數據共享，使互聯網提供的電子證明與傳統證明具有同樣效力，成為了專門對付「奇葩證明」的利器。
通過政務信息資源共享來解決「奇葩證明」的難題還只是小試牛刀，而將沉澱在政府手中的數據面向社會開放共享，將深刻引領帶動大數據創新應用和產業融合發展。專家介紹，例如空間地理數據的開放，可用於指導采礦、林業、農業、漁業、能源、航海、交通運輸等；氣象數據的開放，則可以加工用於指導農業生產、旅遊業、災難管理、保險業預測、環境評估等。
對此，早在2015年國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中，就將「加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力」與「穩步推動公共數據資源開放」納入到主要任務之中。其中，《綱要》還特別提到，優先推動信用、交通、醫療、衛生、就業、社保、地理、文化、教育、科技、資源、農業、環境、安監、金融、質量、統計、氣象、海洋、企業登記監管等民生保障服務相關領域的政府數據集向社會開放。
「政府數據開放到什麼地步，哪些數據集的數據應予開放，對不同數據集下的數據應如何歸類，目前多由相關政府部門和政府官員決定，欠缺整齊劃一的標准。」南開大學法學院教授宋華琳表示，需要明確政府數據開放的范圍，健全完善政府數據開放的程序機制，界定政府數據開放的標准，「信息公開以公開為原則，以不公開為例外。開放政府數據還有不少具體工作有待推進。」
大數據營銷：提升效率防止濫用
今年以來「大數據殺熟」成了網路上的一個熱門詞彙，其意為，在互聯網上購買同樣的商品或服務時，向老客戶顯示的價格反而比新客戶要高出不少。事件起因於一名網友在微博上曬出自己的親身經歷，表示其長期在某網站預訂價格在380—400元之間的酒店房間，可實際價格只有300元上下，而且一旦使用朋友賬號查詢就會發現同一房間也顯示為300元左右。這條微博在網上發酵之後，許多人都紛紛曬出類似經歷的證據。
中國電子商務協會網規研究中心主任阿拉木斯認為，在線下大家都認可諸如「砍價」這樣的議價行為，因而同樣的商品或服務以不同的交易價格成交也是商業慣例。然而，「大數據殺熟」的問題在於賣方可以通過掌握大數據做到對用戶更全面精細地了解和預測，但買方卻因為線上交易與日俱增的用戶黏性而導致很難真正「用腳投票」。「久而久之，自然會有自律不夠的商家，利用用戶的這種心理做些手腳。」阿拉木斯分析說。
如今，從網約車、共享單車，到電商購物、社交媒體，平台經濟已經成為社會治理中繞不開的話題。與此同時，眾多平台對海量用戶數據的收集、佔有，也引發了社會公眾對大數據是否會被濫用的關注。
「僅僅是從經濟上判斷，數據被企業或者被平台所擁有可能是最有效率的。」中國社會科學院工業經濟研究所李曉華研究員認為，零散的數據是沒有價值的，只有當這些數據匯聚起來，通過大數據的技術進行分析時才會產生價值。但與此同時，這些平台對數據的佔用還可能涉及個人信息泄露、數據權屬、數據交易、數據濫用等一系列問題，當數字經濟的發展中涉及諸如道德倫理、公平正義等價值判斷時，市場可能無法自發加以調整解決，這時候就需要盡快完善數據保護方面的立法。
2. 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控
金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。
3. 大數據助力智能化管理
「園區經濟」是改革開放以來中國經濟發展的重要經驗。它不僅成為中國經濟的載體和平台，也為中國工業經濟發展探索了一條成功的經驗和模式。《工業互聯網創新發展行動計劃 （2021-2023）》中提到，培育一批綜合實力強的安全服務龍頭企業，建設一批工業互聯網安全創新示範園區，做好工業互聯網園區網路建設。
恰逢新一輪工業革命將數字技術和工具帶入工業產業發展，使製造業從業者能夠簡單有效地利用數字技術，使信息技術從業者能夠深入理解激鉛工業需求和文化，最終輸出數字製造知識和資產，讓對製造業本身不那麼精通的人也能通過這些數字資產挖掘出新的服務和使用，並產生增值。這與園區經濟轉型的需求不謀而合。
互聯網與園區的價值融合，可以充分發揮園區資源聚集、基礎設施集中建設的規模優勢，以及園區集中管控、精細服務的優勢。同時，園區可以幫助工業互聯網打通其使用的「最後一公里」，園區也可以收獲互聯網盈利模式。
因此，上海化學工業園融合工業互聯網的創新、科技、智能、生態變革勢在必行。
上海化學工業區於1996年獲准建立。它位於上海南部，杭州灣北岸，橫跨金山區和奉賢區，規劃面積29.4平方公里。是國家新型工業化產業示範基地、國家級經濟技術開發區、國家生態工業示範園區、國家循環經濟先進單位。園區創造性地提出並實踐了「產品與項目一體化、公用事業一體化、物流與輸送一體化、環保一體化、管理與服務一體化」的發展理念，形成了資旅鉛斗源高度集約、效益集中的大型化工生產模式。超過80%的企業原材料/產品供應鏈在園區內實現閉環。
目前，德國巴斯夫、科斯特龍、贏創等國際化工巨頭，美國亨斯邁，中國石化、華誼集團、高橋石化等大型骨幹企業，以及荷蘭皇家沃爾堡集團、法國液化空氣集團、蘇伊士集團等世界知名配套服務企業已連續多年入駐園區，與園區形成了良好的互助共贏發展態勢。
完善園區基礎設施，建設定製化大數據雲計算中心。
園區內有上海化工園區大數據雲計算拆磨中心，是「4S」工業園定製的大數據雲計算中心，融合了中國電信雲網整合的力量和上海化工園區的規劃。大數據雲計算中心採用雲計算技術，統籌利用現有IT資源和條件，為上海化學工業區管委會各部門統一建設和提供基礎設施、支撐軟體、使用功能、信息資源、運行保障、信息安全等服務。
大數據雲計算中心具有強大的計算能力、開放的雲架構和充分的可擴展性。採用政務雲相同框架建設標准，連續多年通過信息安全等級保護三級保護審核。具有靈活的定製化調整和開發能力，可同時滿足園區多家企業多樣化的實際使用需求。同時，在園區管委會的指導和支持下，園區部分企業自主開發使用了企業級大數據平台。
搭建大數據平台和輔助決策系統。
實現「三個預期」的深入使用
園區內搭建大數據平台，基於化學工業區介面交互標准和化學工業區數據目錄標准進行數據採集和交互服務。B
此外，園區推進綜合業務監管輔助決策系統建設，以園區各種感知和業務數據為基礎，以融合數據分析引擎為核心，以園區管理者、經營者、企業等主體的服務需求為導向，為智能決策提供有力支撐，提高決策效率，開展「三預測」(預測、預警、預報)深度使用。大數據平台的建設原則是「統一設計、分期建設、有序推進」。一是完成平台基礎架構，基本形成數據治理架構，實現數據可視化分析展示，開展輔助決策工作。然後完善平台的功能，不斷擴展平台連接的業務系統/數據，提供深度感知和智能決策服務。
輔助決策系統實現了園區整體業務運營的總覽，對業務場景的8個核心指標和業務狀態進行了設計、融合、分析和實現，共計29類。它採用逐級細化的可視化展示方式，業務數據的粒度由粗到細，實現了業務監管的分層決策模式。結合2D/3D GIS技術的使用，實現了工業互聯網園區業務管理「一張圖」。
挖掘典型使用場景推進工業互聯網園區建設
園區內外生產性、生活性服務企業涉及原材料進出口、儲罐儲存、運輸管廊運維、污水處理、熱力供電等公共功能。企業積極響應工業互聯網園區建設，形成典型的數字化使用場景，具體如下。
(1)數字結對。基於「GIS數字孿生」等技術，構建園區化工材料、能源材料輸送管廊三維可視化數字化管理平台。結合智能感測器實現管廊的智能化管理，將企業運營、安全、生產、財務等多業務維度指標統一可視化展示。
(2)資產管理。對公用事業服務企業相關資產進行數字化識別、快速盤點、精準定位、全生命周期管理等創新使用，實現資產的可管、可控、增值。
(3)智能巡檢。基於懸浮軌道機器人、地面行走機器人、集成IOT感測終端等。實時感知和監控管道和關鍵設備的運行狀態，形成一體化的空中和地面檢測網路。
(4)熱電平衡。針對園區內多家企業對供汽穩定性的高要求，搭建了蒸汽配額交易平台，平衡不同企業間因生產峰谷和配額利用率差異造成的供汽不穩定或浪費，實現供需精準匹配和資源優化。
(5)環境監測。基於生產企業
業廠內物聯網和園區廣域網的覆蓋，建立多源環保污控數據集成監控體系，實現對園區內重點企業、重點區域的污染源狀態、排放數據及環境質量數據的實時監測與預警。
另外，園區充分發掘主體化工生產型企業智慧化建設的內在動力，引導、鼓勵企業結合自身實際，加大投入，開展技術和智能化改造，提升智能製造水平，目前已形成生產過程管理信息化、生產過程工藝自動化、智能巡檢/運維、能源管理、智能輸送、視頻監控等工業互聯網使用場景。
打破園區數據孤島，園區管理運營更上一層樓
上海化學工業區實現了普通政務雲與園區使用、醫療生產力系統、公安封閉系統、物聯網及視頻系統的融合，在確保數據安全和使用順暢的情況下保持了原有的個性化資源需求。目前，園區各類項目上雲超過20個，資源使用率超過85%；平台運行平穩，總體可用率超過99.99%；使用部署時間從原來的3~6個月縮短為3~5天；等級保護三級評測達到90分以上，未出現信息安全問題。
上海化學工業區數據平台將採集的8200萬余條數據歸入3類、15項、21目、256細目的數據體系中，在此基礎上形成7大主題庫和256個業務庫，通過API為各類使用提供了430個數據元素。平台的建設初步打破了管委會、公用工程服務企業和生產企業間的信息孤島，可以為園區管理運營的各個領域提供快速、有效的決策支持，為上海化學工業區的管理和服務提供新的洞察力，提升園區治理、運營和公眾服務的智能化水平。
專家推薦語
上海化學工業區建設之初開創性地提出了「五個一體化」的發展理念，引領帶動全國石油和化工園區的發展。園區進行大數據雲計算中心建設，將普通政務雲與園區使用充分融合，搭建智慧決策平台，匯集各類業務數據，進行實時分析和可視化展示，服務於園區不同客戶，提升園區運營和服務的智能化水平，對於全國范圍內經濟開發區、高新區及工業園區具有較高的可借鑒性和可復制性。
系統軟體用於管理計算機資源，並為使用軟體提供一個統一的平台。 使用軟體則在系統軟體的基礎上實現用戶所需要的功能。支撐軟體是支撐各種軟體的開發與維護的軟體,又稱為軟體開發環境。它主要包括環境資料庫、各種介面軟體和工具組。著名的軟體開發環境有IBM公司的Web Sphere,微軟公司的***.NET等。包括一系列基本的工具（比如編譯器，資料庫管理，存儲器格式化，文件系統管理，用戶身份驗證，驅動管理，網路連接等方面的工具）。
4. 物聯網產生大數據,大數據助力物聯網
物聯網產生大數據,大數據助力物聯網
大數據時代已經來臨。感測器、RFID等的大量應用,電腦、攝像機等設備和智能手機、平板電腦、可穿戴設備等移動終端的迅速普及,促使全球數字信息總量的急劇增長。物聯網是大數據的重要來源,隨著物聯網在各行各業的推廣應用,每秒鍾物聯網上都會產生海量數據。
數據是資源、財富。大數據分析已成為商業的關鍵元素,基於數據的分析、監控、信息服務日趨普遍。在各行各業中,數據驅動的企業越來越多,他們須實時吸收數據並對之進行分析,形成正確的判斷和決策。大數據正成為IT行業全新的制高點,而基於應用和服務的物聯網將推動大數據的更廣泛運用。
由於物聯網數據具有非結構化、碎片化、時空域等特性,需要新型的數據存儲和處理技術。而大數據技術可支持物聯網上海量數據的更深應用。物聯網幫助收集來自感知層、傳輸層、平台層、應用層的眾多數據,然後將這些海量數據傳送到雲計算平台進行分析加工。物聯網產生的大數據處理過程可以歸結為數據採集、數據存儲和數據分析三個基本步驟。數據採集和存儲是基本功能,而大數據時代真正的價值蘊含在數據分析中。物聯網數據分析的挑戰還在於將新的物聯網數據和已有的資料庫整合。
物聯網上的大數據應用空間廣闊,大數據和物聯網結合充滿無限可能。隨著物聯網、互聯網、移動互聯網、智能終端、大屏顯示系統、雲計算平台等的聯合應用,物聯網上的大數據可幫助人們建立智能監控模型、智能分析模型、智能決策模型等應用,深刻改變人們的生活。
智慧城市是物聯網最大的應用領域,而智慧農業、智能家居、智慧物流、智能安防中的視頻信息處理、智慧交通中的交通實時誘導、智慧環保中的環境監測等物聯網領域都是大數據應用的「用武之地」。如:在環境監測方面,感測器藉助物聯網傳遞信息到互聯網平台或移動互聯網平台,實時監控環境變化。通過環境監控模型,對收集到的海量環境數據進行分析,發現環境指標變化的異常點,幫助環保部門提前預測某地環境的變化情況,對環境指標偏離正常指標值的,提前發出環境污染預警。而智能製造或「工業互聯網」更是未來大數據和物聯網美妙結合的經典案例。在行業應用方面,大數據和物聯網的結合也會「擦出火花」。如:郵政服務可通過大數據和物聯網轉型為「郵政物聯網」。郵政網路可配備低成本感測器,極大地增強郵政運營商收集有價值數據的能力。這個龐大的新數據來源可幫助郵政運營商提升運營能力,改善客戶服務,創造新產品和服務,並為更有效率的決策提供支持。
物聯網的價值在於其數據。物聯網帶來了突破性的技術進步,但管理大數據的問題也變得更加突出,需相關信息通信技術鼎力支撐。如:數據產生、捕捉、傳遞和分析,需快捷、穩定、可靠的廣域網路,3G、4G、WiFi等無線通信技術應不斷優化,以支持物聯網及各感測器節點感知信息能力、傳輸能力、信息處理和存儲能力等的全面提升。
物聯網產生大數據,大數據助力物聯網。由物聯網引發的大數據潮流還將助推雲計算等信息通信新技術的融合發展。
5. 三隻象：互聯網+時代，大數據助力傳統企業轉型升級
普適計算之父馬克·韋澤說：最高深的技術是那些令人無法察覺的技術，這些技術不停地把它們自己編織進日常生活，直到你無從發現為止。而互聯網正是這樣的技術，它正潛移默化地滲透到各行各業，影響著我們生活的方方面面。
「互聯網+」的風起雲涌，不僅從根本上顛覆了許多傳統行業，同時也創造了新的行業和新的機遇。業內人士表示，目前各產業之間的關系已經不再是簡單的投入產出關系和上中下游關系，行業之間的邊界已經越來越模糊。尤其是傳統的產業結構分析方法和理論面臨互聯網思維的沖擊下，產業鏈也逐漸進行著更廣泛的垂直整合。
「互聯網+」被視為讓中國經濟騰飛起來的新起點，它的發展之勢還需依託大數據、雲計算等來創新生成新動力，打造新深度，大數據將成為這個時代的核心。2016年，大數據這一面向未來的數據分析技術全面進入企業應用環境。無論是對於站在科技最前沿的互聯網新銳企業，還是長期深耕於傳統領域的行業企業來說，大數據都是一項可以玩轉並且快速催生商業價值的科技創新。而傳統行業在藉助大數據實現轉型中則面臨著兩種狀況，一是自身擁有海量數據，但缺乏處理多類型數據的能力和專業的數據開發、分析人才；二是自身並沒有歷史數據積累，迫切需要大數據來指導生產、研發、運營及銷售等相關工作。
三隻象CEO陳鷺明表示，除了對各產業造成沖擊，大數據的發展也使得營銷模式發生了非常大的變革。對於企業來說，要做大數據精準營銷，就必須先制訂一個數據戰略，然後有目的性地去收集各類數據。往往這個過程費時費力，不能滿足企業高速發展的要求。這時，大數據服務平台對於企業來說，就是一個強大的助推器。
現在的大數據服務平台，在先進技術的加持下，能夠滿足企業多元化的數據應用需求，提供包括數據採集、清洗、存儲、挖掘、分析、建模、應用、展示、開放和交易等數據全生命鏈的服務，讓海量數據更高效地工作，幫助更多傳統企業通過數據助推企業的發展。如近日京東推出的「京東雲數知平台」，便是京東雲在大數據、雲計算領域積極探索實踐的創新成果，旨在幫助更多傳統企業和政府機構等實現「格數致知」，加快升級轉型的速度。
三隻象作為新型的互聯網+技術和服務提供商，致力於用新思維、新模式、新技術、大數據等推動傳統企業的互聯網升級轉型，為企業創造超出想像的價值。陳鷺明表示，大數據作為互聯網+時代的核心，必將展現出強大的威力和效應，傳統企業也將在大數據的助力下加快轉型升級的進程，搶占商業先機！
三隻象官網： www.3elephant.com
6. 啟信寶升級「啟信慧眼」大數據功能助力企業用戶
周健報道 近日，啟信寶企業端SaaS雲平台啟信慧眼，進一步升級功能，依靠大數據力量，有助於券商、律所等企業用戶提高效率。
當前，以大數據、雲計算、人工智慧等新興技術為代表的新一輪 科技 ，驅動各行業開啟新一輪的變革。藉助大數據技術，幫助工作人員及時、盡早發現項目風險，是提升效率的最佳選擇之一。
啟信慧眼，是基於合合信息旗下啟信寶商業大數據平台，結合人工智慧技術，融合多種細分業務場景，打造了標准化的數字風控營銷SaaS雲平台，以SaaS產品模式為企業提供輕量化、易上手的風控與營銷協同系統，為企業客戶實現商業調查、風控管理、營銷拓客等多場景數字化管理，幫助企業進行快速智能地發展業務、管控風險。
啟信寶為了有效幫助券商、審計和律所等企業用戶提升工作效率，近日依靠大數據力量，對啟信慧眼的功能進一步升級。據悉，啟信寶已匯集我國2.3億家企業的超過1000億條實時動態大數據，已在多個行業落地。
7. 大數據助推智慧城市提升城市管理水平
大數據助推智慧城市提升城市管理水平
城市建設步伐的不斷加快使得我國城市管理日益受到政府及社會高度重視，但與加快推進城市化的形勢相比，依然存在許多不容忽視的管理問題：城市規模的無限制擴大，城市人口的迅猛增長，使城市化過程中出現了嚴重的問題，如環境污染嚴重、交通擁擠、社會秩序混亂等。面對如此之多的問題，城市管理水平就決定了城市化發展的進度和質量。因此，要使城市管理更加智慧，更加有效，智慧城市建設顯得尤為重要。智慧城市的實現需要通過全面感知、信息共享和智能解題，在城市規劃、建設、管理、運行的過程中，運用信息化、智慧化、精細化、可視化等科技手段，推進管理創新。
大數據多方面助推智慧城市提升城市管理水平
隨著互聯網、新媒體的不斷涌現，以及雲計算、物聯網等技術的興起，數據正以前所未有的速度不斷地增長和累積，形成如今我們所熱議的大數據。它具有規模性、多樣性、高速性和價值性四個特徵。大數據正在改變我們的生活、工作和思維，為人類社會的發展帶來了一次重大的時代轉型。作為一種重要的戰略資產，大數據已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門，其深度應用不僅有助於企業經營活動，還可通過對城市信息的智能分析和有效利用，為提高城市管理效率、節約資源、保護環境和可持續發展提供決策支持，有效促進城市系統各要素間的和諧相處，從而提高城市管理水平，促進智慧城市的建設。
一、城市運行產生大數據
城市運行的每時每秒都會產生大量的數據，包括結構數據，如常用的Excel軟體所處理的數據;又包括非結構化數據，如網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等。構建高效的城市運行監測體制是收集城市運行中大數據的重要手段。城市運行監測依託寬頻城域網以及無線通訊網路，利用現代通訊(衛星、行動電話、集群電話)、計算機網路(網際網路、區域網、廣域網等)、3S技術、感測器等軟硬體架構，將有關城市管理的專業系統集成於若干個平台，實現實時收集、處理各終端和節點產生的海量型數據的功能，並實現數據的共享。
例如，深圳環衛部門為實現對道路清掃和城市生活垃圾收運作業服務的企業進行信用管理，對垃圾運輸車輛進行GPS實時監控，提高全區道路清掃保潔和城市生活垃圾收運作業服務水平。北京公交一卡通每天產生4千萬條刷卡記錄，地鐵每天1千萬人次，分析這些數據可改善城市交通狀況;城管指揮中心對重點地區進行24小時不間斷圖像監控、取證，及時發現問題，解決問題;城管無線通訊系統總調度，監控日常整個無線通訊系統的正常使用，通過無線調度台操控、GPS車輛定位系統來調動各級城管執法人員對違法行為進行查處，實現快速反應;對聯勤的人員進行規范管理，可設定從5秒至10分鍾向中心報告一次位置信息，超出聯勤范圍時自動向值班中心預報，有效監督隊員動態。城管熱線24小時受理群眾舉報投訴，通過城管專網下發任務單並對處理過程進行全程監督。崑山市對實施區域內360公里道路進行了移動街景量測，獲取了200多萬張街道實景照片，可以准確測量部件的幾何尺寸。
二、大數據助力城市管理
隨著我國城市化進程的加快，城市管理的對象和范圍也更加復雜，如水、電、氣、通訊的保障、城市交通的通達，環境衛生的保障、防災防火防盜，突發性事件響應管理等。在各類基礎數據的基礎上構建風險管理體系，可以進一步提升城市管理水平，消除安全隱患和實現快速反應。近幾年數字化城市管理正在興起，為智慧城市的建設奠定了基礎。數字化城市管理作為一張網格化的虛擬物理平台，藉助現代信息技術將包括城市自然資源、社會資源、基礎設施、人文、經濟等有關城市的各方面信息，收集上傳到信息中心，然後由雲技術將各種信息以數據的形式進行儲存，這就形成了大數據系統。再由信息中心通過對大數據的分析處理，傳遞到有關部門督促處理、有效利用。
(一)大數據有助於改善城市環境
城市化使城市廢棄物和生活垃圾與日俱增。中國每年產生的垃圾在億噸以上，且增長迅速。同時，城市工業、交通業的發展，使得礦物燃料消耗的增長，導致大量的有毒氣體、煙塵和粉塵排入大氣。據北京衛生局統計，北京市肺癌的發病率在成倍的提高，這與PM2.5有著直接的關系。因此，環境治理問題迫在眉睫。我們提倡提前預防、及時發現以及高效處理，這就需要現代信息技術的支持，通過智慧系統來進行源頭分析、現場監測、過程式控制制及預警預報。因此，需要充分利用數字化信息處理技術和網路通信技術，將影響城市環境的各種數字信息及信息資源加以整合並充分利用，使城市生態環境復雜系統數字化、網路化、虛擬模擬，通過對收集到的大數據進行深入分析及處理，實現可視化，從而為政府環境治理決策提供科學依據。
例如，可以通過監測數據，分析PM2.5有多少是由揚塵帶來的，有多少是由機動車排放的，有多少是由供暖系統帶來的等等。可以和氣象預報系統緊密結合，出現污染預兆時可以及時採取關閉污染源的預案。北京海淀區實現了基於數據的精細化管理，藉助地理信息平台(GIS)將收集到的基礎數據進行綜合查詢，統計和直觀展示。實現對全區7大類102小類140萬個基礎數據和三中心整合系統100餘萬條案件數據的全屬性、多方式查詢和地圖展示。這為分析解決海淀區環境秩序整治問題提供了詳實可靠的數據支撐。全區2000餘個視頻攝像頭點位的多方式地圖查詢，可實時調取相關圖像，並實現全圖層數據關聯。通過各個圖層數據的調取和疊加，深入挖掘，使隱藏在這些數據背後的價值從不同角度得以呈現。如此，可通過系統地圖精確地展示全區亂倒亂卸垃圾渣土問題在各街道鄉鎮內發生的頻率及關鍵點位，從而為區政府全面掌握和重點解決該類問題提供有力的信息支撐。再如，通過全區垃圾箱部件數據與暴露垃圾問題的圖層疊加，可以分析出垃圾箱配置不合理等問題。
(二)大數據有助於緩解交通壓力
汽車從誕生之日起就被視為自由的象徵，但是它的發明者應該沒有料到，如今汽車卻掉入了一個物極必反的逆轉定律――人們幾乎把時間都浪費在了堵車和等紅綠燈上。《IBM全球交通痛苦指數報告》顯示，北京以99分的超高分數被列入全球出勤交通最痛苦的城市。交通擁堵已成為影響北京城市運行效率與居民生活的突出問題，交通基礎設施承載力嚴重超負荷，公交系統交通承載已飽和。但與此相對應的事實是，在全球各大城市中，北京的人均汽車擁有量和絕對數量都不算最高。毫無疑問，問題出在了道路交通的設計規劃和管理上。大數據時代的到來為解決交通問題開出了葯方。與傳統的數據收集方式不同，雲時代的大數據通過對數據實時收集和分析，得以實現個人出行的個性化、方便化、智能化。
目前，上海正在構建通過物聯網技術支撐的公共汽車運行信息發布系統，市民可以利用智能手機，查詢公交線路和實時運行信息。無獨有偶，南京市基於強大的雲平台運行智慧交通雲系統、雲視頻監控和智能分析應用，實時採集和處理南京1000個攝像頭，並對整個南京140萬機動車規模的交通數據進行實時查詢和分析，並主動報警、主動通知用戶。
交通綜合信息平台的建設，匯集了道路交通、公共交通和對外交通的靜態和動態信息，建立了道路交通誘導系統，引導車輛選擇合理的路徑。大數據能夠為政府提供重大項目決策事項的判斷依據，加強實時預警研判，提升公眾出行服務水平的品質，提供准確可靠的交通預測信息，有效地緩解交通擁堵狀況，還可吸引更多人使用公用交通，改善出行結構，減少私家車出行。北京的空氣狀況近幾年每況愈下，如果能解決交通擁堵問題，不僅經濟效益能得到提升，而且城市的空氣質量也能得到改善。
(三)大數據有助於完善應急系統
據統計，我國每年因自然災害、事故災害和社會安全事件造成上百萬人傷亡，經濟損失6500億元左右，占我國GDP的6%。當社會發生犯罪、火災、爆炸等各種警情，群眾醫療急救、煤水電搶修等各種緊急求救事件，地震、火災、海潮等突發自然災害，以及社會動亂、戰爭等各種重大緊急事件時，需要政府統一協調、統一調度相關部門協同工作。隨著社會的不斷進步，社會發生緊急突發事件的種類更加復雜與多變，傳統的應對機制已不能適應日益增多的緊急突發事件處置的需要。
城市應急聯動系統集成有線通信調度系統、無線通信語音調度系統、計算機骨幹網路系統、綜合接處警系統、語音記錄系統、視頻圖像系統、城市地理信息系統、移動目標定位系統、移動通訊指揮車系統、機房監控系統、電源系統等為一體，具有指揮調度功能。通過對這些技術手段獲得的大數據進行收集、處理和分析，使得應急事件的報警、求助、投訴電話實現統一接警、快速反應、聯動處警。
新媒體的出現進一步完善了城市應急系統。「7?21」北京暴雨發生時，由於求救人數眾多，救援電話被打爆，被困人員無法從獲得幫助，從而轉向微博平台進行求助。通過微博中包含人物、時間和地點等簡要的文字信息就可以判斷救援所需。另外，在微博上添加位置數據還可以實現地圖定位，為救災提供更精確的信息，提高救災的效率。雅安地震中，除了微博再次凸顯新媒體傳播優勢外，微信群及各大互聯網公司推出的尋人平台也為救災提供了多渠道支持。但各大網站數據並不互通，而且數據的低精確度和低效成為最大弊端。若要發揮數據的最大價值，數據必須是在線、公開、共享、互聯、相關的。由此看出，數據的公開和共享是一件有必要且有待解決的事情。
(四)信息共享下大數據對城市管理的促進作用
過去不具備解決信息資源共享問題的網路和技術條件。這些客觀和主觀原因造成了城市建設中的「信息孤島」現象。對於現存的「信息孤島」，最切實可行的辦法就是「整合」。提高政務信息資源公眾開放率，逐步開發公益信息資源，充分利用市場信息資源和數字信息資源，建成一批門類齊全的信息資源資料庫，即大數據。可以提高教育、科技、醫療、社會保障、文化建設等方面的信息技術應用水平和服務能力，從而推進社會公共服務事業蓬勃發展。
政府各個部門的既有資料庫可以實現高效互聯互通，以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。例如我國每年領取養老金的人數多達1.8億，相當一部分領取人去世後，其親屬或朋友仍繼續領取，給國家造成巨大的財政損失。藉助於大數據技術，將城市的醫院、民政部門、社保部門、財政部門等相關管理機構的數據進行有效整合和關聯，領取人去世後，其死亡信息會第一時間在城市核心數據管理庫中更新，財政部門在發放養老金時對領取人的最新情況一目瞭然，從根源杜絕盜領冒領等問題。由此可見，大數據可極大提升政府社會管理的「智慧」水平和科學決策能力。對基礎資料庫中的海量數據進行管理、維護並深化應用價值，變海量數據為真正的有效數據，使數據為實際工作服務，為精細化城市管理提供依據，為科學決策提供有效支持，這些都成為信息化城市管理新模式在實際運行中遇到的迫切需要解決的問題。
以上是小編為大家分享的關於大數據助推智慧城市提升城市管理水平的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
8. 大數據助力商場運營怎麼做
隨著大數據科技的發展，傳統行業例如地產行業也開始更多的利用科技提高運營效率。而，購物中心精細化運營之道，是大家現在所關注的，其核心在於通過數據了解你的客戶，並根據客戶的需求來進行商場的定位調整，招商運營調整等，很多購物中心缺少這一塊的數據技術，市場上也有很多科技型的企業，例如，MobTech是一家數據智能科技平台，在商業地產領域也有專攻，其商業地產解決方案包含城市宏觀分析，城市區域分析以及城市板塊分析，除此之外，智圖商業資料庫囊括了全國主要商場購物中心的靜態動態大數據，可對目標商場進行項目定位、運營策略、招商規劃、和競品分析。1.項目定位：計算目標商場的客群輻射規模和檔次定位；2.運營策略-競爭格局分析：運用智圖大數據計算，可對跨城市全國各商場的數據進行模型比對，得到競對列表及其競對級別評分；3.運營策略-客群分析：可工具化得對目標商場的消費客群畫像特徵進行分析，亦或更進一步對比本品和競對的畫像特徵差別，定位目標/活動人群以輔助運營決策；4.招商規劃-業態品牌建議：根據項目品牌業態特徵以及消費客群特徵，通過模型計算業態對輻射客群的偏向性以輔助招商決策；5.競爭機會分析-區域對抗矩陣：目標商場作為本品，選擇競爭得分較高的項目作為競品。更多案例可以咨詢官網。