大數據對城市規劃的相關論文

1. 大數據應用促進城市規劃由靜態向動態轉變

大數據應用促進城市規劃由靜態向動態轉變

在移動互聯網時代，各種各樣的移動終端設備，包括手機、iPad，包括身上穿戴的智能設備等，使得每個人成了移動的城市感測器。而這些大數據收集起來，可以為規劃的合理性提供重要的依據。

11月10日，新常態下城市轉型發展的多學科交叉融合研討會上，清華大學建築學院教授黨安榮在接受人民網記者采訪時表示，「雖然大數據的收集是基於已有的道路和城市規劃基礎之上的，但是我們現在強調的是動態規劃，在數據反饋回來的同時，發現不合理的地方馬上調整，及時更改，而不是像之前動輒5-10年的靜態規劃。」

黨安榮從三個方面來說明大數據在城鄉規劃這個領域當中所開展的探索。第一個方面，藉助於大數據來識別城市病；第二個方面，在具體的規劃過程當中，大數據怎麼樣支持我們來開展，比如說規劃工作；第三個方面，規劃實施了一段時間之後，怎麼樣來評估這個規劃起到的作用，對城市規劃管理來講意義如何。

對此，黨安榮舉例道，北京市城市規劃設計研究院的工作人員就利用了北京公交數據來分析，北京市民的出行狀況到底是什麼。早晨他們從哪裡出發，用哪些地鐵站比較多，地鐵和公交之間有什麼樣的轉換，哪些轉換的節點有什麼樣的人群。

「根據這樣的分析，我們大概知道北京市民在工作日以及非工作日，他們的出行有什麼樣的規律，這樣一種出行規律跟交通容量或者是能力去比對的話，到底哪些地方高，就可以來分析有關交通潛在的問題。」黨安榮表示。

同時，黨安榮指出了目前的困境，「我們的規劃和管理以及服務相對來講是割裂的。由CAD到GPS涉及到很多，現在我們所倡導的大數據背景下的協同規劃，是不是能夠很好地將規劃到管理，再到服務，形成完整的流程。」

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2. 淺談計算機與大數據的相關論文

在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。下面是我給大家推薦的計算機與大數據的相關論文，希望大家喜歡!

計算機與大數據的相關論文篇一
淺談“大數據”時代的計算機信息處理技術

[摘 要]在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。本文重點分析大數據時代的計算機信息處理技術。

[關鍵詞]大數據時代;計算機;信息處理技術

在科學技術迅速發展的當前，大數據時代已經到來，大數據時代已經佔領了整個環境，它對計算機的信息處理技術產生了很大的影響。計算機在短短的幾年內，從稀少到普及，使人們的生活有了翻天覆地的變化，計算機的快速發展和應用使人們走進了大數據時代，這就要求對計算機信息處理技術應用時，則也就需要在之前基礎上對技術實施創新，優化結構處理，從而讓計算機數據更符合當前時代發展。

一、大數據時代信息及其傳播特點

自從“大數據”時代的到來，人們的信息接收量有明顯加大，在信息傳播中也出現傳播速度快、數據量大以及多樣化等特點。其中數據量大是目前信息最顯著的特點，隨著時間的不斷變化計算機信息處理量也有顯著加大，只能夠用海量還對當前信息數量之大形容;傳播速度快也是當前信息的主要特點，計算機在信息傳播中傳播途徑相當廣泛，傳播速度也相當驚人，1s內可以完成整個信息傳播任務，具有較高傳播效率。在傳播信息過程中，還需要實施一定的信息處理，在此過程中則需要應用相應的信息處理工具，實現對信息的專門處理，隨著目前信息處理任務的不斷加強，信息處理工具也有不斷的進行創新[1];信息多樣化，則也就是目前數據具有多種類型，在龐大的資料庫中，信息以不同的類型存在著，其中包括有文字、圖片、視頻等等。這些信息類型的格式也在不斷發生著變化，從而進一步提高了計算機信息處理難度。目前計算機的處理能力、列印能力等各項能力均有顯著提升，尤其是當前軟體技術的迅速發展，進一步提高了計算機應用便利性。微電子技術的發展促進了微型計算機的應用發展，進一步強化了計算機應用管理條件。

大數據信息不但具有較大容量，同時相對於傳統數據來講進一步增強了信息間關聯性，同時關聯結構也越來越復雜，導致在進行信息處理中需要面臨新的難度。在 網路技術 發展中重點集中在傳輸結構發展上，在這種情況下計算機必須要首先實現網路傳輸結構的開放性設定，從而打破之前計算機信息處理中，硬體所具有的限製作用。因為在當前計算機網路發展中還存在一定的不足，在完成雲計算機網路構建之後，才能夠在信息處理過程中，真正的實現收放自如[2]。

二、大數據時代的計算機信息處理技術

(一)數據收集和傳播技術

現在人們通過電腦也就可以接收到不同的信息類型，但是在進行信息發布之前，工作人員必須要根據需要採用信息處理技術實施相應的信息處理。計算機採用信息處理技術實施信息處理，此過程具有一定復雜性，首先需要進行數據收集，在將相關有效信息收集之後首先對這些信息實施初步分析，完成信息的初級操作處理，總體上來說信息處理主要包括：分類、分析以及整理。只有將這三步操作全部都完成之後，才能夠把這些信息完整的在計算機網路上進行傳播，讓用戶依照自己的實際需求篩選滿足自己需求的信息，藉助於計算機傳播特點將信息數據的閱讀價值有效的實現。

(二)信息存儲技術

在目前計算機網路中出現了很多視頻和虛擬網頁等內容，隨著人們信息接收量的不斷加大，對信息儲存空間也有較大需求，這也就是對計算機信息存儲技術提供了一個新的要求。在數據存儲過程中，已經出現一系列存儲空間無法滿足當前存儲要求，因此必須要對當前計算機存儲技術實施創新發展。一般來講計算機數據存儲空間可以對當前用戶關於不同信息的存儲需求滿足，但是也有一部分用戶對於計算機存儲具有較高要求，在這種情況下也就必須要提高計算機數據存儲性能[3]，從而為計算機存儲效率提供有效保障。因此可以在大數據存儲特點上完成計算機信息新存儲方式，不但可以有效的滿足用戶信息存儲需求，同時還可以有效的保障普通儲存空間不會出現被大數據消耗問題。

(三)信息安全技術

大量數據信息在計算機技術發展過程中的出現，導致有一部分信息內容已經出現和之前信息形式的偏移，構建出一些新的計算機信息關聯結構，同時具有非常強大的數據關聯性，從而也就導致在計算機信息處理中出現了新的問題，一旦在信息處理過程中某個信息出現問題，也就會導致與之關聯緊密的數據出現問題。在實施相應的計算機信息管理的時候，也不像之前一樣直接在單一數據信息之上建立，必須要實現整個資料庫中所有將數據的統一安全管理。從一些角度分析，這種模式可以對計算機信息處理技術水平有顯著提升，並且也為計算機信息處理技術發展指明了方向，但是因為在計算機硬體中存在一定的性能不足，也就導致在大數據信息安全管理中具有一定難度。想要為數據安全提供有效保障，就必須要注重數據安全技術管理技術的發展。加強當前信息安全體系建設，另外也必須要對計算機信息管理人員專業水平進行培養，提高管理人員專業素質和專業能力，從而更好的滿足當前網路信息管理體系發展需求，同時也要加強關於安全技術的全面深入研究工作[4]。目前在大數據時代下計算機信息安全管理技術發展還不夠成熟，對於大量的信息還不能夠實施全面的安全性檢測，因此在未來計算機信息技術研究中安全管理屬於重點方向。但是因為目前還沒有構建完善的計算機安全信息管理體系，因此首先應該強化關於計算機重點信息的安全管理，這些信息一旦發生泄漏，就有可能會導致出現非常嚴重的損失。目前來看，這種 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、傳輸技術

在實施計算機信息數據處理和傳輸過程中，首先需要完成數據採集，同時還要實時監控數據信息源，在資料庫中將採集來的各種信息數據進行存儲，所有數據信息的第一步均是完成採集。其次才能夠對這些採集來的信息進行加工處理，通常來說也就是各種分類及加工。最後把已經處理好的信息，通過數據傳送系統完整的傳輸到客戶端，為用戶閱讀提供便利。

結語：

在大數據時代下，計算機信息處理技術也存在一定的發展難度，從目前專業方面來看，還存在一些問題無法解決，但是這些難題均蘊含著信息技術發展的重要機遇。在當前計算機硬體中，想要完成計算機更新也存在一定的難度，但是目前計算機未來的發展方向依舊是雲計算網路，把網路數據和計算機硬體數據兩者分開，也就有助於實現雲計算機網路的有效轉化。隨著科學技術的不斷發展相信在未來的某一天定能夠進入到計算機信息處理的高速發展階段。

參考文獻

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[2] 詹少強.基於“大數據”時代剖析計算機信息處理技術[J].網路安全技術與應用，2014，(08)：49-50.

[3] 曹婷.在信息網路下計算機信息處理技術的安全性[J].民營科技，2014， (12)：89CNKI

[4] 申鵬.“大數據”時代的計算機信息處理技術初探[J].計算機光碟軟體與應用，2014，(21)：109-110
計算機與大數據的相關論文篇二
試談計算機軟體技術在大數據時代的應用

摘要：大數據的爆炸式增長在大容量、多樣性和高增速方面，全面考驗著現代企業的數據處理和分析能力;同時，也為企業帶來了獲取更豐富、更深入和更准確地洞察市場行為的大量機會。對企業而言，能夠從大數據中獲得全新價值的消息是令人振奮的。然而，如何從大數據中發掘出“真金白銀”則是一個現實的挑戰。這就要求採用一套全新的、對企業決策具有深遠影響的解決方案。

關鍵詞：計算機 大數據時代 容量 准確 價值 影響 方案

1 概述

自從計算機出現以後，傳統的計算工作已經逐步被淘汰出去，為了在新的競爭與挑戰中取得勝利，許多網路公司開始致力於數據存儲與資料庫的研究，為互聯網用戶提供各種服務。隨著雲時代的來臨，大數據已經開始被人們廣泛關注。一般來講，大數據指的是這樣的一種現象：互聯網在不斷運營過程中逐步壯大，產生的數據越來越多，甚至已經達到了10億T。大數據時代的到來給計算機信息處理技術帶來了更多的機遇和挑戰，隨著科技的發展，計算機信息處理技術一定會越來越完善，為我們提供更大的方便。

大數據是IT行業在雲計算和物聯網之後的又一次技術變革，在企業的管理、國家的治理和人們的生活方式等領域都造成了巨大的影響。大數據將網民與消費的界限和企業之間的界限變得模糊，在這里，數據才是最核心的資產，對於企業的運營模式、組織結構以及 文化 塑造中起著很大的作用。所有的企業在大數據時代都將面對戰略、組織、文化、公共關系和人才培養等許多方面的挑戰，但是也會迎來很大的機遇，因為只是作為一種共享的公共網路資源，其層次化和商業化不但會為其自身發展帶來新的契機，而且良好的服務品質更會讓其充分具有獨創性和專用性的鮮明特點。所以，知識層次化和商業化勢必會開啟知識創造的嶄新時代。可見，這是一個競爭與機遇並存的時代。

2 大數據時代的數據整合應用

自從2013年，大數據應用帶來令人矚目的成績，不僅國內外的產業界與科技界，還有各國政府部門都在積極布局、制定戰略規劃。更多的機構和企業都准備好了迎接大數據時代的到來，大數據的內涵應是數據的資產化和服務化，而挖掘數據的內在價值是研究大數據技術的最終目標。在應用數據快速增長的背景下，為了降低成本獲得更好的能效，越來越趨向專用化的系統架構和數據處理技術逐漸擺脫傳統的通用技術體系。如何解決“通用”和“專用”體系和技術的取捨，以及如何解決數據資產化和價值挖掘問題。

企業數據的應用內容涵蓋數據獲取與清理、傳輸、存儲、計算、挖掘、展現、開發平台與應用市場等方面，覆蓋了數據生產的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系統YARN，以及Spark等新型系統架構介紹外，還將探討研究流式計算(Storm，Samza，Puma，S4等)、實時計算(Dremel，Impala，Drill)、圖計算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新進展。在大數據時代，借力計算機智能(MI)技術，通過更透明、更可用的數據，企業可以釋放更多蘊含在數據中的價值。實時、有效的一線質量數據可以更好地幫助企業提高產品品質、降低生產成本。企業領導者也可根據真實可靠的數據制訂正確戰略經營決策，讓企業真正實現高度的計算機智能決策辦公，下面我們從通信和商業運營兩個方面進行闡述。

2.1 通信行業：XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取 措施 ，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。中國移動通過大數據分析，對 企業運營 的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。

2.2 商業運營：辛辛那提動物園使用了Cognos，為iPad提供了單一視圖查看管理即時訪問的遊客和商務信息的服務。藉此，動物園可以獲得新的收入來源和提高營收，並根據這些信息及時調整營銷政策。數據收集和分析工具能夠幫助銀行設立最佳網點，確定最好的網點位置，幫助這個銀行更好地運作業務，推動業務的成長。

3 企業信息解決方案在大數據時代的應用

企業信息管理軟體廣泛應用於解決欺詐偵測、雇員流動、客戶獲取與維持、網路銷售、市場細分、風險分析、親和性分析、客戶滿意度、破產預測和投資組合分析等多樣化問題。根據大數據時代的企業挖掘的特徵，提出了數據挖掘的SEMMA方法論――在SAS/EM環境中，數據挖掘過程被劃分為Sample、Explore、Modify、Model、Assess這五個階段，簡記為SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的樣本數據集(通常為訓練集、驗證集和測試集)。樣本容量的選擇標准為：包含足夠的重要信息，同時也要便於分析操作。該步驟涉及的處理工具為：數據導入、合並、粘貼、過濾以及統計抽樣方法。

3.2 Explore 通過考察關聯性、趨勢性以及異常值的方式來探索數據，增進對於數據的認識。該步驟涉及的工具為：統計 報告 、視圖探索、變數選擇以及變數聚類等方法。

3.3 Modify 以模型選擇為目標，通過創建、選擇以及轉換變數的方式來修改數據集。該步驟涉及工具為：變數轉換、缺失處理、重新編碼以及數據分箱等。

3.4 Model 為了獲得可靠的預測結果，我們需要藉助於分析工具來訓練統計模型或者機器學習模型。該步驟涉及技術為：線性及邏輯回歸、決策樹、神經網路、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近鄰法以及其他用戶(包括非SAS用戶)的模型演算法。

3.5 Assess 評估數據挖掘結果的有效性和可靠性。涉及技術為：比較模型及計算新的擬合統計量、臨界分析、決策支持、報告生成、評分代碼管理等。數據挖掘者可能不會使用全部SEMMA分析步驟。然而，在獲得滿意結果之前，可能需要多次重復其中部分或者全部步驟。

在完成SEMMA步驟後，可將從優選模型中獲取的評分公式應用於(可能不含目標變數的)新數據。將優選公式應用於新數據，這是大多數數據挖掘問題的目標。此外，先進的可視化工具使得用戶能在多維直方圖中快速、輕松地查閱大量數據並以圖形化方式比較模擬結果。SAS/EM包括了一些非同尋常的工具，比如：能用來產生數據挖掘流程圖的完整評分代碼(SAS、C以及Java代碼)的工具，以及交換式進行新數據評分計算和考察執行結果的工具。

如果您將優選模型注冊進入SAS元數據伺服器，便可以讓SAS/EG和SAS/DI Studio的用戶分享您的模型，從而將優選模型的評分代碼整合進入 工作報告 和生產流程之中。SAS模型管理系統，通過提供了開發、測試和生產系列環境的項目管理結構，進一步補充了數據挖掘過程，實現了與SAS/EM的無縫聯接。

在SAS/EM環境中，您可以從SEMMA工具欄上拖放節點進入工作區的工藝流程圖中，這種流程圖驅動著整個數據挖掘過程。SAS/EM的圖形用戶界面(GUI)是按照這樣的思路來設計的：一方面，掌握少量統計知識的商務分析者可以瀏覽數據挖掘過程的技術方法;另一方面，具備數量分析技術的專家可以用微調方式深入探索每一個分析節點。

4 結束語

在近十年時間里，數據採集、存儲和數據分析技術飛速發展，大大降低了數據儲存和處理的成本，一個大數據時代逐漸展現在我們的面前。大數據革新性地將海量數據處理變為可能，並且大幅降低了成本，使得越來越多跨專業學科的人投入到大數據的開發應用中來。

參考文獻：

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[2]張帆，朱國仲.計算機網路技術發展綜述[J].光碟技術，2007.

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[8]楊鳳霞.淺析 Excel 2000對數據的安全管理[J].湖北商業高等專科學校學報，2001(01).
計算機與大數據的相關論文篇三
淺談利用大數據推進計算機審計的策略

[摘要]社會發展以及時代更新，在該種環境背景下大數據風潮席捲全球，尤其是在進入新時期之後數據方面處理技術更加成熟，各領域行業對此也給予了較高的關注，針對當前計算機審計(英文簡稱CAT)而言要想加速其發展腳步並將其質量拔高就需要結合大數據，依託於大數據實現長足發展，本文基於此就大數據於CAT影響進行著手分析，之後探討依託於大數據良好推進CAT，以期為後續關於CAT方面研究提供理論上參考依據。

[關鍵詞]大數據 計算機審計 影響

前言：相較於網路時代而言大數據風潮一方面提供了共享化以及開放化、深層次性資源，另一方面也促使信息管理具備精準性以及高效性，走進新時期CAT應該融合於大數據風潮中，相應CAT人員也需要積極應對大數據帶了的機遇和挑戰，正面CAT工作，進而促使CAT緊跟時代腳步。

一、初探大數據於CAT影響

1.1影響之機遇

大數據於CAT影響體現在為CAT帶來了較大發展機遇，具體來講，信息技術的更新以及其質量的提升促使數據方面處理技術受到了眾多領域行業的喜愛，當前在數據技術推廣普及階段中呈現三大變化趨勢：其一是大眾工作生活中涉及的數據開始由以往的樣本數據實際轉化為全數據。其二是全數據產生促使不同數據間具備復雜內部關系，而該種復雜關系從很大程度上也推動工作效率以及數據精準性日漸提升，尤其是數據間轉化關系等更為清晰明了。其三是大眾在當前處理數據環節中更加關注數據之間關系研究，相較於以往僅僅關注數據因果有了較大進步。基於上述三大變化趨勢，也深刻的代表著大眾對於數據處理的態度改變，尤其是在當下海量數據生成背景下，人工審計具備較強滯後性，只有依託於大數據並發揮其優勢才能真正滿足大眾需求，而這也是大數據對CAT帶來的重要發展機遇，更是促進CAT在新時期得以穩定發展重要手段。

1.2影響之挑戰

大數據於CAT影響還體現在為CAT帶來一定挑戰，具體來講，審計評估實際工作質量優劣依託於其中數據質量，數據具備的高質量則集中在可靠真實以及內容詳細和相應信息准確三方面，而在CAT實際工作環節中常常由於外界環境以及人為因素導致數據質量較低，如數據方面人為隨意修改刪除等等，而這些均是大數據環境背景下需要嚴格把控的重點工作內容。

二、探析依託於大數據良好推進CAT措施

2.1數據質量的有效保障

依託於大數據良好推進CAT措施集中在數據質量有效保障上，對數據質量予以有效保障需要從兩方面入手，其一是把控電子數據有效存儲，簡單來講就是信息存儲，對電子信息進行定期檢查，監督數據實際傳輸，對信息系統予以有效確認以及評估和相應的測試等等，進而將不合理數據及時發現並找出信息系統不可靠不準確地方;其二是把控電子數據採集，通常電子數據具備多樣化採集方式，如將審計單位相應資料庫直接連接採集庫進而實現數據採集，該種直接採集需要備份初始傳輸數據，避免數據採集之後相關人員隨意修改，更加可以與審計單位進行數據採集真實性 承諾書 簽訂等等，最終通過電子數據方面採集以及存儲兩大內容把控促使數據質量更高，從而推動CAT發展。

2.2公共數據平台的建立

依託於大數據良好推進CAT措施還集中在公共數據平台的建立，建立公共化分析平台一方面能夠將所有採集的相關數據予以集中化管理存儲，更能夠予以多角度全方面有效分析;另一方面也能夠推動CAT作業相關標准予以良好執行。如果將分析模型看作是CAT作業標准以及相應的核心技術，則公共分析平台則是標准執行和相應技術實現關鍵載體。依託於公共數據平台不僅能夠將基礎的CAT工作實現便捷化以及統一化，而且深層次的實質研究有利於CAT數據處理的高速性以及高效性，最終為推動CAT發展起到重要影響作用。

2.3審計人員的強化培訓

依託於大數據良好推進CAT措施除了集中在上述兩方面之外，還集中在審計人員的強化培訓上，具體來講，培訓重點關注審計工作於計算機上的具 體操 作以及操作重點難點，可以構建統一培訓平台，在該培訓平台中予以多元化資料的分享，聘請高技能豐富 經驗 人士予以平台授課，提供專業技能知識溝通互動等等機會，最終通過強化培訓提升審計人員綜合素質，更加推動CAT未來發展。

三、結論

綜上分析可知，當前大數據環境背景下CAT需要將日常工作予以不斷調整，依託於大數據促使審計人員得以素質提升，並利用公共數據平台建立和相應的數據質量保障促使CAT工作更加高效，而本文對依託於大數據良好推進CAT進行研究旨在為未來CAT優化發展獻出自己的一份研究力量。

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作者 | 網路大數據

來源 | raincent_com

城市大數據是指在城市運行過程中產生或獲取的數據，是其與信息收集、處理、利用和通信能力相關的活動要素組成的有機系統，是國民經濟和社會發展的重要戰略資源，簡單易懂的公式可以表述為：城市大數據=城市數據+大數據技術+城市職能。

城市大數據的數據資源來源豐富多樣，廣泛存在於經濟、社會各個領域和部門，是政務、行業、企業等各類數據的總和。同時，城市大數據的異構特徵顯著，數據類型豐富、數量大、速度增長快、處理速度和實時性要求高，且具有跨部門、跨行業流動的特徵。

按照數據源和數據權屬不同，城市大數據可以分為政務大數據、產業大數據和社會公益大數據。政務大數據指的是政務部門在履行職責過程中製作或獲取的，以一定形式記錄、保存的文件、資料、圖表和數據等各類信息資源。產業大數據指的是在經濟發展中產生的相關數據，包括工業數據、服務業數據等。

此外，還有一些社會公益大數據。當前，城市大數據多數為政務大數據和產業大數據，所以城市大數據的主要推動者應為一個城市的政府和相關的具有一定數據規模的企業。

為保障城市運轉的安全高效，智慧城市建設需要對海量的數據資源進行收集、整合、存儲與分析，並使用智能感知、分布式存儲、數據挖掘、實時動態可視化等大數據技術實現資源的合理配置。因此，城市大數據是實現城市智慧化的關鍵支撐，是推動「政通、惠民、興業」的重要引擎。

數據驅動的新型智慧城市發展面臨諸多問題。白皮書認為，雖然當前各級地方政府和企業都在積極探索智慧城市建設，但仍存在著特色不明、體驗不佳、共享不足等問題。究其根源在於，未能實現城市大數據資源與城市業務的良好融合。

具體而言，挑戰包括三個方面：一是信息系統煙囪林立，阻礙數據共享;二是數據治理普遍薄弱，價值大打折扣;三是數據管理水平不一，缺乏整體聯動。

如何應對新型智慧城市建設中的困難和挑戰?白皮書認為城市大數據平台的建設能夠發揮積極作用，具體表現在三個方面。

一、通過數據匯集加速信息資源整合應用

第一，城市大數據平台建立了數據治理的統一標准，提高數據管理效率。通過統一標准，避免數據混亂沖突、一數多源等問題。通過集中處理，延長數據的「有效期」，快速挖掘出多角度的數據屬性以供分析應用。

通過質量管理，及時發現並解決數據質量參差不齊、數據冗餘、數據缺值等問題。第二，城市大數據平台規范了數據在各業務系統間的共享流通，促進數據價值充分釋放。通過統籌管理，消除信息資源在各部門內的「私有化」和各部門之間的相互制約，增強數據共享的意識，提高數據開放的動力。通過有效整合，提高數據資源的利用水平。

二、通過精準分析提升政府公共服務水平

在交通領域，通過衛星分析和開放雲平台等實時流量監測，感知交通路況，幫助市民優化出行方案;在平安城市領域，通過行為軌跡、社會關系、社會輿情等集中監控和分析，為公安部門指揮決策、情報研判提供有力支持。

在政務服務領域，依託統一的互聯網電子政務數據服務平台，實現「數據多走路，群眾少跑腿」;在醫療健康領域，通過健康檔案、電子病歷等數據互通，既能提升醫療服務質量，也能及時監測疫情，降低市民醫療風險。

三、通過數據開放助推城市數字經濟發展

開放共享的大數據平台，將推動政企數據雙向對接，激發社會力量參與城市建設。一方面，企業可獲取更多的城市數據，挖掘商業價值，提升自身業務水平。

另一方面，企業、組織的數據貢獻到統一的大數據平台，可以「反哺」政府數據，支撐城市的精細化管理，進一步促進現代化的城市治理。

白皮書認為，當前我國城市大數據平台的建設仍處於起步階段，且各地在管理機制、業務架構和技術能力等方面各有優劣，不利於城市大數據平台的長遠發展。對於建設城市大數據平台的具體路徑，白皮書提出了六點建議。

一、強化平台頂層設計

科學合理的頂層設計是城市大數據平台建設的關鍵，需從落實國家宏觀政策出發，結合地方實際需求，統籌考慮平台目標、數據主權、關鍵技術、法制環境、實現功能等各個方面，以「高起點、高定位、穩落地」開展平台的頂層設計，保障城市大數據平台建設有目標、有方向、有路徑、有節奏地持續推進，並且根據項目進展狀況，不斷迭代更新、推陳出新。

二、完善平台配套保障機制

城市大數據平台建設與運營須有相應的配套保障機制，並充分發揮保障機制的導向作用和支撐作用，以確保平台規劃建設協調一致和平台整體效能的實現。

如建立城市大數據資源管理機制，明確數據內容的歸口管理部門、數據採集單位和共享開放方式等;建立城市大數據平台運行管理機制，明確平台使用中數據、流程、安全等各項內容和管理標准，保障平台持續穩定運行。

三、加強數據管理

加強城市大數據管理，實現數據從採集環節到數據資產化的全過程規范化管理。明確數據權屬及利益分配，以及個人信息保護、數據全生命周期的管理責任問題。明確數據資源分類分級管理，健全數據資源管理標准。

分類指的是通過多維數據特徵准確描述政府基礎數據類型;分級是指確定各類數據的敏感程度，為不同類型數據的開放和共享制訂相應策略，完善數據採集、管理、交換、架構、評估認證等標准，推動數據共享與開放的基本規范和標准出 台。

以資源目錄匯編、資源整合匯聚、交換共享平台為三大標准步驟，堅持「一數一源」、多元校核，統籌建設政務信息資源目錄體系和共享交換體系。建立一套科學合理的數據分類體系，將不同領域、多種格式的數據整合在一起，通過多元的檢索途徑、分析工具與應用程序，方便用戶查找和利用數據內容。

四、因地制宜開展平台建設與運營

城市大數據平台的建設與應用要結合，避免出現重平台建設輕平台使用的現象。政府、產業和城市的數據資源極其龐雜，需要明確平台數據資源的權屬性，保障數據所有權的歸屬。

政府擁有政府數據資源所有權，互聯網企業往往掌握著先進的數據技術和擁有互聯網思維的專業隊伍，本地企業對當地的人才資源、市場環境、產業發展等因素有更清晰、更准確的認識，需要充分盤活政府、互聯網企業、本地企業等各方資源，參與平台的建設與運營。

城市大數據平台的數據治理和運營體系相當復雜，平台建設的模式和路徑沒有固定模式，需要發揮各方的主觀能動性，因地制宜，挖掘地方優勢，突出地方特色，為城市大數據決策提供有力的支撐。

五、開展城市大數據綜合評價

各省市大數據主管部門應制定平台長效運行機制和考評辦法，建立完善的上報、檢查、考評機制，設計量化考核內容和標准，加強平台數據質量管控，管好用好城市大數據平台。

加強對城市大數據平台項目的後評價和項目稽查，強化對數據資源建設以及數據共享開放、數據質量和安全的審計監督。科學構建城市大數據平台綜合評價指標體系，開展城市大數據平台建設成效綜合評價工作，引導各地城市大數據平台建設工作，不斷提升城市大數據平台建設應用成效。

六、加強平台數據安全保障

城市大數據平台包含大量政務和產業數據，涉及國家利益、公共安全、商業秘密、個人隱私，具有高度敏感性，因此必須加強平台數據安全保障能力建設。

落實等級保護、安全測評、電子認證、應急管理等基礎制度，建立數據採集、傳輸、存儲、使用、開放等各環節的安全評估機制，明確數據安全的保護范圍、主體、責任和措施。研究制定數據權利准則、數據利益分配機制、數據流通交易規則，明確數據責任主體，加大對技術專利、數字版權、數字內容產品、個人隱私等的保護力度。

4. 大數據對城市規劃將有怎樣的影響

一、大數據時代城市管理的機遇：首先,有利於數字化城市建設。城市化過程中出現的管理問題，傳統的城市管理方式早已對我國出現的城市問題束手無策,在大數據時代到來的背景下,數字化城市建設就呼之欲出。其次,有利於電子政務建設。長期以來,我國政府在處理公共事務時都基本採用了傳統的處理方式,紙質化的模式占據了主要地位。隨著信息技術的不斷更新以及大數據時代的到來,電子政務也隨之應運而生。由於大數據時代的特點以及不斷更新發展,電子政務的形式也不斷得到更新。最後,有利於智慧城市建設。智慧城市建設則是在大數據技術上產生的城市建設和管理方案。可見,大數據時代的到來更加有利於我國的智慧城市建設,為智慧城市的最終建成提供真實可靠的信息基礎。會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。二、大數據時代城市管理的挑戰：大數據時代,機遇存在的同時也不可避免會遇到許多挑戰,數據開放不足、數據共享不足、數據質量不優等等都面臨著嚴峻的挑戰。首先，數據開放不足。數據是信息的重要載體,信息的公開在一定意義上就是數據的公開。在所有的數據公開中,政府相關數據公開尤為引人矚目。國外早就對數據公開確立了「公開為原則,不公開為例外」的原則,我國也有類似規定,但是真實執行情況令人堪憂。其次，數據共享不足。就目前來看,誰掌握了大量真實可靠的信息,誰就掌握了主動權,信息在一定程度上就是權威的象徵,權力和利益的象徵。再者,政府各部門大部分存在利己傾向,信息就會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。然後，數據質量不優。數據質量問題直接影響依靠數據獲得的信息的真實有效性,最終影響整體決策的有效性。數據質量主要包括數據的真實性、完整性和有效性。數據在收集、整合、存儲和使用四個階段當中,每個階段都極有可能出現數據質量問題。在我國城市管理中,各級各部門每天都會面對大量繁瑣的數據,數據收集渠道主要有下級單位上報數據、調查統計、普查等等,每一個渠道也同樣會有很多因素影響數據質量。

5. 大數據在智能城市建設中如何實現價值

大數據在智能城市建設中如何實現價值

在有關大數據應用的討論裡面，智能城市炒得異常火熱，這也是每個城市發展的一個引導方向。在大數據和智能城市發展的過程中，大數據的價值非常大，但這些大數據如果應用不好，他的價值等於是零。那麼，大數據時代的智能城市到底是怎樣的城市呢?大數據又在其中起到了怎樣的作用?

一、城市規劃

你看現在每個城市在城市規劃當中，都存在有很多問題，比如說在北京，幾乎都是灰塵，沒有什麼公司，也沒有什麼工廠，也沒有學校，大家都到城裡去，這樣的規劃，我們通過移動的信息，能夠非常准確地把這個城市規劃做好。

美國紐約也是全世界很大的城市，大數據原來在有老百姓的每一個城市，都有一個老百姓需要服務的東西。原來有40多個公司在做這個，40多個公司很大，但是解決的問題很不好，大家很不滿意。就是服務的智能很差，大家提出這個311的電話，311的電話以後，他就400個人，最後服務的結果是什麼?80%的老百姓的呼叫30秒就能出，這個結果是非常大的變化。就是170種語種，大概是5萬多個戶縣，為什麼能做到這一點，就是大數據的資源，沒有大數據的資源，沒有辦法得到出來。

紐約市在數據開放方面是走在前面的，1100多份數據，你看下面這個數，這個紐約市市長，他每天在辦公室，他整個紐約市的交通擁堵，哪個垃圾沒人收，PM2.5都一目瞭然，都有這些數據。這是一個城市的數據，他利用這個數據，就可以解決很多的問題。比如說你在哪兒，他就可以預測，這些數據都可以公開利用，都可以有很大的利用價值。

二、智能交通

每個城市智能交通都是很大的問題，要解決兩個問題，一個是解決交通給人們帶來的安全的事故，每年因為交通事故死亡7萬多人，這個矛盾我們能不能利用大數據技術來解決這個，還有擁堵的問題，能不能利用大數據來解決擁堵的問題。

現在我們的汽車有位置的不到5%的，就是大量的汽車都是自己的手機位置信息，這個移動的通信末端，司機綁定你的位置信息，從周一到周五，每個路口的進出多少輛車，都有規律的，這些大數據來指揮我們交通，這個對社會的跟進完全不一樣。

我們來做一個實驗，一個城市大概有多少萬人，好像是500多萬的這個統計。這些人晚上的位置的信息96%都知道，比較准確，白天94%都知道，這個都是很准確的。這些位置的信息是有很大的價值，也有很大的隱私。這些數據作為公共的服務，都是客觀存在的。但是這些數據挖掘出來沒有?應用出來沒有?沒有。

大家都知道車聯網的數據價值很大，車聯網要解決這個問題，他現在提出了咱們50毫秒、10毫秒，現在提出要3毫秒，因為這個車怎麼來解決這個問題，這個要降到1毫秒一下，我們互聯網是90毫秒，都還是遠遠超過。

三、醫療

怎麼解決醫療問題，想提供一個數字給大家。美國醫療方面是很發達的他在美國有產業很大，到2020能年達20%，美國的GDP和20%是多大的量，要把醫療的大數據能夠統一。把這個問題解決了以後，就能解決所有大數據的一個統一的問題。

現在預測我們國家在醫療方面到2020年，保健方面大概1萬醫院，我們在GDP只有5%，這個全球平均是10%，我們比全球平均水平還低，隨著我們綜合水平的提高，這個比例會越來越大。但這個方面，我們的這個地位醫療的一些報名的事件，我們每年增長23%，能不能通過大數據應用緩解這些矛盾，我認為是很迫切的。這是歐盟關於醫療設備成立一個大數據的一個服務公司，都在做這樣的一個討論。

在大數據里，移動醫療可能會成為我們自己的醫生，將來總有一天，會變成我們醫療的醫生。現在有人預測，到2015年，大概有5億台手機會有醫療功能，但是現在大部分還很少。但是大家現在大家都在做，蘋果公司都在做，就是通過手機來測血糖，或者測你哮喘的病，測醫療單子，現在這些方面，咱們都會得到一些比較普遍的應用。另外在公共安全方面，我們國家每年大概6千多億的損失，有20多萬死亡，這個損失很大。我也舉一個例子，就是吉林一個縣發大水，也是汶川地震時期，大家都在默哀，覺得是老天爺所為，無能為力，但是，我們如果有了天氣預報，有了地理地貌這些信息，我們可以避免這些災難的發展。

四、突發事件

在突發事情上，如果政府有採取這個措施，是可以避免的。舉一個例子，北京的一個水災，這個事故死了幾十個人，北京市政府領導給我們的情況是：那是一個旅遊景點，有一個河溝，一個經理看情況不好，就告訴他們，不到十幾分鍾以後，山洪暴發了，否則的話，就可想而知了。

如果我們有天氣預報，我們都可以知道。更可怕的是北京機場有一個河，就是再下點雨，就可以倒灌到地下室，如果倒灌了以後，這個樓就宣布要倒塌，這些手段，這些技術沒有人去說，這些都是不是很困難的事情，但是需要這些數據的開放。

大家可能知道南京煤氣管道，一個農民工施工的時候，煤氣爆炸，把農民工拘留起來，在北京我就憤憤不平，在南京講課的時候，我跟他們說，我說你這個領導應該給他一個哪兒有管道有這個數據。他晚上請我吃飯的時候說劉院士，我真沒有這個數據，說三米外有一個數據，其實不到一米的時候，這個管道就被挖出來了。這個數據有沒有?有的有，有的沒有，就是政府部門沒有公開，這些數據不能不開放。

就像江蘇省的GDP，又是沿海的，這么發達的城市，這些數據都沒有，你就比較危險。所以我們的大數據喊的那麼厲害，卻沒有落實到實處，我的意見就是趕緊找找你的問題，看看那能不能用大數據去解決。否則講了半天，他的價值，就沒有體現。我們說的凈化，但是他跟環境的一樣，這些數據在那兒擺著，你跟你的問題結合起來，他才能發揮他的價值。這些災害方面，需要大數據的平台。

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