智慧城市大数据可视化决策分析系统，能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现，从而对包括应急指挥、城市管理、公共安全、环境保护、智能交通、基础设施等领域进行管理决策支持，进而实现城市智慧式管理和运行。
系统支持将不同平台系统数据、不同业务部门数据融合贯通，综合汇集于系统之上，以全方位掌控城市综合态势。包括：市政、警务、交通、电力、商业等多领域数据。
系统支持集成包括地理信息、GPS数据、倾斜摄影数据、BIM建筑模型数据、统计数据、摄像头采集画面等多类型数据。
基于三维地理信息，系统利用三维视图结合虚拟现实技术，将包括城市街区、地标点、建筑物、机动目标、管线设施等在内的城市全景进行完整、鲜活的呈现。
系统支持多样化的二维电子地图，能够加载矢量数据和栅格数据，进行地图的放大、缩小、漫游、距离量算、区域覆盖计算、标绘以及图层控制，支持移动目标的显示控制。
我司独创的二三维地理信息系统联动功能，二维的平面地理视图便于操作交互，三维视图便于直观形象化呈现，适用于大屏、多屏环境下的地理信息可视化。
将数据按照时间和空间两个维度进行同步呈现，全面掌控数据变化态势。支持空间数据的实时监控、历史回放、模拟推演，让规律清晰可见，让决策有数可依、更加高效。
针对城市管理部门众多数据的指标与维度，将数据按主题、成体系地加以呈现，帮助用户从不同角度观察、分析数据，聚焦趋势规律。
支持将实时数据监测以及历史数据分析，以逐时曲线、时域统计柱图等形式，呈现数据随时间的变化趋势，显现规律，支持决策。
系统提供丰富的图表呈现方式，包括散点图、折线图、柱状图、饼图、雷达图、K线图、热力图、箱线图、关系图、桑基图等。除了平面图表，还支持基于三维空间场景的图表叠加。
通过建立预警指数或模型对与其存在关联的数据进行监测、分析，提供基于数据挖掘的预警机制。一旦实时数据达到预定限值或发生异常，系统将自动发出报警。同时系统支持报警阈值、置信度阈值等设定值限定。
系统支持多种数据筛选方式，包括字段查询、地图圈选、点选等，用户可以根据实际需求，有针对性了解相应信息。
系统支持对单体对象进行详细查看，例如三维楼宇、机动车辆信息、单体体征数据、摄像头视频信号等。
系统提供强大友好的标绘功能，除提供基础信息标绘、行业专用标绘外，还支持标绘对象定制。同时支持触控标绘操作，可用于指挥决策会商等场景。
统一的可视化模式控制机制，集成屏幕拼接控制，实现一键同时切换软件系统和屏幕拼接模式。使用户可以简便快速的切换应用场景。
系统支持通过PAD、智能手机等手持设备作为控制终端，来实现对大屏显示布局、系统模式的切换以及软件界面内容的交互控制。为客户提供一种灵活、便捷的操控体验。
系统拥有高效可靠的大数据接入能力，支持接入超大范围地图、三维地表模型、城市建筑模型、海量摄像头数据，可以支撑TB级的业务数据吞吐 量。同时可以实现各类接口数据的无缝可视化接入，并可快速响应分析操作和实时反映数据变化。
平台打通政府各部门、各系统之间的信息壁垒，包括公安、交通、消防、情报、反恐等多部门数据，以及车辆移动GPS数据、倾斜摄影数据、BIM建筑模型数据、统计数据、摄像头采集画面等多类型数据。从市政设施分布、公安&消防车辆运行态势、交通运行情况、巡逻案件分布等多个角度，对城市各领域运行数据进行多维度可视分析，提升城市管理者资源统筹效率和管理决策能力。
平台以数字方式全面描绘城市区域经济发展现状，涵盖城市概况、宏观经济、产业发展、投资贸易等。包括科技、教育、文化、人口、卫生、环境保护；GDP、财政收支数据、贸易、价格指数；按资本、就业、税收等角度的产业分析；固定资产、工业、房地产各项投资数据分析等。为城市规划、城市产业分布和城市基础设施建设和改善居民生活条件等方面提供科学的决策依据。
平台将政府各职能部门和资源进行有效结合，为管理者应对突发事件建立一个信息共享、高效决策、部门联动的可视化指挥调度系统，可以实时监控突发事件发展态势、人员位置分布、警力资源、医疗配备情况等信息，帮助指挥人员实时了解现场情况、掌控事态发展趋势，及时指挥决策。
平台具有开放体系结构，集成监测预警、应急指挥调度、仿真推演、分析研判等于一身，支持从警力警情分布、视频监控、卡口分布、辖区人口、重点场所等多个维度进行日常监测与协调管理；支持突发事件下的可视化接处警、警情监控、警情查询、辖区定位、警情态势分析、应急指挥调度管理，以满足常态下警力警情的监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要，满足公安行业平急结合的应用需求。
平台是一个面向交通管理部门的综合性辅助决策平台，集成运营业务管理、应急指挥调度、监测预警、分析研判于一身，兼具道路视频监控展示，流量监测数据呈现，交通数据统计分析，具有综合监视、运营协调、应急指挥等职能。支持从交通态势监控、视频监控、智能卡口分析、交通态势评估研判等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理。
平台能够实现将园区运行核心系统的各项关键数据进行呈现，为用户提供一个集园区生产、园区运营、园区控制、园区决策多维一体的智能运营管理平台，支持从园区基础设施、园区交通、智能楼宇、园区招商、物业管理、企业孵化、产业分析管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理，以及突发事件下的告警接报、信息处理发布、应急指挥调度管理。
平台支持对电网多个环节的数据进行深度分析挖掘，可以实现电网拓扑分析、用户用电特征分析、用电负荷异动识别、窃电嫌疑监测分析、安全防御、商业选址等智能电网多个环节的日常运行监测与协调管理，切实提高电力生产、营销及电网运维等方面的管理水平。
城区网格化管理，人、地、物、事多维度可视化呈现，全面掌控管辖区域内的综合态势。平台基于地理信息系统，可全面包含智慧城管、智慧社区、智慧交通等几部分可视化。
2. 大数据分析 将对智慧城市产生极大影响
大数据分析 将对智慧城市产生极大影响
现代服务业发展水平是衡量一个国家和地区现代化程度的重要标志，是反映一个国家和地区综合实力的重要内容，同时也是实现经济可持续发展的重要力量。随着云计算及大数据等新兴技术的兴起，为进一步加快发展现代服务业，优化产业结构，构建现代产业体系，智慧型服务产业顺势而生。
随着首钢园区智慧城市五大能力的建设，平台战略稳步向前推进，各类型平台沉淀下来了海量的数据，如空间数据、民生数据、经济数据等。这些数据如金子般珍贵，如何合理充分地利用这些数据是首钢园区智慧城市建设成败的关键。
首钢园区智慧城市产业服务平台
一、大数据分析与决策成为必然选择
智慧城市体系架构可分为四层，分别为感知层、传输层、平台层、应用层。感知层是智慧城市体系对现实世界进行感知、识别和信息采集的基础性物理网络，海量的数据在感知层产生。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对感知层获取的信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。
智慧城市建设不仅仅需要有众多的摄像头、传感器等来收集信息，更需要有一个智慧的大脑系统，来统筹管理和运用好收集到的信息。一个智慧城市的建设，是离不开强大信息处理后台系统的建设的。只有建立起相应的处理能力，才可以将这些收集到的信息用于更加有效、科学的城市管理，提供更好的服务。大数据技术，对数据进行深度融合、综合分析和挖掘，以获得更有价值的信息。
二、大数据分析与决策对于智慧城市建设的重要意义
智慧城市的建设离不开大数据，大数据将遍布智慧城市的方方面面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到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智慧引擎。
大数据分析对于智慧城市建设的重要意义主要体现在以下五个方面：
1、大数据分析为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持。
在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在环境监测方面，构建大数据监控分析平台。深度监控排污企业生产、排放、存储、运输各个环节，从源头上消除企业监控数据造假的可能性，为监察部门提供可靠的执法依据，并结合环境监测数据，挖掘企业排污对当地环境的影响。
首钢园区智慧城市产业服务平台现代服务业发展水平是衡量一个国家和地区现代化程度的重要标志，是反映一个国家和地区综合实力的重要内容，同时也是实现经济可持续发展的重要力量。随着云计算及大数据等新兴技术的兴起，为进一步加快发展现代服务业，优化产业结构，构建现代产业体系，智慧型服务产业顺势而生。
随着首钢园区智慧城市五大能力的建设，平台战略稳步向前推进，各类型平台沉淀下来了海量的数据，如空间数据、民生数据、经济数据等。这些数据如金子般珍贵，如何合理充分地利用这些数据是首钢园区智慧城市建设成败的关键。
首钢园区智慧城市产业服务平台
一、大数据分析与决策成为必然选择
智慧城市体系架构可分为四层，分别为感知层、传输层、平台层、应用层。感知层是智慧城市体系对现实世界进行感知、识别和信息采集的基础性物理网络，海量的数据在感知层产生。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对感知层获取的信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。
智慧城市建设不仅仅需要有众多的摄像头、传感器等来收集信息，更需要有一个智慧的大脑系统，来统筹管理和运用好收集到的信息。一个智慧城市的建设，是离不开强大信息处理后台系统的建设的。只有建立起相应的处理能力，才可以将这些收集到的信息用于更加有效、科学的城市管理，提供更好的服务。大数据技术，对数据进行深度融合、综合分析和挖掘，以获得更有价值的信息。
二、大数据分析与决策对于智慧城市建设的重要意义
智慧城市的建设离不开大数据，大数据将遍布智慧城市的方方面面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到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智慧引擎。
大数据分析对于智慧城市建设的重要意义主要体现在以下五个方面：
1、大数据分析为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持。
在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在环境监测方面，构建大数据监控分析平台。深度监控排污企业生产、排放、存储、运输各个环节，从源头上消除企业监控数据造假的可能性，为监察部门提供可靠的执法依据，并结合环境监测数据，挖掘企业排污对当地环境的影响。
2大数据分析能够给智慧城市的管理2、大数据分析能够给智慧城市的管理和服务系统提供新的洞察力。
城市的各项管理和服务是持续进行的，日积月累，自然会形成大量数据的积累，在这些数据中也必然隐藏着对这个城市一些潜在特征的描述。社会科学的很多规律和经验，在海量积累的数据里自然存在着，在等待我们去发现和了解，从而为城市的智慧化、精细化管理提供决策依据。例如，各城市还可以根据对环境监测历史数据的综合分析，预测火灾、水灾等自然灾害的发生规律。
3、大数据分析是避免“信息孤岛”提高资源利用率的必要手段。
“信息孤岛”现象很普遍。大数据技术对解决上述难题提供了新的希望。大数据技术能够在收集智慧城市各模块数据的基础上，对数据进行交互分析，从而建立起基于数据的、超越传统感知和经验的辅助决策系统。大数据使数据共享成为可能，政府各个部门的既有数据库可以实现高效互联互通，极大提高政府各部门间协同办公能力，提高为民办事的效率，大幅降低政府管理成本。
4、大数据分析将提高城市居民的生活品质。
与民生密切相关的智慧应用包括智慧交通、智慧医疗、智慧家居、智慧安防等，这些智慧化的应用将极大地拓展民众生活空间，引领智慧城市大数据时代智慧人生的到来。大数据是未来人们享受智慧生活的基础，将改变传统“简单平面”的生活常态，通过大数据的应用服务，将使信息变得更加泛在，使生活变得多维和立体。
5、大数据分析将大大提高企业的核心竞争力。
大数据处理将决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以支配市场，意味着巨大的投资回报。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在简单业务信息层面，缺乏对客户需求、业务流程、平拍营销、市场竞争等方面的深入分析。在大数据时代，企业通过收集和分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析。
三、结语
智慧城市的大数据时代已经到来。充分利用以大数据技术为支撑的综合智能化分析和决策系统，才能使智慧城市的管理系统和服务系统充分、有效、合理地发挥各自的作用，大数据正是智慧城市建设和运营的基石。首钢园区的智慧城市建设，要从大数据入手，创新智慧产业、优化城市管理、提升服务效率，从而实现智慧城市让城市生活更美好、更幸福的目标。
以上是小编为大家分享的关于大数据分析 将对智慧城市产生极大影响的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
3. 干货 - 钢企决策智能系统案例分享
钢铁行业是我国重要的原材料行业之一，亟需实现由“大”到“强”的升级。此前文章中，我们分享了傲林 科技 交付团队视角下，传统企业数字化转型的主要困难痛点，本期我们分享钢铁行业的数字化转型案例。
某大型钢铁集团是一家产能过千万、纳税过百亿的大型钢铁联合企业，作为国内钢铁领军企业，后续准备进一步贯彻执行新旧动能转换的要求，计划通过减量置换，打造先进钢铁生产基地。经过多年的信息化建设，企业纵向已经建立了L1~L4层的自动化和信息化系统，横向实现了采购、库存、生产、销售、物流、财务等环节端到端的信息化全覆盖。
但该钢铁集团信息化系统同样面临着新的挑战：
1.数据自采率低。 在信息化方面存在手动输入及调整的环节较多、多方输入造成数据的不一致、信息及时协同存在错位现象等问题；
2.信息闭环未形成。 数据分析存在核心数据管理无法自主升级改造、数据存取性能存在风险、数据使用方式单一、系统内信息处理闭环未能完全形成、数据分析能力相对较弱等问题；
3.优秀经验知识未固化。 大量业务数据分析依靠人工完成和个人经验判断、无法做到实时分析反馈并与业务同步，对 历史 数据资产的使用相对较少、 历史 数据尚未构成企业经营的智能化分析支撑；
4.传统架构存在风险。 系统延用了较传统的IOE类信息化技术手段，存在技术支撑风险。
以上问题都阻碍了该钢铁企业的数智化转型进程。
傲林 科技 以傲数平台、事件网两大平台产品为支撑，打通采购、生产、库存、销售、订单、营销的企业经营全流程数据，从企业经营全局进行数据分析，通过量化决策系统，帮助客户实现矿石成本平衡优化、企业量化决策优化、企业经营分析智能化，构建一套完整的决策智能辅助分析系统。
对企业内部数据与外部供应链数据、产业周期数据、宏观经济数据、竞争环境数据、工业大数据等进行全方位构建，依据时间维度，形成立体的多维数据模型，根据数据模型给出基于大数据的量化分析和洞察，以事件和风险的方式推送至PC端和手机端，为领导决策提供直接建议。
将各个部门的运营经验和关键业务节点通过人工智能技术建立数字模型，同时将不同模型通过知识图谱联系成企业整体多维度业务模型，让每一个职能部门的数据在企业的全局视角发挥作用，形成全局优化；通过不断迭代的模型训练，提供辅助决策的量化分析和最优方案，形成精益管理。
1.业务管理
对该钢铁集团的数据、流程、信息化系统、业务活动进行摸底与梳理，根据调研结果并结合该钢铁集团信息化数据可用范围，进行落地实施。
2.主数据管理，建立统一的主数据资产管理平台
主数据资产管理平台包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术。完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、数据治理、数据分析、数据交换等功能。
实施方案包括：
梳理该钢铁集团主数据体系可行性实施方案（含数据采集、数据质量分析、数据源分析、数据资源普查、管理颗粒度等）。
主数据管理系统落地实施（基础环境部署、原型迭代与预览、主数据汇集、数据清洗、转换、数据映射、主数据质量管理实施、系统性能调优等）。
3.数据湖，建立统一的数据集成平台
实施方案包括：
梳理该钢铁集团信息化系统数据湖建设可行性实施方案（含数据基础设施、数据接入范围、模型和数据集成标准等，合理规划数据存储颗粒度，构建维度层次结构形成统一数据中心。通过多层级ETL的抽取、转换、清洗、加载功能，实现各类数据源的有机结合、确保数据来源质量，保证信息的完整性、一致性）。
数据湖管理系统落地实施（通过各信息化系统的前置数据抽取功能的配置管理，及时获取并整合各专业系统的管理数据）。
4.综合运营决策，建立统一展示平台
通过对关键指标的直观展示，使经营者能完整、及时、全局、高效地获取公司的经营信息，并达到业务信息穿透透明化的目的。
实施方案包括：
梳理该钢铁集团综合运营决策与业务经验固化相关内容（含指标体系、现有业务流程、ERP系统对接、CRM系统对接、成本分析与成本计算等，合理界定业务系统与经营分析系统功能划分）。
综合运营决策系统落地实施（主题数据归纳及处理、算法模型设计与开发、 历史 数据深度学习与模型优化、管理控制台定制、信息化系统互动对接定制等）。
5.采购库存优化，建立采购库存优化辅助决策服务与应用
考虑到该钢铁集团采购与原燃辅料库存优化是个重要且急需提升的部分，将单独规划和实施相应辅助模块。
通过对该钢铁集团铁前生产数据，铁前设备维保数据，采购数据，库存数据，钢铁原燃辅料采购价格指数、物流数据、配矿方案、铁前质量数据、成本计算模型、生产计划数据、生产实绩数据、产成品等其它数据进行综合建模分析与深度学习优化，形成动态智能推荐的原燃辅料采购优化辅助方案、库存动态最优方案、以及应付账款结构优化等方案。
通过以上5个维度的建设，成功提升了该钢铁集团的经营决策能力：管理人员可以随时掌握公司的运营情况，为该钢铁集团公司高层领导和业务部门分析人员的日常数据分析与决策提供依据。同时可以降低用户操作难度，减少用户培训成本，为公司管理层提供快速且丰富的人、财、物等方面的统计分析数据和决策支持，使其能够更加着眼于业务优化和管理，以进一步提升该钢铁集团公司的业务运作效率和决策能力。
除提升了该钢铁集团的经营决策能力外，还实现了以下价值收益：
•公司经营管理的透明化与全局性业财融合分析。 多角度对比年度目标和 历史 数据是否保持持续、稳健发展。
•公司经营决策的辅助支撑。 效益的预测、模拟、以及辅助优化建议，市场波动影响分析等。
•合同订单生命周期的协同。 以合同订单全生命周期为主线，拉通产供销协同以及问题发现。
• 产供销的决策辅助。 在合理资金占用条件下的供产平稳、市场变化下的产销动态平衡等支撑。
作为大型复杂流程工业，钢企的全流程工序内部生产数据获取困难，绝大部分为过程不透明的“黑盒”。而基于傲林 科技 事件网络技术构建的企业级数字孪生体，使钢铁企业的采购、生产、销售等全流程都得以透明化，通过对企业数字孪生体的模拟仿真，使用人工智能模型获得优化策略，并把相关指令反馈到各生产经营部门去落地执行，形成了企业整体智能化优化的闭环。 通过为该钢铁集团提供数字化决策和运营支撑能力，有效增强了企业软实力及全行业竞争力，打造了钢铁行业数字化转型标杆。