环保大数据系统图片

A. 什么是大数据

大数据指的就是尽可能的把信息收集统计起来进行分析，来分析你的行为和你周边的人的行为。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据，大数据技术的战略意义不在于掌握大量数据信息，而在于专业处理这些有意义的数据。

B. 智慧环保的智慧环保的困境与突破之道

环保物联网建设面临的挑战
首先，环保物联网应用中环境监控、环境信息共享范围与协同能力尚不能满足环境保护的需要。
其次，环保物联网应用在环境质量监测、行业、企业污染防治、总量减排等履行环保职责中还没有充分发挥作用，影响了环境保护的效果。
第三，科技创新和技术应用的意识、思路有待进一步开拓，环境管理理念、方法、体制、机制不匹配，缺乏统筹规划与组织。
第四，目前环境保护管理模式从污染控制为目标开始向环境质量改善为目标转变，在这种形势下，现有环境监控模式和能力还存在明显差距。
最后，环保物联网相关产业发展也滞后于应用需求，同时，公共服务能力与公众参与水平还不能满足日益增长的需求。
环保物联网难题的解决之道
首先，进行环保物联网顶层设计要明确建设理念。目前和今后相当一段时间内环保物联网建设和应用应当以服务的理念为出发点和落脚点，服务对象包括政府的环境管理、监测和研究部门、污染排放及治理企业、其他社会机构和社会公众等。
其次，现阶段环保物联网建设和应用必须强调周密的配套设计.前些年环保部门中相对简单、易于实现的系统已经初步实现，剩下的全是‘硬骨头’，并且与方方面面密切联系，涉及组织建设、制度建设、体制创新等诸多方面，需要对涉及的建设、应用、运维的所有方面进行整体配套设计。
第三，要明确环保物联网建设和应用的范围，通盘考虑环保物联网应用的服务体系、应用体系、信息资源体系、管理体系、基础设施，统筹好各部分之间的依赖关系，使其能有效支撑、协同发挥作用;同时，要把握建设重点、合理规划建设策略和实施路径，确保环保物联网建设和应用的效果。
最后，要把握好国家和地方的关系，考虑中央、地方的制度体系及其管 理的优化，做好环保物联网建设、应用和运维的财政、行政等体制、机制统筹，并通过把顶层设计上升到决策高度，保证顶层设计的落实。
环保物联网的建设和应用关系经济可持续发展，关系亿万民民生，需要锐意进取，周密设计，履行面向现代化、面向民生需要、面向未来的‘历史担当’，相信在各方力量的不懈努力下，必将构建出远大宏伟、利国利民的环保物联网。

C. 大数据应用案例有哪些

案例如下：

1、交通大数据畅通出行

交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。

2、教育大数据因材施教

在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。

3、环保大数据对抗PM2.5

在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。

大数据特点

1、大容量

例如，IDC最近的报告预测到2020年，世界数据量将扩大50倍.目前，大数据的规模仍然是不断变化的指标，单一数据集的规模范围从数十TB到数PB不同.简单来说，存储1PB数据需要2万台配备50GB硬盘的PC.此外，各种意想不到的来源可以产生数据。

2、多样性

数据多样性的增加主要是由于网络日志、社交媒体、网络检索、手机通话记录、传感器网络等数据类型。

3、高速

高速描述的是数据创建和移动的速度.在高速网络时代，通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势.企业不仅要知道如何快速创建数据，还要知道如何快速处理、分析和返回用户，以满足他们的实时需求。

D. 智慧环保的实现智慧环保

实现从“数字环保 ”到“智慧环保”的跨越，关键是要在原有“数字环保”的基础上，重点加强感知层与智慧层的建设。一是利用物联网技术，建设实时、自适应进行环境参数感知的感知系统；二是利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，整合现有信息资源，建设具有高速计算能力、海量存储能力和并行处理能力的智能环境信息处理平台，为最终实现“智慧环保”的各项应用服务提供平台支撑与信息服务。
“智慧环保”的基础是物联网。基于“数字环保”平台和物联网技术在环保领域的深入发展，构建环保领域覆盖全国的物联网系统，是实现由“数字环保”向“智慧环保”转化的第一步。在全国选择基础较好的地区开展“智慧环保”试点，建立环境物联监测网络，实时采集污染源数据、水环境质量数据、空气环境质量数据、噪声数据等环境信息，对重点地区、重点企业实施智能化远程监测 ，对各种环境信息进行智能分析，将为“智慧环保”的全面推进奠定良好基础。

E. 交通大数据分析会对智慧交通产生那些影响

随着这些年我国城市化发展的加速，城市交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生。众所周知，智能交通成为改善城市交通的关键策略。因此，及时、准确获取交通大数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。

交通行业现状

我国智能交通发展始于上世纪90年代，在“十二五”规划中，我国交通部进一步明确未来智能交通运输的发展目标，例如，感知识别、网络传输、智能处理和数据挖掘等。在改善结构调整和城际沟通的支撑、引领双重作用，成为城市交通最重要的发展领城。包括大数据等现代先进技术的应用，提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

我国新型城镇化将需要形成城市群内部城市之间、城市内部的轨道交通系统，交通运输环境进一步改善。包括大数据等现代先进技术的应用，目的在于提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

目前遇到的问题

1、海量数据

轨道交通系统每时每刻都在产生大量数据，来自故障维修系统、实时监控系统、项目实施进度系统、物资物料统计系统等，且数据增长速度越来越快，这些数据的价值在哪?该如何利用提升地铁运营效率，确保项目交付的及时监控。

2.数据认知

大多数传统系统，故障维修系统，实时监控系统，物资物料统计系统中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一，灵活性差，交互性低，管理者难以对数据有很好的认知。

3、管理决策

大数据运营在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对轨道交通安全、高效运行和乘客服务方面的重要作用，能迅速从底层数据中提取关键数据，以数据驱动运营方向，对决策提供科学支撑。

现在很多地方的交通大数据系统都用的BI平台，比如永洪科技，一般的大数据分析系统分为3个层次:

1、数据层以及建模层:整合交通行业各信息系统，打破信息孤岛，实现数据共享。数据决策方面、销售方面、运营方面关心的指标，建立不同分析主题集市。

2、业务层:梳理交通行业指标，将分析结果推送至展现层。

3、展现层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给各角色管理人员。

基本上现在的大数据分析平台都可以做到以下几个方面：

1、基于交通数据分析平台，决策层、管理层可能洞察轨交运行状况。

2、应对轨交各系统数据量的迅速增长，基于明细数据，任意业务的计算及展现，可达到秒级响应。

3、运营和分析部门都能做部分自服务分析，以满足实时探索分析需求。

4、能够快速响应新的分析需求和变化，提高工作效率 。

F. 如何利用大数据技术减少能源消耗和保护环境

对于大数据节能，目前对其具体价值产生还存在很大的争议。就能源大数据在节能和环保方面的应用，首先需要看其在智慧能源方面的应用，当下比较前沿的是采用大数据实现对于能源系统进行运行状态监测、负荷预测、运行成本的降低以及故障的预测等。

能源系统运行状态的监测，就是通过对能源系统实时运行数据的搜集，判断运行状态，如果通过分析发现当时正处在不正常运行状态或故障状态，则能够发出预警并做出反应。

负荷预测就是采用能源大数据，结合人口、城市发展等方面的数据，对未来的负荷和用电量进行预测，有效地应用于未来能源系统的规划。

通过大数据还可以降低系统运行维护成本，是大数据技术在能源系统中极具前景的应用。通过数据监控系统，能够识别和预测能源系统中的非技术性损坏，从而帮助能源公司尽快修复，实现预测性维护，极大地节约了运行成本。

系统故障预测就是采用电网前期积累的海量数据对未来电网的故障和不正常运行状态进行预测，提前做出防控措施。和负荷预测一样，在城市层面的故障预警，采用传统的数据处理方法已经可以达到令人满意的效果，但是服务于全球能源互联网的故障预警，势必要从地区、国家乃至全球的视角展开。届时对海量数据的利用已经不是传统数据处理技术所能做到的。利用大数据技术，探求数据之间的关联性，从另外一个层面挖掘能源数据的价值，利用大数据的算法预测未来能源系统故障发生的类型和位置，提早做出预防和补救，将使能源系统的运行更具稳定性和安全性。

例如行有嘉数字能效平台等众多智慧能源系统的运行将产生更多有价值的数据，充分挖掘这些数据的价值，深刻理解能源网络的特征，实现电力“源储荷网”高效调度。

虽然能源行业属于传统行业，但是全球能源互联网的构建，将对大数据技术产生巨大的需求，带动其快速发展，在实践中完善，而大数据技术又会反过来加快全球能源互联网的构建，不断对全球能源互联网进行完善、相互补充，二者相得益彰。

G. 大数据的数据可视化是什么样的

DCV作为新一代数据中心可视化管理平台，让管理人员可以清晰直观地掌握IT运营中的有效信息，实现透明化与可视化管理，进而有效提升资产管理与监控管理的效率，实现立体式、可视化的新一代数据中心运行管理网页链接

CampusBuilder (模模搭)提供了一个完整的、 网络化、 可视化的三维虚拟环境设计编辑平台，操作简便，高效易用，用户可使用鼠标拖动的方式绘制各种结构及添加各种对象模型，即可立即创建数据中心机房的三维模型，还可以导入机房CAD图纸辅助绘制，用户可快速高效地设计数据中心机房，实现房间结构生成、装饰调整、设备摆放和场景创建的工作，生成实际可用的数据中心三维虚拟仿真场景。

1、环境可视化

沙盘、展板、图纸等传统管理手段缺乏交互性，吸引力弱，信息传递效果不佳。Tarsier的环境可视化管理采用3D虚拟仿真技术，实现数据中心的园区、楼宇、机房等环境的可视化浏览，清晰完整地展现整个数据中心。同时配合监控可视化模块，可以与安防、消防、楼宇自控等系统集成，为以上系统提供可视化管理手段，实现数据中心园区环境的跨系统集中管理，提高对数据中心园区的掌控能力和管理效率。

功能特性：
地理园区的虚拟仿真、建筑外观的虚拟仿真、建筑内部结构的虚拟仿真。

2、

管线可视化

通过传统的平面图纸和跳线表方式难以看清密集管线的信息。Tarsier的管线可视化管理以3D可视化手段梳理数据中心日益密集的电气管道与网络线路，让数据中心运维人员从平面图纸及跳线表格中解脱出来，更加直观地掌握数据中心的管线分布及走线情况，从而快速排查及修复管线类故障，提高管线管理水平和故障解决效率。

功能特性：
园区管网3D可视化、建筑电气管路3D可视化、建筑空调管路3D可视化、机房设备布线3D可视化。

3、资产可视化

数据中心内设备资产数量庞大，种类众多，传统的列表式管理方式效率低、实用性差。Tarsier的资产可视化管理模块采用创新的三维互动技术实 现对数据中心资产配置信息的可视化管理，可与各类IT资产配置管理数据库集成，也支持各种资产台账表格直接导入，让呆板的资产和配置数据变得鲜 活易用，大大提升了资产数据的实用性和易用性。

功能特性：
分级浏览可视化、设备上下架3D可视化、全设备虚拟仿真、快速模糊查询、强大模型库支持。

4、容量可视化

传统管理软件对机房容量情况缺乏有效的信息检索手段，查询困难。Tarsier的容量可视化管理模块提供以机柜为单位的数据中心容量管理，以树形结构和3D可视化展现两种方式全面表现机房和机柜整体使用情况，对于空间容量、电力容量、承重容量等进行精确统计和展现，帮助运维人员高效的管理机房的容量资源，让机房各类资源的负荷更加均衡，提升数据中心资源使用效率。

功能特性：
地理园区的虚拟仿真、建筑外观的虚拟仿真、建筑内部结构的虚拟仿真。

5、监控可视化

监控可视化管理整合数据中心内各种专业监控工具（如动环监控、安防监控、网络监控、主机监控、应用监控等），把多种监控数据融为一体，建立统一监控窗口，解决监控数据孤岛问题，实现监控工具、监控数据的价值最大化。同时，基于T3D图形引擎强大的可视化能力，提供丰富的可视化手段，扭转由于二维信息维度不足而导致的数据与报表泛滥状况，切实提升监控管理水平。

功能特性：
门禁监控集成、视频监控集成、消防监控集成、环境监控集成、配电监控集成、制冷监控集成、设备统一告警展示。

6、演示可视化

PPT介绍、动画录像等传统汇报方式枯燥单调、真实感不强。Tarsier的演示可视化管理借助T3D图形引擎提供的虚拟线路和可视化展示等强大功能，满足数据中心基础设施多样化的展示需求，如逻辑关系表达、模拟气流、PPT整合、自动巡检及演示路线定制等，用户可以在平台中制作内容丰富、生动多彩、图文并茂的数据中心介绍和演示内容，以耳目一新的形式展现数据中心的方方面面，有力提升数据中心整体形象，充分体现数据中心管理水平。

功能特性：
PPT演示汇报管理、日常工作视角管理、动画线路管理。‍