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大数据时代下的智能商业

大数据时代下的智能商业
大数据时代下的智能商业

大数据时代下的智能商业

作者:袋鼠云CEO陈吉平(花名:拖雷)

人类正从IT时代走向DT时代,从五年前开始,我们在云计算上面押了很多宝,才诞生了互联网金融,如果没有数据支持,互联网金融是不可想象的。-- 马云

老早就想写写大数据的话题,因为大数据这个话题太大了,一直没有找到从哪里下手,也怕自己写不好这个话题。正如目前人人都在谈大数据,谈DT时代,但是,大数据是什么,每个人都有自己的一个看法,好比盲人摸象,每个都认为自己摸到是真正的大象。我也担心我所看到的,只是大数据的冰山一角,毕竟,将引领整个人类下一次变革的大数据,不是我几篇文章就能说清楚的。

大数据这个概念,其实在上世纪九十年代就有人提出来了,当时希望通过将所有零散的数据归并起来,然后进行数据挖掘,以看到以前存在的问题,去预测未来几年的趋势,来指导商业决策。比如保险行业,人寿保险会通过大数据的统计计算,根据人均寿命来计算保费与回报率。这是在特定的环境,特定的时间下,对数据做一些商业化的尝试,还算不上真正的大数据。

我们再看国内大数据的领导者-- 阿里巴巴,早在2010年起就在开始谈大数据战略,同年,Maxcompute(原ODPS)开始布局,蚂蚁小贷开始创业。2012年,阿里设立了CDO 这个岗位以及成立CDO事业部,全面负责阿里集团的“数据分享平台”的大数据战略。同年,一本《大数据时代》也开始在国内外畅销,国内大数据时代拉开序幕。

2014年,马云再次提出,“人类正从IT时代走向DT时代”,人类已经从IT时代走向DT 时代,IT时代是以自我控制、自我管理为主,而DT(Datatechnology)时代,它是以服务大众、激发生产力为主的技术。这两者之间看起来似乎是一种技术的差异,但实际上是思想观念层面的差异。

讲了这么多,那大数据是什么呢,我们先看看大数据不是什么。

1、大数据≠拥有数据,很多人觉得拥有数据,特别是拥有大量的数据,这就是大数据了,这个是肯定不对的,数据量大不是大数据,比如气象数据很大,如果仅仅用于气象预测,

只要计算能力跟上就行,还远远没有发挥它的价值。但是保险公司根据气象大数据,来预测自然灾害以及调整与自然灾害相关的保险费率,它就演化出其它的商业价值,形成了大数据的商业环境。所以,大数据要使用,甚至关联,交换才能产生真正价值,形成DT时代特有的大数据商业。

2、大数据≠报表平台,有很多企业,建立了自己业务的报表中心,或者是大屏展示中心,就马上宣布他们已经实现了大数据,这是远远不够的。报表虽然也是大数据的一种体现,但是真正的大数据业务,不是生成报表靠人来指挥,那是披着大数据外表的报表系统而已。在大数据闭环系统中,万物都是数据产生者,也是数据使用者,他们通过自动化,智能化的闭环系统,自动学习,智能调整,从而提升整体的生产效率。

3、大数据≠计算平台,之前看过一个报道,说某某金融机构建立了自己的大数据系统,后来仔细一看,就是搭建了一个几百台机器的hadoop集群而已。大数据计算平台,是大数据应用的技术基础,是大数据闭环中非常重要的一环,也是不可缺少的一环,但是,不能说有了计算平台就有了大数据。比如我买了锅,不能说我已经有了菜,从锅到菜还缺原料(数据),刀具(加工工具),厨师(数据加工)才能最终做出菜来。

4、大数据≠精准营销,见过很多创业公司在做大数据创业,仔细一看,人家做的是基于大数据的推荐引擎、广告定投等等。这是大数据吗?他们做的是大数据的一种应用,可以说已经是大数据的一种了。只是大数据整个生态,不能通过这一种就来表达而已。正如大象的耳朵是大象的一部分,但是,它不能代表大象。

传统分析与大数据分析的对比

传统分析与大数据分析的 对比 This manuscript was revised on November 28, 2020

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB(TERA BYTES)字节的存储限制,定义在PB(PETA BYTES)字节,EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据,并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段,像无线射频识别(RFID),传感器网络等。 数据对时间敏感,且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去,专业术语“分析”应用于商业智能(BI)世界来提供工具和智能,通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近,数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库(DW)分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察,是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例,企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。 客户满意度和保证分析:也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代,没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题,除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。

信息质量方面,它是通过各种外部渠道收集的,而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据,无法关联相关的问题,所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了,导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中,对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力,并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析:在今天高度竞争的经济环境下,我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制:流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始,如果没有及早发现和控制,它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异,而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析:大多数产品企业,尤其是消费品,不断在他们的产品线上增加许多功能,但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用,而有些功能则更多地被使用,对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别(RFID)输入捕捉到的数据的有效分析,可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析:研究小组分析在各种业务中的趋势,而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来,并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径,这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出,这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。

2013年商业智能BI与大数据行业分析报告

2013年商业智能BI与大数据行业分析报告 2013年8月

目录 一、行业:BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用 (4) 1、大数据时代来临,迎接她,拥抱她 (4) (1)数据爆发性增长,潜在价值巨大 (4) (2)IT巨头重金投入大数据,抢位关键环节 (6) 2、BI是贴近客户并且为客户创造价值的大数据核心应用 (7) (1)BI处于大数据分析应用层的核心位置 (7) (2)BI体系架构:辅助决策,帮助客户拓展业务 (7) (3)BI贴近客户并为客户创造价值,最具含金量 (8) 3、BI应用快速推广,未来消费智能百倍增长空间 (9) (1)BI成为全球CIO首选技术,我国BI市场提速发展 (9) (2)从商业智能到消费智能,前景广阔 (10) ①BI发展趋势一:从O/B域向M域延伸 (10) ②BI发展趋势二:企业全员BI (11) ③BI发展趋势三:消费智能 (11) 二、标杆分析:东方国信 (12) 1、BI龙头,有能力发展成全产业链解决方案提供商 (12) (1)国内BI格局 (12) (2)公司深耕BI领域,具备成为全产业链解决方案提供商的能力 (14) 2、战术措施:纵向产业链延伸,横向行业拓展 (17) (1)纵向延伸,向上管理咨询,向下业务运营 (17) (2)横向拓展,重点突破金融、制造、能源等领域 (20) 3、业务:电信领域稳健成长,非电信领域倍增空间 (21) (1)电信领域:从O/B域向M域扩展,从联通向移动电信渗透 (21) ①从O/B域向M域扩展将提升BI业务的体量和效果 (21) ②基于联通的成功,大力拓展移动电信业务 (22) (2)非电信领域:并购进入金融和制造业BI领域,能源空间广阔 (23) ①金融行业是BI的下一个主战场 (23)

大数据背景下智慧城市建设方案研究 王明华

大数据背景下智慧城市建设方案研究王明华 发表时间:2018-05-28T16:55:45.473Z 来源:《建筑模拟》2018年第3期作者:王明华 [导读] 城市是人类文明的载体,也是人类群居生活的高级形式。 江苏星月测绘科技股份有限公司江苏省盐城市 224002 摘要:现阶段,我国的经济发展的十分的迅速,城市化进程不断地发展。智慧城市为城市建设提供了新的理念和发展方向,其实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行,促进城市和谐、可持续发展,在其建设过程中更加注重人工智能与人的智慧的结合,更加明确不同使用者,以满足不同人的需求,目前已在民生、市场监管和政府服务领域等方面的建设取得了良好的效果。随着大数据时代的到来,智慧城市的建设迎来了前所未有的挑战与机遇。在大数据背景下,一方面,基于海量数据挖掘出的信息为智慧城市的建设提供了决策支持;另一方面,大数据有可能使城市管理者陷入海量非结构化的信息中,难以对信息进行有效处理。如何在大数据背景下更好地建设智慧城市是亟待解决的问题。汲取目前大数据背景下智慧城市建设方面已有研究成果是进一步深化该领域研究的前提,本文利用可视化图谱分析法和内容分析法对这些研究结果进行深入全面的分析,以期为后续研究提供参考。 关键词:大数据背景;智慧城市;建设方案研究 1引言 城市是人类文明的载体,也是人类群居生活的高级形式。中国是个人口大国,改革开放以来,中国的经济以惊人的速度迅速发展,城市的集聚效应已非常明显,越来越多的“城市病”体现了出来,如:人口膨胀,交通拥堵,环境恶化,资源短缺,城市贫困等。促进生活和谐,提高生活质量是每一个人的愿望,基于此,智慧城市被看作是治疗“城市病”的一剂“良药”。智慧城市的建设会产生大量的数据,大数据的产生又能推动智慧城市的发展,大数据是发展智慧城市必不可少的信息资源。本文将对大数据背景下智慧城市的建设研究进行综述。 2大数据背景下智慧城市建设的关键技术 2.1云计算技术 云计算技术同样是基于互联网实现,通过将计算分布在大量的分布式计算机上,把强大的计算供能以及应用服务像普通商品一样提供给大众,是一类新兴的服务于商业的计算形式。云计算的核心技术在于编程模型、海量数据分布存储技术及管理技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术,其典型代表有Google的云计算平台和IBM蓝云计算平台。云计算技术解决了由于硬件原因导致的计算机计算能力的绝对性,使用户可以通过配置较低的计算机就可以具有强大的计算能力,而智慧城市建设需要处理大量的数据信息,要求强大的计算能力作为系统支撑,面对采集到的动态海量数据信息,如果仅仅依靠传统的计算技术,则需要建设庞大的计算机组,对硬件配置要求很高,同时也增加了硬件维护的成本,云计算则解决了次难题,通过分散在不同地区的大量的服务器集群,实现对海量信息的计算。 2.2物联网技术 物联网技术是在这GPS定位基础之上产生的,通过数据的传递实现物品和网络之间的相互沟通,这也是建立在一定协议基础之上的,该协议的建立促进不同数据信息之间的相互交流,实际上达到了传递的效果,这也对智慧化城市的建设提供了基本的保障。物联网技术的核心有两个方面的内容,首先是互联网技术,其次是传感器技术。物联网实质上实现了物品与物品之间的相互连通,这是智慧化城市建立的基础和保障。实质上物联网技术在智慧化城市建设过程当中发挥着的底层支撑的作用,属于中坚力量的范畴,因而对于整个方案的成功具有重大的意义。 3大数据背景下智慧城市建设方案 3.1网络设施 网络设施是智慧城市实现内部互联的基本要求,因此智慧城市建设要从基础宽带、无线网和手机网络出发,重点完善城市网络质量及覆盖率。首先是基础宽带面,一方面要解决宽带质量问题,主要对原始宽带进行提速,提高光纤宽带接入率,使城市宽带上升至百兆级别;另一方面要解决宽带覆盖率问题,在城市宽带实现提速的基础上,推进光纤宽带的大规模普及,从而将城市中各组成要素实现互联互通的高速化,以加快智慧城市网络信息响应速度,提升城市智慧化水平。其次是无线网络方面,随着以智能手机为代表的移动终端设备的高速普及,在改变了人们生活方式的同时,也使日常生活更加便捷化和高效化,而智慧化城市建设的初衷即为改善民生,因此城市基础服务设施建设要配合人们生活习惯,并借助于不断革新的高科技技术,为市民提供更为贴心、便捷和智能化的服务,由于智能手机和平板电脑的日渐普及,人们对无线网络的需求不断提升,而智慧城市建设同样需要无线网络的支持,因此,加快公益WiFi热点建设同样是智慧化城市建设的基本保障。最后是手机网络建设方面,当前我国手机网络服务商有中国移动、中国电信和中国联通,随着智能手机制造技术和移动网络技术的不断发展,我国在手机移动网络基础设施建设方面成效显著,现已实现移动4G网络的规模性普及,从而助力我国城市智慧化建设。 3.2核心技术研究 我国大数据背景下智慧城市建设研究中所涉及到的核心技术主要是指大数据技术以及与其相关的物联网技术和云计算技术。在大数据技术方面,大数据技术的特点总结为4个“V”,即V olume(大量)、Variety(多样)、Value(价值)、Velocity(高速)。探析了大数据技术的社会功能。从专利情报分析的角度,研究国内外大数据技术发展现状,预测大数据技术发展趋势,为中国大数据技术发展战略提出建议。在物联网技术方面,讨论了我国物联网发展现状、关键技术。分析了物联网信息感知与交互技术。张捍东构建了物联网系统并探讨了物联网发展中存在的主要问题。在云计算技术方面,介绍了云计算的基本概念、组成部分、技术要点和国内外发展情况。介绍了云计算的体系架构与关键技术。研究了云计算安全架构、机制以及模型评价三个方面。大数据技术是建设智慧城市的技术基础,使智慧城市的建设从理论走向了实践,此一系列核心技术的应用为智慧城市的建设提供决策指导。 3.3地理空间信息设施 其主要目的也是实现数据的采集,比如通过一定的方式对交通数据、地理情况、气候形式进行信息的获取。该设施与感知设施有着重要的不同,可以对物体的空间位置进行捕捉。除此之外,物体的形态以及分布也可以通过该系统进行获取,在此基础之上实现数据的分析加工,并实现最终模型的建立,属于三维立体检测的范畴,因而我们可以得出智慧化城市建设过程当中,定位系统和GIS系统实际上是相辅相成、相互依存的重要关系。在定位系统的支持之下,实现二维平面定位的生成,在GIS技术的支持之下建立起基本的三维空间定位,并对

电信运营商基于大数据的商业智能应用思考

电信运营商基于大数据的商业 智能应用的思考
孙少陵 中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战 基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长,信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展,全球数据生产在 高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为,每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息 量的总和。据IDC研究报告,未来10年全球数据量将以40+%的速度增长,2020年全球数 据量将达到35ZB(35,000,000PB),为2009年(0.8ZB)的44倍 ?信息成为企业战略资产,市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据,以进行用户行为分析、市场研究,信息服务企业 更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求,企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能(BI)为运营商带来新的机遇
在网络时代,运营商是数据交换中心,运营商的网络管道、业务平台、 支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据,基于这些数据的商业智能 应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验 优化网络质量 助力市场决策 刺激业务创新
? 分析用户行为,改进产品设计 ? 通过用户偏好分析,及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化,调整资源配置 ? 分析网络日志,进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析,快速准确确 定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下,对数据进行深度加工, 对外提供信息服务,提升企业价值
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城市大数据平台白皮书》解读:智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读:智慧城市中的应用 日前,中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》,阐述了城市大数据的概念和内涵,分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义,并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时,白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构,梳理了城市大数据平台的运营模式,并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步,人们对于数据应用的意识不断提高,人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长,形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据,及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统,是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为:城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样,广泛存在于经济、社会各个领域和部门,是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时,城市大数据的异构特征显著,数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高,且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同,城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的,以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据,包括工业数据、服务业数据等。 此外,还有一些社会公益大数据。当前,城市大数据多数为政务大数据和产业大数据,所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效,智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析,并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此,城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑,是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为,虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设,但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于,未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言,挑战包括三个方面:一是信息系统烟囱林立,阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱,价值大打折扣;三是数据管理水平不一,缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用,具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一,城市大数据平台建立了数据治理的统一标准,提高数据管理效率。通过统一标准,避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理,延长数据的“有效期”,快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理,及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二,城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通,促进数据价值充分释放。通过统筹管理,消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约,增强数据共享的意识,提高数据开放的动力。通过有效整合,提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域,通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测,感知交通路况,帮助市民优化出行方案;在平安城市领域,通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析,为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域,依托统一的互联网电子政务数据服务平台,实现“数据多走路,群众少跑腿”;在医疗健康领域,通过健康档案、电子病历等数据互通,既能提升医疗服务质量,也能及时监测疫情,降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台,将推动政企数据双向对接,激发社会力量参与城市建设。一方面,企业可获取更多的城市数据,挖掘商业价值,提升自身业务水平。

商业智能(BI)项目可行性研究报告

商业智能(BI)项目 第一章、商业智能(BI)项目总体介绍 第一节、项目名称 商业智能(BI)项目 第二节、商业智能(BI)概念 商业智能又名商务智能,英文为Business Intelligence,简写为BI。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。 可以认为,商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力(insight),促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。

智慧城市中的大数据挖掘与应用

智慧城市中的大数据挖掘与应用 数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起,在政务网上,通过注册可以进行服务共享,在公共平台、互联网、公网上,通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通,实现智慧城市的各种应用。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方,城市是社会交往的地方,是文化享受的地方,按照城市的职能,我们让它智能化,比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面,可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化

享受方面,可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面,有智慧交通、购物、社会综合管理。 在智慧城市的建设和应用中,将产生从TB到PB级越来越多的数据,从而进入大数据时代。2011年,Science专刊指出大数据时代已经到来,美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来,奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划,奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”,这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”,智慧城市建设的潮流已经到来。 空间数据方面,空间的传感器资源,美国有185颗卫星,中国有91颗卫星,到2020年中国将有200多颗卫星,卫星每天往回传输的数据可以达到PB级,空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源,这些资源都可以传到网上,通过可视化的服务,利用云计算环境,包括计算资源、网络资源和存储资源,来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据,我们研发了一个软件,叫做“天地图”,“天地图”的数据已经超过了TB级,目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型,贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据,我们可以监测上海的地表下沉问题,把雷达数据放在一起,进行数据分析和挖掘,自动地、随时地检测地表下沉,不同地区的下沉速度不同,上海大概每年下沉20毫米,远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比,精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡,将来还要监测高铁。

商业智能+大数据分析报告

2016年出版

正文目录 1、BI行业增长强劲,下游需求突出,竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能(BI)认可度持续提高,市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) (1)、电信行业:大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) (2)、金融行业:效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) (3)、电子政务:政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) (4)、电力行业:生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据:逐步走向成熟,市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进,年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015):非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020):用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030):机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用,大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰,发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长,但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据,聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例,值得借鉴 (26) (1)、全球电信运营商大数据实践 (26) (2)、法国电信:利用大数据开拓新服务领域 (28) (3)、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行:利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者,促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT:领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊:用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据,实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据:中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业:“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)

商业智能FineBI行业应用解决方案

商业智能FineBI行业应用解决方案 目录 商业智能银行业应用方案 (2) 商业智能地产行业应用方案 (4) 商业智能制造业应用方案 (6) 商业智能税务行业应用方案 (9) 商业智能汽车行业应用方案 (13) 商业智能电信行业应用方案 (15)

商业智能银行业应用案例 随着银行信息化的不断深入,银行积累的数据越来越多,面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾;另一方面,在目前复杂的商业环境中,无知或一知半解做出的决策是现代银行的最大威胁。而商业智能的最大优势就是充分利用银行在日常经营活动中搜集和积累的大量数据,并将他们转化为信息和知识来为银行找出市场发展趋势和经营上的问题,发现市场机会,帮助银行企业从数据中“挖金”。 在刚刚结束的亚太银行IT价值高峰论坛上,对于提升银行企业信息化水平,实现数据价值变现,各企业IT管理者一致认为商业智能在银行业信息化数据管理中发挥着重大作用。整合数据,统一门户 商业智能系统的建立,一来是提供一个数据分析平台,为业务部门更好的分析商业特征。比如企业领导每天查看相关的数据,比如全行的主要经济指标:存款、贷款、贴现、现金、准备金、存贷款结构占比、各网点主要任务完成情况,以及各类考核指标中完成任务较好、较差的网点和个人。这些信息的背后都涉及不同的数据源和应用系统,通过商业智能平台建立数据仓库,可将银行的所有相关数据经过ETL转换,数据清洗后放到数据仓库中,给分析者和决策者一个关于银行各方面情况的分析数据。二来,业务人员在数据分析时,会不断加深数据分析的思想,可以更大程度上提高业务分析人员的决策能力。 业务多元,灵活分析

商业智能系统最基本的价值体现在有效及时地产生有用的信息。在应用商业智能FineBI 时发现,业务人员分析的难点其实在于系统中存在着大量结构或非结构化的多维数据,简单的数据关联还行,如果需求复杂多样,就难以做到及时跟进。商业智能的便捷就在于此,由于自动建模,所有维度、指标、索引关联在一开始就建立好,做分析和查看分析都可以任意切换维度。比如,在存款账户分析中可以知道发生了那些业务,业务量和频率如何,趋势是怎样,进一步深究,可切换至哪个网点,哪个业务产品实现好的效益。 研究客户,指导营销 如今银行都意识到经营方式要从经营产品转向经营客户,因此目标客户的寻找,潜在客户的挖掘成为银行数据应用的主要方向,尤其是高端财富管理和大客户的开发。 以分析大客户为例,各银行都在采用各种手段“挖”竞争对手的优质客户,现有客户的维护和二次开发也显得尤为重要,典型的营销方式就是目标营销和交叉销售。比如对已有客户分析,可以发现具有某种特征的用户具有某种特定的偏好,从而推出针对性产品。又或者通过对优质客户群体的行为分析、忠诚度分析、构成分类进行分析,采取差异化的销售策略,提供个性化的金融产品及服务,在留住优质客户的同时,增加银行的利润增长点。 加强内管,全面发展 商业智能系统可以应用是广泛的,除了银行业务分析,还可以进行人力综合成本预算分析、人员绩效考核、平衡计分卡等。领导层通过这些分析可以更加直观地了解员工工作情况,以此采取相应地奖惩措施。 总而言之,从当前我国银行业的发展趋势来看,数据到价值的转化必将驱动商业模式与运营模式的深刻变革,企业信息化建设必须跟上步伐,及早出发,积极、理性地试水投入,才能借力实现竞争优势提升。

大数据背景下的智慧城市发展研究

大数据背景下的智慧城市发展研究 ——以山东省青岛市为例 年级: 学号: 姓名: 专业: 指导老师: 完成时间:

摘要 随着大数据时代的到来,信息环境进一步与物质环境交织在一起,相互作用,对人类社会和城市的影响越来越广泛。城市规划者要理解这些影响给城市规划带来的潜在机遇和艰巨挑战。由于大数据具有数据量大、种类多和更新快的特点,城市规划者需要把握大数据时代的发展机遇,在克服挑战的同时,以思辨的态度对待质疑。 在大数据的背景下,以科技和创新为特征的智慧城市建设成为全球城市竞争的制高点。据不完全统计,目前全球超过200个城市在谋划智慧城市建设,国内几乎所有的一、二线城市均把智慧城市建设提上议程。 但是智慧城市建设仍然是一个崭新的领域,在建设的途径和方法上没有成熟的“范式”可以借鉴。本文运用文献研究法、对比分析法和实践与理论相结合的方法,在深入分析智慧城市的概念、内涵和基本特征基础上,提出了智慧城市建设的原则、主要内容及建设途径的选择,并以青岛市为例,开展了智慧城市建设途径选择的实证研究。 关键词:大数据;智慧城市;问题与建设方法;青岛市 目录 第1章绪论 (3) 1.1研究的背景和意义 (3) 1.2研究的主要方法和研究内容 (3) 第2章智慧城市介绍 (4) 2.1智慧城市的概念 (4) 2.2智慧城市的基本特征 (4) 第3章智慧城市的建设分析 (5) 3.1智慧城市的建设原则 (5) 3.2智慧城市的建设内容 (5) 3.3智慧城市的建设途径 (6) 第4章青岛市智慧城市建设的问题和解决办法 (7) 4.1建设条件分析 (7) 4.2建设智慧城市的问题 (8) 4.3建设智慧城市的对策 (8) 参考文献 (9)

商业智能与商业分析区别

商业智能与商业分析区别 一、商业智能的能够干什么? Reasoning——对于企业的运营和管理,能够解决以下三方面的问题——确定问题的根源,明确问题的原因和影响,以及科学和合理得出相关的结论; Planning ——基于相应的情况和推理,确定一系列的行动计划; Prediction ——基于严格的推理,得到对于未来的各种可能性的预期; Problem solving ——通过相应的问题特点,提供解决根本问题的方法和措施;Abstraction ——通过具体的明细数据和场景,能够生成一般性的概念,模式,观点和结论等等; Comprehend and understand ——能够感知,辨别和确认相应的问题——特别是,对于现状和问题条件的感知,以及从表面确定本质问题等; Innovate ——通过测试和学习能够获取相应新的发现; Learn ——对于技能和知识的认知过程,其是一个无限循环的过程; 二、相对于商业智能,商业分析又能够干什么? Purposeful——当我们收集相关的信息,进行相关的分析活动时,商业分析是具有绝对的目的性的:例如,商业运营的财务,市场,销售等分析评估,以及员工绩效,风险等等商业管理方面的分析;

Insightful——在我们发现问题的根本原因,以及相应的结论时,商业分析能够提供有见地的说明; Actionable——商业分析的目标是提供可执行的行动方案和规划; 三、商业分析的基本原则 First Define the Problem and Then the Solution——首先明确问题,然后是提出解决方案;Users have the information,Do Not Have Requirements——商业分析需要通过原始的信息中归纳出相应的商业需求; Improve the Process First, Then Add Technology——首先“先下”流程解决,然后“线上”流程规范; The Business Analyst Owns the Solution Requirements——商业分析师是商业需求,以及商业分析报告的第一责任人(而非股东,以及商业问题的利益攸关方); Communicate, Cooperate, Collaborate——交流,沟通,协作; 【编辑推荐】 大数据,小数据,哪道才是你的菜 大数据分析师“钱途”无量 大数据时代统计学依然是数据分析灵魂 IT系统分析师如何学习大数据 大数据的进击:从占领IT部门到争取业务人员的芳心

大数据支撑下的智慧城市建设

大数据支撑下的智慧城市公共服务,有三个观点: 第一,智慧城市是城市发展的刚性需求,而大数据是智慧城市的基础。 第二、为了管理好城市的数据资源,形成大数据作为智慧城市公共服务的支撑,我们需要强有力的智慧城市数据中心和平台作为核心。 第三,智慧城市建设是以人为中心的,市民才是城市的真正主体,做好公共服务是智慧城市发展的落脚点。 目前中国多数城市都面临着这样的问题:资源减少、城市人口增加,城市发展受到资源限制。智慧城市的建设已经成为一种刚性需求,需要用智慧城市的手段去解决由供需矛盾引起的城市运营问题,包括环境污染、食品安全、公共安全等。我们目前有各种监测手段和技术去发现问题,并且获取相关信息,有卫星数据,有气象环保数据,有无处不在的摄像头等,但问题是缺乏解决问题的能力。这主要原因是改善城市的物理系统,需要通过资源整合管理,形成大数据。城市目前的发展状况就像一个人读了很多书,有很多知识,但是没有有效的整合利用知识解决他工作、生活的中遇到的问题。 大数据是解决的城市病的关键技术,是智慧城市的基础。如同我们评价一个人的能力一样,不是以他的知识储备量为标杆,而是看他利用知识的能力。大数据是城市实现智慧化所需要的所有知识的总集,涵盖城市的规划、建设、管理、政府决策与公共服务的方方面面,但它不是简单的数据的累积。 再具体一点,大数据到底是什么,已经有很多组织或个人给出了定义或者描述,甚至把它当成继计算机时代、互联网时代之后的一个新纪元来定义。美国著名的计算机学家高纳德他是这样认为的,大数据是需要新处理模式才能够具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据三大应用领域

大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。 今天,大数据似乎成了万灵药,从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测,正如那句俗语: “当你手里有了锤子,什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后,任何事看上去都与大数据有关(事实也是如此)。 类似的事情在云计算的普及中也出现过,一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端,而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说,如果IT经理们初期不能正确选择应用领域,有可能会导致达不到期望值,招致麻烦。 其实,综合来看,未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好,大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 商业智能过去几十年,分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。 数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题: “某某人本季度的销售业绩是多少?”(基于结构化数据),但如果涉及决策和规划方面的问题,由于不能快速处理非结构化数据,传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限: 首先,它们都是“预设-抓取”工具,由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次,它们都专注于报告“已知的未知”(Known unknowns),也就是我们知道问题是什么,然后去找答案。

(而大数据会给出一些未知的未知,也就是你没有想到的一些问题的结果)传统BI工具主要用于企业运营,侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL(Extract、Transform、Load)。 将近80%的Hadoop应用都与ETL有关,例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜,配合大量的开源大数据工具,人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。 可以说,低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外,处理性能的大幅提高(例如内存计算)使得实时互动分析更加容易实现,而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。 这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 今天的大数据技术还处于战国时期,未来几年,随着企业间的兼并和新产品的不断推出,BI厂商们将能推出完善的,让CEO感到满意的“大数据套件”,但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。 因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样,大数据也会经历类似的发展过程。 传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。 如今,数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。 今天,城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。 这些都是非常紧迫的问题,而城市,也正是大数据计划的绝佳实验室。 以纽约这样的大都市为例,政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化(购物、交通、医疗等)等都是大数据分析的理想对象。

_商业智能:数据分析基础

第1章 商业智能:数据分析基础 本章目标: ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence,BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理,公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司),面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展,可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策,而为了做出合理的决策,你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势,或者在收藏夹中保存https://www.doczj.com/doc/b312829784.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上,你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时,需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具,这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案,它能从多个数据源收集数据,将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置,为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成: (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有:①维护公司日常运作的系统中的数据,包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据;②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得,因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例 来源:数据观时间:2015-09-25 16:20:22 作者: 当前,全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展,在云平台、大数据和物联网等技术的支持下,率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”,逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一、国外案例 自21世纪初期,美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践,诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市,也是世界第一个智慧城市,它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势,并且在商业上有更大发展,市政府与IBM 合作,计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来,含水、电、油、气、交通、公共服务等,进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求,并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设,给全市住户和商铺安装数控水电计量器,不仅记录资源使用量,还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上,以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘,有效预防了火灾。据统计,纽约大约有100万栋建筑物,平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个,诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房,房屋建筑年代是否久远,建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅,分析

人员通过特定算法,对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分,计算火灾危险指数,划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项, 诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑,但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”,进行城市数据挖掘。在人们的生活里,无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”,可以收集城市路面信息,检测环境数据,如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明,“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私,它只侦测信号,不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装,全面占领芝加哥市的大小街区,每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215~425美元之间,运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术(Zebra Technologies)、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲(Accenture)合作了一个试 验项目,以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集,通过预测分析,找出哪里可以减少能源使用,或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间,负责运行伦敦公共交通网络的 公共机构“伦敦运输(Transport for London)”,在使用者增加25%的情况下,

大数据视角下的智慧城市建设

大数据视角下的智慧城市建设 摘要:当前,智慧城市发展的关键是怎样对各类信息进行集成化、统一化管理,更好地将技术与城市的自然属性融合,基于云计算和物联网的大数据云平台打造 的智慧服务支持,能够为智慧城市建设提供更高的技术,使之与城市的社会属性 更加融合。为此,文章结合实际,从大数据云平台角度,就智慧城市建设的应用 问题进行探究。 关键词:大数据技术;云平台;智慧城市 引言 我国城镇化不断向前推进和发展,城市发展难题随之涌现,为实现城市可持 续发展,建设智慧城市已成为当今时代不可逆转的发展趋势。城市各领域和行业 汇聚了海量数据,蕴含巨大价值,建设智慧城市离不开大数据。设计基于大数据 技术的智慧城市架构,探索应用大数据技术推进城市智慧化的方法路径,将大数 据应用到城市各个领域,提出具体有效的对策建议,让大数据更好地为智慧城市 的建设提供有力支撑。 1大数据助力城市建设管理概述 近年来,在我国城市建设和管理中,数字化城市管理已经逐渐取代了传统城 市管理工作模式,成为当前最热门的城市管理工作模式,为推动智慧化城市发展 提供了一定帮助。数字化城市管理工作模式简单,通过应用先进计算机技术和信 息技术,构建一个虚拟网络平台,搜集和整理城市中的基础信息,并记录到云端 数据库中,如城市管理工作中的自然资源、人文资源、经济等,通过统计整理和 记录城市中多种多样的信息,形成一个完善的大数据系统。相关管理部门可以借 助这个大数据系统,分析和探索内部所蕴含的信息,进而有效推动城市管理工作 落实和实施。 2智慧城市中的云平台 智慧城市发展建设的关键是打造大数据处理平台,在该平台的作用下来对智 慧城市的数据处理,以此提供更好的环境支持。智慧城市中的云平台具备运用大 量数据依照城市社会服务属性提供融合、分析、管理、挖掘、支撑等城市应用服 务的功能。智慧城市的发展需要大量的非结构数据信息,传统的关系数据库往往 无法对这些数据信息进行有效处理,而在云平台的作用下能够打造一个统一处理 这些数据的平台,同时借助云计算平台的分布式数据框架和数据线性拓展功能来 为智慧城市提供更为全面的数据服务支持。 智慧城市建设中常用的技术包含以下几种:第一,Hadoop技术。这是一种 成熟的软件开发技术,在该技术的应用能够将一系列的关联数据信息进行分布处理,同时该技术能够为PB级数据信息的处理提供支持,且在数据应用的综合应 用上显现出良好的拓展能力。第二,Spark技术。Spark技术在使用的时候以计算 机系统为基本依托,技术应用的主要特点是分布式计算分析,即在Spark技术的 作用下能够对大量数据信息的应用进行综合化分析处理。同时,Spark技术在应 用的时候速率要比其他技术手段敏捷。 3大数据在中国智慧城市建设中的具体应用 3.1大数据与智慧政府 新时代需要构建智慧政府对城市进行管理,这也是建设智慧城市的首要任务。

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