京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
深度掘金“互联网+”潮流下的环保大数据时代
随着“互联网+”的不断渗透,大数据时代已然降临。作为走在产业前列的环保行业来说,已经逐渐完成与大数据的融合。在环保领域,政府、企业和民众也都成为大数据链条上不可或缺的环节。在即将到来的“十三五”,我国将妥善运用大数据的新技术谋划环保运行的新机制,助推产业转型升级,进入智能环保经济新时代。
作为创新2.0下的互联网发展新业态,“互联网+”这一新概念自2012年11月提出以后,以迅雷不及掩耳之势融入经济社会发展的各行各业每一个传统方式无法触及的角落。新的经济发展理念催生全新的数据化驱动模式,而这一模式在环境领域表现的最为显著,环保大数据应运而生。
“互联网+”大数据与环保的融合
在移动互联网与云计算等快速发展助推下,环保部门每时每刻都在产生着巨量的数据,而这些数据便被称之为“大数据”(BigData)。利用大数据的虚拟化特性,环保部门可以在大大降低环境管理风险的基础上,构建评估和预测预报模型,从而预测环境生态工作的未来发展态势。
大数据作用于环保最直接的体现案例在于“污染地图”的绘制。在污染源的生命周期过程中,每个节点所需要的每一类数据,都可以进行搜集分析,形成基于污染源管理的数据资源分布可视图。将原先只是虚拟存在的各种点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,使得环保部门的管理者可以更直观地面对污染源企业。
随着互联网大数据技术的日新月异,大数据理念与环境数据管理已经完成精准彻底的融合,而随着工作需求从数据储存、数据处理过渡到数据应用与数据运维服务,传统环保行业对数据的处理模式已经远远不适应新一代数据中心的发展需求,逐渐退出历史舞台。
政府、企业与公众的环保大数据情结
“互联网+”大数据为解决环境问题创造诸多前提和有利条件。环境数据、信息等要素互通共享,从而推动环境问题得到整体有效解决。公众舆论借助互联网将对企业排污形成巨大压力,督促其有效治污,也将推动环境改善因素由单一政府向全社会延伸。
对政府而言。在大量数据累积的基础上,未来政府及环保相关部门需求方式将由传统的“数字环保”升级到“智慧环保”,更加强调数据获取后的分析预测和价值挖掘。在原有的“数字环保”基础上,借助物联网技术,把传感器和装备嵌入到各种环境监控对象中,通过云计算技术将环保领域的各物联网设备整合起来,实现人类社会与环境业务系统的整合,以更加精确和动态的方式实现环境管理和决策的“智慧”。
对企业而言。随着“互联网环保大数据”的蓬勃发展以及各界对于“互联网”对于“大数据”的关注与重视,以中国环保在线为代表,国内最早的一批将物联网、云计算、大数据等应用在环保设备领域的电商平台。而对于传统的排污企业,就意味着违法排污将有更多双眼睛盯着,更多紧箍咒压着,污染付出的代价将会越来越沉重。而对于环保企业而言,将助力企业加快产业转型升级,打开更大市场空间,迎来产业可持续发展黄金期。
对民众而言。通过大数据整理计算采集来的社交信息数据、公众互动数据等,可以帮助环保部门进行公众服务的水平化设计和碎片化扩散。可以借助社交媒体中公开的海量数据,通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等,进而面向社会化用户开展精细化服务,为公众提供更多便利,产生更大价值。
环保大数据面临的难题及未来发展规划
长期以来,由于各种原因,的统计数据很难具有公信力。在环保数据方面,由于涉及到每个人的身体健康,关于PM2.5的数据及其分析更是广受诟病。宏观上说,当前我国在环境污染方面的管理制度还存在一些问题,采集数据存在多头并行的情况,导致数据不统一;另一方面,不同地域、不同行政系统,由于利益驱动、政绩考核,导致环保数据造假或多或少存在。
据环保部门一位不愿透露姓名的官员透露,环境保护部正在制订“环保+大数据”的相关方案,未来有望在环保领域运用大数据技术手段,提高治理能力。据透露,环保部未来将从五个方面推动大数据在环保领域的应用:
第一,夯实环保大数据的应用基础,确保数据的真实性,提高环境信息的公信力。第二,打造精准治污、科学治污、多方协作的环境污染治理新模式。第三,预测、预警。大数据的核心价值是预测,空气质量、环境污染都需要预警模型。第五,推动环保大数据的产业发展。
结语
正如维克托˙迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》书中写道:“大数据开启了一次重大的时代转型,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发……”。
进入“十三五”之后,“互联网”引发环境大数据的变革在即,对于整个产业来说,既是机遇也是挑战。政府、企业和民众都必须要有敏感的前瞻意识抓住机遇,乘势而上,为环保事业贡献出自己的一份力量,用大数据的新技术谋划环保运行的新机制,助推产业转型升级,进入智能环保经济新时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08