京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在智能城市建设中如何实现价值
在有关大数据应用的讨论里面,智能城市炒得异常火热,这也是每个城市发展的一个引导方向。在大数据和智能城市发展的过程中,大数据的价值非常大,但这些大数据如果应用不好,他的价值等于是零。那么,大数据时代的智能城市到底是怎样的城市呢?大数据又在其中起到了怎样的作用?
一、城市规划
你看现在每个城市在城市规划当中,都存在有很多问题,比如说在北京,几乎都是灰尘,没有什么公司,也没有什么工厂,也没有学校,大家都到城里去,这样的规划,我们通过移动的信息,能够非常准确地把这个城市规划做好。
美国纽约也是全世界很大的城市,大数据原来在有老百姓的每一个城市,都有一个老百姓需要服务的东西。原来有40多个公司在做这个,40多个公司很大,但是解决的问题很不好,大家很不满意。就是服务的智能很差,大家提出这个311的电话,311的电话以后,他就400个人,最后服务的结果是什么?80%的老百姓的呼叫30秒就能出,这个结果是非常大的变化。就是170种语种,大概是5万多个户县,为什么能做到这一点,就是大数据的资源,没有大数据的资源,没有办法得到出来。
纽约市在数据开放方面是走在前面的,1100多份数据,你看下面这个数,这个纽约市市长,他每天在办公室,他整个纽约市的交通拥堵,哪个垃圾没人收,PM2.5都一目了然,都有这些数据。这是一个城市的数据,他利用这个数据,就可以解决很多的问题。比如说你在哪儿,他就可以预测,这些数据都可以公开利用,都可以有很大的利用价值。
二、智能交通
每个城市智能交通都是很大的问题,要解决两个问题,一个是解决交通给人们带来的安全的事故,每年因为交通事故死亡7万多人,这个矛盾我们能不能利用大数据技术来解决这个,还有拥堵的问题,能不能利用大数据来解决拥堵的问题。
现在我们的汽车有位置的不到5%的,就是大量的汽车都是自己的手机位置信息,这个移动的通信末端,司机绑定你的位置信息,从周一到周五,每个路口的进出多少辆车,都有规律的,这些大数据来指挥我们交通,这个对社会的跟进完全不一样。
我们来做一个实验,一个城市大概有多少万人,好像是500多万的这个统计。这些人晚上的位置的信息96%都知道,比较准确,白天94%都知道,这个都是很准确的。这些位置的信息是有很大的价值,也有很大的隐私。这些数据作为公共的服务,都是客观存在的。但是这些数据挖掘出来没有?应用出来没有?没有。
大家都知道车联网的数据价值很大,车联网要解决这个问题,他现在提出了咱们50毫秒、10毫秒,现在提出要3毫秒,因为这个车怎么来解决这个问题,这个要降到1毫秒一下,我们互联网是90毫秒,都还是远远超过。
三、医疗
怎么解决医疗问题,想提供一个数字给大家。美国医疗方面是很发达的他在美国有产业很大,到2020能年达20%,美国的GDP和20%是多大的量,要把医疗的大数据能够统一。把这个问题解决了以后,就能解决所有大数据的一个统一的问题。
现在预测我们国家在医疗方面到2020年,保健方面大概1万医院,我们在GDP只有5%,这个全球平均是10%,我们比全球平均水平还低,随着我们综合水平的提高,这个比例会越来越大。但这个方面,我们的这个地位医疗的一些报名的事件,我们每年增长23%,能不能通过大数据应用缓解这些矛盾,我认为是很迫切的。这是欧盟关于医疗设备成立一个大数据的一个服务公司,都在做这样的一个讨论。
在大数据里,移动医疗可能会成为我们自己的医生,将来总有一天,会变成我们医疗的医生。现在有人预测,到2015年,大概有5亿台手机会有医疗功能,但是现在大部分还很少。但是大家现在大家都在做,苹果公司都在做,就是通过手机来测血糖,或者测你哮喘的病,测医疗单子,现在这些方面,咱们都会得到一些比较普遍的应用。另外在公共安全方面,我们国家每年大概6千多亿的损失,有20多万死亡,这个损失很大。我也举一个例子,就是吉林一个县发大水,也是汶川地震时期,大家都在默哀,觉得是老天爷所为,无能为力,但是,我们如果有了天气预报,有了地理地貌这些信息,我们可以避免这些灾难的发展。
四、突发事件
在突发事情上,如果政府有采取这个措施,是可以避免的。举一个例子,北京的一个水灾,这个事故死了几十个人,北京市政府领导给我们的情况是:那是一个旅游景点,有一个河沟,一个经理看情况不好,就告诉他们,不到十几分钟以后,山洪暴发了,否则的话,就可想而知了。
如果我们有天气预报,我们都可以知道。更可怕的是北京机场有一个河,就是再下点雨,就可以倒灌到地下室,如果倒灌了以后,这个楼就宣布要倒塌,这些手段,这些技术没有人去说,这些都是不是很困难的事情,但是需要这些数据的开放。
大家可能知道南京煤气管道,一个农民工施工的时候,煤气爆炸,把农民工拘留起来,在北京我就愤愤不平,在南京讲课的时候,我跟他们说,我说你这个领导应该给他一个哪儿有管道有这个数据。他晚上请我吃饭的时候说刘院士,我真没有这个数据,说三米外有一个数据,其实不到一米的时候,这个管道就被挖出来了。这个数据有没有?有的有,有的没有,就是政府部门没有公开,这些数据不能不开放。
就像江苏省的GDP,又是沿海的,这么发达的城市,这些数据都没有,你就比较危险。所以我们的大数据喊的那么厉害,却没有落实到实处,我的意见就是赶紧找找你的问题,看看那能不能用大数据去解决。否则讲了半天,他的价值,就没有体现。我们说的净化,但是他跟环境的一样,这些数据在那儿摆着,你跟你的问题结合起来,他才能发挥他的价值。这些灾害方面,需要大数据的平台。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26