京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据让智慧城市如虎添翼
随着中国城市化进程的推进,城市病越来越为大家所诟病和抱怨。拥堵的交通,厚重的雾霾,以及城市摊大饼现象使得资源难以承载,这些都让城市居民苦不堪言。移动互联网时代到来之后,大数据进入医疗、环保、交通等诸多领域,成为智慧城市发展的助推器。在移动互联网与大数据紧密结合的时代,城市病能否破解?
大数据应用于智慧城市发展
“智慧医疗是大数据服务于城市智慧发展的重要一点。北京大学人民医院利用大数据分析,协助医生对所有病历进行分析,可以实现更好更快捷有效的服务。”IBM大中华区智慧城市北方区总经理谷冰谈到,“大数据在环保领域也可以有很好的应用。如果把一些周围污染源的数据、风向的数据都集中在系统中可以搭建出一个模型,预测2—3天后的PM2.5值,可以应用到智慧城市的环保环节,帮助政府、个人进行更好的环保气象管理及出行管理。”
“大数据在首尔这座城市有很多具体应用。比如,我们利用智能手机,分析了30亿条通话收发信息和短信信息设计了9条公交夜班车线路。另外,首尔市民对出租车空车行驶导致能源消耗、交通拥堵十分不满,于是我们利用大数据分析出了20个坐出租车人群最多的地区,统计出来以后自动给出租车司机发送一个信息,前面左转可能等待出租车的顾客更多。我们给手机用户也发送短信,你往哪个方向遇到空出租车的可能性更大。如果减少空车率10%,就可以节省很多费用,也可以很大程度上减少交通压力。所以大数据是城市重要的行政管理手段。”韩国首尔政府信息企业团团长金景瑞介绍。
北京市在数据收集和融合方面也做了很多基础性工作。“截至2012年,北京市主要业务信息化覆盖率达到96.34%,全市各个部门建设数据库311个,主题共享库60个,已经开始通过首都之窗政府网站向社会提供数据服务。北京做了人口、法人、空间地理、宏观经济四大基础数据库的建设,也在尝试四库的融合。”北京信息化专家委员会秘书长彭凯说。
大数据应用仍面临重重阻碍
“技术已经准备好,不仅仅是大数据分析,还有前端的感应线圈,包括现有的流式数据。”谷冰指出,然而大数据在智慧城市发展中的应用仍面临重重阻碍。
首先是大数据时代的隐私权问题。“比如电信运营商所掌握的手机用户基站登记信号,曾遭到网民一片骂声,认为是个人隐私泄漏了。实际上政府不是要掌握个人详细的数据,而是掌握整个城市人群的上下班和日常生活、休息娱乐,整个交通出行规律,把个人隐私信息滤出以后,对其他的信息进行分析,不同交通工具的出行规律,从而描绘出一张整座城市的动态量图。根据出行规律深入分析找出不同时间段拥堵的原因,提出疏导措施。”彭凯说。
其次是庞大的数据量缺乏以应用需求为导向的收集、分析。“各个政府部门在执行自己的行政职能过程中积累了大量数据。数据分析如果没有明确的需求,无论多么大的数据、多么好的技术都是白费的。”LGCNS中国数字市场事业部部长张勇虎说。
“现在为了解决一项业务应用,比如解决交通的问题,就需要把和交通相关的数据收集起来,围绕应用方案做工作。”彭凯说。
再者,大数据理念能不能为决策者所接受也是一个问题。“在大数据应用方面,北京市在技术上已经做好了应用的准备。但实际上现在关键的问题是各级政府领导、政府部门领导能不能运用大数据的理念分析解决本部门、本行业当中存在的重大社会管理和服务问题。有再好的金刚钻,不去揽自己的瓷器活,仍然解决不了社会非常关注的紧迫问题。”彭凯说。
多部门多方位消除阻碍
大数据真正助力智慧城市发展需要消除重重阻碍。首先,在移动互联网或者新电商时代隐私应该被重新定义。“隐私使用的法制问题应该被重新定义,包括互联网犯罪、互联网诈骗等等,从技术角度来讲,在新型的社会很难有隐私而言。另一方面,作为一个普通公民可能更关心隐私是否会导致损失和伤害。如何重新定义隐私?如何重新界定互联网上的犯罪行为?这是一个新的课题。想通过封闭的方法,利用各种各样的安全技术保护所谓的隐私信息,现在看来不太靠谱。”SAP城市创新首席科学家王斌说。
促进各行业、多元化数据交互融合也是重要的方面。“过去考虑问题往往站在局部,不能站在整体、全局考虑。大数据时代有待于跨领域多元数据的融合,需要成体系、立体、矩阵式的思维来谋划。智慧城市发展的大数据应用分析也一定是各个领域多元数据交互融合的结果。”彭凯说。
在数据技术完备的情况下,体制机制的调整和多部门的联动十分重要。例如北京的交通工作由交通委、北京市公安交通管理局、北京公交总公司、轨道交通公司共同管理,并不是由一个部门全部制定和规划的。要想通过大数据技术解决“九龙治水”的北京交通问题,彭凯认为“北京交通委要统筹,站在更高层面规划,行业治理并不能像韩国首尔市政府那样直接操作,需要制定政策,规范行业的管理。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10