京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
智慧城市兴起 拼大数据还是拼场景_数据分析师
阿里、腾讯又各占了一个制高点……
对于北漂来说,家人生病是件麻烦事。这几天在甘肃,去兰州大学附属第一医院看病 ,可以用支付宝挂号和缴费了。甘肃的北漂可以放心些了。
后续还有一些城市能这样,至少阿里腾讯都这么希望。最近它们纷纷在推广“智慧城市”,这是个“互联网+”意味十足的概念。所以你看到了4月29日腾讯在高大上的钓鱼台国宾馆举办了“互联网+中国峰会”,小马哥亲自站台,好几百个市长出席。再之前,阿里方面,由蚂蚁金融服务集团、阿里巴巴集团和新浪微博共同启动了“互联网+城市服务”战略,联合为各地政府提供“智慧城市”一站式解决方案。
如果你关注互联网多年,你一定知道七八年前就启动过一批智慧城市,但再之后就没什么声音了。可到了2015年,智慧城市又掀起了热潮,眨眼就变成了香饽饽。
为什么会这样?
首要原因一定是因为技术和基础设施成熟了。当年,中国互联网还处于PC时代,即便数据连通了,很多服务也不够方便。移动给了智慧城市新的机会,因为老百姓的生活多半是和位置相关的。还有当年的政府信息化也在建设中,先进些的城市政务部门开始拥有数据,但数据散乱不成体系。更多城市功能部门并没有足够的数据积累,何谈信息化呢?
其次是政策的推动。那些年我接触过的,想做智慧城市的大小公司有七八家,现在都没了踪影。当时最难的就是撬动政府部门,撬动一个不行,还得同时撬动十几个甚至几十个。现在不一样,政府在提倡“互联网+”,政务的互联网化和信息化被各地政府提到日程上来。只要有关部门有愿望,事情就好办,这个庞杂的工作才可能完成。
第三个动力当然来自阿里和腾讯自身。他们凭借已有的资源,已经蔓延至各个领域,其终极梦想必然是把用户的生活都纳入其服务体系。按这么说,智慧城市无疑是最合适、最迅速的拓展方式了。而且这是一场跑马圈地,先行者会占据未来的制高点,因为当一个区域政务系统全部上网,再更换成本就太高了。
于是,阿里和腾讯各出奇招。当然,一个人做什么一定是因为他有什么。
阿里将“云”作为底层平台,为各项政务应用提供统一的云计算和大数据服务,构建“云+端”的立体化城市服务体系,涉及网上审批、交通、医疗、社保、城管、旅游、社区服务等多个领域。对用户来说,这真正实现了“城市服务一站式”,对服务本身来说,实现“人在干,云在算”,对于政府来说可以实现“让权力运行处处留痕”,自然反腐什么的也方便多了。
目前,全国已有海南、浙江、贵州、广西、河南、河北、宁夏、新疆、甘肃、广东、吉林、天津、北京13个省市引入了阿里云计算,运行在阿里云平台上的政务应用超过1500个。
腾讯的利器还是微信。马化腾说:“微信、QQ,从海量的用户群,到社交关系链,到支付手段,以及云平台都是已有的模式。现在多了政府提供支持,包括政府把很多税收、工商注册全部都包下来。一个人只要在一个行业的细微痛点上有解决方案,就可以开一个公司。”
目前,腾讯公司已经开通了5座广州、上海、武汉、深圳、佛山五座城市的“城市服务”入口,覆盖用户数超过6000万,服务市民超过1100万人次。
可以说,阿里在用大数据拼未来,腾讯用场景。阿里、腾讯智慧城市之战是关于未来的大数据和场景之战。
阿里云计算总裁胡晓明表示,依托阿里巴巴集团的云计算和大数据能力,政府可以将松散的政务应用进行整合和流程再造,在阿里云上构建统一的“互联网+城市服务”平台。
用户可以借助的则是支付宝、淘宝、微博等客户端。尤其支付宝,过去在城市公共服务方面早有布局,仅在线缴费平台就已覆盖全国28个省份、253个地级市。微博也成了中国最大的政务信息公开平台。目前,在微博上注册蓝V的政务微博数量已经达到13万,还和阿里云合作进行过一场著名的庭审视频直播。哪场?你懂的。
对于云和端的关系,胡晓明认为,“端”解决了服务获取的便捷性问题,“云”则在后端实现了业务流的无缝衔接和信息资源的共享。这可以提升政府部门的服务能力和工作效率,开头提到的挂号就是例子。“杭州电子政务”则是智慧城市的典型样本,运行在杭州电子政务云之上的浙江政务服务网,被誉为互联网上的政务超市。所有行政机关就像在淘宝网上开店,不光把行政权利清单晒出来,而且每一个行政权利的事项都在线运营,大众可以投诉咨询,9000多个事项可以在线办理。
至于腾讯,关系链的威力不可忽视。有位朋友说,他看好腾讯,如果正好老婆说要交水费,微信里就能直接办了。类似的场景还有很多,马化腾举例也是用的场景,关键就是看腾讯到底怎样把生活服务无缝的嵌入到微信中。
其实,无论拼数据还是拼场景,美好的前景都是一样的。到底谁会赢?还是那句话——
天下武功唯快不破。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16