大数据@@应用@@：宁波@@智慧城市@@建设的新引擎@@

 

 

 

　　大数据@@又被称为巨量数据@@、海量数据@@、大资料等@@，指的是所涉及的数据量规模巨大@@，以至于无法在合理时间内通过人工截取@@、管理@@、处理并整理成为人类所能解读的信息@@。这些数据来自方方面面@@，比如传感器@@采集的气候信息@@、网站上的帖子@@、数字照片和视频@@@@、购物交易记录@@、手机@@GPS信号等@@。尽管尚无统一定义@@，但这些无比庞大的数据被称为@@“大数据@@”。

 

　　大数据@@具有四个@@特征@@：一是数据量大@@，大数据@@的起始计量单位至少是@@P（1000个@@T）、E（100万个@@@@T）或@@Z（10亿个@@@@T）；二是数据类型繁多@@，包括网络日志@@、音频@@、视频@@、图片@@、地理位置信息等等@@，因而对@@数据的处理能力提出了更高的要求@@；三是价值密度相对@@较低@@，信息海量但是要完成数据的价值@@“提纯@@”难度较大@@；四是巨大的数据价值@@，包括商业价值@@、社会价值@@、科研价值等@@。

 

 

　　大数据@@带来的巨大应用价值正渐渐被认可与接受@@，它通过技术的创新与发展@@，以及数据的全面感知@@、收集@@、分析@@、共享@@，对@@科学研究@@、经济建设@@、社会发展和文化生活等各个@@领域正在产生革命性的影响@@。美国已经明确将大数据@@提升为国家战略@@，我国的很多部门@@、机构已经在研究大数据@@@@、运用大数据@@@@。

 

　　目前大数据@@在互联网@@@@、电子商务以及咨询@@管理@@等方面已经有了一定的探索应用@@。在互联网@@领域@@，百度已经致力于开发自己的大数据@@处理和存储@@系统@@，腾讯依靠大数据@@技术实现了广告精准投放@@、大数据@@精准移动推送@@、助力手游精细化运营等功能@@；在电子商务领域@@，阿里巴巴和淘宝网等电子商务企业都把大数据@@作为自己核心的竞争力@@，利用大数据@@来分析@@人们购物的需求@@，制定定点广告和营销策略@@；在咨询@@管理@@领域@@，发达国家和许多知名企业都已开始利用大数据@@进行市场预测@@、计划制定@@、销售管理@@等@@。

 

 

　　大数据@@时代@@的来临@@，对@@经济社会发展的方方面面都将带来巨大的冲击@@，对@@人们的生产生活方式都将带来深刻的变化@@。

 

　　一是对@@相关产业发展的机遇@@，根据国际数据公司@@（IDC）的预测@@，到@@2015年全球大数据@@及相关的硬件@@、软件和服务@@市场将达到@@@@200亿美元@@，平均增长速度每年超过@@50％，Oracle对@@Sun、惠普对@@@@Autonomy两个@@以大数据@@为主题的并购案总金额高达@@176亿美元@@，大数据@@的产业价值由此可见一斑@@。

 

　　二是对@@相关企业的机遇@@，大数据@@的应用对@@企业管理@@水平提升意义重大@@，“大数据@@”并不能生产出新的物质产品@@，也不能创造出新的市场需求@@，但能够让生产力大幅提升@@。麦肯锡在一份名为@@《大数据@@是下一轮创新@@、竞争和生产力的前沿@@》的专题研究报告中提出@@：“对@@于企业来说@@，海量数据@@的运用将成为未来竞争和增长的基础@@。”

 

　　三是对@@政府@@的机遇@@，联合国在@@2012年发布的大数据@@政务@@白皮书指出@@，大数据@@对@@于联合国和各国政府@@来说是帮助政府@@实时响应经济社会运行的历史性机遇@@，奥巴马政府@@甚至将大数据@@定义为@@“未来的新石油@@”，并表示一个@@国家或@@区域拥有数据的规模@@、活性及解释运用的能力将成为综合实力的重要组成部分@@。

 

 

　　近年来@@，国际国内掀起了智慧城市@@建设的热潮@@，仅我国截至目前明确提出创建智慧城市@@行动计划及发展战略的城市已有@@200多个@@@@。大数据@@为智慧城市@@建设提供了新的技术@@、新的路径@@、新的要求@@、新的机遇@@。

 

 

　　智慧城市@@相对@@于之前数字城市概念@@，最大的区别在于要对@@感知层获取的数据进行大数据@@处理@@，从而获得支撑和保障智慧城市@@顺利运营的多元信息@@。一座真正的智慧城市@@@@，要体现出人类社会对@@现代城市和运营管理@@的智慧化@@目标@@，必然需要对@@各种数据进行充分分析@@和利用@@。

 

　　要实现对@@数字信息的智慧处理@@，前提是引入大数据@@处理技术@@，从而来整合分析@@跨地域@@、跨行业@@、跨部门的海量数据@@的处理@@，将特定的信息应用于特定的行业和特定的解决方案中@@。可以说@@，智慧城市@@的应用过程实际上就是对@@数据采集@@、分析@@、存储@@和利用的过程@@，大数据@@是智慧城市@@各个@@领域都能够实现@@“智慧化@@”的关键性支撑技术@@。

 

 

　　大数据@@在智慧城市@@中的落脚点就是为智慧城市@@的各个@@领域提供强大的决策支持@@，大数据@@就像血液一样遍布智慧交通@@@@、智慧医疗@@、智慧生活等智慧城市@@各个@@应用系统@@，使城市管理@@从@@“经验治理@@”转向@@“科学治理@@”。

 

　　有专家指出@@，“如果智慧城市@@是人@@，大数据@@就是大脑@@”，大数据@@的应用可以遍布智慧城市@@的方方面面@@。在智慧交通@@系统中@@，通过对@@道路@@、车辆@@、天气@@、行人等大量交通信息的实时挖掘@@@@，能有效缓解交通拥堵@@，并快速响应突发状况@@，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据@@；在智慧安防系统中@@，通过平安城市@@、智能交通管理@@@@、环境保护@@、危化品运输监控@@、食品安全@@@@监控等大数据@@的挖掘@@@@，可以及时发现人为或@@自然灾害@@、恐怖事件@@，提高应急处理能力和安全@@防范能力等@@；在智慧城管系统中@@，通过对@@不同时间段@@、不同区域@@、不同部门获得的大量监测数据进行实时采集@@、实时处理及深度挖掘@@@@，实现对@@城市管理@@实时监控与长期管理@@优化@@。

 

 

　　大数据@@为智慧城市@@建设提供了新的技术@@和手段@@，同时也为智慧城市@@建设提出了新的要求@@@@。

 

　　一是要更加注重信息共享@@@@。我国智慧城市@@建设的一个@@瓶颈在于@@“信息孤岛@@”效应@@，各政府@@部门间不愿公开@@、分享@@数据@@，这就造成数据之间的割裂@@，无法产生数据的深度价值和综合价值@@。在大数据@@时代@@@@，智慧城市@@建设应大力推进大数据@@基础平台@@和基础网络建设@@，积极推进信息资源数据交换和共享@@体系建设@@，使大数据@@真正产生@@“大智慧@@”。

 

　　二是要更加注重信息安全@@@@。大数据@@时代@@，数据资产化@@成为趋势@@@@，企业内部运行数据和客户资料成为宝贵的数据资产@@，而且很多智慧城市@@应用系统涉及公民财产安全@@甚至国家安全@@@@，数据价值很高@@，因此@@信息安全@@问题成为大数据@@时代@@智慧城市@@建设重要难题@@。

 

　　三是要更加注重大数据@@产业的发展@@。智慧城市@@必然催生大数据@@运营行业的快速发展@@，包括大数据@@的采集@@、储存@@、分析@@、挖掘@@等相关技术@@、设备与服务@@，并且市场潜力十分巨大@@。专家预计@@，未来三年我国智慧城市@@大数据@@应用@@市场年均增长将超过@@100％。因此@@，在智慧城市@@建设过程中@@，要高度重视@@、积极培育围绕大数据@@运营管理@@的相关产业和龙头企业@@。

 

　　大数据@@时代@@推进宁波@@智慧城市@@建设的几点建议@@

 

　　宁波@@作为我国智慧城市@@建设的首倡者之一和践行者@@，在国内率先提出建设智慧城市@@的战略决策@@、出台智慧城市@@专项规划@@，并且在网络基础设施@@、信息整合利用@@、重点智慧应用@@、智慧产业发展等方面取得了积极进展@@，先后荣获@@“全国智慧城市@@领军城市@@”、“中国智慧城市@@推进十强城市@@”等荣誉称号@@。在大数据@@时代@@@@，宁波@@要充分认识大数据@@的意义和价值@@，把握大数据@@发展的趋势@@特点@@@@，加快大数据@@发展及在智慧城市@@建设中的应用@@。

 

 

　　加大对@@大数据@@相关课题的立项和资助力度@@，引导在甬科研院所和相关企业成立大数据@@技术创新联盟@@，进一步加强对@@大数据@@发展前沿技术和信息的持续跟踪研究@@。引进中科院计算所等知名科研院所在宁波@@设立研究机构@@，适时组建宁波@@大数据@@科学研究院@@，积极开展以社会需求为导向的大数据@@科学研究@@，建立大数据@@分析@@平台@@@@，努力推出具有自主知识产权的大数据@@分析@@设备@@、软件和服务@@，加速大数据@@理论@@、技术和应用的创新@@。

 

 

　　加强政府@@部门在管理@@和服务过程中对@@数据的主动采集@@，在构建人口@@、法人@@、自然资源与空间@@地理@@、宏观经济等基础数据库@@，经济社会重点领域的信息资源综合数据库和专业数据库的基础上@@，建立政府@@大数据@@库@@。鼓励制造业企业和商业机构加强对@@生产经营活动中的数据采集@@，形成覆盖生产过程和商业各环节各流程的数据库@@。推进无线识别技术@@、传感器@@、无线网络@@、传感网络等新技术的广泛应用@@，提高数据采集的智能化@@水平@@。强化对@@大数据@@建设工作的组织协调@@，打破地区和部门数据壁垒@@，实现数据资源联合共建@@、广泛共享@@@@。

 

 

　　出台大数据@@产业发展与应用规划纲要@@，规划建设大数据@@产业基地@@，出台专项政策@@，成立产业发展基金@@，搭建研发创新平台@@@@，吸引三大电信运营商@@、知名大数据@@企业以及互联网@@领军企业落户@@。积极培育本地大数据@@企业@@，进一步培养和引进大数据@@专业人才@@、领军人才@@、应用型人才@@，重点发展数据获取@@、存储@@、集成@@、挖掘@@、管理@@、融合@@、安全@@、可视化@@、建模等技术以及大数据@@一体机@@、新型架构计算机@@、大数据@@获取工具@@、大数据@@管理@@产品@@、大数据@@分析@@软件等硬件装备和软件产品@@，逐步打造形成国家级数据存储@@与备份中心和全国数据资源聚集服务区@@。

 

 

　　从推进大数据@@商业化应用@@、推动政务@@大数据@@@@应用@@两方面入手@@，大力促进大数据@@普及应用@@。在政务@@方面@@，重点选取医疗卫生@@、食品安全@@@@、港口物流@@、智慧交通@@、公共安全@@@@、科技服务等具有大数据@@基础的领域@@，建设大数据@@公共服务平台@@@@，强化大数据@@在智慧城市@@建设应用系统中的应用@@。在商业化方面@@，实施典型应用示范工程@@，支持和鼓励行业协会@@、中介组织开发深度加工的行业应用数据库@@，建立行业应用和商业服务大数据@@公共服务平台@@@@，提供数据挖掘@@分析@@和商业智能等大数据@@应用@@服务@@。推动大数据@@在生产过程中的应用@@，鼓励有条件的企业运用大数据@@@@开展个@@性化制造@@，创新生产管理@@模式@@，提高企业竞争力@@。

 

 

　　研究大数据@@产业相关的政策法规@@，提出数据资源权益@@、隐私保护等方面的法规细则建议@@，制定大数据@@相关标准@@，并提出技术解决手段@@，在保护数据资源的同时@@，促进数据资源合理有序地开发利用@@。在人才@@、财税@@、科技金融等方面出台有利于数据人才和数据产业发展的政策@@，逐步建立有利于大数据@@研究与发展的制度法规体系@@。重视大数据@@及其信息安全@@体系建设@@，加大对@@大数据@@信息安全@@形势的宣传力度@@，明确大数据@@的重点保障对@@象@@，加强对@@敏感和要害数据的监管@@，加快面向大数据@@的信息安全@@技术的研究@@，培养大数据@@安全@@的专业人才@@，建立并完善大数据@@信息安全@@体系@@。