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一篇文章说清大数据、物联网和智慧城市的关系

来源:智博会   作者:   更新时间:2017-04-11   浏览次数:3532 次


一篇文章说清大数据、物联网和智慧城市的关系


大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是:大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于物联网应用。


一篇文章说清大数据、物联网和智慧城市的关系


大数据的关键在于分享

大数据的类型大致可分为三类:

传统企业数据(Traditional enterprise data):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。

机器和传感器数据(Machine-generated /sensor data):包括呼叫记录(Call Detail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。

社交数据(Social data):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。

从理论上来看:所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因,第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。

大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应,各政府部门间不愿公开、分项数据,这就造成数据之间的割裂,无法产生数据的深度价值。关于这一问题,一些政府部门也有清醒的认识,开始寻求解决方案,这是受自身的需求驱动的。比如,一些政府部门原来不愿分享自己的数据,但现在开始寻求数据交换伙伴,因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的,部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时,随着各方面的发展及政策的推进,很多以前不公开的数据也逐渐公开了,这对大数据的发展都是有力的支持。


一篇文章说清大数据、物联网和智慧城市的关系


物联网中的大数据

相比传统的互联网,在物联网中,对大数据技术具有更高的要求,主要体现在以下几方面:

物联网中的数据量更大:物联网的最主要特征之一是节点的海量性,除了人和服务器之外,物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点,其数量规模远大于互联网;同时,物联网节点的数据生成频率远高于互联网,如传感节点多数处于全时工作状态,数据流源源不断。

物联网中的数据速率更高:一方面,物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据,数据的传输速率要求更高;另一方面,由于物联网与真实物理世界直接关联,很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备,因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。

物联网中的数据更加多样化:物联网涉及的应用范围广泛,从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源,到智能家居、智慧医疗、安防监控等,无一不是物联网应用范畴;在不同领域、不同行业,需要面对不同类型、不同格式的应用数据,因此物联网中数据多样性更为突出。

物联网对数据真实性的要求更高:物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合,其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界,物联网中数据的真实性显得尤为重要。


一篇文章说清大数据、物联网和智慧城市的关系


大数据支撑智慧城市的发展

城市运行体征是通过数据进行量化表现出来的,但这些数据散乱在政府的各个部门中。 政府部门做的每一个决策都需要长期的调研,调研的资料来源于政府部门运行、城市运行的长期积累。政府信息化的高速发展已使政府产生了几百TB的数据。但数据本身没有任何意义,只有经过一定的系统分析之后,才能发挥数据的价值。智慧城市的每一个细节都会产生庞大的数据,同时,智慧城市的运行基础也来源于对大数据的深度分析。

大数据表面是一系列静态的数据堆砌,但其实质是对数据进行复杂的分析之后得出一系列规律的动态过程。政府部门本身没有去做这样的事,这就需要企业对其进行支撑。城市运行体征的管理也需要大数据的推动。大数据在反映城市运行体征的时候,并不需要了解城市部门的主要业务及运作流程,单纯从数据的角度出发,通过计算机软件分析之后,数据就能得出一些规律,不关乎业务,不关乎结果,但能完全反映出数据之间的关联性。从大数据的角度出发,驱动城市运行体征发展,是一个可以在决策前段刨出人力的纯计算机运作模式,这样的好处是运作的量化和规范化。

大数据驱动下的智慧城市,关乎每个人的生活。最普遍的例子就是天气预报,以前的天气预报只会预测一下天气,但现今的天气预报会告诉公众更多的信息,如气象指数、空气污染指数、穿衣指数、驱车安全指数等,甚至是否有利于运动,对发型及妆容的影响都有说明。这是能让普通百姓切身体会的智慧生活,未来,教育、交通等关乎人们衣食住行的方方面面都会变得智慧起来。

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