第一篇：智慧城市與大數據 課程的考試

智慧城市與大數據

課程的考試

各題型提交答案說明：

1.單選題及判斷題點擊圓形按鈕進行單項選擇，多選題點擊勾選框進行多項選擇。2.選擇題和判斷題:直接點擊選項，系統將自動提交答案。

3.未完成考試誤操作推出系統后，在考試時間段內可重新進入系統考試。4.完成考試后點擊提交答案按鈕，考試結束，不可再次進入系統考試。5.答題完成后，點擊考試頁面左側“未答題”按鈕，確認無未答題后再提交答案。6.未提交答案的試卷在考試時間結束后將強制提交答案。

一、單選(共 4 小題，總分: 40 分)1.本講認為，智慧城市頂層設計的關鍵不在于技術而是老百姓的（）是什么，只有滿足百姓（）的城市才有了“眼睛”。

A.物質 B.需求 C.醫療 D.供給

2.智慧城市從電子政務的角度講，服務方式轉變最核心的一點是從以往工業時代的服務轉向以（）為工具的服務。

A.數據 B.云計算 C.軟件 D.互聯網

3.本講推薦了一本關于大數據取舍之道的書籍，這本書名字叫（）。

A.《大數據》 B.《智慧數據》 C.《刪除》 D.《取舍之道》

4.本講認為，“大數據”并不意味著數據越多越好，數據要以是否（）為標準。

A.多維 B.高效 C.全面 D.智慧

二、多選(共 2 小題，總分: 20 分)1.智慧城市建設要以()的應用為中心，圍繞城市發展的重點需求和群眾的迫切要求，找準突破口。

A.投資者 B.市民 C.企業 D.管理者

2.本講認為，數據的流動性增強以后，整個城市就從（）和（），向著意義型的城市發展。

A.便捷型城市 B.勞動型城市 C.功能型城市 D.創新型城市

三、判斷(共 4 小題，總分: 40 分)1.本講認為，大數據時代已經到來，數據即將成為重要的產業，未來的服務以數據為底座，因此，要把智慧建立在有意義的數據基礎上。

正確 錯誤

2.本講提到，數據業務正逐漸成為各行各業的輔助型業務。

正確 錯誤

3.數據與信息不同，信息時代追求的是價值，數據是經過編碼解碼等反復加工之后，使差異化的成本提高。

正確 錯誤

4.城鎮化是中國未來發展的主干，數據的高配置利用是大數據時代的主要特征。正確 錯誤

第二篇：大數據與智慧城市[范文]

蘇論道：大數據與智慧城市

2015-06-26尚爾剛

6月17日，由蘇州大學計算機科學與技術學院、中國計算機學會蘇州分會聯合主辦的“大數據與智慧城市”主題報告會在蘇大本部報告廳隆重舉行。報告會由蘇大科學技術與產業部常務副部長、計算機科學與技術學院博導朱巧明博士主持，蘇州市各區縣的經信委、發改委部分領導列席，計算機學會成員和蘇大師生約200人出席。

中興通訊大數據產品資深工程師尚爾剛在報告會上發表了同題演講，介紹了大數據和智慧城市的相關技術，以及中興通訊大數據平臺在智慧城市建設中的實踐經驗。下文是演講的精編版。

各位來賓、領導、老師、同學們下午好，我非常榮幸有機會在這里能與大家一起分享一下大數據與智慧城市的一些知識觀點。

今天我要與大家分享的內容主要分為三部分，第一部分是對大數據的解讀；第二部分主要對智慧城市做個簡介，第三部分主要分享一下大數據在智慧城市建設中的一些具體應用。

最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

業界將大數據的特征歸納為4個“V”（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity），或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）；第二，數據類型繁多。比如，網絡日志、視頻、音頻、圖片、地理位置信息等等；第三，價值密度低，商業價值高，關于價值下面我們會進一步詳細討論；第四，處理速度快，谷歌的搜索，每月40億小時的視頻，4.25億Gmail用戶，150PB Web索引，卻能實現0.25秒搜索出結果，足以看出大數據的處理速度是驚人的快。在大數據時代，三分技術，七分數據，得數據者得天下。無論國內國外目前看都是這樣的，國內的有bat三家公司，國外的有谷歌，facebook，亞馬遜，蘋果等等公司都是因為掌握了大量數據，才成就了今天的巨無霸公司。

第一，情景輔助，操作基礎

數據本身被記錄下來，并非全部是為了長遠的利益所用。很多記錄其實發揮的作用是一種操作的基礎，脫離了記錄，后續的操作將難以進行。舉個例子說明一下，假如我在炒股，突然有個消息，某某地方刮臺風了，并且導致了當地損失慘重，那現在我不能快速判斷對那些股票是利好那些是利空了，現在大數據可以幫忙。在美國有一家創業公司，研發了一款大數據軟件，名字叫沃倫軟件，該軟件就是基于大量的金融數據，政治事件，交易數據，加以復雜的模型運算，能夠快速的給出結果。

第二，情景復原，責任追究

數據記錄也是對以前操作過程的一個虛擬備份，記錄了各自多方不同的操作過程及次序，乃至不同環節的具體操作內容。這樣一種作用可以看作是記錄本身最被認可的初始價值。歷史上的各種備忘錄，金融記錄（例如會計），甚至包括歷史都是出于這樣一種動機來加以記錄的。記錄讓操作的當時情景有了復原的可能性，哪怕只是一種并非完整的復原。這種復原除了紀念意義等的考慮外，還有一個重要的價值就是事后的責任追究，是一種獎懲的基礎。這樣一種作用看似很微小，但卻是人類社 會運作的基礎。尤其是在連接時代的今天，不同主體之間的交互不斷加劇，情景復原會讓每個主體對自己的操作更為負責，讓各種有效的連接成為一種可能。隨著互 聯網與線下實際經濟行為的日益融合，一次鼠標點擊有可能代表著很大的利益轉移，結合網絡協議的操作記錄成為了大家網上操作時承擔對應責任的依據。淘寶網鼓勵買家與賣家在旺旺上聊天的時候將聊天記錄保存下來。在具體的投訴環節，相互之間的聊天記錄可以作為一種證據去為自己辯護。而包括中間買方下單，支付款項，賣家發貨，快遞公司名稱以及單號，甚至包括該單在快遞過程中的狀態，時間，甚至有些快遞公司將具體快遞員的姓名和電話也記錄在內，最后簽收的方式 等都被詳細的記錄下來。所有這些記錄發揮了一種情景復原以及事后追究責任的作用，從而確保了交易的正常進行。

第三，情景指引，方向微調

一個系統在運行的過程中，有些時候也會出現一些跟平常不一樣的差異所在。當這種差異所代表的數據通過極值等各種方式體現出來的時候，系統本身的原有平衡可能會被打破，內部各方面的環節或資源就有可能跟不上。這個時候適當的外力參與很有必要，以免出現系統崩潰的情況。中國的計劃生育政策已經執行了很多年，而且也取得了一定的效果。但最近幾年隨著中國人口老齡化的加快，未來一些年社會對勞動力的需求會逐漸加強，勞動力短缺有可能成為中國的關鍵問題。在這樣一種情況下，基于各種人口數據的不斷變化，適當地進行人口政策的調整已經變成一種必須。但具體怎樣調整，則需要根據數據來說話

第四，情景研究，系統優化

對未來的預測功能是目前業界對大數據最看重的價值之一。基于之前記錄下來的各種數據的深入研究，發現其中的規律特征，從而進行系統優化，甚至升級。如果前面的糾偏只是一些相對較小的指引的話，那么基于預測的情景研究和系統優化，則是相對較大的變動。這種基于預測的價值實現對系統（包括個人、企業機構，也包括各種電子性工具）的長遠運行來說價值重大，其決定了一個系統是否具有長期的成長性和演變能力。

一個主體（系統）不但要考慮即時的運行，以及下一步的正確操作，更需要考慮長遠的運行可能。尤其是在競爭激烈的今天，各種企業機構之間的競爭非常殘酷。如何基于以往的運行數據，對未來的運行模式進行預測，從而提前進行準備或者加以利用、調整，對很多企業機構其實是一種生死存亡的問題。這樣一種情況同樣適用于國家級別。正因為這一點，目前無論是在企業級別還是國家級別都開始研究、部署大數據。

中國的糧食統計是一個老大難的問題。中國的統計，雖然有組織、有流程、有法律，但中央的統計人員依靠省統計人員，省靠市，市靠縣，縣靠鎮，鎮靠村，最后真正干活或上報的是基層兼職的調查人員，由于眾所周知的KPI考核導向的原因，層層加碼，幾乎沒有人相信這個調查數據，而其中國家統計局的人是最不信的。在前兩年北京的一個會議上，原國家統計局總經濟師姚景源講述了他們是如何做的。他們采用遙感衛星，通過圖像識別，把中國所有的耕地標識、計算出來，然后把中國的耕地網格化，對每個網格的耕地抽樣進行跟蹤、調查和統計，然后按照統計學的原理，計算(或者說估算)出中國整體的整體糧食數據。這種做法是典型采用大數據建模的方法，打破傳統流程和組織，直接獲得最終的結果。

1948年遼沈戰役期間，司令員林彪要求每天要進行例常的“每日軍情匯報”，由值班參謀讀出下屬各個縱隊、師、團用電臺報告的當日戰況和繳獲情況。那幾乎是重復著千篇一律枯燥無味的數據：每支部隊殲敵多少、俘虜多少；繳獲的火炮、車輛多少，槍支、物資多少……有一天，參謀照例匯報當日的戰況，林彪突然打斷他：“剛才念的在胡家窩棚那個戰斗的繳獲，你們聽到了嗎？”大家都很茫然，因為如此戰斗每天都有幾十起，不都是差不多一模一樣的枯燥數字嗎？林彪掃視一周，見無人回答，便接連問了三句：“為什么那里繳獲的短槍與長槍的比例比其它戰斗略高？”“為什么那里繳獲和擊毀的小車與大車的比例比其它戰斗略高？”“為什么在那里俘虜和擊斃的軍官與士兵的比例比其它戰斗略高？”林彪司令員大步走向掛滿軍用地圖的墻壁，指著地圖上的那個點說：“我猜想，不，我斷定！敵人的指揮所就在這里！”果然，部隊很快就抓住了敵方的指揮官廖耀湘，并取得這場重要戰役的勝利。

第三篇：智慧城市大數據領域領軍企業

智慧城市大數據領域領軍企業

智慧城市大數據領域的龍頭企業，杭州天夏科技集團有限公司是全球綜合實力領先的智慧城市建設和服務供應商。公司總部位于中國杭州，在成都、重慶、南充、貴陽等地設立分公司。

公司歷程

天夏科技自2002年成立以來，抓住國家智慧城市建設的發展機遇,積極進行智慧城市產業布局。十余年來，專注全球智慧城市生態產業鏈建設，業務布局全球，其憑借自身強大的地理信息共享云平臺以及通信網、互聯網和物聯網技術，整合城市資源，積極探索萬物智聯時代下的智慧生活服務運營生態系統，全力推進大中小城市智慧革新，實現大數據分析處理和自動化調度管理，為城市數據信息化、社會治安智能化、環境治理精細化、生活低碳高效化等城市管理的需求提供實時、定制化的產品和解決方案。天夏科技業務涵蓋項目咨詢、項目投資、設計規劃、項目建設、軟件開發、數據處理、項目運營等板塊，覆蓋政務、產業、民生三大模塊，項目涉及智慧城市生態產業鏈建設的各個方面。公司從智慧城市頂層設計規劃和細分領域的深化設計入手,提供包括規劃、設計、建設及營運等智慧城市項目總包，為智慧城市的運轉提供可靠、安全、穩定的一體化解決方案。

人才與技術

天夏科技擁有雄厚的資金實力和強大的技術團隊，匯集哈佛、斯坦福等世界一流大學和國內頂尖人才,其中80%具有本科學歷，12%具有碩士學歷，8%具有博士學歷，是一支具備國際化管理理念和專業化技術的團隊。公司擁有軟件開發類相關的專業資質、信息系統集成及服務、測繪、CMMI及安防等各類資質，創新性地研發出具有自主知識產權的智慧城市管理信息系統和新型智慧城市“1+N”模式。基于“1+N”建設模式，天夏科技以民為本，推出智慧城市2.0系統運營平臺，并在全國大中小城市得到了廣泛應用，有效地推動了中國新型城鎮化建設。

天夏科技首創智慧城市2.0系統運營平臺，實現系統建設運營化、數據采集智能化、實施建設可調節化、系統關聯緊密化、平臺運行統一化等多維度優勢。基于智慧城市2.0系統運營平臺和創新型的智慧城市1+N建設模式，研發出智慧城管、智慧執法、平安城市、智慧民生、智慧農業、智慧環保、智慧醫療、智慧商圈、智慧房產、智慧園區、智慧教育、智慧水務、智慧旅游、智慧規劃、智慧消防、智慧交通、智慧司法、智慧管廊、智慧社區等多項平臺軟件產品，為智慧城市的運轉提供可靠、安全、穩定的一體化解決方案。

天夏科技立足智慧城市領域，開拓創新，以實力和態度打造品牌，以技術和創新建設工程，以雄心和志向開拓未來，以構建“企業、個人和國家”之間互聯互通為目標，創造性地提出“To G（政府）, To B（企業）和To C（消費者）”智慧城市建設的全新理念，致力于將人、流程、數據和事物結合一起，向萬物互聯時代邁步前行。

經典項目

天夏科技不乏大量標桿項目和典范項目，如作為智慧城市大數據領域標桿的貴陽“數據鐵籠”項目、智慧政務的經典項目南充12345市民服務熱線、智慧商圈的典范項目重慶永川智慧商圈等等，如雨后春筍般迅速成長。

在智慧城市建設方面，作為國內最早探索城市管理新模式的公司，制定了其獨一無二的“天夏”標準。截止目前，天夏科技的智慧城市業務已遍布上百座城市，包含以深圳為代表的“特大城市”建設模版，以杭州、貴陽為代表的“大城市”建設模版，以南充、內江為典型的“中等城市”建設模版，以紹興為代表的“中小城市”建設模版，成為全國各級城市智慧城市建設的典范。其中，天夏科技打造了“項目規模大、技術難度高、建設周期短、通過驗收快”的數字化城市管理信息系統——深圳數字化城管系統。該系統是建設部數字化城市管理新模式首批試點之一，一期項目市級平臺總投資5000多萬，得到了業內專家的高度肯定，并將此運行模式命名為“深圳模式”，全國推廣。

天夏科技積極響應四川省住建廳和公安廳號召，按照“高位監管、一級監督、兩級指揮、三級考評、四級聯動”的管理模式，創建了“國內領先、省內一流”的南充市智慧城管系統。該系統受到住建部和公安部以及廣大群眾的一致好評，已成為住建部和公安部典型推廣城管系統項目之一。

在智慧政務建設方面，由其獨家建設的貴陽“數據鐵籠”項目已成為國內智慧城市大數據領域的標桿項目。依靠著“1+2+4+N+”的建設思路，該項目正引領著“互聯網+政務服務”新進程，未來也將在全世界范圍內進行推廣，為全世界貢獻中國智慧，翻開中國智慧城市建設的新篇章。

在智慧商圈建設方面，天夏科技中標重慶智慧商圈設計、建設項目，體現天夏科技在智慧城市設計、建設、運營全產業鏈條的強大實力。智慧商圈設計、建設是一個涵蓋“智慧商務”、“智慧環境”、“智慧生活”、“智慧管理”、“智慧服務”的智慧應用等大平臺，也是智慧城市的重要組成部分。智慧商圈的建設，將有助于改善傳統商圈消費環境，賦予消費者更好的服務與消費體驗。

目前，天夏科技收到《拉薩堆龍德慶區智慧政務項目中標通知書》，天夏科技與中國電信集團拉薩分公司以及社會資本以聯合體的形式中標拉薩市堆龍德慶區智慧政務項目，中標金額達人民幣近10億元。據悉，拉薩市堆龍德慶區智慧政務項目旅游、教育、醫療等10多個行業智慧信息化建設子項目。

天夏科技在聚焦中國大市場的同時，也將目光投向世界。正是由于天夏科技在國內的驚人成就吸引著全世界的關注，紛紛相邀其分享智慧城市建設的經驗。目前，天夏科技已收到了歐美、印度、印尼、中東等國的邀請，聯手共同打造智慧城市。以印度為例，去年就將目光投向了天夏科技，盛邀其在印度傳播智慧城市建設經驗。今年，天夏科技與印度國企Engineering Projects（India）Ltd 簽署了《合作備忘錄》，雙方旨在形成合力，共同推進印度100個智慧城市的建設。

天夏科技所締造的智慧城市建設生態產業鏈，正在中國以及全球各大城市展開，未來，天夏科技將智慧城市的種子灑遍全球，將“中國智慧”帶向世界，向世界傳遞中國智慧。

企業資質

信息系統集成及服務資質 測繪資質

浙江省安防工程企業資信等級 軟件企業

企業信用等級AAA級證書

安防工程企業設計施工維護能力資質 CMMI軟件能力成熟度模型認證 ISO9001質量管理體系認證 ISO14001環境質量管理體系認證 OHSAS18001職業健康安全管理體系認證 ISO20000 IT服務管理體系認證 ISO27001信息安全管理體系認證 ??

企業榮譽

建設領域信息化突出貢獻獎優秀軟硬件供應商 住房和城鄉建設部科學技術計劃項目示范工程承擔企業 福布斯“中國最具發展潛力中小企業”100強 浙江省“守合同重信用”企業 浙江省最佳雇主企業 博士后企業工作站

杭州市工業企業信息化應用示范企業 杭州市科技創新十佳高新技術企業 杭州市“信息港”企業 杭州市企業技術中心 浙江省科學技術進步獎 優秀企業貢獻獎 優秀企業貢獻獎榮譽證書 中國軟件行業協會會員單位 中國軟件行業協會團體會員證書 2017十大創新軟件產品 2017十大創新軟件產品榮譽證書 十大系統集成商 2017 CPSE安博會金鼎獎 2017 CPSE安博會金鼎獎榮譽證書 2017第六屆中國智慧城市建設推薦品牌 2017第六屆中國智慧城市建設推薦品牌榮譽證書 a&s中國百大智能集成企業榮譽證書 2017年智慧城市建設最具影響力品牌

公司高層介紹

夏建統博士簡介：

夏建統，男，漢族，浙江衢州人，美國哈佛大學設計學博士，為XWHO設計集團中國機構及杭州天夏科技創始人之一。現主要擔任天夏智慧城市科技股份有限公司（股票代碼：000662）董事長，浙江睿康投資有限公司董事長兼總經理、河南蓮花健康產業股份有限公司（股票代碼：600186）董事長，英國維拉足球俱樂部主席等。2009年入選首批國家“千人計劃”，成為在信息工程領域創新創業的5名領軍人物之一；2010年獲國務院僑辦授予的百名“杰出創業獎”獲獎人物之一；2011年獲中共中央組織部頒發的“國家特聘專家”榮譽稱號，是中組部、住建部全國市長研修學院授課教授。同時還是建設部城鄉建設專家委員會和人居委員會專家，受聘國內南京、杭州、昆明等十多個大城市的城市建設市長顧問。作為智慧城市建設領域專家和行業領軍人物，夏建統博士打造智慧城市大數據領域的龍頭企業和全球綜合實力領先的智慧城市建設和服務供應商——杭州天夏科技集團有限公司（系天夏智慧城市科技股份有限公司全資子公司），并形成完整的硬件設備制造、軟件和信息服務、系統集成、項目建設、運營服務產業鏈。

夏建統博士帶領天夏科技團隊研發GIS系統平臺和信息共享平臺，并開發具有自主知識產權的智慧城市管理信息系統。其首創的智慧城市2.0系統運營平臺以及智慧城市“1+N”建設模式具有全球領先的技術水平，廣泛應用與上百座城市。

憑借高水平的資源整合能力和對萬物互聯概念的深入理解，以及對互聯網、物聯網、大數據等尖端技術的熟練應用，夏建統博士創造性的提出“To G（政府）, To B（企業）和To C（消費者）”智慧城市建設理念，將“政府、企業、個人”一體化、關聯化、統一化，為全世界智慧城市建設做出卓越貢獻。

夏建統博士以其高瞻遠矚的大智慧抓住“一帶一路”戰略東風，堅定不移的帶領天夏科技秉承“共商、共建、共享”的原則，全力擔當“一帶一路”戰略排頭兵，以古絲綢之路留下的“和平合作、開放包容、互學互鑒、互利共贏”的精神理念為先導，在“一帶一路”沿線各國，打造政治互信、經濟融合、文化包容的利益共同體、命運共同體和責任共同體。夏建統博士掌舵天夏科技，以英國為“支點”，探索并支持印度、印尼等沿線國家智慧城市建設。截止目前，天夏科技的智慧城市業務已遍布上百座城市，其積極參與“一帶一路”建設，深入開展國際合作，紛紛收到歐美、印度、印尼、中東等國的邀請，聯手共同打造智慧城市。

李建平總經理簡介：

李建平，男，曾擔任四川大學研究生教學，并設立計算機圖形學新課程。完成三本書的編著及大量論文并破格提拔為最年輕的副教授；（計算機圖形學，電算化理論與應用，Internet網絡及其應用）。能熟練使用計算機軟件,從基礎的匯編語言到JAVA,C++，Visual B,C，.NET等等。精通各類數據庫及網絡開發環境。曾全面解剖過微軟的ＤＯＳ操作系統并在單片機上設計完成一個小型專用操作系統。熟悉微軟的集成開發環境； 熟悉并使用SQL Server等數據庫技術完成大量軟件設計。熟悉各種計算機操作系統（實時，多任務）。良好的中英文讀寫能力，熟悉計算機方面的專業英語。

楊偉東副總經理簡介：

楊偉東，男，1973年11月出生，中國國籍，無永久境外居留權，大學本科學歷。曾任信雅達軟件技術有限公司區域總監。2005年8月至今擔任杭州天夏科技集團有限公司副總經理。2016年6月起擔任公司監事會監事。

第四篇：大數據在智慧城市的10大應用

大數據在智慧城市的10大應用

大數據是智慧城市各個領域都能夠實現“智慧化”的關鍵性支撐技術，智慧城市的建設離不開大數據。建設智慧城市，是城市發展的新范式和新戰略。大數據將遍布智慧城市的方方面面，從政府決策與服務，到人們衣食住行的生活方式，再到城市的產業布局和規劃，直到城市的運營和管理方式，都將在大數據支撐下走向“智慧化”，大數據成為智慧城市的智慧引擎。

歐盟利用大數據實現智慧城市的做法給我們很多啟示。

歐盟對智慧城市的評價分為六個方面：智慧經濟、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧環境、智慧移動性。也就是說智慧城市要促進經濟的發展，要改進和幫助更多大眾的參與，讓老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服務，居住環境更加優化。智慧城市的應用很廣泛，我們都知道有物流、交通、電網、工業、農業、建筑、環境、醫療等方面。現在我要講的是，智慧城市本身會催生大數據，我們可以看到一個企業會涉及到很多環境，管理環境，開放環境，知識環境、服務環境，過去這些環境的關聯度不夠，那么現在通過數據庫使得這些環境能夠聯合起來，使得企業的效率提高40%-60%，根據賽門鐵克的一份最新調研報告，今天全世界所有企業的信息存儲總量已達2.2ZB，企業平均10PB，大企業更大點，小企業小點。一般企業都會建立數據庫，必須進行數據的集資和數據的挖掘，企業的數據在企業內部已經占有很重要的位置。

(1)智慧經濟

首先大數據在商業上怎么能很好運用，它會分析用戶的購物行為，什么商品搭配在一起會賣得更好，還有很多公司通過分析找到最佳客戶，淘寶數據魔方則是淘寶平臺上的大數據應用方案。那么商家可以了解淘寶平臺上的行業宏觀情況、自己品牌的市場狀況、消費者行為情況等，并可以據此作出經營決策。

美國有個投資公司分析了全球3.4億微博賬戶留言，判斷民眾情緒，人們高興的時候會買股票，而焦慮的時候會拋售股票，依此決定公司股票的買入或賣出，該公司今年第一季度獲得7%的收益率。

阿里公司根據在淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和誠信的企業，從而無需擔保來放貸，目前已放貸300多億元，壞帳率僅0.3％，大大低于商業銀行。

企業通過信息收集很好的掌握企業的運營狀況，分析居民與財務有關的記錄包括貸款申請、租賃、房地產、購買零售商品、納稅申報、水電費繳付、有線電視繳費、電話繳費、報紙與雜志訂閱、機動車檔案等，能夠得出消費者的個人信用評分，從而推斷客戶支付意向與支付能力，發現潛在的欺詐。

IBM日本公司建立了一個經濟指標預測系統，從互聯網新聞中搜索影響制造業的480項經濟數據，計算出采購經理人指數PMI預測值。

印第安納大學學者利用Google提供的心情分析工具，對270萬用戶在2008年3～12月所張貼的970萬條留言，挖掘出用戶happiness、kindness、alertness、sureness、vitality 和calmness等六種心情，進而對道瓊斯工業指數的變化進行預測，準確率達到87%。

利用大數據分析可實現對合理庫存量的管理，華爾街對沖基金依據購物網站顧客評論分析企業產品銷售狀況，華爾街銀行根據求職網站崗位數量推斷就業率。

(2)智慧治理

美國紐約的警察分析交通擁堵與犯罪發生地點的關系，有效改進治安。美國紐約的交通部門從交通違規和事故的統計數據中發現規律，改進了道路設計。

利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集熱點事件與輿情挖掘。

電信運營商擁有大量的手機數據，通過對手機數據的挖掘，不針對個人而是著眼于群體行為，可從中分析：實時動態的流動人口的來源及分布情況；出行和實時交通客流信息及擁塞情況。利用手機用戶身份和位置的檢測可了解突發性事件的聚集情況。

MIT的Reality Mining項目，通過對10萬多人手機的通話、短信和空間位置等信息進行處理，提取人們行為的時空規則性和重復性，進行流行病預警和犯罪預測。

(3)環境監測

對城市的河流進行采樣，通過衛星發布，收集產量的數據，這個數據非常大，通過這個數據分析能夠判別城市中有沒有污染。

(4)智慧醫療

無論是藥品的研發還是商業模式的開發運用數據分析都能夠得到很好的分析，我們醫院里有大量的病例，這里有大量的數據，傳統的普通病例很難挖掘數據，現在變成電子化有利于更高數據挖掘，數據的挖掘有利于發現醫療知識，由于醫療資源的分配不均，因此遠程醫療十分必要，另外，居家監護很重要，谷歌公司與美國疾病控制和預防中心等機構合作，依據網民搜索內容分析全球范圍內流感等病疫傳播狀況，谷歌的判斷與疾控中心的判斷是一致的。

社交網絡為許多慢性病患者提供了臨床癥狀交流和診治經驗分享平臺，醫院借此可獲得足夠多的臨床效果統計。個性化的醫療同樣很重要，我們發現，同樣的治療對一些病人無效，75％癌癥病人，70％的老年癡呆者、50％的關節炎病人、43％的糖尿病患者、40％的哮喘病患者，38％的抑郁癥病人。因為人體對藥品代謝方式的差異取決于個體特定的基因、酶和蛋白質組合，因此基因信息對選擇最優治療非常關鍵。對人體個性體質的挖掘會做到真正意義上的對癥下藥，一個人的基因信息大概1GB。

(5)智能搜索

除此之外，我們還通過網絡進行學習，早期的網絡學習是通過網站專業人員編制的內容，如今我們希望能夠實現更加智能的搜索。隨著移動互聯網的出現，搜索引擎會變成基于語音的智能搜索；基于位置的搜索；基于個性化搜索。

(6)輿情監測

大眾傳播發展的很快，這里包含著大量的數據，例如微博傳播具有裂變性、主動性、即時性、便捷性、交互性、草根性，跟進性和臨場感，每一個微博用戶既是“服務器”，也是“受眾”。中國的微博比社交網絡更熱，因為140個字符的微博在英文和中為分別約等于25個和85個英語單詞，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近兩個月在YouTube上上載的視頻超過了ABC、NBC和 CBS 電視臺自1948年以來24/7/365 連續播出的內容，而“云平臺＋多屏融合”模式已成為智能家居和智能車載等的發展方向。

(7)精準營銷

美國信用營銷分析專家張川告訴《環球時報》記者，在大數據分析的應用上，美國政府和大公司領先新興國家至少20年。15年前，美國的信用卡公司就可以進行數據挖掘實現精準營銷：在合適的時間，通過合適渠道，把合適的營銷信息投送給每個顧客。

(8)犯罪預警

隨著智能電話和電腦網絡的普及，美國政府和大公司把自己的觸角伸到個人生活的每個方面。美國個人的一切在線行為數據都被收集儲存，再加上已被有關機構掌握的個人信用數據、犯罪記錄和人口統計等數據，有關公司和政府機構可以運用數據挖掘的辦法，監控和預測個人的行為，并做出相關決策。

(9)全球安全監測

如美國已具備對全球網絡空間的監視控制能力。斯諾登披露的“棱鏡”計劃，緣于美國政府的“星風”監視計劃。2004年，布什政府通過司法程序，將“星風”監視計劃分拆成由國家安全局執行的4個監視計劃，除“棱鏡”外，還包括“主干道”、“碼頭”和“核子”。其中，“棱鏡”用于監視互聯網個人信息。“核子”則主要負責截獲電話通話者對話內容及關鍵詞。“主干道”和“碼頭”分別對通信和互聯網上數以億兆計的“元數據”進行存儲和分析。“元數據”主要指通話或通信的時間、地點、使用設備、參與者等，不包括電話或郵件等的內容。

(10)市場價格監測

肯尼思·丘基爾是《經濟學家》雜志數據編輯、《大數據：一次將改變我們生活、工作和思考方式的革命》一書的合著者之一，他日前在美國《外交政策》雜志掀起一場有關“大數據時代令隱私保護問題更加突出”的討論。丘基爾舉例說，警方如果要偵破一個城市的加油站是否存在合謀操控價格的“卡特爾行為”，以往要靠線人舉報。但今天，可以做大數據分析——分析該市油價變化和加油站分布情況。通過分析，可以發現正常的價格變化規律，如果價格變化持續異常，就可以懷疑存在價格壟斷的行為。丘基爾認為，大數據的價值在于存儲后的再使用。不過，關鍵的一個問題是，收集、保存一切信息，與隱私保護政策是有沖突的，“保存一切信息是必要的，但是在這么做之前，我們有必要問自己一個問題，即現行的隱私保護政策是不是妨礙了我們正在邁入的大數據世界”。丘基爾提到，社會有必要就此進行大辯論，以便為大數據時代的隱私保護劃定新的邊界。

結束語

美國IT咨詢公司Avanade商業情報部副總裁斯蒂夫·帕爾默告訴《環球時報》記者，大數據是指非常“膨脹”的數據集，用典型的數據分析軟件和工具難以對其進行捕捉、儲存、管理、分享、分析和可視化。大數據有3個特征：一是數據的數量大;二是產生或被吸收的速度和頻率快;三是數據的多樣性。為從大數據中“挖出金礦”，一家企業或機構必須能夠應對大數據上述3個特征。帕爾默說，大數據給人類帶來的真正機遇是把許多信息碎片拼起來，為我們的決策服務。

附：全球頂尖大數據公司一覽

企業名稱：IBM

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2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大數據分析平臺。InfoSphere大數據分析平臺包括 BigInsights和Streams，二者互補，Biglnsights基于Hadoop，對大規模的靜態數據進行分析，它提供多節點的分布式計算，可以隨時增加節點，提升數據處理能力。Streams采用內存計算方式分析實時數據。InfoSphere大數據分析平臺還集成了數據倉庫、數據庫、數據集成、業務流程管理等組件。

企業名稱：亞馬遜

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對于云計算和大數據，亞馬遜絕對具有先見之明，早在2009年就推出了亞馬遜彈性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亞馬遜對Hadoop的需求和應用可謂了若指掌，無論是中小型企業還是大型組織。彈性MapReduce是一項能夠迅速擴展的Web服務，運行在亞馬遜彈性計算云（Amazon EC2）和亞馬遜簡單存儲服務（Amazon S3）上。這可是貨真價實的云：面對數據密集型任務，比如互聯網索引、數據挖掘、日志文件分析、機器學習、金融分析、科學模擬和生物信息學研究，用戶需要多大容量，立即就能配置到多大容量。

除了數據處理外，用戶還可以使用Karmasphere Analyst的基于服務的版本，Karmasphere Analyst是一種可視化工作區，用于在亞馬遜彈性MapReduce上分析數據。用戶還可以提取結果文件，以便在數據庫或者微軟Excel或Tableau等工具中使用。

企業名稱：甲骨文

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甲骨文在近期發布的Oracle大數據機（Oracle Big Data Appliance）為許多企業提供了一種處理海量非結構化數據的方法。在2011年10月初召開的Oracle OpenWorld 2011大會上甲骨文正式推出了Oracle大數據機。對于那些正在尋求以更高效的方法來采集、組織和分析海量非結構化數據的企業而言，該產品具有很大的吸引力。

與甲骨文近期推出的其他一體化產品一樣，Oracle大數據機集成了硬件、存儲和軟件，包括Apache Hadoop軟件的開源代碼分發、新的甲骨文NoSQL數據庫和用于統計分析的R語言開源代碼分發。該產品被設計為能夠與甲骨文Database 11g、Oracle Exadata數據庫云服務器，以及針對商業智能應用的新的Oracle Exalytics商業智能云服務器一起協同工作。

企業名稱：谷歌

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谷歌一直是科技行業的領軍者，近年來幾乎在任何一項互聯網科技項目你都能看到谷歌的身影，大數據時代谷歌自然不會錯過。何況如果對其擁有的海量數據進行深入挖掘，這對于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服務的價值無可估量。

BigQuery是Google推出的一項Web服務，用來在云端處理大數據。該服務讓開發者可以使用Google的架構來運行SQL語句對超級大的數據庫進行操作。BigQuery允許用戶上傳他們的超大量數據并通過其直接進行交互式分析，從而不必投資建立自己的數據中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速掃描高達70TB未經壓縮處理的數據，并且可馬上得到分析結果。大數據在云端模型具備很多優勢，BigQuery服務無需組織提供或建立數據倉庫。而BigQuery在安全性和數據備份服務也相當完善。

去年底該服務只向一小部分開發者開放，現在任何人都可以注冊這項服務。免費帳號可以讓你每月訪問高達100GB的數據，你也可以付費使用額外查詢和存儲空間。

企業名稱：微軟

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微軟研究部門從2006年起就一直致力于某種非常類似于Hadoop的項目，被稱為“Dryad”。今年年初，該計劃通過與SQL Server和Windows Azure云的集成實現了Dryad的產品化。雖然現在微軟還沒有更新，但看上去Dryad似乎將成為在SQL Server平臺上影響大數據愛好者的有力競爭者。

微軟進入這一市場可謂“姍姍來遲”，而且在一定程度上說，數據倉庫分析和內存分析計算市場落下了后腿。2011年初微軟發布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行數據倉庫），PDW使用了大規模并行處理來支持高擴展性，它可以幫助客戶擴展部署數百TB級別數據的分析解決方案。微軟目前已經開始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社區技術預覽版本的連接器。該連接器是雙向的，你可以在Hadoop和微軟數據庫服務器之間向前或者向后遷移數據。

微軟在去年推出了基于Azure云平臺的測試版Hadoop服務，今年它承諾會推出與Windows兼容的基于Hadoop的大數據解決方案（Big Data Solution），這是微軟SQL Server 2012版本（首發日期還不知道）的一部分，現在也不清楚微軟是否會與其他硬件合作伙伴或者相關大數據設備廠商合作。

企業名稱：EMC

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EMC于1979年成立于美國麻州Hopkinton市，1989年開始進入企業數據儲存市場。EMC公司是全球信息存儲及管理產品、服務和解決方案方面的領先公司。EMC是每一種主要計算平臺的信息存儲標準，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通過EMC的解決方案管理的。

面對大數據時代，EMC公司推出用于支持大數據分析的下一代平臺――EMC Greenplum統一分析平臺（UAP）。Greenplum UAP是一個唯一的統一數據分析平臺，可擴展至其他工具，其獨特之處在于，它將對大數據的認知和分享貫穿整個分析過程，實現比以往更高的商業價值。

企業名稱：Teradata

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Teradata公司(Teradata Corporation，紐約證券交易所交易代碼TDC)是全球領先的數據倉庫，大數據分析和整合營銷管理解決方案供應商，專注于數據庫軟件，數據倉庫專用平臺及企業分析方案。不久前宣布推出一款集硬件、軟件和服務于一體的全面產品組合——Teradata分析生態系統(Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系統實現無縫協作，為企業客戶提供分析和更深入的洞察力，幫助其預測商業機會和加速實現商業價值。Teradata Unity 將確保整個Teradata Analytical Ecosystem的同步和統一。為了增強在大數據分析領域的優勢，Teradata還收購Aster Data公司，以增強其非傳統數據分析的能力，突破了SQL分析的限制，協助企業從全部數據中獲取更多價值。

企業名稱：NetApp

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Network Appliance，Inc.（NetApp，美國網域存儲技術有限公司）是IT存儲業界的佼佼者，自1992年創業以來，不斷以創新的理念和領先的技術引領存儲行業的發展。Network Appliance, Inc.(NetApp)是向目前的數據密集型企業提供統一存儲解決方案的居世界最前列的公司。

NetApp StorageGRID 是一個久經驗證的對象存儲軟件解決方案，設計用于管理 PB 級、全球分布的存儲庫，這些存儲庫包含企業和服務提供商的圖像、視頻和記錄。通過消除數據塊和文件中數據容器的典型約束，NetApp StorageGRID 提供了強大的可擴展性。它支持單個全局命名空間內的數十億個文件或對象和 PB 級容量。

NetApp StorageGRID 實現了智能的數據管理和安全的內容保留。它通過一個具有內置安全性的全局策略引擎來優化數據存放、元數據管理和效率，該引擎管理數據的存儲、放置、保護和檢索的方式。此外，使用數字指紋和加密等技術防止內容受到篡改。

NetApp StorageGRID 有助于隨時隨地提供數據，以便于不間斷地運營。該解決方案被設計為允許靈活進行部署配置，以滿足全球的多站點組織的不同需要。

企業名稱：Sybase

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Sybase公司成立于1984年11月，總部設在美國加州的Emeryville(現為美國加州的Dublin市)。作為全球最大的獨立軟件廠商之一，Sybase公司致力于幫助企業等各種機構進行應用、內容及數據的管理和發布。

Sybase IQ是Sybase公司推出的特別為數據倉庫設計的關系型數據庫。相比于傳統的“行式存儲”的關系型數據庫，Sybase IQ 使用了獨特的列式存儲方式，在進行分析查詢時，僅需讀取查詢所需的列，其垂直分區策略不僅能夠支持大量的用戶、大規模數據，還可以提交對商業信息的高速訪問，其速度可達到傳統的關系型數據庫的百倍甚至千倍。“隨著 Sybase IQ 不斷地在分析應用 POC 測試中拔得頭籌，有時甚至超過其他對手 100 倍之多”，Gartner 評價道，“ Sybase IQ 逐漸成為從數據集市到企業數據倉庫架構最令人渴望的 DBMS(數據庫管理系統)。”

自 2009 年推出以來，Sybase 陸續發布了 Sybase IQ 15.1、15.2、15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每個版本都著力于增加新的核心能力以促進更深入的高級分析。Sybase IQ 15.4是面向大數據的高級分析平臺，將大數據轉變成可指揮每個人都行動的情報信息，從而在整個企業的用戶和業務流程范圍內輕松具備大數據的分析能力。

因此，有人說Sybase IQ15.4正在徹底改變“大數據分析”。

企業名稱：惠普

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大數據時代來臨，老牌巨頭惠普也不甘落后。不久前惠普企業服務事業部宣布推出全新服務，幫助客戶更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform，從而迅速洞悉關鍵的業務信息，輔助決策過程。

Vertica Analytics Platform 讓用戶能夠大規模實時分析物理、虛擬和云環境中的結構化、半結構化和非結構化數據，從而深入洞悉“大數據”。

Advanced Information Services for Vertica 幫助客戶最大化實現 Vertica 分析平臺性能，并構建企業分析專用環境。惠普提供從評估到實施的一系列服務，與客戶共同定義多種交付方式組合，并找出匹配其現有基礎設施的最佳解決方案。

Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，將為實現“瞬捷”企業構建靈活的智能環境。

企業名稱：沃爾瑪

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在這里看到沃爾瑪的身影，可能很多人會有疑問，全球最大的傳統零售業巨頭沃爾瑪怎么就跟大數據扯上關系了？看了下面的介紹你就會明白了。

沃爾瑪是最早通過利用大數據而受益的企業之一，曾經擁有世界上最大的數據倉庫系統。通過對消費者的購物行為等非結構化數據進行分析，沃爾瑪成為最了解顧客購物習慣的零售商，并創造了“啤酒與尿布”的經典商業案例。早在2007年，沃爾瑪就已建立了一個超大的數據中心，其存儲能力高達4Pb以上。《經濟學人》在2010年的一篇報道中指出，沃爾瑪的數據量已經是美國國會圖書館的167倍。

沃爾瑪實驗室計劃將沃爾瑪的10個不同的網站整合成一個，同時將一個10個節點的Hadoop集群擴展到250個節點的Hadoop集群。目前實驗室正在設計幾個能將當前像Oracle、Neteeza這樣的開放資源的數據庫進行遷移、整合的工具。

沃爾瑪曾進行了一些列的收購，包括Kosmix（沃爾瑪實驗室前身）、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型創業公司，這些創業公司要么精于數據挖掘和各種算法，要么在移動社交領域有其專長，從此我們就可以看出沃爾瑪進軍移動互聯網和挖掘大數據的決心。相信在沃爾瑪的帶領下，傳統行業也會慢慢意識到大數據的重要性，加速步入大數據時代。

企業名稱：Clustrix

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Clustrix創立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成員。Clustrix可以為SQL數據庫提供專利數據應用方法，幫助人們處理大量的數據，使SQL數據庫無限擴容成為可能。最近Clustrix從Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家風險投資公司處再次獲得價值675萬美元的風險投資，至今已獲融資1200萬美元。Clustrix總部設在美國舊金山，研發中心設在西雅圖。為打開歐洲市場，公司計劃將總部遷至荷蘭的阿姆斯特丹，并將于年底前在印度設立辦公室。

企業名稱：Cloudera

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Cloudera是一家專業從事基于Apache Hadoop的數據管理軟件銷售和服務的公司，總部位于加州帕洛阿爾托，2009年3月發布了第一款商業產品，當時獲得由AccelPartners領投的500萬美元投資。該公司于2010年6月正式推出Cloudera企業產品。2011年11月募集到4000萬美元風險投資資金，此輪融資由風險投資機構Ignition Partners的合伙人弗蘭克·阿泰勒(Frank Artale)領投。Cloudera之前的投資者頂尖風投機構Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也參與本輪投資。

以上企業以外，包括MapR、HStreaming、Hadapt、DataStax、Datameer這些與Hadoop以及大數據相關的新公司都已經獲得投資，新一輪熱潮正在興起。

第五篇：大數據時代下貴陽建設智慧城市

大數據時代下貴陽建設智慧城市

2013年11月15日，第四屆中國意大利創新論壇在北京召開，作為本屆論壇六個平行圓桌會議之一的“貴陽智慧城市建設專題研討會”吸引了國內和意大利政產學研界近百人參加，大家紛紛對貴陽智慧城市建設表示出濃厚的興趣。在會上，貴陽市提出在2015年前將建成的包括“一個公共平臺，一個管理中心，政務、產業、民生三大應用方向，信息基礎建設、智慧應用等六大支撐體系，建筑節能、指揮交通等九個示范應用”在內的“智慧貴陽”體系框架。那么，建設智慧城市的前提條件是什么？

如果將智慧城市比喻為人，將組成智慧城市感知功能的傳感器比作人的五官，將連接傳感器的網絡比作神經，將控制和存儲信息的云技術比作中樞，那么大數據就是智慧城市的所有體征數據的總和。人要正常運作,各個零部件數據指標必須達標，一座智慧城市亦如此。

所以一座真正的“智慧城市“，要體現出人類社會對現代城市和運營管理新的科技發展的水平，智慧，它必然來自于對各種數據充分分析和利用。因此如何對數據進行分析和利用，促進人類智慧運用管理城市，建設迫切使用先進的技術包括數據挖掘和功能的強大的運算系統，從而來整合分析跨地域，跨行業，跨部門的海量數據的處理，將特定的知識應用于特定的行業和特定的解決方案中，來正好的支持整個經濟社會發展的決策和相關行動。這也正是建設智慧城市面臨的重要挑戰。

21世紀隨著大數據技術領域的開發與不斷創新，現今技術已經能夠短時間內處理、分析龐大復雜的數據，這為“智慧城市”的建設提供了強有力的支撐。如今，越來越多的城市提出建設“智慧城市”的命題，并不斷摸索與落實，成績顯著。

作為貴州省會的貴陽同樣迎來建設智慧城市的契機，早在2010年10月，在貴陽市政府與IBM共同舉辦的“智慧城市·感知貴陽”論壇上，就已經勾勒出“感知貴陽、智慧城市”的遠景，而建設智慧城市也納入到貴陽市“十二五” 工業和信息化發展規劃中。2013年年初，貴陽烏當區入圍我國首批90個智慧城市，同年8月，烏當區智慧城市綜合管理平臺正式開工建設。在2013年智慧城市任務書項目開展情況評分中，烏當區在全省10個國家智慧城市試點中總排名第二，在4個縣級試點中排名第一，獲得“以獎代補”專項資金70萬元。

打造智慧城市，對貴陽市的好處無疑是十分巨大的。智慧城市所涉及的智慧交通、無線城市、智慧醫療、云電視等都對提高貴陽市民的生活品質有著極大的促進作用。智慧交通將打破貴陽傳統城市交通管理與發展模式，極大地緩解交通需求與交通設施供給的尖銳矛盾，為市民出行提供便利的交通；無線城市能夠為公眾提供利用無線終端或無線技術獲取信息的便利服務,實現城市信息化和現代化；智慧醫療能夠實現醫療信息實時共享，簡化就醫流程、降低醫療費用，增加群眾就醫便利性；云電視將電視連上網絡，觀眾就可以隨時從外界調取自己需要的資源或信息。

同時引入大數據處理技術，在互聯網、物聯網、云計算平臺、電信網、廣電網、無線寬帶網等技術實現系統化整合的基礎上，充分利用高度集成的智慧技術，以配套設施與相關政策促進、帶動智慧產業發展，為居民提供更加優質、高效、方便、快捷，更加親民、協調、節能、集約，具有高度智慧化的公共服務。

隨著智慧城市建設日趨完善，必然催生大數據運營行業的發展，將出現非常重要的大數據運營和管理新型行業和龍頭企業。貴陽市政府的一系列政策舉措便是最好的信號，觀山湖區將率先開通無限城市網絡、烏當區智慧城市綜合管理平臺建設開工，中關村進駐貴陽、富士康選址貴陽、貴陽高新未來產業城承建大數據中心等等舉措，都印證著貴陽市政府建設智慧城市的決心。