数据挖掘分析和建模是智慧城市建设的“三大件”
2019-08-23 14:03:01 - 行业资讯

历史数据的大量积累以及大数据技术的出现,让智慧城市建设成为可能。

在我国,城市化进程的加快使得城市面临越来越多的难题和挑战。智慧城市的建设被广泛提起,国家也陆续出台新技术、产业、标准和人才等相关政策,借此推动智慧城市发展。

智慧城市的实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行。那么,智慧城市建设与目前最热的大数据有什么关系呢?带着相关问题,记者专访了IBM大中华区智慧城市首席规划师和架构师岳梅樱。

智慧城市让居住环境更和谐

记者:您认为“智慧城市”是怎样的一个城市?

岳梅樱:总的来说,“智慧城市”是一个和谐的城市。IBM最初提智慧城市,是从三个方面来讲:对于城市居民生活来说,利用科技让居住的环境更安全、更环保、更节能、更方便;对于整个经济环境来说,利用科技挖掘出更多的数据,让这些数据协助产业转型升级;对于政府的管理层面来说,利用数据、一些核心的技术,让政府服务老百姓(603883,股吧)、服务整个城市的时候,能有更创新、更有效的做法。

实际上,IBM最开始提的是“智慧的地球”。大家都知道,地球环境的挑战越来越严重,“智慧的地球”最大目的就是让地球的生态能适应人类一直居住下去。但地球太大了,是由一个个城市组成的,所以有了“智慧的城市”。我们做智慧城市的出发点和目的,就是让地球节能、环保、绿色地可持续运转下去,拥有智慧的水、智慧的交通、智慧的网管等。

记者:在做智慧城市解决方案时,首要工作是什么?

岳梅樱:不论是做整个城市建设的顶层规划,还是做智慧交通、智慧医疗、智慧教育等,首先必须要定位。定位要定好,不可能每一个城市、每一个专项都一样。虽然每个城市在教育、医疗方面有共通性,但是每一个地区也都有差异化的地方。所以,我觉得在做解决方案之前,一定要去好好想一想,要去好好了解你所做的那件事情的真正需求是什么,要经过非常多的访谈、调研。比如做智慧教育,除了调研教育局、学校等,还得花时间去调研使用者、终端用户,只有全面了解你所做的事情面临着什么样的挑战和困难,才能拿出量身定做的解决方案。

建设智慧城市,这三件事必须要做好

记者:您提到智慧城市的时候会经常说到“数据”这个词,它们之间有什么关系呢?

岳梅樱:从“十一五”、“十二五”、“十三五”一路走过来,我们可以发现,有一个从无线城市到智慧城市的发展过程——

最开始说的无线城市,是通讯设备逐渐普及阶段。

到数字城市,可以通过网关、感应器等通讯设备将一些数据收集起来。这个阶段,各个部门有了基础建设,公安做公安系统、交通做交通系统。

再往下走,我们到了智慧城市阶段,大数据、云计算、超算等技术越来越成熟,也积累了海量的数据。我们能够运用这些先进的信息技术,利用这些积累的数据,完成城市从基础建设到智能化的进程。历史数据的大量积累,以及大数据技术的出现,让智慧城市建设成为可能。

记者:建设智慧城市过程中,是如何用好数据的?

岳梅樱:在做智慧城市的时候,第一件事情是挖掘数据,挖掘有用、有价值的数据。比如,我们要解决什么挑战、要达到什么目标,就要挖掘出与达到目标有关的数据出来。在挖掘过程当中需要行业专家加入进来,告诉做信息化的人员在行业中要达到这个目标,就必须挖掘哪些数据。

第二步是分析数据。数据都有一定的行为、一定的规范,分析数据时要把行为模式找出来,就是所谓的参数。

第三步是建模型。这一步最不容易,需要行业专家、统计学的人、做信息化的人一起来建模。建模的目的是能够做到预测,比如改善交通,可能需要十几个模型才能很精准地预测。预测以后,系统也会自我学习,慢慢地去调整模型以实现优化。只要能够做到预测,发生灾难的几率就有机会被降到最低。

建议贵阳发展全国大数据人才培训基地

记者:您认为贵阳建设智慧城市需要注意什么?

岳梅樱:“十三五”的发展理念为我们建设智慧城市指明了清晰的标准:创新、协调、绿色、开放、共享。在数字城市阶段,大家各自为政,形成了很多信息孤岛。“十三五”强调要协调,协调部门之间、协调资源、协调所有的人事物。建设智慧城市不是一个部门能做到的事。比如,做智慧交通不是交通局一家的事,很多数据来自别的部门,部门和部门之间业务要衔接、协调地运作,要用创新方式打通部门与部门之间的信息壁垒。哪些数据部门之间彼此可以共享,哪些数据可以开放给老百姓、开放给企业,这些都是要积极思考的。

贵州、贵阳目前建设“7+N”朵云,有大数据交易所,都是不错的探索,下一步应该完善制度、法规等,来真正发挥智慧城市的效果。

记者:您对贵阳发展大数据、建设智慧城市还有什么建议?

岳梅樱:贵阳是首个国家级大数据集聚发展示范区,要用好这张名片,在数据开放共享等方面作出示范。既然有这么好的一张名片,建议贵阳发展全国大数据人才培训基地,把大数据人才培养机制建起来,以行业为划分,把交通、旅游、农业等行业专家、研究院纳入进来,研究到底需要开什么样的课、怎样实际操作,从而培养出一批实用的大数据人才。