智慧城市大数据运营火爆,数据仓库集成技术值得看好!
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据报道,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,应用包括如下方面:
(1)智慧经济
首先大数据在商业上怎么能很好运用,它会分析用户的购物行为,什么商品搭配在一起会卖得更好,还有很多公司通过分析找到最佳客户,淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案。那么商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等,并可以据此作出经营决策。
美国有个投资公司分析了全球3.4亿微博账户留言,判断民众情绪,人们高兴的时候会买股票,而焦虑的时候会抛售股票,依此决定公司股票的买入或卖出,该公司今年第一季度获得7%的收益率。
阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业,从而无需担保来放贷,目前已放贷300多亿元,坏帐率仅0.3%,大大低于商业银行。
IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算出采购经理人指数PMI预测值。
印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具,对270万用户在2008年3~12月所张贴的970万条留言,挖掘出用户happiness、kindness、 alertness、sureness、 vitality 和calmness等六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。
利用大数据分析可实现对合理库存量的管理,华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况,华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。
(2)智慧治理
美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系,有效改进治安。美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律,改进了道路设计。
利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。
电信运营商拥有大量的手机数据,通过对手机数据的挖掘,不针对个人而是着眼于群体行为,可从中分析:实时动态的流动人口的来源及分布情况;出行和实时交通客流信息及拥塞情况。利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况。
MIT的Reality Mining项目,通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规则性和重复性,进行流行病预警和犯罪预测。
(3)环境监测
对城市的河流进行采样,通过卫星发布,收集产量的数据,这个数据非常大,通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。
(4)智慧医疗
无论是药品的研发还是商业模式的开发运用数据分析都能够得到很好的分析,我们医院里有大量的病例,这里有大量的数据,传统的普通病例很难挖掘数据,现在变成电子化有利于更高数据挖掘,数据的挖掘有利于发现医疗知识,由于医疗资源的分配不均,因此远程医疗十分必要,另外,居家监护很重要,谷歌公司与美国疾病控制和预防中心等机构合作,依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,谷歌的判断与疾控中心的判断是一致的。
社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医院借此可获得足够多的临床效果统计。个性化的医疗同样很重要,我们发现,同样的治疗对一些病人无效,75%癌症病人,70%的老年痴呆者、50%的关节炎病人、43%的糖尿病患者、40%的哮喘病患者,38%的抑郁症病人。因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合,因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的数据挖掘会做到真正意义上的对症下药,一个人的基因信息大概1GB。
(5)智能搜索
除此之外,我们还通过网络进行学习,早期的网络学习是通过网站专业人员编制的内容,如今我们希望能够实现更加智能的搜索。随着移动互联网的出现,搜索引擎会变成基于语音的智能搜索;基于位置的搜索;基于个性化搜索。
(6)舆情监测
大众传播发展的很快,这里包含着大量的数据,例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性,跟进性和临场感,每一个微博用户既是"服务器",也是"受众"。中国的微博比社交网络更热,因为140个字符的微博在英文和中为分别约等于25个和85个英语单词,即中文微博的信息量是Twitter的3~4倍。
(7)精准营销
美国信用营销分析专家认为,在大数据分析的应用上,美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前,美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销:在合适的时间,通过合适渠道,把合适的营销信息投送给每个顾客。
(8)犯罪预警
(9)全球安全监测
(10)市场价格监测
肯尼思·丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据:一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一,他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关“大数据时代令隐私保护问题更加突出”的讨论。丘基尔举例说,警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的“卡特尔行为”,以往要靠线人举报。但今天,可以做大数据分析——分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析,可以发现正常的价格变化规律,如果价格变化持续异常,就可以怀疑存在价格垄断的行为。
(以上原文:http://news.xinhuanet.com/info/2013-07/07/c_132519671.htm)
然而,数据仓库建设是核心。要把各地智慧城市建设产生的不同地域的数据仓库的内容与大数据运营中心的云计算基础设施集成在一起,对于系统集成商以及大数据运营商来说却是一大挑战。
比如,如何实现不同行业的数据集成?如何构建统一的数据仓库?如何确保数据仓库的安全?
智慧城市中国已有《宝典》系列包括:
1、智慧农业
2、智慧路灯
3、智慧社区
4、智慧公交
5、智慧养老
6、智慧停车
7、智慧车联
8、智慧执法
9、智慧商圈
10、人脸识别
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2016年3月27日
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