智慧城市与大数据 课程的考试

第一篇：智慧城市与大数据 课程的考试

智慧城市与大数据

课程的考试

各题型提交答案说明：

1.单选题及判断题点击圆形按钮进行单项选择，多选题点击勾选框进行多项选择。2.选择题和判断题:直接点击选项，系统将自动提交答案。

3.未完成考试误操作推出系统后，在考试时间段内可重新进入系统考试。4.完成考试后点击提交答案按钮，考试结束，不可再次进入系统考试。5.答题完成后，点击考试页面左侧“未答题”按钮，确认无未答题后再提交答案。6.未提交答案的试卷在考试时间结束后将强制提交答案。

一、单选(共 4 小题，总分: 40 分)1.本讲认为，智慧城市顶层设计的关键不在于技术而是老百姓的（）是什么，只有满足百姓（）的城市才有了“眼睛”。

A.物质 B.需求 C.医疗 D.供给

2.智慧城市从电子政务的角度讲，服务方式转变最核心的一点是从以往工业时代的服务转向以（）为工具的服务。

A.数据 B.云计算 C.软件 D.互联网

3.本讲推荐了一本关于大数据取舍之道的书籍，这本书名字叫（）。

A.《大数据》 B.《智慧数据》 C.《删除》 D.《取舍之道》

4.本讲认为，“大数据”并不意味着数据越多越好，数据要以是否（）为标准。

A.多维 B.高效 C.全面 D.智慧

二、多选(共 2 小题，总分: 20 分)1.智慧城市建设要以()的应用为中心，围绕城市发展的重点需求和群众的迫切要求，找准突破口。

A.投资者 B.市民 C.企业 D.管理者

2.本讲认为，数据的流动性增强以后，整个城市就从（）和（），向着意义型的城市发展。

A.便捷型城市 B.劳动型城市 C.功能型城市 D.创新型城市

三、判断(共 4 小题，总分: 40 分)1.本讲认为，大数据时代已经到来，数据即将成为重要的产业，未来的服务以数据为底座，因此，要把智慧建立在有意义的数据基础上。

正确 错误

2.本讲提到，数据业务正逐渐成为各行各业的辅助型业务。

正确 错误

3.数据与信息不同，信息时代追求的是价值，数据是经过编码解码等反复加工之后，使差异化的成本提高。

正确 错误

4.城镇化是中国未来发展的主干，数据的高配置利用是大数据时代的主要特征。正确 错误

第二篇：大数据与智慧城市[范文]

苏论道：大数据与智慧城市

2015-06-26尚尔刚

6月17日，由苏州大学计算机科学与技术学院、中国计算机学会苏州分会联合主办的“大数据与智慧城市”主题报告会在苏大本部报告厅隆重举行。报告会由苏大科学技术与产业部常务副部长、计算机科学与技术学院博导朱巧明博士主持，苏州市各区县的经信委、发改委部分领导列席，计算机学会成员和苏大师生约200人出席。

中兴通讯大数据产品资深工程师尚尔刚在报告会上发表了同题演讲，介绍了大数据和智慧城市的相关技术，以及中兴通讯大数据平台在智慧城市建设中的实践经验。下文是演讲的精编版。

各位来宾、领导、老师、同学们下午好，我非常荣幸有机会在这里能与大家一起分享一下大数据与智慧城市的一些知识观点。

今天我要与大家分享的内容主要分为三部分，第一部分是对大数据的解读；第二部分主要对智慧城市做个简介，第三部分主要分享一下大数据在智慧城市建设中的一些具体应用。

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

业界将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。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）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、音频、图片、地理位置信息等等；第三，价值密度低，商业价值高，关于价值下面我们会进一步详细讨论；第四，处理速度快，谷歌的搜索，每月40亿小时的视频，4.25亿Gmail用户，150PB Web索引，却能实现0.25秒搜索出结果，足以看出大数据的处理速度是惊人的快。在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。无论国内国外目前看都是这样的，国内的有bat三家公司，国外的有谷歌，facebook，亚马逊，苹果等等公司都是因为掌握了大量数据，才成就了今天的巨无霸公司。

第一，情景辅助，操作基础

数据本身被记录下来，并非全部是为了长远的利益所用。很多记录其实发挥的作用是一种操作的基础，脱离了记录，后续的操作将难以进行。举个例子说明一下，假如我在炒股，突然有个消息，某某地方刮台风了，并且导致了当地损失惨重，那现在我不能快速判断对那些股票是利好那些是利空了，现在大数据可以帮忙。在美国有一家创业公司，研发了一款大数据软件，名字叫沃伦软件，该软件就是基于大量的金融数据，政治事件，交易数据，加以复杂的模型运算，能够快速的给出结果。

第二，情景复原，责任追究

数据记录也是对以前操作过程的一个虚拟备份，记录了各自多方不同的操作过程及次序，乃至不同环节的具体操作内容。这样一种作用可以看作是记录本身最被认可的初始价值。历史上的各种备忘录，金融记录（例如会计），甚至包括历史都是出于这样一种动机来加以记录的。记录让操作的当时情景有了复原的可能性，哪怕只是一种并非完整的复原。这种复原除了纪念意义等的考虑外，还有一个重要的价值就是事后的责任追究，是一种奖惩的基础。这样一种作用看似很微小，但却是人类社 会运作的基础。尤其是在连接时代的今天，不同主体之间的交互不断加剧，情景复原会让每个主体对自己的操作更为负责，让各种有效的连接成为一种可能。随着互 联网与线下实际经济行为的日益融合，一次鼠标点击有可能代表着很大的利益转移，结合网络协议的操作记录成为了大家网上操作时承担对应责任的依据。淘宝网鼓励买家与卖家在旺旺上聊天的时候将聊天记录保存下来。在具体的投诉环节，相互之间的聊天记录可以作为一种证据去为自己辩护。而包括中间买方下单，支付款项，卖家发货，快递公司名称以及单号，甚至包括该单在快递过程中的状态，时间，甚至有些快递公司将具体快递员的姓名和电话也记录在内，最后签收的方式 等都被详细的记录下来。所有这些记录发挥了一种情景复原以及事后追究责任的作用，从而确保了交易的正常进行。

第三，情景指引，方向微调

一个系统在运行的过程中，有些时候也会出现一些跟平常不一样的差异所在。当这种差异所代表的数据通过极值等各种方式体现出来的时候，系统本身的原有平衡可能会被打破，内部各方面的环节或资源就有可能跟不上。这个时候适当的外力参与很有必要，以免出现系统崩溃的情况。中国的计划生育政策已经执行了很多年，而且也取得了一定的效果。但最近几年随着中国人口老龄化的加快，未来一些年社会对劳动力的需求会逐渐加强，劳动力短缺有可能成为中国的关键问题。在这样一种情况下，基于各种人口数据的不断变化，适当地进行人口政策的调整已经变成一种必须。但具体怎样调整，则需要根据数据来说话

第四，情景研究，系统优化

对未来的预测功能是目前业界对大数据最看重的价值之一。基于之前记录下来的各种数据的深入研究，发现其中的规律特征，从而进行系统优化，甚至升级。如果前面的纠偏只是一些相对较小的指引的话，那么基于预测的情景研究和系统优化，则是相对较大的变动。这种基于预测的价值实现对系统（包括个人、企业机构，也包括各种电子性工具）的长远运行来说价值重大，其决定了一个系统是否具有长期的成长性和演变能力。

一个主体（系统）不但要考虑即时的运行，以及下一步的正确操作，更需要考虑长远的运行可能。尤其是在竞争激烈的今天，各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。

中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织、有流程、有法律，但中央的统计人员依靠省统计人员，省靠市，市靠县，县靠镇，镇靠村，最后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员，由于众所周知的KPI考核导向的原因，层层加码，几乎没有人相信这个调查数据，而其中国家统计局的人是最不信的。在前两年北京的一个会议上，原国家统计局总经济师姚景源讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星，通过图像识别，把中国所有的耕地标识、计算出来，然后把中国的耕地网格化，对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计，然后按照统计学的原理，计算(或者说估算)出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法，打破传统流程和组织，直接获得最终的结果。

1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少；缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗？”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗？林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高？”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高？”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高？”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定！敌人的指挥所就在这里！”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。

第三篇：智慧城市大数据领域领军企业

智慧城市大数据领域领军企业

智慧城市大数据领域的龙头企业，杭州天夏科技集团有限公司是全球综合实力领先的智慧城市建设和服务供应商。公司总部位于中国杭州，在成都、重庆、南充、贵阳等地设立分公司。

公司历程

天夏科技自2002年成立以来，抓住国家智慧城市建设的发展机遇,积极进行智慧城市产业布局。十余年来，专注全球智慧城市生态产业链建设，业务布局全球，其凭借自身强大的地理信息共享云平台以及通信网、互联网和物联网技术，整合城市资源，积极探索万物智联时代下的智慧生活服务运营生态系统，全力推进大中小城市智慧革新，实现大数据分析处理和自动化调度管理，为城市数据信息化、社会治安智能化、环境治理精细化、生活低碳高效化等城市管理的需求提供实时、定制化的产品和解决方案。天夏科技业务涵盖项目咨询、项目投资、设计规划、项目建设、软件开发、数据处理、项目运营等板块，覆盖政务、产业、民生三大模块，项目涉及智慧城市生态产业链建设的各个方面。公司从智慧城市顶层设计规划和细分领域的深化设计入手,提供包括规划、设计、建设及营运等智慧城市项目总包，为智慧城市的运转提供可靠、安全、稳定的一体化解决方案。

人才与技术

天夏科技拥有雄厚的资金实力和强大的技术团队，汇集哈佛、斯坦福等世界一流大学和国内顶尖人才,其中80%具有本科学历，12%具有硕士学历，8%具有博士学历，是一支具备国际化管理理念和专业化技术的团队。公司拥有软件开发类相关的专业资质、信息系统集成及服务、测绘、CMMI及安防等各类资质，创新性地研发出具有自主知识产权的智慧城市管理信息系统和新型智慧城市“1+N”模式。基于“1+N”建设模式，天夏科技以民为本，推出智慧城市2.0系统运营平台，并在全国大中小城市得到了广泛应用，有效地推动了中国新型城镇化建设。

天夏科技首创智慧城市2.0系统运营平台，实现系统建设运营化、数据采集智能化、实施建设可调节化、系统关联紧密化、平台运行统一化等多维度优势。基于智慧城市2.0系统运营平台和创新型的智慧城市1+N建设模式，研发出智慧城管、智慧执法、平安城市、智慧民生、智慧农业、智慧环保、智慧医疗、智慧商圈、智慧房产、智慧园区、智慧教育、智慧水务、智慧旅游、智慧规划、智慧消防、智慧交通、智慧司法、智慧管廊、智慧社区等多项平台软件产品，为智慧城市的运转提供可靠、安全、稳定的一体化解决方案。

天夏科技立足智慧城市领域，开拓创新，以实力和态度打造品牌，以技术和创新建设工程，以雄心和志向开拓未来，以构建“企业、个人和国家”之间互联互通为目标，创造性地提出“To G（政府）, To B（企业）和To C（消费者）”智慧城市建设的全新理念，致力于将人、流程、数据和事物结合一起，向万物互联时代迈步前行。

经典项目

天夏科技不乏大量标杆项目和典范项目，如作为智慧城市大数据领域标杆的贵阳“数据铁笼”项目、智慧政务的经典项目南充12345市民服务热线、智慧商圈的典范项目重庆永川智慧商圈等等，如雨后春笋般迅速成长。

在智慧城市建设方面，作为国内最早探索城市管理新模式的公司，制定了其独一无二的“天夏”标准。截止目前，天夏科技的智慧城市业务已遍布上百座城市，包含以深圳为代表的“特大城市”建设模版，以杭州、贵阳为代表的“大城市”建设模版，以南充、内江为典型的“中等城市”建设模版，以绍兴为代表的“中小城市”建设模版，成为全国各级城市智慧城市建设的典范。其中，天夏科技打造了“项目规模大、技术难度高、建设周期短、通过验收快”的数字化城市管理信息系统——深圳数字化城管系统。该系统是建设部数字化城市管理新模式首批试点之一，一期项目市级平台总投资5000多万，得到了业内专家的高度肯定，并将此运行模式命名为“深圳模式”，全国推广。

天夏科技积极响应四川省住建厅和公安厅号召，按照“高位监管、一级监督、两级指挥、三级考评、四级联动”的管理模式，创建了“国内领先、省内一流”的南充市智慧城管系统。该系统受到住建部和公安部以及广大群众的一致好评，已成为住建部和公安部典型推广城管系统项目之一。

在智慧政务建设方面，由其独家建设的贵阳“数据铁笼”项目已成为国内智慧城市大数据领域的标杆项目。依靠着“1+2+4+N+”的建设思路，该项目正引领着“互联网+政务服务”新进程，未来也将在全世界范围内进行推广，为全世界贡献中国智慧，翻开中国智慧城市建设的新篇章。

在智慧商圈建设方面，天夏科技中标重庆智慧商圈设计、建设项目，体现天夏科技在智慧城市设计、建设、运营全产业链条的强大实力。智慧商圈设计、建设是一个涵盖“智慧商务”、“智慧环境”、“智慧生活”、“智慧管理”、“智慧服务”的智慧应用等大平台，也是智慧城市的重要组成部分。智慧商圈的建设，将有助于改善传统商圈消费环境，赋予消费者更好的服务与消费体验。

目前，天夏科技收到《拉萨堆龙德庆区智慧政务项目中标通知书》，天夏科技与中国电信集团拉萨分公司以及社会资本以联合体的形式中标拉萨市堆龙德庆区智慧政务项目，中标金额达人民币近10亿元。据悉，拉萨市堆龙德庆区智慧政务项目旅游、教育、医疗等10多个行业智慧信息化建设子项目。

天夏科技在聚焦中国大市场的同时，也将目光投向世界。正是由于天夏科技在国内的惊人成就吸引着全世界的关注，纷纷相邀其分享智慧城市建设的经验。目前，天夏科技已收到了欧美、印度、印尼、中东等国的邀请，联手共同打造智慧城市。以印度为例，去年就将目光投向了天夏科技，盛邀其在印度传播智慧城市建设经验。今年，天夏科技与印度国企Engineering Projects（India）Ltd 签署了《合作备忘录》，双方旨在形成合力，共同推进印度100个智慧城市的建设。

天夏科技所缔造的智慧城市建设生态产业链，正在中国以及全球各大城市展开，未来，天夏科技将智慧城市的种子洒遍全球，将“中国智慧”带向世界，向世界传递中国智慧。

企业资质

信息系统集成及服务资质 测绘资质

浙江省安防工程企业资信等级 软件企业

企业信用等级AAA级证书

安防工程企业设计施工维护能力资质 CMMI软件能力成熟度模型认证 ISO9001质量管理体系认证 ISO14001环境质量管理体系认证 OHSAS18001职业健康安全管理体系认证 ISO20000 IT服务管理体系认证 ISO27001信息安全管理体系认证 „„

企业荣誉

建设领域信息化突出贡献奖优秀软硬件供应商 住房和城乡建设部科学技术计划项目示范工程承担企业 福布斯“中国最具发展潜力中小企业”100强 浙江省“守合同重信用”企业 浙江省最佳雇主企业 博士后企业工作站

杭州市工业企业信息化应用示范企业 杭州市科技创新十佳高新技术企业 杭州市“信息港”企业 杭州市企业技术中心 浙江省科学技术进步奖 优秀企业贡献奖 优秀企业贡献奖荣誉证书 中国软件行业协会会员单位 中国软件行业协会团体会员证书 2017十大创新软件产品 2017十大创新软件产品荣誉证书 十大系统集成商 2017 CPSE安博会金鼎奖 2017 CPSE安博会金鼎奖荣誉证书 2017第六届中国智慧城市建设推荐品牌 2017第六届中国智慧城市建设推荐品牌荣誉证书 a&s中国百大智能集成企业荣誉证书 2017年智慧城市建设最具影响力品牌

公司高层介绍

夏建统博士简介：

夏建统，男，汉族，浙江衢州人，美国哈佛大学设计学博士，为XWHO设计集团中国机构及杭州天夏科技创始人之一。现主要担任天夏智慧城市科技股份有限公司（股票代码：000662）董事长，浙江睿康投资有限公司董事长兼总经理、河南莲花健康产业股份有限公司（股票代码：600186）董事长，英国维拉足球俱乐部主席等。2009年入选首批国家“千人计划”，成为在信息工程领域创新创业的5名领军人物之一；2010年获国务院侨办授予的百名“杰出创业奖”获奖人物之一；2011年获中共中央组织部颁发的“国家特聘专家”荣誉称号，是中组部、住建部全国市长研修学院授课教授。同时还是建设部城乡建设专家委员会和人居委员会专家，受聘国内南京、杭州、昆明等十多个大城市的城市建设市长顾问。作为智慧城市建设领域专家和行业领军人物，夏建统博士打造智慧城市大数据领域的龙头企业和全球综合实力领先的智慧城市建设和服务供应商——杭州天夏科技集团有限公司（系天夏智慧城市科技股份有限公司全资子公司），并形成完整的硬件设备制造、软件和信息服务、系统集成、项目建设、运营服务产业链。

夏建统博士带领天夏科技团队研发GIS系统平台和信息共享平台，并开发具有自主知识产权的智慧城市管理信息系统。其首创的智慧城市2.0系统运营平台以及智慧城市“1+N”建设模式具有全球领先的技术水平，广泛应用与上百座城市。

凭借高水平的资源整合能力和对万物互联概念的深入理解，以及对互联网、物联网、大数据等尖端技术的熟练应用，夏建统博士创造性的提出“To G（政府）, To B（企业）和To C（消费者）”智慧城市建设理念，将“政府、企业、个人”一体化、关联化、统一化，为全世界智慧城市建设做出卓越贡献。

夏建统博士以其高瞻远瞩的大智慧抓住“一带一路”战略东风，坚定不移的带领天夏科技秉承“共商、共建、共享”的原则，全力担当“一带一路”战略排头兵，以古丝绸之路留下的“和平合作、开放包容、互学互鉴、互利共赢”的精神理念为先导，在“一带一路”沿线各国，打造政治互信、经济融合、文化包容的利益共同体、命运共同体和责任共同体。夏建统博士掌舵天夏科技，以英国为“支点”，探索并支持印度、印尼等沿线国家智慧城市建设。截止目前，天夏科技的智慧城市业务已遍布上百座城市，其积极参与“一带一路”建设，深入开展国际合作，纷纷收到欧美、印度、印尼、中东等国的邀请，联手共同打造智慧城市。

李建平总经理简介：

李建平，男，曾担任四川大学研究生教学，并设立计算机图形学新课程。完成三本书的编著及大量论文并破格提拔为最年轻的副教授；（计算机图形学，电算化理论与应用，Internet网络及其应用）。能熟练使用计算机软件,从基础的汇编语言到JAVA,C++，Visual B,C，.NET等等。精通各类数据库及网络开发环境。曾全面解剖过微软的ＤＯＳ操作系统并在单片机上设计完成一个小型专用操作系统。熟悉微软的集成开发环境； 熟悉并使用SQL Server等数据库技术完成大量软件设计。熟悉各种计算机操作系统（实时，多任务）。良好的中英文读写能力，熟悉计算机方面的专业英语。

杨伟东副总经理简介：

杨伟东，男，1973年11月出生，中国国籍，无永久境外居留权，大学本科学历。曾任信雅达软件技术有限公司区域总监。2005年8月至今担任杭州天夏科技集团有限公司副总经理。2016年6月起担任公司监事会监事。

第四篇：大数据在智慧城市的10大应用

大数据在智慧城市的10大应用

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，智慧城市的建设离不开大数据。建设智慧城市，是城市发展的新范式和新战略。大数据将遍布智慧城市的方方面面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将在大数据支撑下走向“智慧化”，大数据成为智慧城市的智慧引擎。

欧盟利用大数据实现智慧城市的做法给我们很多启示。

欧盟对智慧城市的评价分为六个方面：智慧经济、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧环境、智慧移动性。也就是说智慧城市要促进经济的发展，要改进和帮助更多大众的参与，让老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服务，居住环境更加优化。智慧城市的应用很广泛，我们都知道有物流、交通、电网、工业、农业、建筑、环境、医疗等方面。现在我要讲的是，智慧城市本身会催生大数据，我们可以看到一个企业会涉及到很多环境，管理环境，开放环境，知识环境、服务环境，过去这些环境的关联度不够，那么现在通过数据库使得这些环境能够联合起来，使得企业的效率提高40%-60%，根据赛门铁克的一份最新调研报告，今天全世界所有企业的信息存储总量已达2.2ZB，企业平均10PB，大企业更大点，小企业小点。一般企业都会建立数据库，必须进行数据的集资和数据的挖掘，企业的数据在企业内部已经占有很重要的位置。

(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。

企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况，分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等，能够得出消费者的个人信用评分，从而推断客户支付意向与支付能力，发现潜在的欺诈。

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。最近两个月在YouTube上上载的视频超过了ABC、NBC和 CBS 电视台自1948年以来24/7/365 连续播出的内容，而“云平台＋多屏融合”模式已成为智能家居和智能车载等的发展方向。

(7)精准营销

美国信用营销分析专家张川告诉《环球时报》记者，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

随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。

(9)全球安全监测

如美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的“棱镜”计划，缘于美国政府的“星风”监视计划。2004年，布什政府通过司法程序，将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，除“棱镜”外，还包括“主干道”、“码头”和“核子”。其中，“棱镜”用于监视互联网个人信息。“核子”则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。“主干道”和“码头”分别对通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”进行存储和分析。“元数据”主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。

(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。丘基尔认为，大数据的价值在于存储后的再使用。不过，关键的一个问题是，收集、保存一切信息，与隐私保护政策是有冲突的，“保存一切信息是必要的，但是在这么做之前，我们有必要问自己一个问题，即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界”。丘基尔提到，社会有必要就此进行大辩论，以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。

结束语

美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默告诉《环球时报》记者，大数据是指非常“膨胀”的数据集，用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征：一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中“挖出金矿”，一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说，大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。

附：全球顶尖大数据公司一览

企业名称：IBM

网址：http://www.xiexiebang.com/

2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。

企业名称：亚马逊

网址：http://www.xiexiebang.com/

对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。

除了数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。用户还可以提取结果文件，以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。

企业名称：甲骨文

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甲骨文在近期发布的Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance）为许多企业提供了一种处理海量非结构化数据的方法。在2011年10月初召开的Oracle OpenWorld 2011大会上甲骨文正式推出了Oracle大数据机。对于那些正在寻求以更高效的方法来采集、组织和分析海量非结构化数据的企业而言，该产品具有很大的吸引力。

与甲骨文近期推出的其他一体化产品一样，Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database 11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。

企业名称：谷歌

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谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。

BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。

去年底该服务只向一小部分开发者开放，现在任何人都可以注册这项服务。免费帐号可以让你每月访问高达100GB的数据，你也可以付费使用额外查询和存储空间。

企业名称：微软

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微软研究部门从2006年起就一直致力于某种非常类似于Hadoop的项目，被称为“Dryad”。今年年初，该计划通过与SQL Server和Windows Azure云的集成实现了Dryad的产品化。虽然现在微软还没有更新，但看上去Dryad似乎将成为在SQL Server平台上影响大数据爱好者的有力竞争者。

微软进入这一市场可谓“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。微软目前已经开始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社区技术预览版本的连接器。该连接器是双向的，你可以在Hadoop和微软数据库服务器之间向前或者向后迁移数据。

微软在去年推出了基于Azure云平台的测试版Hadoop服务，今年它承诺会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案（Big Data Solution），这是微软SQL Server 2012版本（首发日期还不知道）的一部分，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。

企业名称：EMC

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EMC于1979年成立于美国麻州Hopkinton市，1989年开始进入企业数据储存市场。EMC公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。EMC是每一种主要计算平台的信息存储标准，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通过EMC的解决方案管理的。

面对大数据时代，EMC公司推出用于支持大数据分析的下一代平台――EMC Greenplum统一分析平台（UAP）。Greenplum UAP是一个唯一的统一数据分析平台，可扩展至其他工具，其独特之处在于，它将对大数据的认知和分享贯穿整个分析过程，实现比以往更高的商业价值。

企业名称：Teradata

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Teradata公司(Teradata Corporation，纽约证券交易所交易代码TDC)是全球领先的数据仓库，大数据分析和整合营销管理解决方案供应商，专注于数据库软件，数据仓库专用平台及企业分析方案。不久前宣布推出一款集硬件、软件和服务于一体的全面产品组合——Teradata分析生态系统(Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系统实现无缝协作，为企业客户提供分析和更深入的洞察力，帮助其预测商业机会和加速实现商业价值。Teradata Unity 将确保整个Teradata Analytical Ecosystem的同步和统一。为了增强在大数据分析领域的优势，Teradata还收购Aster Data公司，以增强其非传统数据分析的能力，突破了SQL分析的限制，协助企业从全部数据中获取更多价值。

企业名称：NetApp

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Network Appliance，Inc.（NetApp，美国网域存储技术有限公司）是IT存储业界的佼佼者，自1992年创业以来，不断以创新的理念和领先的技术引领存储行业的发展。Network Appliance, Inc.(NetApp)是向目前的数据密集型企业提供统一存储解决方案的居世界最前列的公司。

NetApp StorageGRID 是一个久经验证的对象存储软件解决方案，设计用于管理 PB 级、全球分布的存储库，这些存储库包含企业和服务提供商的图像、视频和记录。通过消除数据块和文件中数据容器的典型约束，NetApp StorageGRID 提供了强大的可扩展性。它支持单个全局命名空间内的数十亿个文件或对象和 PB 级容量。

NetApp StorageGRID 实现了智能的数据管理和安全的内容保留。它通过一个具有内置安全性的全局策略引擎来优化数据存放、元数据管理和效率，该引擎管理数据的存储、放置、保护和检索的方式。此外，使用数字指纹和加密等技术防止内容受到篡改。

NetApp StorageGRID 有助于随时随地提供数据，以便于不间断地运营。该解决方案被设计为允许灵活进行部署配置，以满足全球的多站点组织的不同需要。

企业名称：Sybase

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Sybase公司成立于1984年11月，总部设在美国加州的Emeryville(现为美国加州的Dublin市)。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase公司致力于帮助企业等各种机构进行应用、内容及数据的管理和发布。

Sybase IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。相比于传统的“行式存储”的关系型数据库，Sybase IQ 使用了独特的列式存储方式，在进行分析查询时，仅需读取查询所需的列，其垂直分区策略不仅能够支持大量的用户、大规模数据，还可以提交对商业信息的高速访问，其速度可达到传统的关系型数据库的百倍甚至千倍。“随着 Sybase IQ 不断地在分析应用 POC 测试中拔得头筹，有时甚至超过其他对手 100 倍之多”，Gartner 评价道，“ Sybase IQ 逐渐成为从数据集市到企业数据仓库架构最令人渴望的 DBMS(数据库管理系统)。”

自 2009 年推出以来，Sybase 陆续发布了 Sybase IQ 15.1、15.2、15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每个版本都着力于增加新的核心能力以促进更深入的高级分析。Sybase IQ 15.4是面向大数据的高级分析平台，将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。

因此，有人说Sybase IQ15.4正在彻底改变“大数据分析”。

企业名称：惠普

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大数据时代来临，老牌巨头惠普也不甘落后。不久前惠普企业服务事业部宣布推出全新服务，帮助客户更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform，从而迅速洞悉关键的业务信息，辅助决策过程。

Vertica Analytics Platform 让用户能够大规模实时分析物理、虚拟和云环境中的结构化、半结构化和非结构化数据，从而深入洞悉“大数据”。

Advanced Information Services for Vertica 帮助客户最大化实现 Vertica 分析平台性能，并构建企业分析专用环境。惠普提供从评估到实施的一系列服务，与客户共同定义多种交付方式组合，并找出匹配其现有基础设施的最佳解决方案。

Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，将为实现“瞬捷”企业构建灵活的智能环境。

企业名称：沃尔玛

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在这里看到沃尔玛的身影，可能很多人会有疑问，全球最大的传统零售业巨头沃尔玛怎么就跟大数据扯上关系了？看了下面的介绍你就会明白了。

沃尔玛是最早通过利用大数据而受益的企业之一，曾经拥有世界上最大的数据仓库系统。通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为最了解顾客购物习惯的零售商，并创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。早在2007年，沃尔玛就已建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4Pb以上。《经济学人》在2010年的一篇报道中指出，沃尔玛的数据量已经是美国国会图书馆的167倍。

沃尔玛实验室计划将沃尔玛的10个不同的网站整合成一个，同时将一个10个节点的Hadoop集群扩展到250个节点的Hadoop集群。目前实验室正在设计几个能将当前像Oracle、Neteeza这样的开放资源的数据库进行迁移、整合的工具。

沃尔玛曾进行了一些列的收购，包括Kosmix（沃尔玛实验室前身）、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型创业公司，这些创业公司要么精于数据挖掘和各种算法，要么在移动社交领域有其专长，从此我们就可以看出沃尔玛进军移动互联网和挖掘大数据的决心。相信在沃尔玛的带领下，传统行业也会慢慢意识到大数据的重要性，加速步入大数据时代。

企业名称：Clustrix

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Clustrix创立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成员。Clustrix可以为SQL数据库提供专利数据应用方法，帮助人们处理大量的数据，使SQL数据库无限扩容成为可能。最近Clustrix从Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家风险投资公司处再次获得价值675万美元的风险投资，至今已获融资1200万美元。Clustrix总部设在美国旧金山，研发中心设在西雅图。为打开欧洲市场，公司计划将总部迁至荷兰的阿姆斯特丹，并将于年底前在印度设立办公室。

企业名称：Cloudera

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Cloudera是一家专业从事基于Apache Hadoop的数据管理软件销售和服务的公司，总部位于加州帕洛阿尔托，2009年3月发布了第一款商业产品，当时获得由AccelPartners领投的500万美元投资。该公司于2010年6月正式推出Cloudera企业产品。2011年11月募集到4000万美元风险投资资金，此轮融资由风险投资机构Ignition Partners的合伙人弗兰克·阿泰勒(Frank Artale)领投。Cloudera之前的投资者顶尖风投机构Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也参与本轮投资。

以上企业以外，包括MapR、HStreaming、Hadapt、DataStax、Datameer这些与Hadoop以及大数据相关的新公司都已经获得投资，新一轮热潮正在兴起。

第五篇：大数据时代下贵阳建设智慧城市

大数据时代下贵阳建设智慧城市

2013年11月15日，第四届中国意大利创新论坛在北京召开，作为本届论坛六个平行圆桌会议之一的“贵阳智慧城市建设专题研讨会”吸引了国内和意大利政产学研界近百人参加，大家纷纷对贵阳智慧城市建设表示出浓厚的兴趣。在会上，贵阳市提出在2015年前将建成的包括“一个公共平台，一个管理中心，政务、产业、民生三大应用方向，信息基础建设、智慧应用等六大支撑体系，建筑节能、指挥交通等九个示范应用”在内的“智慧贵阳”体系框架。那么，建设智慧城市的前提条件是什么？

如果将智慧城市比喻为人，将组成智慧城市感知功能的传感器比作人的五官，将连接传感器的网络比作神经，将控制和存储信息的云技术比作中枢，那么大数据就是智慧城市的所有体征数据的总和。人要正常运作,各个零部件数据指标必须达标，一座智慧城市亦如此。

所以一座真正的“智慧城市“，要体现出人类社会对现代城市和运营管理新的科技发展的水平，智慧，它必然来自于对各种数据充分分析和利用。因此如何对数据进行分析和利用，促进人类智慧运用管理城市，建设迫切使用先进的技术包括数据挖掘和功能的强大的运算系统，从而来整合分析跨地域，跨行业，跨部门的海量数据的处理，将特定的知识应用于特定的行业和特定的解决方案中，来正好的支持整个经济社会发展的决策和相关行动。这也正是建设智慧城市面临的重要挑战。

21世纪随着大数据技术领域的开发与不断创新，现今技术已经能够短时间内处理、分析庞大复杂的数据，这为“智慧城市”的建设提供了强有力的支撑。如今，越来越多的城市提出建设“智慧城市”的命题，并不断摸索与落实，成绩显著。

作为贵州省会的贵阳同样迎来建设智慧城市的契机，早在2010年10月，在贵阳市政府与IBM共同举办的“智慧城市·感知贵阳”论坛上，就已经勾勒出“感知贵阳、智慧城市”的远景，而建设智慧城市也纳入到贵阳市“十二五” 工业和信息化发展规划中。2013年年初，贵阳乌当区入围我国首批90个智慧城市，同年8月，乌当区智慧城市综合管理平台正式开工建设。在2013年智慧城市任务书项目开展情况评分中，乌当区在全省10个国家智慧城市试点中总排名第二，在4个县级试点中排名第一，获得“以奖代补”专项资金70万元。

打造智慧城市，对贵阳市的好处无疑是十分巨大的。智慧城市所涉及的智慧交通、无线城市、智慧医疗、云电视等都对提高贵阳市民的生活品质有着极大的促进作用。智慧交通将打破贵阳传统城市交通管理与发展模式，极大地缓解交通需求与交通设施供给的尖锐矛盾，为市民出行提供便利的交通；无线城市能够为公众提供利用无线终端或无线技术获取信息的便利服务,实现城市信息化和现代化；智慧医疗能够实现医疗信息实时共享，简化就医流程、降低医疗费用，增加群众就医便利性；云电视将电视连上网络，观众就可以随时从外界调取自己需要的资源或信息。

同时引入大数据处理技术，在互联网、物联网、云计算平台、电信网、广电网、无线宽带网等技术实现系统化整合的基础上，充分利用高度集成的智慧技术，以配套设施与相关政策促进、带动智慧产业发展，为居民提供更加优质、高效、方便、快捷，更加亲民、协调、节能、集约，具有高度智慧化的公共服务。

随着智慧城市建设日趋完善，必然催生大数据运营行业的发展，将出现非常重要的大数据运营和管理新型行业和龙头企业。贵阳市政府的一系列政策举措便是最好的信号，观山湖区将率先开通无限城市网络、乌当区智慧城市综合管理平台建设开工，中关村进驻贵阳、富士康选址贵阳、贵阳高新未来产业城承建大数据中心等等举措，都印证着贵阳市政府建设智慧城市的决心。