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智慧城市顶层设计中的跨行业数据融合

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  • 卖家[上传人]:th****g
  • 文档编号:179009519
  • 上传时间:2021-04-06
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    • 1、智慧城市顶层设计中的跨行业数据融合,对智慧城市决策管理的思考 数据对智慧城市支撑作用的研究 以大数据理念创建领导需要的城市管理数据资源 建设城市管理数据资源的建议,1 2 3 4,目 录,广义的统计,执行状态的反馈,新规则替代旧规则,循环往复发展,一、对智慧城市决策管理的思考 智慧城市运行发展模式 把城市的管理和运行抽象为执行规则和制定规则两个层次。 制定规则层:对于城市管理者或管理机构,需要依据城市管理目标和社会运行的状态去调整既有规则或 制定新的规则; 执行规则层:对于城市运行主体,要执行城市管理者或管理机构赋予的各项规则,在执行过程中把执行 状态反馈给城市管理者或机构进行监测评价,做出必要的调整决策。 城市的管理者或管理机构依据目标和社会运行的状态 去调整既有规则或制定新的规则,城市方方面面的运行执行既有的规则,智慧 物流,智慧 能源,智慧 安居,城市实体,智 慧 智慧 行 交通 业,现行的智慧城市建设,在行业智慧化应用,方面取得了丰富的经验和成就,行业智慧 化日趋成熟 行业是城市管理的子系统,解决完行业智,慧化问题,需要在行业的基础上考虑如何 实现城市级的智慧化,一、对智慧城市

      2、决策管理的思考 智慧城市建设现状分析 现行智慧城市建设共性抽象模型,在智慧行业应用日臻成熟的基础上,需要站在全局的层面考虑城市级智慧化的实现,智慧 交通,智慧 物流,智慧 能源,智慧 安居,智 慧 行 业,城市是一个多目标复杂大系统,可以划分 为多个有关联性的行业群,单个行业的智,慧化可以理解为单目标优化 要实现用城市级的智慧来解决城市整体优 化的问题,需要同时考虑若干个相互矛盾 的、相互约束的多个行业群的彼此制约因,一、对智慧城市决策管理的思考 智慧城市建设现状分析 城市级综合决策管理 (多目标优化和决策,素,来实现多目标决策的优化 城市实体 城市级智慧化的实现,需要从如何满足城市管理多目标决策的特点出发,对传统城市管理者、智慧城市管理和决策体系 的数据支撑不仅要有分立的行业数据,更要有 行业融合的数据 这种数据既能反映出管理对象本身的特征,又 能反映出对象和对象之间的关系,是一种支撑,管理的数据形态 建设跨越全行业的这类数据资源,构成过去没,有的,更便于管理者使用的城市级管理数据资 源,这是支撑城市级智慧产生机制的基本保障,支撑城市发展多目标决策管理,提供能够反映行业之间的相关性甚

      3、至约束性的融合的跨行业的城市管理 数据数据作为支撑,建设这类数据资源将是下阶段智慧城市发展重点工作之一,智慧 物流,智慧 能源,智慧 安居,行 智慧 业 交通,城市实体,一、对智慧城市决策管理的思考 智慧城市建设现状分析 城市级综合决策管理 (多目标决策) 跨行业智慧数据中心 (完成多目标优化数据支撑,常见智慧城市建设模型,多个单体智慧进行机械的集成,难以产生城市级智慧,在行业智慧基础上,构建跨行业智慧数据中心,产生规则 对原有智慧行业进行适当升级,实现规则的有机对接和执行,一、对智慧城市决策管理的思考 强化智慧城市建设顶层设计的建议 在常见智慧城市建设模型的智慧行业应用之上设置跨行业智慧数据中心,由它整合、融合行业数据, 承担对城市发展的全面监测评价,支撑协调多个行业乃至整个城市的多目标优化过程,跨行业融合的城市管理数据资源的建设和运营,需要有城市级的跨行业智慧数据中心来进行承载,同方建议的智慧城市建设模型,智慧 城市 智慧 行业,跨行业的智慧城市数据中心 F(x)=【f1(x),f2(x), fn(x,城,市,X4,X6,X3,X5,部门 部门 部,部门 部门 数据 数据 中心 中

      4、心 交通领域数据中心 X1 X2,部门 部门 数据 数据 中心 中心 能源领域数据中心 Xm Xn,领域1,领域2,领域3,领域N,x 据 )= (x 数据,智 慧 智 慧 行 业,在各行业智慧化建设日渐成熟的基础上可以形成更高一级的领域级数据中心,提升智慧城市一体化程度,一、对智慧城市决策管理的思考 强化智慧城市建设顶层设计的建议,主数据中心负责围绕智慧城市总体目标进行目标分解、各条块或各领域运行规则的制订和,基于数据的评判,解决城市层面的全局性、宏观性问题以及突发问题,分数据中心负责各条块运行规则的细化与执行,通过智能化来实现日常的业务调度,用数,据反映城市运行客观现状,针对性地收集数据并向主中心进行反馈,一、对智慧城市决策管理的思考,强化智慧城市建设顶层设计的建议,建立智慧城市主数据中心和分数据中心是智慧产生机制的核心和保障,对智慧城市决策管理的思考 数据对智慧城市支撑作用的研究 以大数据理念创建领导需要的城市管理数据资源 建设城市管理数据资源的建议,1 2 3 4,目 录,二、数据对智慧城市支撑作用的研究 智慧城市管理要用”数据说话、数据决策、数据管理、数据创新” 政府,跨行业

      5、数据整合,城市管理数据资源 社会范畴资源 服务于全社会 动态跨行业数据 发现问题、解决问题,创新模式 城市 不论是一般意义上的城市管理,还是智慧城市的多目标优化过程,都需要有管理数据进行支撑,即用“数据说话、 数据管理、数据决策、数据创新”(国务院大数据行动纲要),但是目前难见“城市级的管理数据资源”。 因此,如何建立城市级的管理数据资源是智慧城市建设的重中之重,行业数据 服务于某一领域 管理对象有限 彼此分立,难以整合 数据内容,形式相对固定,管理形态,交通,能源,建筑,金融,交通,能源,建筑,金融,a3,二、数据对智慧城市支撑作用的研究 “城市级的管理数据资源”必须建立在“跨行业融合”的基础上,城市级管理数据资源”必须是跨行业融合的,因为城市的协调发展要求城市管理者能管理好行业之间的关系, 所以我们需要把过去常用常见的行业彼此分离的数据依据其内在关系进行融合,进而形成行业融合的数据资源, 以便于城市管理者发展行业之间的相关性,甚至可以发现某个事件对不同行业特定指标的影响,a1,a2,a3,a4,a5,a6,b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,c1,c2,c3,c4,c5,c6

      6、,c7,d1,d2,d3,d4,d5,d6,e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9,a1,a3,b3,b4,b7,c3,c6,b4,c3,c2,d2,e4,城市级管理数据资源体系,a2,a1 a4 a5 交通,a6,b1 b2 b4 教育,b5,b6,b7 b3,c3 c5 c6 金融,c2 c7,c1 c4,d6,d3,d1 d2 d4 d5 能源,e3 e5,e6,e1 e2 e4 e8 水务,e7,城市级智慧数据中心 (跨行业融合的城市管理数据资源,行业级智慧数据中心 (一体化的数据资源,市政府 (经济总量平衡、规划编制、 宏观预测,行业 (行业发展规划、投资项目 管理,管理对象,交通,物流,金融,电商,舆情,宏观,中观,微观,预期效果:跨行业数据融合支撑城市管理多目标问题的优化 基于智慧数据中心和城市管理数据资源,可以支撑管理者研究从微观的具体问题到跨行业的全局 性问题,为在行业智慧化的基础上建立城市智慧的形成机制,也就是多目标优化机制的形成创造条件,对智慧城市决策管理的思考 数据对智慧城市支撑作用的研究 以大数据理念创建领导需要的城市管理数据资源 建设城市管理数

      7、据资源的建议,1 2 3 4,目 录,大量 高速,多样 价值,1、以大数据理念创建领导需要的城市管理数据资源 在大数据环境下,数据之间的相关性要远多于因果关系,这种相关性是反映客观现象的核心。 通过分析、描述数据之间的相关性,进而构建社会化的管理资源满足领导的需求,紧紧抓住数据与数据之间的相关性,并使这种数据的相关性始终处于一种就位的状态,并能够,顺着数据相关性进行漫游,同方提出的数据联勤,将行业内部数据的关联关系延展到行业和行业之间, 全方位支持领导的各项决策,为领导提供的行业分立的决策支持服务 提供有限的城市级的综合决策服务,1、以大数据理念创建领导需要的城市管理数据资源 行业分立的数据资源,城市管理数据资源 税收 工业增加值 投资 工业总产值 从业人员 税收 工业增加值 投资,2、城市管理数据资源的三种形态,初级形态:数据整合 数据整合是把在不同数 据源的数据收集、整理、 清洗,转换后加载到一个 新的数据源,为数据消费 者提供统一数据视图的数 据集成方式,中级形态:数据融合 数据融合的实质是针对 多维数据进行关联或综合 分析,进而选取适当的融 合模式和处理算法,为知 识提取奠定基

      8、础,高级形态:数据联勤 数据联勤是基于关联 数据的一种动态决策管理 行为,能够更为直观、互 动、系统的反映事务之间 的相互作用关系,最大化 的提升协调和互动效能,投资,工业,就业,能源消耗,税收,3、城市管理数据资源化的思路-数据整合 数据整合示意(固化的,能源消耗 工业用电量 煤炭消费量 综合能源消费量 排放 万元产值单耗,投资 资本金 固定资产原值 固定资产净值 流动资产 营运资金,工业 工业总产值 工业增加值 利润总额,税收 增值税 企业所得税 城建税 教育附加费 印花税,就业 从业人员 在岗职工 劳务派遣人员 管理人员 生产工人,3、城市管理数据资源化的思路-数据融合 数据融合示意(定制的、静态的,工业 工业总产值 工业增加值 利润总额,投资 资本金 固定资产原值 固定资产净值 流动资产 营运资金,能源消耗 工业用电量 煤炭消费量 综合能源消费量 排放 万元产值单耗,税收 增值税 企业所得税 城建税 教育附加费 印花税,就业 从业人员 在岗职工 劳务派遣人员 管理人员 生产工人,贸易 出口交货值 出口总值 贸易额 贸易差额,3、城市管理数据资源化的思路-数据联勤 数据联勤示意(

      9、动态的、互动的,对智慧城市决策管理的思考 数据对智慧城市支撑作用的研究 以大数据理念创建领导需要的城市管理数据资源 建设城市管理数据资源的建议,1 2 3 4,四、建设城市管理数据资源的建议 依托统计资源数据建设城市管理数据资源 统计数据资源,统计数据是城市各行业中相对完备的行业分立数据,与国家口径保持一致,具有权威性; 基于当前统计数据资源的基础,扩展政府部门数据、电商数据、互联网数据等进行补充和完善,可以较为方便的转 换为城市管理数据资源,新兴产业、新型业态 、 新的商业模式数据 大型电商、房地产商 数据 银行业、保险业机构 数据 互联网数据 政府部门数据 民间调查结果,扩展数据,城市管理 数据资源,寻而可见-发现调查对象 基于要素、特征、行为等线索,在 互联网数据中进行关系发现,溯源 调查对象。 见而可知-还原调查对象 以调查对象为主线,进行相关调查 内容的智能获取,通过客观数据的 虚拟映像还原调查对象全貌,以互联网+统计创新实现互联网及社会数据智能获取,实现统计资源覆盖全面,为城市管理数据资源 的建设提供技术支持,使下阶段智慧城市中城市管理数据资源的建设成为可能,四、建设城市管理数据资源的建议 依托统计资源数据建设城市管理数据资源 寻而未见-调查对象难覆盖 新兴产业、新型业态、新的商业模 式层出不穷,这些经营主体面广、 量大、分散或非正规。 见而未知-调查内容难覆盖 调查对象存在商业模式新、经营活 动新、企业形态新等特点,使调查 内容不能全面覆盖,总结,强化智慧城市顶层 设计,增加跨行业 的智慧城市数据中 心来实现跨行业的 数据融合,支撑城 市全局化、局域化 管理决策,以统计数据资源为 基础,面向所有市 场主体、社会组织 和个人,强化新经 济形态数据、互联 网数据、政府部门 数据,形成统计资 源覆盖全面,把行业分立的统计 形态数据转变为跨 行业融合的城市管 理形态的数据,支 撑城市级多目标优 化和决策,谢谢Thanks

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