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大数据“ ”:城市的 智慧“ ”预算
智慧城市已经成为中国城市发展的新范式和新战略。接近 200 个智慧
城市试点争先恐后地迈入知识社会下一代创新城市发展进程,步履不停地推进
顶层设计、系统设计、架构设计、制度设计的工作,并付诸于富有前瞻性、科
学性的智慧建设实施。如何使得一个城市在智慧化或智能化方面取得突破性进
展成为当前一个重要课题。除却城市之间的个性差异,大多数城市的建设思路
无非是先以物联网、云计算为基础的新一代信息技术基础设施的建设,随后通
过搭建面向不同领域的智慧应用,完成一个城市在应用、模式、协同上的智慧
创新。城市的运营和管理需求是这个课题的中心,一个城市的信息化设施或许
可以通过短期投入得以配置,而获得一个足够智慧的引擎并非易事。
在智慧交通、智慧医疗、智慧社区、智慧管网等关键智慧应用建设中,
充分发挥一个城市固有信息数据的价值是建设的重点和难点。以往的城市信息
化建设相互孤立、分而治之、存用分离,数据分析能力受到严重制约,城市管
理者只能截取数据片段进行分析处理,而难以获得一个城市信息数据的全貌。
由于在信息化过程中海量数据难以负载、难以利用的原因,有些城市甚至存在
摈弃、搁置数据的情况,因此能够充分挖掘数据价值的大数据分析技术成为智
慧城市引擎的必然选择,而对于智慧城市筹划者和建设者来说,大数据就是城
市智慧与否的预算,在智慧城市预算编制阶段之初就应重视大数据技术应用。
当前尝试将大数据引擎装入中国智慧城市快车的厂商很多, SAP 便是其
中之一。 SAP 在智慧城市领域已经取得了一定的成果,南京智能交通建设便是
一例。像其他城市一样,南京每年用于城市交通的监控摄像头、出租车 GPS 、
地铁、公交等终端设备能产生百亿、甚至上千亿条数据,基于 SAPHANA 的大
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