智慧城市背景下的大数据技术集成管理研究*

文/青岛理工大学管理工程学院 崔庆宏

青岛腾远设计事务所有限公司 刘 潇

青岛理工大学管理工程学院 武丹丹 阚洪生

大数据是一场革命，将对各行各业发展带来深刻影响。随着信息与通讯技术迅速发展，特别是互联网、数据存储、分析与处理及人工智能等技术的不断成熟和应用，高性能硬件存储设备和介质出现，深度挖掘以指数形式“爆炸性”增长的数据价值成为可能。作为一种新型“自然资源”，智慧城市建设需基于大数据技术的集成管理，并对其进行合理、高效与充分应用，使之发挥更大的作用和价值，成为助力智慧城市建设与发展的重要手段。

1 大数据及其产业现状

1.1 大数据

1）概念 2011年5月，麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）发布的“Big data：the next frontier for innovation，competition and productivity”报告中首次提出“大数据”概念。随着对大数据认识与研究不断深入，对其概念界定越来越多样化，并未达成统一共识。其中，McKinsey公司、国际数据公司与美国国家标准和技术研究院对大数据概念的界定较为权威（见表1）。

国内对大数据概念的界定更强调其数据集与信息资产属性：大数据是指规模大且复杂以至于很难用现有数据库管理工具或数据处理应用来进行处理的数据集。大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，需利用新处理模式并具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力才能适应的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2）基本特征 基于此，大数据除具有数据集的特征外，还具有以下基本特征：①大量（Volume） 随着数据的生成和收集，数据规模变得越来越大；②多样（Variety） 数据类型具有多样性，既包括半结构化和非结构化的数据，如音频、视频、网页和文本，又包括传统的结构化数据；③高速（Velocity） 意味着大数据的及时性，特别是数据收集和分析等必须迅速进行，以便最大限度地利用大数据的价值；④价值（Value） 强调价值密度低，即数据量呈指数增长的同时，隐藏在海量数据的有用信息却未相应增长，反使获取有用信息的难度加大。

1.2 大数据产业

1）概念 大数据产业是建立在互联网、物联网等渠道广泛、大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业。产业范围包括结构和非结构化数据的提供者、与大数据相关的IT服务提供者及大数据基础设施生产者，由产业链上游的数据源贯穿至产业链下游的数据利用。笔者认为大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发销售、租赁活动及相关信息技术服务。

2）分类 目前对大数据产业的分类并未达成统一共识，但可将其类型总结为2分法、3分法与5分法（见表2）。

3）现状分析 据中国产业发展研究网数据统计：2014年中国大数据产业市场规模达767亿元，预计到2020年产业规模将达8228.82亿元（见图1）。

表1 大数据的重要概念

表2 大数据产业的类型

图1 2014-2020年大数据产业市场规模及预测

近年来，我国政府对大数据重视程度增加，市场规模猛增，新技术、新应用层出不穷，产业加快发展的基础和条件具备，应用领域不断拓展，各行业都致力于深入挖掘大数据的价值，探索并实践其深度应用，大数据与各行业的深入融合有助于促进产业格局重塑，驱动生产方式与管理模式变革。

2 基于大数据的集成管理

2.1 大数据与BIM技术

BIM技术被视作具有创新性的里程碑式技术，将颠覆建筑业传统生产方式，引发生产流程和组织模式的变革，同时将极大提高生产效率。它能应用于工程项目的规划、勘察、设计、施工、运营维护等各阶段，实现建筑的全生命期各参与方在同一多维建筑信息模型基础上的数据共享，为产业链贯通提供技术保障。BIM技术强调通过参数化对象（Parametric Objects）表征建筑构件及其活动的相关信息，其创建的信息模型不仅包括建筑构件的几何尺寸、材料属性等设计类信息，还集成建筑设施全生命周期的成本、能耗、进度、施工工业等其他数据信息。到2020年末，新立项项目的勘察设计、施工、运营维护中，集成应用BIM的项目将达90%，包括以国有资本投资为主的大中型建筑、申报绿色建筑的公共建筑和绿色生态示范小区等。以某建筑物为例，其建造阶段约产生10TB的数据，到运维阶段产生数据还会更多。我国每年约有50万甚至60万个建筑项目，故建筑业产生的数据具有海量的特点，且在不同阶段、不同的利益相关者间进行着流动与应用。随着BIM技术在建筑业被进一步推广，其与大数据的集成与融合将成为推动智慧城市建设与发展的重要基础性手段。

2.2 大数据与智慧社区

智慧社区是通过综合运用现代科学技术，整合区域的人、地、物、情、事、组织和房屋等信息，统筹公共管理、公共服务和商业服务等资源，以智慧社区综合信息服务平台为支撑，依托适度领先的基础设施建设，提升社区治理和小区管理现代化水平，促进公共服务和便民利民服务智能化的一种社区管理和服务的创新模式，也是实现新型城镇化发展目标和社区服务体系建设目标的重要举措之一。大数据在智慧社区的应用主要体现在辅助决策与应急危机预测上，如美国数据研究员通过使用超级计算机处理大数据以帮助监测和预防恐怖事件，并结合GIS等技术定位易受侵扰的街区。大数据的开放与共享可有效避免信息不对称带来的问题，更有利于居民参与社区环境构建。使用智能设备可使社区居民提供和共享接近实时及证据支持的数据成为可能，并使之成为拓宽决策数据来源渠道的重要方式。

2.3 大数据与智慧城市

智慧城市是城市发展的新模式，它对自然资源进行精明管理，通过参与式治理对人力与社会资本、传统运输、现代通讯基础设施进行投资，以促进可持续经济增长并实现高质量城市生活。智慧城市是城市信息化发展的高级形态，是数字城市、物联网与云计算的有机结合。在智慧城市领域，大数据具有多源异构的特点，包括地理空间、行业、普查、传感器监测等数据。智慧城市建设离不开大数据，大数据将成为智慧城市的发展引擎，作为智慧城市的核心资源，它与智慧城市建设结合能产生更多价值增量。大数据强调对海量数据的分析、处理与应用，关注对城市动态性变化的分析及预测，旨在为不同人群提供高效的信息与服务，但大数据发展在智慧城市中仍面临诸多挑战，如存储成本、快速检索和获取的自动化程度低等。

3 发展对策

3.1 多维度技术集成管理

智慧城市规划、建设和运营过程中不可避免地涉及各种形态的能量流动，如何有效地对所需数据、信息及知识流进行分析、使用与创新是大数据及其相关产业发展的关键，这需从积累的原始数据中汲取经验，通过分析处理更好地服务于行业发展。深入分析上述问题将回归最基本的数据处理过程，即“收集（获取）—传输—存储—分析—处理（加工）—使用”的循环。功能技术的多样性及互补性需基于大数据的多维度技术集成管理，它为实现不同维度间有机融合提供有力的技术支撑。

3.2 促进大数据技术与相关行业融合

充分认识和深入挖掘大数据技术在智慧城市相关产业链中的作用和潜在价值是前期需求分析的关键。技术应用与相关行业的融合应与行业发展的具体实际结合，从遇到的问题、要达成的目标及满足行业发展的具体需求出发。大数据的具体应用要与实际问题及需求紧密结合，通过与其他行业的比较借鉴，对其应用架构及主要功能进行优化，选择不同的大数据技术切入模式进行试用、评估与推广，最终形成大数据应用平台，进一步提升数据共享与开放能力。

3.3 构建数据应用与信息市场

从前期业务需求定义与分析入手，对大数据的应用功能及架构进行规划设计，深入挖掘大数据在建筑业的具体应用与落地价值。大数据技术的价值除体现在其作为新兴市场的经济潜力，催生新兴产业、促进就业及拉动经济增长外，更突出地表现在与不同行业融合所催生出的新型信息市场，它可带动数据应用与信息市场的全价值链发展，进而产生新的经济价值。网络信息环境改变了经济市场并为新的经济增长创造机会，且影响了用户生产和消费等相关行为，它的全价值链，即从“实时数据输入设备”到“信息产品”，具体包括作为新原料的数据输入，将原始数据开发为信息，通过信息共享与整合等方式最后将其开发为信息产品和服务。