大数据技术在智慧城市建设中的运用

孙 勇，刘丽莉

（1.滕州市大数据中心，山东 滕州 277599；2.枣庄科技职业学院，山东 滕州 277599）

0 引言

当前，各种先进的信息通信技术应用日趋成熟，社会发展已由互联网时代转入物联网时代，导致各种智能化多形态终端普及化应用，大大方便了大众的工作及生活。终端设备之间互联使用会产生一定的数据。大量智能终端设备的使用，导致实际数据增长量巨大。当前，我国已开始推动智慧城市建设，需要应用大量的智能终端设备，这些数据处理需要利用大数据技术。大数据技术在较短时间内便可完成海量数据处理。因此，加强智慧城市建设中大数据技术的运用与研究意义重大。

1 智慧城市建设的主要特点

1.1 开放性

与普通城市相比，智慧城市建设重点内容是城市功能多样性以及创新性，尤其表现在城市功能运行的智能化以及数字化。在城市建设以及规划阶段，技术人员利用先进的信息化技术以及大数据处理技术，构建开放式数据平台，采集城市运行阶段产生的各种数据，诸如交通信息、交通枢纽客流量、房屋租赁等。这能提升相关城市内部资源的利用效率，确保城市功能性的充分发挥。以城市交通系统为例，引入和应用相关技术，可构建科学实用的智慧交通体系。大众利用开放性交通软件可实时了解城市内全部道路情况，尤其驾驶员能够通过平台数据掌握行驶线路的拥堵情况，从而为驾车出行提供线路指引。此外，在智慧城市建设过程中，公共平台可公开物流信息及求职信息，便于大众掌握及使用这些信息。

1.2 互动性

在智慧城市建设过程中，其建设内容互动性较强。城市作为社会的主要载体之一，内部具有复杂的社会关系，而城市发展需要考虑人与资源之间的互动。在智慧城市内部，城市互动大多借助网络平台，例如微信群、微博及网页论坛等，通过网络平台，城市内部之间的互动明显增强。

2 大数据在智慧城市建设中应用的功能内容

2.1 数据收集

在开展具体的智慧城市建设时，工作人员应根据大数据技术应用要求，对于城市基础库、物联网数据和互联网数据等实施分类管理，判断数据来源是否可靠，对网络或机构信息系统数据真实性需要特别进行识别及标识，并适当参照历史数据，从多角度对采集数据的可靠性进行深入分析［1］。同时，工作人员利用智慧城市公共平台相关数据库访问及各个信息采集器，获得城市相关数据，并且实际数据采集量较大，高价值数据占比小，需要后续数据处理，以提取有用数据。

2.2 数据存储

由于智慧城市运行过程中，前期数据采集量巨大，数据存储工作作为城市运行的基础，既需要保证数据能够长期有效保存，还要注重存储成本，尽量实现低成本、低能耗、高质量的保存效果，还可根据实际需求应用冗余配置或云存储技术。同时，为了实现相关数据快速准确查询，在数据存储阶段，工作人员应对采集数据进行精准分类，并标记相关信息。另外，智慧城市公共平台运行时，可预先对数据初步处理，再对这些数据实施分类存档，并执行存储方案。

2.3 数据处理

在智慧城市实际建设阶段，由于城市内部涉及行业较多，这些行业数据类型及参数类别具有明显的差异性，数据十分复杂。针对这种情况，一旦数据处理时仍采用常规方式进行描述与度量，实际数据处理效果较差。因此，大数据技术的应用，可利用智慧城市相关公共平台实施数据处理分析，并依据数据处理时效性需求，确定数据处理方式。当前，常见的大数据处理方式包括离线处理与在线处理两种类型。通过大数据技术，可利用数据处理结果实施预测，从而为城市管理规划提供一定的数据参考。

3 当前智慧城市建设中大数据技术的具体运用

3.1 城市空间规划及多规模协同体系

城市空间规划作为智慧城市建设的基础条件之一，城市基础组成要素包括居民、政府、企事业单位，这些要素对于智慧城市发展均会产生一定影响，而利用大数据技术可确定具体的城市空间规划目标，再参照空间设计目的采集、整合及分析处理相关数据，这样可提升城市空间规划的合理性。在智慧城市建设阶段，政府部门经常利用大数据技术构建多规模协同体系，进而解决城市各项功能之间的一些连接等问题，具体利用网络平台实现数据传输、分析及统计，数据处理效率显著提升。

3.2 智慧政务平台

3.2.1 电子政务

在智慧城市建设过程中，政府建立及完成智慧政务平台的工作极为重要，可利用大数据技术实现信息数据的采集与筛选，便于在较短时间内提取重要信息，还可及时将数据预测结果提前进行反馈，便于相关部门在紧急事件发生时，制定科学合理的处理措施，提升政府社会管理能力以及权威性。同时，在智慧政务平台运行阶段，政府也需综合考虑平台服务能力及运营成本，在确保平台功能、服务质量及服务效率的前提下，尽量降低平台日常维护及运行成本。随着大数据技术的深入应用，智慧政务平台功能会得到不断优化升级，从而形成平台多层次化、全方位化及立体化发展模式，保证政务信息及时性、透明性及公开性，政府部门处理业务时，在短时间内便可获得平台信息反馈，减少资料数据查询时间，提升了业务办理效率［2］。

3.2.2 公共安全管理

在智慧型城市建设阶段，数据安全作为政府工作的核心内容之一，在城市内部的道路、居民区、城市交通枢纽等区域均加装高清摄像头及其他监控设备，实现城市主要区域的无死角监控。同时，相关政府安保单位还针对互联网、物联网、广播媒体及手机短信等方面实施严格监管，避免发生违法犯罪行为。另外，城市安全部门可根据大数据技术对于各种安全信息数据实施有效整合，及时查找潜在的安全问题，特别是部门紧急事件，也可利用大数据平台实施应急处理，这样可在较短时间内解决问题，便于保证居民正常生活及财产安全。

3.2.3 城市运营

为确保城市保持高效稳定发展状态，智慧城市建设不仅需要各个部门、机构、企业及个人共同支持，也需构建公共服务平台，引进先进的技术提升平台服务质量。为了加强公共服务平台服务水平，相关部门应合理应用大数据技术采集地理、气象、空间、农业、金融、文化等各个方面的信息数据，再利用大数据技术进行数据处理，并将相关数据处理结果上传至公共服务平台，为智慧型城市运营提供有效保证。以智慧政务平台为例，其需要相关部门联合开展数据更新以及维护工作，通过采集各个领域项目数据，再利用平台功能对这些数据实施统计分析，从而提取高价值数据，为城市投资项目决策、规划及落实进行数据支撑［3］。

3.3 智慧企业

通过大数据技术的应用，建立智慧生产以及智慧物流模式，以温州当地服装企业为例，一些企业利用大数据平台形成智慧型企业联合体，客户可自己在平台网站查找合适的设计方案，再通过平台聊天软件实现沟通交流，当双方达成合作意向后便可下单，再执行生产、发货及售后等系列流程。在双方交流及业务达成后，平台实时展现不同流程阶段的信息与数据，买卖双方均可查阅相关信息实现动态监督。因此，一些传统企业已基于大数据技术的合理应用，逐步更新经营理念，执行科学高效的管理模式，实现了企业模式的智慧转型。另外，智慧物流也是智慧企业模式的关键性组成单元之一，智慧物流平台建立及发展，需重点依靠互联网技术及GPS技术，促使企业和客户之间对于物流数据实现一体化管理，双方均可实时追踪物流情况，可显著提升客户满意度，还有助于提升物流运输效率及质量，便于客户提前准备接货。

3.4 智慧民生

智慧民生的主要内容分为智慧交通与智慧医疗，为实现智慧交通的目的，智慧城市内已布设大量高清摄像头，可针对各个路段交通情况、气象环境数据上传至数据平台，利用大数据技术实施数据分析处理，再通过网络平台及客户端显示相关信息，例如：大众可查询线路信息，查阅城市各个区域的气象情况，选择合适的出行路线，避免沿途堵车和天气影响。同时，智慧医疗作为当前大众对智慧城市关注度最高的项目之一，目前，很多医院已在网络平台设计时应用大数据技术，从而实现了网络诊疗、预约以及快捷支付等诸多功能，有效缩短门诊挂号及缴费时间，起到便民、利民效果。

4 大数据技术应用在智慧城市建设中的常见问题及解决对策

4.1 大数据技术应用在智慧城市建设中的常见问题

4.1.1 顶层设计大数据支撑力度不足

在智慧城市建设与规划阶段，其建设及规划内容需参考大量数据，但当前一些智慧城市建设过程顶层设计数据支撑力度不足，导致顶层设计完善性差，设计目标不明显。虽然我国已针对智慧城市建设及发展规划确定相关试点城市，但这些试点城市建设规划过程中大数据技术应用效果较差，大数据设计重复问题多，智慧城市顶层设计水平相对不足。特别是一些智慧城市网络平台对于资源、区域及经济数据采集量较少，实际数据分析能力较差，导致整个智慧城市信息化基础弱，由于前期设计规划不到位，大数据技术应用系统常发生各种问题，导致实际智慧城市发展资金及资源缺少有效支持。

4.1.2 政府数据披露不足

目前，由于信息技术、网络技术及大数据技术应用，我国一些城市已构建信息化体系，智慧城市已制定具体的发展规划。现阶段，在很多智慧城市建设过程中，政府部门对于信息数据披露不足，信息数据未公开，在一定程度上影响了智慧城市的建设质量。同时，智慧城市数据采集量少，来源单一，部分行业内部数据统计虽然全面，但与实际情况存在偏差，并且格式不一致，各种数据分类存储难度大，影响了数据信息整合效果。另外，我国一些地方政府部门组织架构不紧凑，存在各自为政的情况，特别是各个监管主体之间数据信息传递及共享相对闭塞，也会影响智慧城市发展质量。

4.1.3 数据信息安全性较差

对于智慧城市建设来讲，大数据技术的应用十分关键，具体利用云计算、物联网等先进技术，重点针对海量数据实施有效区分及整合，但由于数据来源及类型复杂、大数据传播及共享阶段安全问题发生频次高。智慧城市建设过程中，通过各种网络技术合理应用，大量数据均可利用互联网实施数据上传、传输以及存储。在数据传输阶段，各种数据及信息易遭受被篡改及盗取风险。因此，在智慧城市建设时，政府部门需重视大数据安全问题，针对相关数据实施严格管控，并完善数据采集及分析技术。

4.2 基于大数据技术应用常见问题的解决对策

4.2.1 强化顶层设计大数据支撑

智慧城市建设与规划前期准备阶段，相关部门应加强顶层设计数据支撑力度，填充相关顶层设计内容，制定明确性设计目标，并对智慧城市建设内容及功能实施详细规划，明确各个职能部门权力及职责。同时，我国政府应加装智慧城市建设试点城市的支持力度，借鉴国内外相关经验提升大数据技术的应用质量，重点加强网络平台对资源、区域及经济等各个方面数据采集力度，并提高数据分析能力。根据技术应用要求，运维人员应做好大数据技术应用系统日常维护工作，确保智慧城市建设及发展阶段资金及资源充足性。

4.2.2 提升政府数据披露力度

基于智慧城市建设需求，政府部门应提升数据披露力度，根据城市运维需求，尽量公开非保密信息，避免部分信息被企业或政府部门隐藏，减少城市内信息孤岛产生量。同时，政府部门应重点提升数据采集量以及扩大数据采集来源，确保行业内部数据统计全面性、真实性，并将数据格式实施有效统一，这样可显著降低数据分类存储难度，提升数据信息整合质量。此外，针对政府部门组织架构松散情况，政府部门之间应设置专门的联络机构，用于加强相关监管主体之间数据的传递效率以及共享质量。

4.2.3 增强数据信息安全保障质量

智慧城市建设时，大数据技术应用过程中应适当引入各种数据信息安保技术，通过软硬件技术保障，避免数据上传、传输以及存储过程中各种数据及信息被篡改及盗取，还可减少数据存储介质干扰程度，从而有效增强数据信息安全保障质量。

5 结语

综上所述，当前在我国智慧城市建设过程中，大数据技术应用范围及应用质量明显增加，为了确保智慧城市功能有效实施，需要政府重视各种先进信息化技术应用，尤其加强大数据技术的应用工作，重视信息数据平台工作效率，对于城市内部的各种数据实施精细划分及整合，这样可确保智慧城市建设及规划质量，提升智慧城市实际运维质量。