涕零
1. 为什么说大数据是建设智慧城市的核心
智慧城市是在数字城市、平安城市等基础框架之上建立的全新实体，通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合，自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制，为城市管理和公众提供各种智能化的服务。从国家政策来看，中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市(一期)”项目的支持下，863计划智慧城市项目(一期)总体组提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进，最下层的是城市的感知层，再是传输层，再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层，最上面是智慧应用层，贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。而要真正实现智慧城市，必须引入大数据技术，主要包含三大方面的需求，通过以下三个方面才能实现海量数据的搜集、处理、加工、分析，并真正作用于具体细分行业：一、大数据融合技术我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。二、大数据处理技术大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。三、大数据分析和挖掘技术大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。相比于大数据融合和处理技术，大数据分析与挖掘技术更为复杂，是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。随着大数据技术的不断发展，以及行业用户对大数据技术的需求日渐明显，大数据行业应用遍地开花。小编通过金鹏信息在智慧城市大数据应用的探索，分享一些国内外的实际案例供借鉴。1.国内的智慧城市2013年3月，北京市的“智慧朝阳服务网”正式上线。通过大数据技术的处理、分析手段，从支撑库提炼出数据后发送到服务管理系统，然后通过服务门户，包括微信、微博、移动应用、服务网站、机顶盒等多元化的方式与不同的用户群体进行沟通。2.国外的智慧城市瑞典首都斯德哥尔摩市政府在通往市中心的道路上设置了18个路边控制站，通过使用RFID技术以及利用激光、照相机和先进的自由车流路边系统，自动识别进入市中心的车辆，自动向在周一至周五(节假日除外)6:30到18:30之间进出市中心的注册车辆收税。通过收取“道路堵塞税”减少了车流，交通拥堵降低了25%，交通排队所需的时间下降50%，道路交通废气排放量减少了8%-14%，二氧化碳等温室气体排放量下降了40%。3.智慧医疗金鹏信息医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标，在郑州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优，这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据(一亿条以上记录数)的高并发检索和实时数据分析的性能要求，满足了“智慧”的大数据需求。4.智慧警务通过充分利用云计算、物联网、大数据和视频智慧分析技术、GIS(地理信息系统)、GPS(全球定位系统)、移动通信网络、移动警务智能系统、数字集成等前沿科技，实现警务工作现代化、智能化、流程化、可视化。5.智慧交通郑州建立智能公交系统，使公交车信息就在地图上显示出来：如最近的一辆公交车还有5分钟到站，满员;下一辆公交车还有10分钟到站，有空座，可以选择乘坐;下楼2分钟，走到站台1分钟，余下7分钟，还有时间坐下喝杯热茶。6.智慧消防郑州建立智能消防系统，报警人只需拨打119，系统将立刻定位报警人当前位置，并调用位置所在区域监控摄像头，确定灾情地点和火势情况。7.智慧城市规划在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息进行挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。金鹏信息新型智慧城市解决方案
2. 全国一体化大数据中心怎么建
全国一体化的国家大数据中心，是把现有各部门数据放在一个平台共享，将来内采集数据手段和容运用数据手段都会发生质的变化，这些都是商机。例如，云创大数据设计了“智慧路灯伴侣”装置。在每一个路灯上安装了多个传感器，可以提供各种各样的服务，感知环境变化、作为Wi-Fi热点提供免费上网服务、给手机充电等等。智慧路灯伴侣，其实就是用原来的路灯，加上了一个低成本设备，实现对城市环境无缝监测、对城市安全无缝监控、对城市网络无缝覆盖。今后，这样的智能传感器可能有上百万、上千万个。这无疑是一片巨大的蓝海。大数据高度发展后，将会使得地球感知与智能处理平台融为一体，其中产业的潜力需要大量企业去一起挖掘。在大数据的存储、管理和分享方面，A8000超低功耗云存储，一个机架就可以达到原来一排机架的容量，而且用电量只有原来的十分之一，成本非常低。在大数据分享上，建立了环境云平台，在全国安装了数千个传感单元，把采集到的环境大数据免费向社会开放。
3. 大数据让城市建设更智慧
大数据让城市建设更智慧
2015“智慧城市与大数据高峰论坛”在湖北恩施成功召开。本次大会由中国地理信息产业协会主办，Esri中国信息技术有限公司承办，共吸引了来自全国各省市城乡规划局（委）等单位的近300名专家与学者出席了大会。
大会现场
本次大会以“互联网+”为契机，以深化大数据、云计算等信息技术应用为主线，推进“地理信息+”的落地，推进城市管理和服务智能化，同时也推广智慧城市建设中的成功经验。其中，多位专家在汇报中指出，大数据资源的合理挖掘与运用，可以让我们的城市建设更加智慧。
首先，来自北京大学遥感与GIS研究所的刘瑜教授认为，通过微博、社交网络、银行卡数据、车辆轨迹、公交卡数据等一系列地理空间大数据可以研究人类的时空间行为特征，并进而揭示社会经济现象的时空分布格局、联系以及演化过程。这种被称为社会感知的理论和方法相比于传统遥感技术主要用于捕获地理空间中的自然现象，它更长于发现社会经济现象，从而有效弥补遥感方法的不足。随着大数据时代的到来，不同类型的大数据为城市研究提供了丰富的数据源。通过对这些数据的有效利用，有助于制订以人为本的城市及区域规划。
来自北京市测绘设计研究院的陈品祥副院长则认为，当前智慧城市面临的核心问题是只在“云”上，基础城市信息薄弱，无法“落地”。而以“房屋大数据”为基础的智慧房管，解决的就是以房屋地理空间实体为主线的“人、地、房、企业组织（经济）”城市信息的集成化、精细化管理。因此，智慧房管是智慧城市落地的重要前提，是智慧城市的数据基础，否则智慧城市将是“无本之木、无源之水”。以北京为例，通过建立房屋基础库，全面摸清房屋底数，解决房屋“在哪里、有多少、是谁的、怎么用”的问题，实现“以图管房”的房屋管理精细化；集成房屋管理相关的房屋交易、房屋安全、物业、经纪机构和地下空间等业务空间化信息，并集成房管业务系统，实现房管业务集成化；以房屋空间数据为基准，掌握房屋“是谁的、住着谁、进驻企业有哪些、纳税情况”等城市信息和社会关注信息，实现“以房管人”、“以房管业”；以房屋地理实体为集成对象，为“智慧城市”建设提供房管领域的技术支撑和数据支撑。比如，在房屋监管平台上，可以宏观展示全市房屋总量、全市房屋成交情况，动态实时监测房地产指标。
北京市房屋全生命周期管理信息平台
来自Esri中国的副总工陈非为参会嘉宾介绍了精彩纷呈的空间大数据应用案例。其中，“城市瞭望台”通过众包的方式，基于Esri的ArcGIS在线平台，以交互式地图方式展现了全球近60个城市的交通、人口、环境、城市变迁、土地利用等多方面的数据，以相同指标进行城市间对比；“旅游大数据”基于北京五一期间旅游大巴GPS数据对游客的分布进行了统计对比分析；“出租车轨迹热点挖掘”使用出租车GPS信息，展现了一天24小时出租车的热点分布。这些基于空间大数据的应用，为公众、城市建设者和管理者提供了崭新的视角。此外，陈非还介绍了Esri针对空间大数据，基于分布式存储和空间分析的GIS工具——GIS Tools for Hadoop。陈非认为，“随着移动互联网的发展，将会产生越来越多的位置信息。海量空间数据与大数据技术的结合，突破了传统GIS空间分析技术上的一些瓶颈；而地图本身良好的可视化能力，也为大数据的分析和挖掘，提供了最直观易懂的展现结果。”
旅游大数据
据了解，以智慧城市为主题的高峰论坛已连续举办多年，每年都围绕最新的技术发展和最前沿的应用实践展开，论坛的结晶展现了业内专家对智慧城市建设的全面思考和认识。
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4. 大数据适合去哪些城市发展
机架规模竞争分析：“北上广”三城略微领先
机架是数据中心运营的基础设施，因此，机架规模是衡量IDC产业竞争力有效指标之一。据ODCC披露的数据显示，2019年，从城市分布来看，北京市及周边的数据中心机架规模最大，达65万架，占比约27%;而上海及周边地区的机架规模为62万架，位列第二，占比约25%。总的来看，我国一线城市的数据中心机架规模较为集中，资源优势明显。
——以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国IDC(互联网数据中心)行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
5. 县级城市有必要建大数据中心吗
没有必要，但巨头公司自建数据中心选址在县级城市就另当别论了，下面是针对没有必要的一些论据，希望对你有帮助。中国IDC圈9月8日报道：大数据如今已经从概念走向了实际应用阶段，其商业价值早已为产业界人士、资本市场和政府管理者所关注。但是，在深入挖掘大数据应用前景时，一些地方和个体关注的仅仅是大数据带来的经济效益和名利好处，而并非这一产业的健康、可持续发展。因此，在不断升温的大数据投资、开发和利用浪潮中，如何避免功利性和盲目性带来的资源浪费，挤出产业发展过程中的“泡沫”和“水分”，就成为一个现实而迫切的课题。挖掘大数据的应用前景对于大数据应用最积极的，要数那些能够真正从中获得利益的企业。为寻找商机，解决方案提供商会竭尽全力地挖掘大数据的应用前景。据阿里金融数据显示，截至2012年底，该公司累计服务的小微企业已超20万家；而在2012年7月20日，阿里金融已经实现单日利息收入100万元――这意味着，如果这一势头持续一年，阿里金融的利息收入将达到3.65亿元……这无疑是大商家利用大数据资源获利的典型案例。目前来看，大数据应用主要体现在互联网电商、社交网站和搜索引擎等科技领域，而在传统的产业领域并不多见。据悉，在国家层面上，科技部的《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据的分析、应用作为专项规划予以重点支持，国内个别大企业也针对大数据进行了一些初步应用。虽然现在国家从科技项目上开始重视大数据，也安排了一些研究，但中国互联网协会理事长、中国工程院院士邬贺铨认为，我国同国外的整体差距还很大。“这并非一些简单的科技项目就能解决的，应该鼓励拥有资源和能力的企业、部门去开发大数据，因为他们才是真正的应用需求者，才是牵引技术的最重要力量。”邬贺铨指出，现在我国很多地方是“有数据的不挖掘，会挖掘的没有数据”。“要把生活中的现象与大数据挖掘结合起来。比如，北京公交一卡通每天会产生大量的数据，利用这些数据就可以知道当天有多少人从哪里换车，走向如何，从而进行交通调度。”影响大数据应用的关键虽然拥有如此大的社会和商业价值，但在大数据的实际应用中，我国还面临着诸多影响因素。如何共享是大数据应用的首要问题。“拥有数据的部门没有能力去分析，有分析能力的部门没有数据，各部门之间缺少协调合作，这实际上涉及一个体制问题。”邬贺铨指出。共享数据的质量如何，也成为影响大数据应用的关键。按照日本IT专家大山繁树的说法，企业接收的数据是否是最新数据，数据的精确度如何……这些都将影响企业分析大数据后得出的结论。“显然，分析出处不明的数据毫无意义。此外，如果数据不能随时进行更新维护，也不会产生任何价值。”此外，业内专家认为，拥有数据的企业或部门不知道如何在保护好用户隐私与安全的情况下使用大数据，也是妨碍我国应用好大数据的羁绊。警惕大数据“泡沫”在资本市场上，大数据公司正在被催热。大数据分析公司Splunk上市首日暴涨，引发投资者对大数据领域的关注。同时，企业间的并购重组也在升温――包括IBM、惠普、甲骨文等都在近年有成功的收购大数据应用公司的案例；而在单笔并购金额方面，大数据已经超过云计算位居IT领域榜首。虽然我国尚未将大数据上升为国家战略，但针对大数据投资的苗头初露端倪。伴随着云计算中心多地开花，是否会出现类似的大数据中心建设热潮呢？据不完全统计，目前国内已有超过25个省市要求建立自己的大数据中心，部分县级城市也跃跃欲试。如此一窝蜂地上马大工程，让人们不禁要问：这些大数据中心建成以后用来做什么？其实，大数据中心的规划、建设既要考虑初期的建设需求、网络环境，还要考虑日后的使用及维护。业内专家认为，很多地方在没有考虑周全的情况下，就梦想一步到位、一劳永逸地完成大数据中心的建设――这种不计成本、不考虑实际需求的盲目求全求大，只能造成更大的人力、物力和资源浪费。包括邬贺铨在内的多位业内专家认为，建设大数据中心要有明确的产业规划，辅以确定的用户和服务对象。“由政府投资兴建的大数据中心，应该首先用于交通、气象和医疗等方面的政府数据，这样能更好地帮助政府部门决策；另外，这些大数据中心也能满足中小企业的需求，可以对其展开有针对性的服务。”邬贺铨强调。
6. 中国大数据中心在哪个城市
你好，中国数据中心有八大节点：北京、武汉、成都、广州、上海、沈阳、西安、南京。这几个都是大数据中心，其中成都数据中心是中国电信全国8大节点之一，可支配带宽资源丰富，与Chinanet骨干网节点带宽60G，CN2节点带宽10G。机房内部网络全部采用千兆连接核心层与汇聚层，双百兆冗余到接入层的无瓶颈交换式结构，局域网采用千兆与百兆混合交换式可监控网络，中心网络设备确保高可靠性架构，做到无单点故障，分支网络提供冗余设备及线路，可针对客户数据传输，维护的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多种接入手段，并能提供与国内Chinanet主要节点城市连接的长途专线。听说西普网络有这几个节点的一手资源，希望能够帮到你
7. 大数据中心是什么中国最大的大数据中心在哪里
按理说，对于一个问题，其分析的数据量越多，得出的结果就会越准确。这就是大数专据的高性能分析魅属力十足的原因。对于一家公司来说，理论上它可以用充足的时间去收集大量数据，然后进行分析，从中得到一些独特的见解，从而做出企业的最优决策。但是通常情况下，这种理想情况在现实生活中是不会发生的。大数据分析包含巨大的潜力，但如果分析的不准确，它就会转变成阻碍。由于技术限制和其他商业因素的考虑，数据分析公司解析数据得出的结果可能并不能反映实际情况。如果企业想要确保通过大数据分析得出的结论是他们想要的结果，他们就需要提高大数据分析的准确性。 在理想的世界里，企业会收集大量的数据，分析它，并生成到他们要面对的问题的解决方案。但我们都知道，我们并没有生活在一个理想的世界。大数据分析结果往往要在短时间内获得，一个企业可能没有足够先进的技术快速处理这么多的数据信息。这些限制导致许多企业对数据进行抽样分析。换句话说，他们不看所有的数据，而是分析小部分的数据样品。尽管这可能是很多企业的战略，但这些分析结果非常可能是不准确的。 从上面的例子可以看出，大数据的中心就是保证大数据的准确性！！！
8. 数字城市的数据中心（数据交换中心）是怎样建设的
可以上文库搜关于数据中心的一些文档