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智慧城市可视化管理范文1
如果从目前的智慧城市的发展状况来看，至少就国内而言，成绩算不上可圈可点。现实的状况是，各种重建轻管、信息闭塞、各行其是的现象比比皆是，众多智慧城市试点沦为形象工程，重复建设的情况亦触目惊心。
据悉，IBM内部也承认这场由自己在全球主导并推动的“Smart Cities”，其实际效果没有达到预期。
“本质的原因在于，智慧城市不是由一个厂家就能推动的，哪怕IBM这样一家在全球拥有超过40万员工的IT巨无霸也不行。”广东威创视讯科技股份有限公司信息可视化产品部总经理周志文指出，“IBM固然解决不了，其他方面的参与也未必奏效。一个交通拥堵问题，就已经让所有城市都头疼不已，再多的行政部门参与也无济于事，更不用说遇到一些灾害，遇到一些重大的交通事故，重大的群众上访事件、应急事件，就显得更加复杂。”
正因为此类种种问题，智慧城市的推行俨然进入冷却期，“智慧城市”也早已不再是时髦的谈资。甚至IBM自身都在冷却。
当然，对此我们并无意于泼冷水。实际上，IBM提出和推行的智慧城市概念，得到了全球及各界的认可。但仅从现阶段来看，周志文先生认为智慧城市可能还只是一个“梦想”，要实现这一梦想，尚需要漫长的道路和时间。
包括威创在内的一些行业内企业，开始与电信企业、IT企业一起，更多地在行业应用上发力，这种“迂回作战”的方式，应是推行智慧城市由概念到落地的一个可行进程。众多深化的行业智慧化应用，为未来的智慧城市资源整合打下了坚实的基础，项目实施方也因此积攒了宝贵的经验。
信息的跨行业流通是阻止智慧城市落地的根本原因之一
作为可视化领导厂商，威创近几年在公安、交通、金融等领域的“标杆工程”战略取得了不俗的成绩。但周志文先生坦言威创在智慧城市项目中尚有不能彻底解决的一些问题。
对此他从几大行业的特点入手进行了具体分析。
首先是交通行业，涉及航务、水运、客运、出租车、公交、高速、铁路、轨道等众多形态，十分庞大。交通行业的其中一个典型特征是，其社会化运作程度非常高，比如公交公司和出租车公司，任何一座城市都有几十家，均为公司化运营。
公安行业则是典型的政府运作模式，其管理形式是半军事化的封闭式管理，公安系统信息实行的是从上到下的一体化管理，与外网有边界网闸，信息很难通过外网获取。
而金融行业则是典型的企业化运作的模式。金融行业对于信息和数据安全、管理、运用的要求甚至比公安的要求还有过之而无不及，仅次于军队标准。他用“登峰造极”、“严格到极致”这样的字眼来描述金融行业的IT信息化标准。
这是三个很有代表性的行业，也是可视化解决方案应用最为典型的三大行业。周志文先生表示，做智慧城市项目一定会面临一个问题，那就是：怎么让信息在不同的行业之间流动起来。这一点，他认为在金融和公安这样的高封闭、内部垂直的、集团化管理的系统下实现起来相对可控，尽管很难，但只要领导层将之放到一个比较高的决策层面来逐步推动就有希望。
而对于社会化运作非常高的交通行业来说，情况就不能相提并论了。他说，“例如，一家公交总公司，它跟城市交通局是什么样的关系？与省级的交通厅是什么样的关系？作为政府机构，怎么要求社会化运营的公司完全、透明地开放他们的信息？用什么方式？行政手段吗？”其他诸如智慧旅游、智慧物流面临的情况也一样，到最后都会面临的问题就是：我们怎么去获取这部分信息？业界很多公司都曾为此努力，比如推出的BOT模式、EOT模式、BT模式，推了很多的概念及其运作方式，但到目前为止，还没有哪家公司能够解决不同的经营法人、不同的社会化公司之间信息的流通问题。
“这些都是威创在实际项目中遇到的问题，相信其他公司同样也会遇到。如果获取不到这些信息，又何谈调度、运营、指挥呢？”周志文先生说道，“现在我们应冷静思考，政府在智慧城市建设这一问题上，到底应该扮演什么样的角色？以往我们喊出的‘政府牵头、社会集资’这样的口号，现在看来是不是值得反思？反过来说，如果政府别牵头、别掺和，走纯粹市场化、企业化运作模式呢？毕竟，政府不是一个独立的机构，本身没有相关的专业人才和专业领域知识，很多看似美好的东西最后可能没法落地。”
“迂回作战”，从行业应用突破
归根结底，就是落地的问题。曾先后供职于爱立信、华为、IBM的周志文先生，对相关公司在推进智慧城市方面的实施策略有自己的看法。他指出，“华为也在布局智慧城市。相对于IBM， 华为的步骤显然更加实干一些。”对此他还做了进一步分析：
第一，华为加快了在全球的IDC布局建设，目前已经部署了近百个全球化的IDC数据中心，解决了数据仓库、数据传输、数据安全管理的问题；
第二，在布局IDC的同时，华为还将IDC与华为企业网行业综合解决方案进行了很好地结合，企业网的很多产品和应用的拓展，都能和其IDC捆绑；
第三，华为并没有大力去推相关概念，而是一方面着眼高处一方面又着手在解决我们在智慧城市环境下、不同行业、不同企业面临的各种民生的问题。从这一方面来说，华为的智慧城市策略更务实一些、落地一些。
周志文先生认为现在做智慧城市比较靠谱的方式，是从行业应用方向入手。这样容易落地，而且会有支撑。
但行业应用、走解决方案路线亦不是一件简单的事情，需要跨越一大步。
“跟电信行业相比，AV行业不是一个解决方案驱动的行业，而是主要由技术驱动。然而现在所有的AV企业都面临着怎么去构建一个以解决方案为龙头的新的运营模式的问题。”周志文先生表示，以前，我们躲在家里的小黑屋里，在里面埋头苦干搞研发，然后拿产品出去卖。现在还这样的话，就走不通了。一定要以解决用户问题、创造用户价值为导向，整合资源，满足用户需求。
他直言：“从这个角度来讲，AV企业的转型是非常难的一件事情，有一些公司现在还没有醒过味儿来，还沉浸在行业高利润回报的余韵中怡然自得，而有一些公司（包括国际化的大公司和国内公司）这几年都在努力往这一方面来突破，既有口号，也有行动。阵痛肯定有，毕竟，解决方案就意味着定制化和个性化的东西多，很难复制，很难做到标准化，而标准化却意味着好管理，成本可控、利润可预期。可以说，解决方案类的盈利模式，非勇敢者不能成也。”
威创在此方面做了很多的布局，包括将业务部门进一步细分，同时有四五个部门都在往可视化解决方案转型，围绕威创何正宇董事长提出的“可持续的盈利模式”方向寻求突破。
大概是“往前一步天地宽”，在“被逼无奈”转型的过程中，“我们和很多IT、电信企业可以‘竞合’，可以发挥各自的优势，一起为用户创造增值的可视化应用。”周志文先生说道，“在大屏高分、可视化，在指挥调度运营的典型场景下，威创有自身独到的优势。包括惠普、华为、爱立信等公司都曾到访威创，他们对于超高分运行环境下的行业应用反而不如威创显得专业，客观上这些IT 巨头的产品、研发和应用的环境都不曾考虑过大屏显示应用，一个庞大场景下数百万数千万乃至于上亿数量级的分辨率更是没有想象过。这种‘比较竞争优势’对于威创来说，是一个很好的时间窗。”
解决问题，呼唤真正的可视化解决方案
可以说，可视化是AV行业参与智慧城市项目的最典型应用（没有之一）。而对于可视化解决方案的深入理解以及随之获取的竞争优势，也促成了威创在行业化应用领域的成绩。
那么，什么是真正的可视化解决方案？
智慧城市可视化管理范文2
推动大数据产业创新
由中国大数据企业联盟主办，中国信息化周报社、曙光信息产业股份有限公司承办的“创新驱动发展”大数据技术交流会于7月4日在中关村软件园曙光大厦召开。据悉，此次会议是为进一步落实“‘推动大数据产业协同发展’工作座谈会”中工业和信息化部信息化和软件服务业司工作部署，全面推进大数据发展和应用，进一步加强交流与合作，推动大数据产业科技创新、应用创新、模式创新，全力加快建设数据强国。
曙光信息产业股份有限公司大数据总工程师宋怀明，中科曙光大数据产品事业部副总经理郭庆，航天科工智慧产业公司技术总监赵龙军，神州数码总监杨继翔，天云大数据副总裁李从武，世纪互联HIT产品部副总经理民及部分大数据创新技术企业代表出席了此次会议。
中国信息化周报副总编辑、中国大数据企业联盟秘书处霍娜为会议致辞。她代表中国大数据企业联盟欢迎大家的到来，并表示联盟将做更多的工作，集聚大数据产业链中企业，共同营造良好的产业生态。她提到，希望各位企业发挥各自的数据资源、科技资源和人才资源优势，加强技术创新应用，为大数据产业蓬勃发展注入活力。
中科曙光大数据事业部副总经理郭庆，航天科工智慧产业公司技术总监赵龙军，神州数码总监杨继翔，天云大数据副总裁李从武在交流会上发表演讲。
郭庆做了“数据驱动 智慧创新”的演讲。他在演讲中就大数据产业发展和技术趋势做了分析，对曙光大数据智能引擎XData的创新技术做了深入的阐述，同时分享了曙光在政府、科研、教育、公安、环保等领域的大数据落地实践，并展望了大数据在驱动创新发展的未来愿景。他指出，曙光在大数据领域的核心优势有四个。第一个优势是融合，曙光有服务器，云计算，大数据，安全等产品线，别的企业可能是围绕大数据组件，构建大数据生态。曙光不仅做大数据产品，整合公司各条产品线，整合的目的是为了后期给用户提供整体的解决方案。曙光的架构是非常融合的，对存储、计算进行了融合和完善的整合。第二个优势是智能。在做大数据的时候，曙光充分考虑到怎么利用大数据分析，提供一些决策支撑。除了运用人工智能的技术，在做大数据框架过程中，曙光也是不断把行业应用里面的好模型、好的算法，甚至好的经验融合在产品体系当中，这就是场景适配模块的概念，以电力和公安的数据特征，访问特征都是不一样的，所以曙光会在大数据平台的基础上，加上行业应用的适配，取得了非常好的效果。第三个核心就是计算，即“快”。曙光在研发过程中，充分利用在计算方面的技术积累，将技术和大数据进行整合，速度基本上能达到一到三个数量级的提升。第四个核心是“易”，即易开发、易管理、易使用。
构建大数据产业生态
赵龙军的发言题目是“智能城市中大数据技术的研究”。他从智慧城市新的手段、智慧城市的标准技术体系框架、城市大数据建设分析思路及应用案例等方面进行分享。他提到，智慧城市大数据应用首先包括各种各样工具，还有其他的业务应用系统，但从规模化基础支撑角度来说，建设城市大数据平台应该是智慧城市建设的主要内容。从数据获取，存储、计算、服务、应用以及统计管理各个层面，围绕城市大数据的对象相关工作包括以下几个方面：一个是智慧城市大数据的集成，采集包括了人，管理在内，如果只针对数据来讲是集成，集成是共享交换最主要的内容。第二个是大数据存储管理，这里面包括结构化、非结构化数据混合异构统一的存储。第三层面就是智慧城市数据分析挖掘，需要和可视化结合，可视化是数据本身管理、分析挖掘结果的可视化，这是辅的技术。第四个就是智慧城市标准和质量管理，标准和质量管理的核心最终是实现城市大数据或者大数据本身全生命周期的管理，核心是达到数据好用、易用。
杨继翔就政务大数据目录梳理技术及实践发表了演讲。他提到政务大数据目录梳理，是政务大数据建设的基础和前提。对政务大数据目录的梳理，是支撑整个政务数据资源中心的前提，如果没有梳理，用户就不知道政务数据到底存放在什么位置，到底包含哪些数据类和数据项。所以说，整个目录体系是政务大数据乃至政务大数据技术的前提和基础。他具体阐释道：“我们理解的政务大数据中心，首先要做好政务信息资源中心建设，包括政务数据采集、数据治理、数据资产管理及服务等。然后在政务信息资源中心数据资源的基础上，搭建政务大数据处理平台，这里面会涉及到一些具体的大数据技术，包括计算引擎，建模，智能化，可视化展现等等。在这之上构建一个统一的资源门户，应用体系。政务资源中心能够直接提供的应用，包括简单的查询，传统分析，部门之间共享，对社会的开放。基于政务大数据处理平台会有一些大数据分析服务，大数据的应用等。”
促进大数据可持续发展
天云大数据副总裁李从武演讲的题目是“Hadoop生态里的组件级产品的一些实践”。他在演讲中分享了三个方向：一是高性能实时交互引擎，二是分布式复杂计算网络，三是人工智能方向。他认为：“ Hadoop生态系统实际上能够形成一个圈，从工程的、预测、目标、数据、切入、导入、建模、验证、审核，然后再反馈回来。这是一个闭环，实际上我们可以把这个闭环做成很完整的一个链条，做成一个产品。”
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作为全球领先的安防产品及行业解决方案提供商，海康威视也一直致力于平安城市建设，努力为国内各地的平安城市建设提供全线安防产品及定制化的解决方案。据了解，海康威视平安城市解决方案已深入应用到国内近500座城市的平安创建中，积累了丰富的经验并取得了卓越的成效。不少典型案例都给行业人士留下深刻印象，2013年的莆田市平安城市便是其中之一。
那么海康威视在平安城市建设中有何经验可传授？伴随着国家十二五规划对智慧城市的关注，又将给平安城市建设带来哪些契机？基于此，本刊记者专访杭州海康威视数字技术股份有限公司解决方案总监徐志军先生，直击海康威视在平安城市建设的独门秘诀。
记者：海康威视今年提出了“物联、实战、智能”的概念，可否给我们陈述一下它的寓意？海康威视如何在实际产品中体现这些概念？
徐志军：物联不是单纯连起来，宏观的讲，物联网不只是感知层，而是在整个系统架构上体现物联。包括前端感知技术，因特网、3G/4G、公安专网、视频专网等网络技术，以及信息处理技术和应用技术。感、传、知、用是物联网的典型架构模式，海康威视提出“物联、实战、智能”的概念体现了物联网的实质，与物联网的典型架构相对应，物联的同时，突出智能感知与业务应用。
现在前端的感知手段越来越多。比如交通车辆的感知，除了视频图像，还有GPS、RFID等感知技术；家庭方面，对孩子、老人的GPS定位，煤气探测、烟雾探测、防盗报警探测等；以及更加具有行业化差异化特点的感知手段，比如变电站中对设备的状态、运行数据进行感知；比如环保行业，对环境状态信息的感知等。
海康威视具有行业化、多样化的感知产品，重视物联网相关的产品、技术的研发和创新，比如新推出的smart IPC摄像机，它并不像一般摄像机只采集音视频信息，而是在音视频采集的基础上，具备视频智能分析能力，可以根据需要输出一些结构化信息，比如人脸信息、车牌号码、运动行为与状态信息等，这些丰富的信息能够更好地满足行业用户的实战应用，如案件破案、交通管理、城市管理等。
记者：在您看来，加入“物联、实战、智能”的概念后，平安城市和智慧城市的区别在哪里？国家十二五对智慧城市的关注，将会给平安城市带来哪些影响？
徐志军：传统的平安城市由公安部门制定标准，由公安部门主导，主要关注城市安全。而智慧城市的内涵较平安城市更加丰富，涉及交通、水利、环保、教育、医疗卫生等各个领域，关系到政府管理和服务、产业带动和发展、人们生产和生活等各个方面，超出了传统平安城市的范畴。同时，平安城市服务于城市安全，是智慧城市系统的重要组成部分，随着平安城市视频资源共享和业务应用的不断丰富，不仅能在城市安全方面发挥核心作用，在城市可视化管理和应用方面也将起到积极作用。
国家十二五规划对智慧城市的关注也使海康威视认识到平安城市与智慧城市相融合的趋势，故提出了智慧型平安城市的概念。从宏观角度来看，智慧型平安城市有以下几个特点：
一是感知层面。感知层面较传统平安城市更加丰富，原来更多是从治安管理角度出发，以电子警察、卡口、治安监控为主。现在需要满足城市安全和城市可视化管理的需要，感知手段更加多样化，如RFID、化学物品监测、环境状态监测等等，感知层的多样化可以更好地满足政府和社会行业单位对安全与可视化管理的需求。
二是处理层面。丰富的、多样化的信息被采集以后，系统将形成海量的信息，系统具备非常强的处理能力，才能挖掘有用信息来支持各种各样的业务应用，这就需要采用先进的IT技术，比如云存储、大数据平台等技术。海康威视融合安防技术与IT技术，研发了视频云存储、视频监控大数据平台等业界领先的产品和解决方案，能够满足海量视频图像信息存储、处理和应用的需要。例如通过海康威视视频监控大数据平台能够在海量视频图像信息中快速检索车牌、人脸等目标对象，并进行预测预判和态势分析，可以大幅度地提高系统执行效率和应用效果。
三是应用层面。传统平安城市侧重于基础设施的建设，业务应用较少，基本上以事后检索为主，缺少事前和事中的应用。智慧型平安城市强调以业务应用为导向，强调实战业务应用。以视频在刑侦破案中的应用为例，视频图像和刑侦破案业务流程相结合，在现场勘查、固定嫌疑目标、轨迹追查等方面提供视频图像支撑：智慧型平安城市还包括智能交通、稽查布控、交通流量、交通出行等交通方面的应用和服务：以及城市管理上市容市貌监控、可视化执法等方面的应用。智慧型平安城市搭建的是一个服务和应用框架平台，如同一个操作系统，可以通过标准化的平台协议加载丰富的业务应用，这是智慧型平安城市的重要特点。
记者：海康威视参与了500余座平安城市建设项目，2013年莆田的项目倍受行业的关注，可否以莆田为例，分享一下海康威视在平安城市建设的经验？
徐志军：海康威视在全国各地的项目，因为区域化、应用特性、客户需求的多样性，以及新技术的不断产生和推动，项目往往各有特色，很多典型项目的侧重点各不相同。莆田项目有三个特点：第一它是一个多网络的结构，包括移动、电信、公安内网等，网络运营商的模式较多元化，这在平安城市、物联网中是比较典型的；第二它是一个大联网平台，同时也是一个应用平台，包括1500个摄像头、卡口电警，以及社会资源的综合应用，所以很重要的一点是整合性很强；第三应用多样性，比如案事件管理、车辆监控、人员卡口、违法停车等，成功应用了人脸卡口和视频质量诊断两个先进的技术，形成了一套比较完整的、先进的平安城市解决方案，比较契合智慧型平安城市的特点。
记者：刚才您提到，莆田的项目前端接人了近1500路视频，融合了报警联网、卡口、治安监控等多个子系统，如此巨大的规模，后端的综合管理平台是如何做到的？
徐志军：首先很重要一点，海康威视坚持走标准化。海康威视能够做到今天这样的规模也源于开放性、标准化，在此基础上追求稳定、可靠。很多系统性能不佳，是因为其封闭、不开放，因而难以做到稳定和可靠。海康威视采用模块化的平台开发方式，其中的标准化、模块化，以及面向服务的架构模式，海康威视都有深厚的技术积累。同时平台本身可以兼容国内外主流的产品，还有可以兼容其他一些主流厂家。
平台架构上海康威视一方面有行业平台，如公安行业、交通行业、金融行业；另外也有共享平台和共享组件，其稳定性、可靠性是整个平台的基础。
但平安城市要做到完全的标准化是很难的，平安城市通常有很多企业以及政府部门共同参与，还有广泛的社会资源，这些系统、设备和信息资源很难做到规范统一。海康威视推出了基于硬件的联网网关，符合国标GB/T 28181的标准要求，可通过码流转换、协议转换、流媒体转换等方式把非标准的平台和设备接入到系统之中。
记者：当然，公安实战平台是企业进入平安城市的突破口，可以看到很多企业都在推实战平台，海康威视对实战如何理解？推出的实战平台有何特色？
徐志军：首先个人觉得实战平台分为几个层次。一个是区县级，区县级为基层；二是地市级，地市级需要对基层进行管理，并侧重地市级的指挥；三是省一级，提供整个省的基础资源的支撑及指挥调度。海康威视在各层级的公安实战应用上都在积极参与，在长沙、富阳等建设了具备样板意义的公安实战应用平台。海康的实战平台有几个特点：首先海康威视的研发和咨询服务团队会深入到公安业务之中，收集和分析公安的实际需求，为公安用户提供现场技术服务；第二海康威视不仅关注应用功能，更强调整个实战信息的聚合和对业务应用的高效支撑，通过将信息流和工作流的紧密结合，使资源、人、任务实现有效整合，为案事件视频处理、研判、统一管理等提供信息支撑；第三实战应用平台以优质的产品为基础。如smartIPC、应用平台、运维技术等，并与良好的平台架构互相驱动。记者：您如何看待明年平安城市的发展？海康威视明年的研发重点会是？
智慧城市可视化管理范文4
5 大数据生态系统
5.1 大数据生态系统
2011年6月，IBM架构师Stephen Watt在《Deriving new business insights with Big Data》文中对大数据生态系统进行了简单描述，提出大数据生态系统实际上就是数据的生命周期，即数据采集、存储、查找、分析和可视化的过程[1]，见图1。
在这样的生态系统中，每个环节都存在着不同的商业需求，而需求的出现必然会导致创新的产生。所以，在每一个环节都有不少企业在深耕自己所在的领域，试图通过新技术和新方法来实现新的商业模式。
5.2 大数据生态图谱
随着大数据生态系统的逐步形成，很多人在尝试绘制和更新大数据生态系统图谱，希望通过对大数据领域的公司、技术、产品进行细分，及时了解到大数据生态系统全貌。在众多图谱当中，比较有代表性的是美国On Grid Ventures公司Matt Turck等人于2012年10月绘制更新的大数据生态图谱V2.0[2]，如图2所示。
尽管各个图谱的分类方法、全面性、时效性、权威性各不相同，但我们仍可以观察到：
（1）大数据领域的企业主要集中在数据集市、数据存储（基础设施）、数据分析、数据应用4个层面，其中数据应用层面又包含数据服务、数据检索、商务智能，可视分析等。这正符合数据科学中对数据全生命周期管理的描述。此外，很多企业业务覆盖大数据多个层面，有的企业甚至已经建立了完整的大数据栈，成为“大数据应用服务提供商”。
（2）在大数据领域，活跃着的除了IBM、ORACLE等众多知名公司外，像Splunk、Tableau等专业大数据公司也及时跟上了大数据的浪潮，成功地获得了投资者和业界的关注。
（3）开源软件与大数据的结合迸发出惊人的颠覆性力量，更多厂商开始使用开源大数据工具，以支持其大数据业务。
大数据生态系统中覆盖大量的技术和产品，其中一些在大数据技术发展道路中起到了巨大的推动作用。
（1）Hadoop
在大数据时代，Hadoop可以说是最耀眼的明星。凭借其开源和易用的特性，Hadoop不仅是大数据时代数据处理的首选，也是拥有海量数据处理需求的公司的标准配置。此外，许多商业创新也都围绕Hadoop展开的，并在大数据时代占据一席之地，如Cloudera推出的软件包可以帮助企业更方便地搭建以Hadoop为中心的数据管理平台；MapR则将Hadoop的速度改造为原来的3倍；海量数据管理软件商Platfora旨在提供一个更为友好且更具操作性的用户界面，它可以兼容包括Cloudera和MapR等多种Hadoop版本，能够大大降低使用Hadoop的门槛；而AsterData（已被TeraData收购）的核心技术SQL-to-MapReduce可将海量非结构化数据的处理技术和结构化数据的数据仓库技术结合，以弥补传统数据仓库的公司所欠缺的高速处理海量非结构化数据的能力。
（2）NoSQL
与Hadoop密切相关的NoSQL也一直是大数据领域的热点。NoSQL凭借其高性能和可扩展性等优势，成为关系数据库的强劲对手，在大数据时代占据一席之地。根据存储模型和特征，NoSQL大致可分为列存储、文档存储、key-value存储、图存储、对象存储、XML数据库等类型，虽然也存在个别数据库可被归为多种类别的现象，其中，HBase、MongoDB、Cassandra、CouchDB、Neo4j、HyperTable等NoSQL已被相当多的企业和开发人员所熟知。
（3）NewSQL
无论NoSQL是被解释为NoSQL，还是后来的Not Only SQL，其不支持结构化查询语言 （SQL）语言的特性为开发人员带来诸多不便。因此，为了同时满足高性能和支持SQL两个方面，NewSQL被设计出来。NewSQL作为全新的关系数据库产品，或将关系模型的优势发挥到分布式体系结构中，或将关系数据库的性能提升到不必进行横向扩展的程度，这使得NoSQL面临前所未有的挑战。典型的NewSQL有VoltDB、Marklogic、Xeround、NuoDB等。
（4）Data Marketplace
除了解决大数据处理、存储问题之外，开放数据资源也在相当大程度上加速了大数据技术的发展。目前大部分的企业所面对的数据都是由内部系统或者交易记录日志之类的东西所产生的，然而如果能够获得企业自己无法获得，或者已经被处理过的外部数据，那么内外数据融合分析后产生的价值将不可估量。因此，能够下载或者访问数据集，自然而然也就成为了商业需求，甚至美国政府都推出了官方的数据集网站。
2009年5月，美国联邦政府正式启用了官方公共数据资源分享网站Data.gov，其数据内容涵盖了所有美国联邦政府行政部门在运营管理过程中采集、生产或转换而来的、有潜在价值的、可供再次开发利用的数据集。Data.gov鼓励个人开发者使用政府的数据集，开发出新颖的应用。值得一提的，该网站于近期正式对外了全新的“开源政府平台”（OGPL），该平台的代码将会对全球的开发者开放。
在中国，数据堂（）是目前最为专业的科研数据共享服务平台，该平台致力于为全球科研机构、企业及个人提供科研数据支持，其数据内容主要是科研数据集，同时也提供浮动车历史数据、路况历史数据和车牌数据等，用户也可以上传自己的数据。通过该平台不仅使得中国的科研机构、企业、高校和个人之间可以充分共享数据，也促进各类科研数据价值的最大化。
在全球范围的大数据热潮中，对于大多数企业来说，大数据与自己有什么关系？如何快速直观地理解和发现大数据中的价值？没有足够“大”数据的情况下如何才能在大数据时代获益？虽然这些问题还没有完美的答案，但许多企业已经进行了积极的尝试，通过数据可视化尝到了大数据的甜头。
6 可视化和可视分析
在众多描述大数据的词语中，“金矿”、“油田”等的描述最为常见，这意味着人们开始意识到大数据中蕴含着丰富的价值。然而，巨大的数量、数据的固有复杂性及未知的分析目标都放大了任务的难度。如果能够有一种简单的方式对数据规律进行直观展现，必将使大数据中的价值得到快速理解和发现，可视化就是这样的方式。
6.1 数据可视化、信息可视化和可视
分析概述
可视化由来已久，1861年法国工程师Charles Joseph Minard绘制了《拿破仑征俄战役图》可以看作可视化领域的经典案例。到了18世纪后期数据图形学诞生，抽象信息的视觉表达手段一直被人们用来揭示数据及其他隐匿模式的奥秘。随着20世纪50年代计算机图形学的出现，信息技术加速了可视化的演变。时至今日，可视化已经发展为数据可视化、科学可视化、信息可视化、可视分析这几大方向。
数据可视化起源于20世纪50年代，其基本思想是将数据库中每个数据项作为可视化图形中单个元素，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，通过从不同维度观察数据而达到对数据深入洞察和分析的目的。
科学可视化是一个典型的交叉学科，源于1987年布鲁斯·麦考梅克等人编写的网络文件系统（NFS）报告《Visualization in Scientific Computing》（意为“科学计算之中的可视化”）。科学可视化主要是将具有几何结构的三维数据转换为图像，应用领域涵盖科学和工程的多个方面。
信息可视化也是一个跨学科领域，出现于20世纪90年代，旨在为许多应用领域之中大规模非数值型信息资源的视觉呈现提供支持，这些信息资源可能是软件系统之中众多的文件、大规模并行程序的日志踪迹信息、网站内容等。与科学可视化相比，信息可视化侧重于异质数据集，如非结构化文本当中的点。
可视分析则起源于2005年，它是一门通过交互可视界面来分析、推理和决策的科学，通过将可视化和数据处理分析方法结合，提高可视化质量的同时也为用户提供更完整的大规模数据解决方案[3]。如今，针对可视分析的研究和应用逐步发展，已经覆盖科学数据、社交网络数据、电力等多个行业。
虽然在这几大方向之间的边界还未完全清晰，不过，其相互关系和区别可以总结如下：数据可视化外延不断扩大，可以认为数据可视化包含科学可视化、信息可视化和可视分析；科学可视化处理的是那些具有天然几何结构的数据；信息可视化处理的是异质的抽象的数据结构；可视分析则主要通过意会、推理、互动融合的方式来挖掘数据中的问题和原因。
可视化融合了问题的求解和艺术表现方式两个方面，允许我们同时通过理性和感官方式来感受数据，那么怎样才是成功的可视化？Noah lliinsky在《数据可视化之美》一书中提到[4]，一个称得上“美”的可视化，必须具备新颖、充实、高效和美观4个关键要素。新颖性体现在必须从崭新的视角观察数据，传统可视化展现方式（如柱形图）虽易理解，但不够新奇有趣，是不足以激发读者新的理解的；充实性体现在可视化一定要为读者提供获取信息的途径，从而向读者传递信息甚至知识；高效性指成功的可视化须尽可能直截了当，而不允许展示太多与目标和主题无关的信息；美观是指合理的图形构建（坐标轴、布局、色彩、线条等）是实现可视化之美的必要因素。这四要素必须同时具备，否则不能对数据进行有意义地呈现。
6.2 可视化之美
美丽的可视化作品不同于传统的可视化，它们能够通过创造不同于惯例的图形构建方式，揭示数据显性和隐性的特征，使读者在对可视化效果感到惊喜的同时收获启示。通过以下的一些案例我们可以充分体会到这一点。
（1）电信数据可视化——《都市移动族》
当今城市被通讯数据所充斥，每个打电话发短信的人都生成特定时间地点的数据包，然而这些数据中有何规律？2008年，法国faberNovel公司对巴黎国际音乐节和新年夜产生的手机数据进行监测和可视化，帮助法国电信运营商Orange建立《都市移动族Urban Mobs》（图3）[5]。它不仅让我们发现城市活动中丰富的一面，同时也使电信运营商在流量分析、业务推荐等方面获得启示。
（2）电信数据可视化——《活力日内瓦》
手机可以看作是实时记录并上传用户地理位置信息的移动传感器，2011年，瑞士日内瓦市政府与Interactive Things公司合作，将市民每天在日内瓦市的行动轨迹的手机GPS数据进行记录，并制作城市生活（Ville Vivante） [6] 动态显示瑞士电信每时每刻的数据流向。图4展示的是晚上六点到午夜之间人们移动的轨迹。这种融合基于位置的服务（LBS）和电信数据的可视化方式不仅使政府和公众对城市生活有了重新认识，同时也产生不可估量的经济政治效益。
（3）智慧城市——《实时新加坡》
现代城市中每天都在产生海量的数据，如何才能让政府和市民更快了解城市每时每刻的变化，帮助政府提高管理效能，为市民提供生活便利？2011年，美国麻省理工大学可感知实验室为新加坡建立了“LIVESingapore”实时新加坡平台[7]（图5），该平台能够为公众提供实时的城市活动及环境信息。其中，“实时通讯”显示新加坡语音通讯、短信及网络使用情况，“等时地图”实时呈现新加坡居民交通耗时情况；“雨天打车”结合降雨监测和出租车数据进行可视化，从而在雨天智能调配出租车；“城市热岛”将新加坡区域温度与能源消耗的关系进行可视化。通过对城市生活、环境数据的可视化，可助力提高城市公共服务质量，改善市民生活，真正意义上实现智慧城市。
（4）北京大学PKUVIS微博可视分析工具
结合社会网络分析中的概念和可视化的呈现方法，佐以统计和智能数据挖掘的方法，可以为海量复杂社会网络提供快速、直观和智能的分析和呈现方法[8]。2012年北京大学可视化与可视分析小组开发了支持可视化浏览和分析微博热点事件的“PKUVIS微博可视分析工具”（图6）[9]。该工具将一条条独立的微博连接起来，通过直观的视图清晰地呈现出一个事件中微博转发的过程，从而让用户能够迅速地发现事件中的关键人物、关键微博、重要观点，同时通过可视化的方式可以更好地分析新浪微博传播脉络以及事件的发生与发展的过程。
（5）电力大数据可视化
美国Space-Time是一家提供新一代地理空间和可视化解决方案的创业公司，2011年，Space-Time为美国加州独立系统运营商设计了一套可以实时监控电力传输系统能源基础设施的可视化软件Space-Time Insight（图7）[10]，该可视化系统通过控制室中的一个80英寸的显示屏，在地图上实时展示长达25 000 km的输电线路状况，工作人员一旦发现一个地区出现了问题，就可以根据该地区问题的严重性和临近地区的反应来做出决策。不仅简化了日常运营复杂度，还在尽可能降低影响的情况下解决问题。这种大数据可视化实践对中国的电力大数据分析展示乃至整个能源相关行业都具有巨大的参考价值。
6.3 开源可视化工具
如果读者已经被以上可视化案例所吸引，并且愿意尝试将企业数据进行可视化，那么开源的数据可视化编程语言和环境将会是不错的选择。可视化领域中重要而常用的可视化编程语言和环境有Processing、Processing.js、R、D3、Impure、ParaView、Circos等，它们具备的一个共同特点就是为用户提供了常见的专业可视化模版或图形库，用户可以通过简单调用即可很快实现可视化效果，此外，由于软件的开源优势，专业用户可以根据其需求，对图形源代码进行定制修改。
在可见的未来，大数据可视化机遇挑战并存[11]，大数据可视化将越来越广泛地为各领域所使用，也将引发新一轮的投资热潮，而构建面向电子政务、电信、电力等特定行业大数据的可视分析工具是一个可以深入探索的重要发展方向。 （待续）
参考文献
[1] Deriving new business insights with big data[EB/OL].
http：///developerworks/library/os-bigdata
[2] Big data landscape v2.0[EB/OL].
http：///2012/10/23/the-big-data-landscape/
[3] 俞宏峰. 大规模科学可视化[J].中国计算机学会通讯，2012， 8（9）： 29-37.
[4] STEELE J， ILIINSKY N. Beautiful visualization[M]. Sebastopol， CA，USA ： O'Reilly Media， 2010.
[5] Urban Mobs[EB/OL]. http：//urbanmobs.fr/en/
[6] Ville Vivante[EB/OL].http：//villevivante.ch/
[7] LIVE Singapore[EB/OL].http：//.sg/
[8] 袁晓如，张昕，肖何等.可视化研究前沿及展望[J].科研信息化技术与应用，2011， 2（4）：3-13.
[9] PKUVIS微博可视分析工具[EB/OL].http：///weibova/weiboevents/
智慧城市可视化管理范文5
道路拥不拥堵？发条短信就能实时跟踪路况。不久以后，这样的场景将在杭州市民的生活中变为现实。
这是杭州中奥科技有限公司（下称中奥科技）正在研发的智慧出行系统。作为一家有着多年公安行业信息化经验的公司，中奥科技在进行杭州市智能警务和智慧交通系统平台建设的同时，也利用这些数据，搭建可为老百姓服务的系统平台。
与其他城市不同，杭州市从前是以西湖为中心进行城市建设，随着发展的需要，城市发展中心逐渐转向钱塘江地区。这就使得整个杭州市的道路布局复杂了很多，搭建了很多桥梁和高架桥，在某些特别时段会出现经常性的大堵车。为此，政府在2011年专门出台了限行措施。与此同时，中奥科技承建了杭州市公安局和交警部门的智能卡口系统建设。这一系统通过云计算平台，实现了道路车辆的限行禁行、实时监控、综合查询、轨迹跟踪等应用，为杭州市的交通管理、车辆查控、非现场执法、可视化指挥等提供了有力的数据和应用支撑，提升了当地交通管理、治安管理和应急指挥管理水平。
据中奥科技总经理沈贝伦介绍，在杭州市智慧交通建设领域，中奥科技的卡口系统规模较大，影响也很广泛。“截至2012年底，我们已经累计完成了前端近2000台卡口和200多台高清监控设备建设，日均照片抓拍量月1000万张。”沈贝伦说。
在为交通管理提供支撑服务的同时，很多与老百姓生活息息相关的数据也在这个过程中产生了。“通过卡口系统监控，我们能够掌握城中车辆流量和流向数据，从而也就掌握了路面的拥堵状况，我们想利用这些数据，开发一套路况监测系统，为老百姓的日常出行提供便利，也可以为杭州市的外来旅客提供帮助。”沈贝伦说。
中奥科技之所以能建设这样一个数据平台，与杭州市政府的智慧城市建设思路是息息相关的。在智慧城市建设问题上，杭州市政府的思路很开放。据杭州市经济和信息化委员会副主任杨福颂介绍，智慧杭州建设要尽可能地引进民间资本，由政府集中提供基础数据支持，各个项目则分别交由不同的企业进行市场化运作。
对此，沈贝伦表示，政府在城市建设上能有这样开放的心态对于政府和企业来讲都是件好事。一方面智慧城市建设项目单靠政府承担，毕竟资金有限，而由企业开发，则会按照市场化竞争原则，全力以赴充分利用资源，政府在这一过程中无需承担财政风险。另一方面，由政府提供数据，也可以大大提高系统平台的客户服务满意度。
当前，各个城市纷纷布局智慧城市建设，一些专家对智慧城市建设思路也有不同的看法。有观点认为城市建设需要出台顶层设计，进行整体规划；另有观点表示，智慧城市应先行先试，在实践中总结经验。
智慧城市可视化管理范文6
有“六朝古都”、“十朝都会”之称的南京，历来为兵家必争之地。经历了6000年的漫长发展，这座历史名城现今也步入了现代化的建设，搭上了智慧城市的时髦快车。 平安城市是智慧城市建设的主要模块之一，云计算作为智慧城市的大脑，是平安城市建设的核心关键词。南京市公安局利用中兴云计算技术，成功地建设了一套适应海量数据处理的高性能道路图像监控数据存储和计算平台。该平台从现有的6个数据分中心获取和汇聚道路监控数据，以便提供集中式的道路监控数据管理功能，为开展各种车辆监控数据应用提供海量数据存储管理和计算服务能力。
智慧环保——华盛顿、无锡
华盛顿税务局面临着大量的水资源和下水道基础设施老化的问题，其中包括数百项资产，从配水管和阀门到公共消防栓和水表。通过部署IBM智慧的水管理解决方案，华盛顿水务局机构现在能够在地图上查看每个资产的详细位置和状况，从而生成员工工作日程表，提高员工生产力和缩短路途时间。预测性分析功能帮助减少高成本的服务中断，使华盛顿水务局能够集中资源，基于服务需求构建新费率模型。通过预测性维护和自动化仪表读数，华盛顿水务局成功地将客户电话维修请求减少了36%，同时加快人员处理紧急情况的速度。此外，员工优化功能帮助减少华盛顿水务局对合同工的需求，每年为华盛顿水务局节省大约180万美元，同时减少20%的燃油成本。
2007年，太湖蓝藻危机爆发，不仅让烟波浩渺的太湖蒙上了阴影，更让无锡乃至上海、苏州、杭州等地区的饮用水源面临严重危机。
一场“智能干预，环保太湖”的行动就此展开，国家设立重大专项太湖蓝藻监测项目，要求对太湖富营养化水体各种指标进行监管和控制，对蓝藻分布动态实时智能化监测，防止水危机发生。
太湖蓝藻环境监测系统以物联网为平台，基于GIS实现对水污染源24小时不间断进行数据和视频监测。监测数据在地图上实时显示，并实时传送和导入监控平台。通过智能化自动监测，相关人员及时掌握各污染源分布和污染物排放 ，发现问题第一时间干预处理。同时，监控数据自动导入，防篡改，确保环保部门数据的真实性。
智慧交通——新加坡交管局、芬兰交通局、昆士兰州高速公路公司
利用来自新加坡陆路交通管理局（LTA）的i-Transport系统的历史交通数据及实时交通信息，IBM的“交通预测工具”在预先设定的时段内（10分钟、15分钟、30分钟、45分钟和60分钟）对交通流量进行了预测，总体预测结果远远高于85%的目标准确率。采用这些预测结果，陆路交通管理局的交通控制人员能够更好地通过预判管理交通流，有效防止交通堵塞。
芬兰交通局希望通过统一视图，获取道路状况、事故及交通的全面信息，通过分析和优化城市道路通行能力，主动管理和控制交通拥堵，提供帮助司机和通勤人员选择绕行路线的能力。通过建设交通预测系统，前瞻性的管理和优化城市总体交通流量，同时通过向公众城市交通状况预报，使公众能更好地安排日常出行，通过对仿真场景分析，了解基于对交通流量和状况的预测，实际通行能力可能的变化情况。芬兰交通局将7.8万公里的道路交通数据转换成关键信息，帮助提高道路管理效率、增强道路安全和运营效率
布里斯班是澳大利亚第三大城市，也是昆士兰的州府。该城市发展迅速，这导致了交通拥堵迅速升级。为了解决这一难题，经营布里斯班主要的收费公路及桥梁的澳大利亚和昆士兰政府需要有效地管理日益增长的高速公路车流量，减少驾车者在高速路上花费的时间，减少车辆的污染物排放，实时查看城市和高速公路的交通状况，提高对交通事故的响应能力，对城市交通网络和交通服务能力进行可视化展现。
昆士兰州高速公路公司通过集成来自不同数据源的数据，实现对城市交通状况如交通流量、拥堵情况、道路施工及封闭以及交通事故的综合可视化展现，借助先进的IBM智能运营中心的集成，实现跨部门的协作和事故管理处理，同时为驾驶员推荐最快的线路以避免拥堵，增加道路通行量，减少拥堵和污染物排放。驾驶员不需要再停车缴费，从而大大减轻了拥堵的几率，增加了高速公路安全性和通行效率。
智慧应急系统——深圳、拉美
作为中国最早成立的经济特区之一，深圳见证了改革开放的历史，也成为人口密度逼近香港的大城市。
以“智慧”的城市运营方式，保障城市的安全稳定运行，是深圳政府高度关注的问题。在仔细考察了国内、国际的各个应急指挥系统后，深圳政府最终选择了中兴通讯的城市应急指挥系统，借此提升城市级报警运营的智能化水平。
在项目实施之前，深圳已先后建立了110（公安）、 119（消防）、122（交警）等专业指挥中心。为最大限度地兼容原有系统，保护用户投资，应急指挥系统采用应急指挥中心集中统一接警，根据不同的警情类别分类、分级处警的业务模式。由专业指挥中心处理日常报警事件，一旦出现重大公共安全事件时，则由联动中心进行统一调度指挥。通过这一应急指挥系统，深圳实现接处警系统的实时、准确、高效，保证报警受理在任何情况下的不间断服务。
