• 大数据企业中的应用,与企业组织的行为模式是相关的,不同的阶段需要不同的资源支持。对此,有以下五点建议: (1)以客户为中心,推动大数据起步; (2)制订整个企业大数据蓝图,规划数据如何应用; (3)从...

    大数据在企业中的应用,与企业组织的行为模式是相关的,不同的阶段需要不同的资源支持。对此,有以下五点建议:
    (1)以客户为中心,推动大数据起步;
    (2)制订整个企业的大数据蓝图,规划数据如何应用;
    (3)从现有的数据开始,比如企业内部的业务数据、网站、邮件等,实现近期目标;
    (4)根据业务优先级逐渐建立企业的分析能力。企业分析能力分为三大类,除了传统的数据库数据挖掘以外,还要培育内容挖掘能力、实时分析能力,并将三者结合起来;
    (5)基于可衡量的指标,制订投资回报的分析。

    简单来说,要想利用大数据来提升管理,首先要建立和积累起企业的大数据平台。而当前大部分企业管理中的数据主要是结构化的数据,即由销售、采购、生产、品管、技术等相关部门日常业务运作中产生的数据,通常可以通过搭建ERP、CRM、QM、MES等信息管理系统作为相关业务部门的工作平台,从而在日常工作的开展中就积累起大量的业务数据,逐步形成企业的大数据,后期可通过商务职能分析等手段快速的提炼出企业经营决策需要的数据信息。
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  • 现如今大数据应用主要还是集中在政府和企业当中,随着大数据被写入国家战略规划,政务大数据应用就越来越重要,各地政府部门也都在积极尝试运用大数据来改变传统的工作模式,提升整体的工作效能。 深度布局,精...

    经过近两年的迅猛发展,大数据已经拥有强大的影响力,虽然称不上家喻户晓,但也已经不再像最初那样陌生了,大家也开始渐渐接受这样一个新鲜事物所带来的改变和影响。

    现如今大数据的应用主要还是集中在政府和企业当中,随着大数据被写入国家战略规划,政务大数据的应用就越来越重要,各地政府部门也都在积极尝试运用大数据来改变传统的工作模式,提升整体的工作效能。

    深度布局,精耕政务应用

    政务大数据应用是一个庞大的工程,从数据到技术,从开发到运营,每一个环节都需要专业的大数据能力才能实现,各政府部门通常没有办法靠自己来完成,背后都需要有实力的大数据企业来做支持。中科点击作为大数据应用领域的领军企业,在政务大数据领域已经深耕多年,拥有丰富的项目实践经验,在质监、招商、食药监、海关等多个部门落地了与之匹配的大数据解决方案,全方位实现工作能力的提升,为各种决策提供科学的数据支撑。

    数据资产支撑平台应用

    兵马未动粮草先行,同样在大数据应用当中,数据就好比是粮草,如果没有充足的数据作为基础,大数据应用平台就如同无水之井,无法发挥价值,只能是一个空壳子,毫无任何存在的意义。中科点击多年积累,存储了超过1000亿数据资产,包含了媒体、行业、网民等众多数据类别,除此之外,公司拥有强大的数据存储和整合能力,全面融合归档各部门内部的业务数据,组建强大的业务数据库,为全面实现数字化办公提供核心的数据支撑。

    核心技术提升应用价值

    大数据时代,技术作为行业发展的驱动力,也成为大数据企业实力的代名词,没有任何大数据公司可以脱离技术而存在。中科点击从成立伊始,就是一家技术驱动型的公司,始终以挖掘大数据更多应用价值为使命,不断创新探索各种新技术,打造了一套属于自己的技术模块矩阵。军犬5大原创采集系统、遗忘算法、OCR图文识别、飞速系列识别分析系统等构成了中科点击的核心技术优势,也为快速搭建大数据应用平台提供了有力的技术支撑。中科点击做产品与做项目,不是每一次都是万丈高楼平地起,而是能力迁移与重新组合的过程,永远保持时间与效率的双领先,在标准化流程的基础上,根据需求选择所需要的技术模块,像搭积木一样,快速打造满足客户需要的政务大数据应用平台。

    创新策划打造标准化模式

    创建大数据平台,是个系统性的工程,并不像简简单单开发一款APP一样,需要寻找大数据与行业、与业务的某种关联,还要有优秀的策划与开发能力。中科点击背后拥有一支专业的项目策划团队,汇聚了众多行业专家,根据各部门的业务特点和应用需求制定全面的项目实施方案。在平台开发方面,中科点击经过多年的积累,形成了一整套的大数据平台打造流程,将打造一个大数据应用平台的流程标准化,把打造大数据应用平台的流程分解成了16大任务包,196个任务节点,100天就可以开发上线一个大数据应用平台,同时成熟的模式可以快速复制到其他相同的应用场景当中,大大提升了平台开发的效率。

    多元化服务实现应用增值

    当今是一个不断发展变化的时代,大数据的应用同样也是在不断变革升级,政务大数据的应用并不是单纯的提供一个平台应用就结束了,还需要专业的团队来不断的提供后续的服务支持。平台的验收完成,投入应用,同样后期服务才刚刚开始,中科点击拥有一支经验丰富的运营团队,为各地政府部门大数据应用提供专业的咨询、运营、更新、维护等多元化的服务。专业的政务大数据应用平台加上多元化的增值服务构成了完整的政务大数据解决方案,这也是中科点击在大数据应用方面的核心策略。

    随着各地政府部门开始纷纷尝试拥抱大数据,利用大数据技术来实现政务工作的变革,意味着政务大数据的应用已经开始在全国范围内广泛展开。大数据的应用,不但大大提升了各部门的工作效率,同时也为人民群众提供了全新的服务模式,让各种社会服务变得便捷、高效、透明,不得不说这是大数据带来的利国利民的重大改变。

    大数据的发展正处在爆发期,未来仍将有无限可能,智慧城市概念的提出为接下来大数据的应用提供了核心方向,不久的将来,在大数据的支撑下,我们将迎来一个全新的城市环境,智能,便捷,高效。
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  • 下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据应用,这些都是大数据在分析应用上的关键领域:1、大数据正在改善我们的生活大数据不单单只是应用企业和政府,同样也适用我们生活当中的每个人。我们可...

    随着大数据应用越来越广泛,应用的行业也越来越低,每天都可以看到大数据的一些新奇的应用,从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据分析影响,但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用,这些都是大数据在分析应用上的关键领域:

    1、大数据正在改善我们的生活

    大数据不单单只是应用于企业和政府,同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据,这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情,大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。


    2、业务流程优化

    大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据,其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面,地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车,利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进,这其中就包括了人才招聘的优化。

    3、理解客户、满足客户服务需求

    大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据,为了更加全面的了解客户。在一般情况下,建立出数据模型进行预测。比如美国的著名零售商Target就是通过大数据分析,得到有价值的信息,精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外,通过大数据的应用,电信公司可以更好预测出流失的客户,沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖,汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平,政府也能了解到选民的偏好。

    4、提高体育成绩

    现在很多运动员在训练的时候应用大数据技术来分析。比如例如用于网球鼻塞的IBM SlamTracker工具,我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现,而运动器材中的传感器技术(例如篮球或高尔夫俱乐部)让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠,以及社交对话来监控其情感状况。

    5、提高医疗和研发

    大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样,大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况,通过记录和分析婴儿的心跳,医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。

    6、金融交易

    大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

    7、改善我们的城市

    大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。

    8、改善安全和执法

    大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击,甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯,信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。

    9、优化机器和设备性能

    大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如,大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器,在交通上能够安全的驾驶,不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。

           Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。

    北京优网助帮信息技术有限公司(简称优网助帮)是以大数据为基础,并智能应用于整合营销的大数据公司,隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、百度、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖,兼有互联网与通信运营商两种基因,为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。

     

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  • 大数据技术与应用专业旨在培养熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、数据可视化等技术,社会各大行业对具备大数据工程项目系统搭建、运维集成能力的大数据与互联网经济所需求的复合型技术人才。 ”     相关...

    培养目标作为当前信息技术产业最关注的最前沿的交叉性学科。大数据技术与应用专业旨在培养熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、数据可视化等技术,社会各大行业对具备大数据工程项目系统搭建、运维集成能力的大数据与互联网经济所需求的复合型技术人才。

    ”   

     

         相关证书:计算机等级考试(一级)、计算机程序设计员(JAVA三级)、项目数据分析师(CPDA)

    就业前景:初次就业岗位主要面向电子商务、市场营销、互联网等与大数据应用相关的企业,以及政府数据中心,医药、交通、旅游、金融机构等需要收集处理数据采集、挖掘分析等单位。

     

    互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习群: 740041381就可以找到组织学习  欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入

     

     

    发展就业岗位:数据规划、数据架构、数据分析初级、数据软件测试、可视化(前端展现)工具应用、信息架构处理、企业数据管理、数据安全防范等。

     

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  • 大数据GIS及应用浅析

    2019-07-19 10:17:59
    大数据GIS是在大数据浪潮下,GIS从传统迈向大数据时代的一次变革。大数据GIS能为空间大数据的存储、分析和可视化提供更先进的理论方法和软件平台,促进了传统GIS的产业升级,为地理信息产业发展提供新的渠道和原动力...

    大数据GIS是在大数据浪潮下,GIS从传统迈向大数据时代的一次变革。大数据GIS能为空间大数据的存储、分析和可视化提供更先进的理论方法和软件平台,促进了传统GIS的产业升级,为地理信息产业发展提供新的渠道和原动力,服务于我国“十三五”期间的大数据产业发展和部署。本文将浅析大数据GIS的产生及其在相关行业中的应用方式。

    大数据GIS的产生

    • 大数据

    近几年,大数据(Big Data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。

    一般认为,大数据具备体量大、变化快、种类多和价值密度低等特征。而大数据区别于单纯海量数据的根本在于:大数据是随着互联网、移动互联网、物联网等高新技术的发展,能够自动化获取的数据,例如手机信令数据、导航定位数据、电商交易数据、搜索引擎数据、社交媒体数据、公交刷卡数据等等。我们能够从这些数据中分析挖掘出有价值的信息和规律,从而帮助我们在各个行业的应用中辅助决策,甚至预测未来。

    • 空间大数据

    业界常说,日常生活中80%的数据和空间位置有关。而在大数据领域,由于数据主要来自互联网、移动互联网、物联网等自动采集的数据,其带有空间位置的比例更高。例如:手机信令数据由通讯基站与手机之间的信令链接所产生,通过手机与基站的相对关系就能计算出手机的位置;社交媒体数据中,用户分享的文字、图片、视频等,通常标注有从用户终端获取的位置信息;公交刷卡数据能够从车辆定位系统中获取位置信息;即便是电商交易数据,也能从IP地址获得其大致的位置信息。

    总的来说,空间大数据就是大数据中带有(或者隐含)空间位置的数据。由于获取方式的特殊性,空间大数据与经典的海量空间数据有所差别,空间大数据带有大数据的价值密度低的特征,在大数据技术发展前,使用常规手段无法处理,更无法有效分析和挖掘这些数据的价值。

    随着大数据技术的发展,开采空间大数据的价值成为可能,对于空间大数据的挖掘,让我们能从一个新的视角,即空间位置关系和时空变迁的角度,去发掘大数据中的规律和趋势,从而打开大数据应用的另一扇窗。

    • 大数据GIS

    大数据领域已经出现了许多实用的IT技术,例如分布式文件系统、分布式数据库、分布式计算框架、流处理框架等。这些技术使我们能够使用普通机器对大数据进行处理和挖掘,但多聚焦于通用的非空间数据领域,对空间数据的专业分析能力不足。而传统GIS由于受其IT技术框架的限制,并不能很好地应对大数据对分布式存储与计算、流数据处理等的技术要求。

    大数据GIS就是把大数据技术与GIS技术进行深度融合,把GIS的核心能力嵌入到大数据基础框架之内,并打造出完整的大数据GIS技术体系。大数据GIS的核心技术如下图所示:
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    1、分布式技术

    (1)空间数据的分布式存储。在原有分布式存储系统之中,嵌入分布式空间索引、空间数据的分片处理和管理等技术,通过空间数据的横向扩展(Scale-Out),实现单表过亿、乃至数十亿空间数据的存储与管理。常用的分布式存储系统有HDFS、HBase、Elasticsearch等。

    (2)分布式空间计算。以Spark分布式计算框架为基础,把原有地理空间分析算法进行分布式改造,实现在数小时完成原有GIS无法完成的上亿条空间面对象之间的空间分析计算。

    (3)分布式地图渲染。通过矢量金字塔、分布式渲染、自动缓存和前端渐进加载等技术,实现超大规模空间数据的“免切片”渲染效果(具体内容请点击《超图高性能分布式地图渲染技术解密与应用》进行查看)。

    2、流数据的实时处理技术

    基于Spark Streaming流计算框架的基础能力,扩展实现流式数据的实时接入、过滤、转换、计算、可视化与输出等相关能力。

    3、空间大数据可视化技术

    不同于传统GIS中直接把所有地物绘制到地图上,大数据动辄就是千万、上亿条数据,直接展示如此大量的数据既无必要,也没有可能。空间大数据的可视化更强调的是,在对数据进行分析计算之后,来表达其空间分布情况、聚合程度及连接关系等。

    总的来看,大数据GIS主要解决了两个方面的问题:

    • 新数据:大数据GIS扩展了GIS所管理空间数据的边界,除了经典的,如矢量、栅格等基础空间数据,大数据GIS还能管理实时发生的流数据,以及存档下来的空间大数据,这也为空间大数据的挖掘和应用提供了有效的工具。

    • 新技术:大数据GIS也扩展了传统GIS的技术边界,通过与大数据IT技术的融合,极大地提升了GIS对超大规模空间数据的存储容量、计算性能和渲染能力。

    然而,仅仅做到攻克大数据GIS技术还是不够的,要想真正服务好社会,更重要的是如何能够通过大数据GIS为各个行业的相关业务提供多元思维、多元决策,为行业迎合新技术的冲击,为行业发展提供坚实的技术基础。

    大数据GIS的应用

    大数据GIS在行业中的应用可被称为“双轮驱动”,即数据驱动和业务驱动。

    所谓“数据驱动”,指的是大数据应用中,首先要考虑有效的数据来源,并且很多数据除了采集者给自身业务提供支撑外,还能为更多行业提供数据增值服务。最典型的如通讯运营商所获取的手机信令数据,除了分析基站和服务网点的合理性,还能利用这些数据分析人口的分布和位置改变,为规划、人口管理、公共安全等众多行业提供非常广阔的应用价值。

    “业务驱动”则是从业务角度出发,指的是很多行业的业务需要,在没有大数据之前也是必须开展的,但由于受数据所限,存在效率不足、颗粒度大、反馈周期长等诸多问题。而采用大数据后,能有效地解决这些问题。例如在商业选址时,以前只能实地调查或发放问卷,应用空间大数据GIS技术,我们能迅速知道流动人口的分布情况,叠加现有酒店的数据,就很容易发现哪里的酒店建设过多,哪里还不足以满足需求,从而指导我们下一步酒店选址。对于城市规划、公共安全、交通拥堵等诸多工作也一样适用。

    数据和业务的“双轮驱动”,推进大数据GIS在行业中的应用,而各行业内部存在的具体问题和解决方式会有所差异,下面以自然资源领域、城市规划、公安行业、城市综合管理领域为 例,略作说明。

    • 自然资源领域

    2018年4月,原国土资源部、国家海洋局、国家测绘地理信息局等相关部门进行了整合,组建了自然资源部,部门的职责涉及土地、海洋、测绘、不动产登记等诸多方向。

    在自然资源领域,不断累积的数据存量和仍然不断增加的数据增量,使得数据量从GB、TB向PB级发展,用传统GIS的方式难以进行有效管理。例如,不动产登记业务是在各区县开展,但 需要在部委层面整合起来,建成全国不动产数据库,其单表的空间数据就多达5亿条以上;又如,某省级地理国情普查库由于历史数据的累计,存有多达410TB的数据,且还在不断增多。基于单节点模式的传统关系型数据库存储技术难以胜任这一任务。

    与此同时,传统的空间分析运算所花费的时间会随数据量的增长而增长,有些比较复杂的空间运算还会随数据量的增长呈指数量级增长,即若数据量增长一倍,处理时间会增加好几倍。以空间连接为例,十万个对象的空间连接耗时约0.7分钟,百万个对象则需5.6分钟左右,千万个对象之间则骤增到97分钟,对于亿级数据量的空间连接,传统GIS根本就得不出结果,只能按照区域先人工分解数据,再分片计算,最后合并,费时费力,结果的准确性还无法得到保证。

    在空间数据发布和浏览时,为提高地图浏览的效率,人们一般采用预先切片的技术路线。全国级别的数据切到18级,往往需要数天乃至数周的时间,无法满足数据快速上线的要求,而不切片又无法达到实时地图浏览性能要求。

    大数据GIS在自然资源领域的应用将很好地解决上述痛点。分布式存储技术可以轻松管理单表上亿乃至数十亿的空间对象,并具备几乎无限的横向扩展能力;分布式空间分析大幅度降低了空间计算所花费的时间,使得上亿对象之间在1小时内完成全量的叠加分析;采用高性能分布式地图渲染技术,只需结合分布式存储技术,先把数据导入到分布式空间数据库中,就能实现数据的“免切片”发布与浏览。例如四川省测绘局基于分布式架构的时空大数据分析系统时空大数据基础支撑软件实现的千万量级植被覆盖图层快速可视化(图3)。
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    • 城市规划

    城市规划是典型的业务驱动型应用大数据GIS的行业。在没有大数据GIS之前,城市规划所依赖的数据资料往往时效性差、粒度粗,很多时候就只能“拍脑袋”。有了大数据GIS的帮助,才能知道人口分布、职住关系等真实且实时的城市运行面貌,为规划师制定方案提供全面的视角空间和量化依据。规划师能够从人口、就业、岗位、用地、公共服务、交通、通勤和休闲等角度对职住关系进行诠释,而不单单局限于“职住平衡”指数。如图3所示上海城市空间单元画像速写展示系统,利用就业地块与居住地块之间的关系,可分析城市的通勤关系并制定改善措施。
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    除此之外,借助大数据的空间可视化技术,各类规划成果都能聚在一张地图上,能很清楚地提取查看,并清晰地知晓多个规划行为之间的关系。在提供基础数据同时,还能提供各类有效的业务专题数据,辅助规划编制。例如,通过展示公交车刷卡线路、站点刷卡情况,结合人口分布等其他信息,能够分析公交线路规划是否合理、哪里需要增加站点,为城市规划提供决策支持,如图4所示。
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    • 公安行业

    公安行业数据包括基础地理数据、三维模型数据,以及丰富的公安专题数据,如警车、警员、摄像头、公安机构、重点区域、布控点等信息(这些多为实时数据)。在公安业务中,经常需要对基于位置的移动目标进行实时监测。在数据接收过程中,还要实现实时位置计算功能。海量动态数据的存档、计算和可视化等都需要使用大数据GIS才能实现。

    大数据GIS在公安行业的应用主要依托云GIS技术、分布式存储技术、流数据处理技术,将基础地理信息库与带有时空信息的公安专题数据库进行融合,为各个警种的业务开展提供更高效的地理信息服务。例如,使用流数据处理技术能够实现对实时监控数据的传输、地理围栏构建及轨迹重建,如图5所示,某市公安局警情案件分析系统展示实时警情密度分布,可为警力资源的指挥调度提供指导。

    使用流数据的管理,还能实现对历史数据的存储检索、轨迹回放等功能,能够了解到车辆是否按照要求的线路巡查行驶,中途是否出现过什么问题,并检查车辆巡查路线设计是否合理,为科学合理分配警务资源提供参考。
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    除此之外,利用大数据GIS的空间分析技术,也能为现有的公安业务拓展新的视角。例如,对于套牌车的判断主要是依靠比对抓拍的车牌和车型是否一致,若套牌的车型也一模一样,就很难准确识别。采用大数据空间分析的“要素连接”算法,可以设置分析提取参数,例如分析提取在五分钟之内、距离大于10公里的同一个车牌疑似为套牌车,从时空结合的角度提供更有力的线索。

    • 城市综合管理

    随着新一代智慧城市的发展,城市中的市民、交通、商业、通信、自然资源等逐渐形成一个普遍联系的整体。中国工程院郭仁忠院士认为,“智慧城市基于共同的设施和数据资源,具有大量共性化的操作,需要一个操作系统,而智慧城市的操作系统非GIS莫属”。大数据GIS在传统GIS之上,扩展了所管理的数据边界和使用的技术边界,为智慧城市的综合管理带来了新的契机。

    随着大数据GIS与数字孪生技术的共同发展,数字模型将覆盖城市的每个角落,为城市综合管理带来多样化的数据支撑。大数据GIS将通过对城市多源数据进行空间与非空间、结构化与非结构化的数据融合,对数据进行一体化管理,使得基于城市数字模型的综合管理变为可能。

    逐渐增多的城市数据量拓宽了城市管理的服务范围,大数据GIS的高效计算与查询能力变得尤为需要。例如使用通讯基站分布数据,能够对城市空间边界进行划定;使用导航地图、POI (Point of Interest)、大众点评等数据,能够进行城市公共空间的定义和识别;使用企业登记数据模拟企业迁徙流向等。这些都能为政府职能、公众提供更多样的地理信息服务。

    随着新的城市管理和服务需求的出现,传统GIS在可视化方面能力已经无法满足应用需求。大数据GIS的分布式渲染、流数据处理等可视化技术的基础上,还能够实现地上地下、室内室外、动态静态数据的集成展示,为政府政务、企业管理、市民生活带来新鲜的体验。
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    在行业应用的“双轮驱动”下,大数据GIS已经成为了连接空间大数据与行业应用的桥梁。除了本文中提到的行业外,还有许多行业,如气象、水利、环保、军事等都在将大数据GIS能力与当前的业务平台或系统进行融合,实现GIS行业大数据平台的升级和扩展。

    未来,随着硬件配置的进一步提高,以及云计算、云原生等技术的普及,大数据GIS技术也会不断进步。空间大数据的存储与分析技术将向着处理量更大、效率更高的方向发展,所能承载的数据也更复杂、多变、实时。内置分布式技术和流数据技术的大数据GIS,将取代传统GIS,成为GIS的默认标配。

    随着“十三五”规划中地理大数据的全面部署、“一带一路”建设中空间大数据分析重大战略需求,大数据GIS将会在社会经济的各个领域发挥不可替代的作用,后续应用发展前景无限。

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