A. 什麼是大數據
大數據指的就是盡可能的把信息收集統計起來進行分析,來分析你的行為和你周邊的人的行為。大數據的核心價值在於存儲和分析海量數據,大數據技術的戰略意義不在於掌握大量數據信息,而在於專業處理這些有意義的數據。
B. 智慧環保的智慧環保的困境與突破之道
環保物聯網建設面臨的挑戰
首先,環保物聯網應用中環境監控、環境信息共享范圍與協同能力尚不能滿足環境保護的需要。
其次,環保物聯網應用在環境質量監測、行業、企業污染防治、總量減排等履行環保職責中還沒有充分發揮作用,影響了環境保護的效果。
第三,科技創新和技術應用的意識、思路有待進一步開拓,環境管理理念、方法、體制、機制不匹配,缺乏統籌規劃與組織。
第四,目前環境保護管理模式從污染控制為目標開始向環境質量改善為目標轉變,在這種形勢下,現有環境監控模式和能力還存在明顯差距。
最後,環保物聯網相關產業發展也滯後於應用需求,同時,公共服務能力與公眾參與水平還不能滿足日益增長的需求。
環保物聯網難題的解決之道
首先,進行環保物聯網頂層設計要明確建設理念。目前和今後相當一段時間內環保物聯網建設和應用應當以服務的理念為出發點和落腳點,服務對象包括政府的環境管理、監測和研究部門、污染排放及治理企業、其他社會機構和社會公眾等。
其次,現階段環保物聯網建設和應用必須強調周密的配套設計.前些年環保部門中相對簡單、易於實現的系統已經初步實現,剩下的全是『硬骨頭』,並且與方方面面密切聯系,涉及組織建設、制度建設、體制創新等諸多方面,需要對涉及的建設、應用、運維的所有方面進行整體配套設計。
第三,要明確環保物聯網建設和應用的范圍,通盤考慮環保物聯網應用的服務體系、應用體系、信息資源體系、管理體系、基礎設施,統籌好各部分之間的依賴關系,使其能有效支撐、協同發揮作用;同時,要把握建設重點、合理規劃建設策略和實施路徑,確保環保物聯網建設和應用的效果。
最後,要把握好國家和地方的關系,考慮中央、地方的制度體系及其管 理的優化,做好環保物聯網建設、應用和運維的財政、行政等體制、機制統籌,並通過把頂層設計上升到決策高度,保證頂層設計的落實。
環保物聯網的建設和應用關系經濟可持續發展,關系億萬民民生,需要銳意進取,周密設計,履行面向現代化、面向民生需要、面向未來的『歷史擔當』,相信在各方力量的不懈努力下,必將構建出遠大宏偉、利國利民的環保物聯網。
C. 大數據應用案例有哪些
案例如下:
1、交通大數據暢通出行
交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一,對於大數據的感知也是最急迫的。近年來,我國的智能交通已實現了快速發展,許多技術手段都達到了國際領先水平。交通的大數據應用主要在兩個方面,一方面可以利用大數據感測器數據來了解車輛通行密度,合理進行道路規劃包括單行線路規劃。另一方面可以利用大活數據來實現即時信號燈調度,提高已有線路運行能力。
2、教育大數據因材施教
在課堂上,數據不僅可以幫助改善教育教學,在重大教育決策制定和教育改革方面,大數據更有用武之地。利用數據來診斷處在輟學危險期的學生、探索教育開支與學生學習成績提升的關系、探索學生缺課與成績的關系。
3、環保大數據對抗PM2.5
在美國NOAA(國家海洋暨大氣總署)其實早就在使用大數據業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察數據。收集完畢後,NOAA會匯總大氣數據,海洋數據,以及地質數據,進行直接測定,繪制出復雜的高保真預測模型,將其提供給NWS(國家氣象局)做出氣象預報的參考數據。
大數據特點
1、大容量
例如,IDC最近的報告預測到2020年,世界數據量將擴大50倍.目前,大數據的規模仍然是不斷變化的指標,單一數據集的規模範圍從數十TB到數PB不同.簡單來說,存儲1PB數據需要2萬台配備50GB硬碟的PC.此外,各種意想不到的來源可以產生數據。
2、多樣性
數據多樣性的增加主要是由於網路日誌、社交媒體、網路檢索、手機通話記錄、感測器網路等數據類型。
3、高速
高速描述的是數據創建和移動的速度.在高速網路時代,通過實現軟體性能優化的高速計算機處理器和伺服器,創建實時數據流已成為流行趨勢.企業不僅要知道如何快速創建數據,還要知道如何快速處理、分析和返回用戶,以滿足他們的實時需求。
D. 智慧環保的實現智慧環保
實現從「數字環保 」到「智慧環保」的跨越,關鍵是要在原有「數字環保」的基礎上,重點加強感知層與智慧層的建設。一是利用物聯網技術,建設實時、自適應進行環境參數感知的感知系統;二是利用雲計算、模糊識別等各種智能計算技術,整合現有信息資源,建設具有高速計算能力、海量存儲能力和並行處理能力的智能環境信息處理平台,為最終實現「智慧環保」的各項應用服務提供平台支撐與信息服務。
「智慧環保」的基礎是物聯網。基於「數字環保」平台和物聯網技術在環保領域的深入發展,構建環保領域覆蓋全國的物聯網系統,是實現由「數字環保」向「智慧環保」轉化的第一步。在全國選擇基礎較好的地區開展「智慧環保」試點,建立環境物聯監測網路,實時採集污染源數據、水環境質量數據、空氣環境質量數據、雜訊數據等環境信息,對重點地區、重點企業實施智能化遠程監測 ,對各種環境信息進行智能分析,將為「智慧環保」的全面推進奠定良好基礎。
E. 交通大數據分析會對智慧交通產生那些影響
隨著這些年我國城市化發展的加速,城市交通擁堵、交通污染日益嚴重,交通事故頻繁發生。眾所周知,智能交通成為改善城市交通的關鍵策略。因此,及時、准確獲取交通大數據並構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提,而這一難題可以通過大數據技術得到解決。
交通行業現狀
我國智能交通發展始於上世紀90年代,在「十二五」規劃中,我國交通部進一步明確未來智能交通運輸的發展目標,例如,感知識別、網路傳輸、智能處理和數據挖掘等。在改善結構調整和城際溝通的支撐、引領雙重作用,成為城市交通最重要的發展領城。包括大數據等現代先進技術的應用,提高整個交通運輸系統的發展水平、質量和管理及服務水平,實現能力供給增加、安全保障性以及經濟、環保等的提高。而且,大數據的應用在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對地鐵安全、高效運行和乘客服務方面的重要價值。
我國新型城鎮化將需要形成城市群內部城市之間、城市內部的軌道交通系統,交通運輸環境進一步改善。包括大數據等現代先進技術的應用,目的在於提高整個交通運輸系統的發展水平、質量和管理及服務水平,實現能力供給增加、安全保障性以及經濟、環保等的提高。而且,大數據的應用在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對地鐵安全、高效運行和乘客服務方面的重要價值。
目前遇到的問題
1、海量數據
軌道交通系統每時每刻都在產生大量數據,來自故障維修系統、實時監控系統、項目實施進度系統、物資物料統計系統等,且數據增長速度越來越快,這些數據的價值在哪?該如何利用提升地鐵運營效率,確保項目交付的及時監控。
2.數據認知
大多數傳統系統,故障維修系統,實時監控系統,物資物料統計系統中,已有簡單的分析統計圖表,但數據格式比較單一,靈活性差,交互性低,管理者難以對數據有很好的認知。
3、管理決策
大數據運營在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對軌道交通安全、高效運行和乘客服務方面的重要作用,能迅速從底層數據中提取關鍵數據,以數據驅動運營方向,對決策提供科學支撐。
現在很多地方的交通大數據系統都用的BI平台,比如永洪科技,一般的大數據分析系統分為3個層次:
1、數據層以及建模層:整合交通行業各信息系統,打破信息孤島,實現數據共享。數據決策方面、銷售方面、運營方面關心的指標,建立不同分析主題集市。
2、業務層:梳理交通行業指標,將分析結果推送至展現層。
3、展現層:以豐富美觀的圖表展現方式,靈活多變的交互方式,將分析結果呈現給各角色管理人員。
基本上現在的大數據分析平台都可以做到以下幾個方面:
1、基於交通數據分析平台,決策層、管理層可能洞察軌交運行狀況。
2、應對軌交各系統數據量的迅速增長,基於明細數據,任意業務的計算及展現,可達到秒級響應。
3、運營和分析部門都能做部分自服務分析,以滿足實時探索分析需求。
4、能夠快速響應新的分析需求和變化,提高工作效率 。
F. 如何利用大數據技術減少能源消耗和保護環境
對於大數據節能,目前對其具體價值產生還存在很大的爭議。就能源大數據在節能和環保方面的應用,首先需要看其在智慧能源方面的應用,當下比較前沿的是採用大數據實現對於能源系統進行運行狀態監測、負荷預測、運行成本的降低以及故障的預測等。
能源系統運行狀態的監測,就是通過對能源系統實時運行數據的搜集,判斷運行狀態,如果通過分析發現當時正處在不正常運行狀態或故障狀態,則能夠發出預警並做出反應。
負荷預測就是採用能源大數據,結合人口、城市發展等方面的數據,對未來的負荷和用電量進行預測,有效地應用於未來能源系統的規劃。
通過大數據還可以降低系統運行維護成本,是大數據技術在能源系統中極具前景的應用。通過數據監控系統,能夠識別和預測能源系統中的非技術性損壞,從而幫助能源公司盡快修復,實現預測性維護,極大地節約了運行成本。
系統故障預測就是採用電網前期積累的海量數據對未來電網的故障和不正常運行狀態進行預測,提前做出防控措施。和負荷預測一樣,在城市層面的故障預警,採用傳統的數據處理方法已經可以達到令人滿意的效果,但是服務於全球能源互聯網的故障預警,勢必要從地區、國家乃至全球的視角展開。屆時對海量數據的利用已經不是傳統數據處理技術所能做到的。利用大數據技術,探求數據之間的關聯性,從另外一個層面挖掘能源數據的價值,利用大數據的演算法預測未來能源系統故障發生的類型和位置,提早做出預防和補救,將使能源系統的運行更具穩定性和安全性。
例如行有嘉數字能效平台等眾多智慧能源系統的運行將產生更多有價值的數據,充分挖掘這些數據的價值,深刻理解能源網路的特徵,實現電力「源儲荷網」高效調度。
雖然能源行業屬於傳統行業,但是全球能源互聯網的構建,將對大數據技術產生巨大的需求,帶動其快速發展,在實踐中完善,而大數據技術又會反過來加快全球能源互聯網的構建,不斷對全球能源互聯網進行完善、相互補充,二者相得益彰。
G. 大數據的數據可視化是什麼樣的
DCV作為新一代數據中心可視化管理平台,讓管理人員可以清晰直觀地掌握IT運營中的有效信息,實現透明化與可視化管理,進而有效提升資產管理與監控管理的效率,實現立體式、可視化的新一代數據中心運行管理網頁鏈接
CampusBuilder (模模搭)提供了一個完整的、 網路化、 可視化的三維虛擬環境設計編輯平台,操作簡便,高效易用,用戶可使用滑鼠拖動的方式繪制各種結構及添加各種對象模型,即可立即創建數據中心機房的三維模型,還可以導入機房CAD圖紙輔助繪制,用戶可快速高效地設計數據中心機房,實現房間結構生成、裝飾調整、設備擺放和場景創建的工作,生成實際可用的數據中心三維虛擬模擬場景。
1、環境可視化
沙盤、展板、圖紙等傳統管理手段缺乏交互性,吸引力弱,信息傳遞效果不佳。Tarsier的環境可視化管理採用3D虛擬模擬技術,實現數據中心的園區、樓宇、機房等環境的可視化瀏覽,清晰完整地展現整個數據中心。同時配合監控可視化模塊,可以與安防、消防、樓宇自控等系統集成,為以上系統提供可視化管理手段,實現數據中心園區環境的跨系統集中管理,提高對數據中心園區的掌控能力和管理效率。
功能特性:
地理園區的虛擬模擬、建築外觀的虛擬模擬、建築內部結構的虛擬模擬。
2、
管線可視化
通過傳統的平面圖紙和跳線表方式難以看清密集管線的信息。Tarsier的管線可視化管理以3D可視化手段梳理數據中心日益密集的電氣管道與網路線路,讓數據中心運維人員從平面圖紙及跳線表格中解脫出來,更加直觀地掌握數據中心的管線分布及走線情況,從而快速排查及修復管線類故障,提高管線管理水平和故障解決效率。
功能特性:
園區管網3D可視化、建築電氣管路3D可視化、建築空調管路3D可視化、機房設備布線3D可視化。
3、資產可視化
數據中心內設備資產數量龐大,種類眾多,傳統的列表式管理方式效率低、實用性差。Tarsier的資產可視化管理模塊採用創新的三維互動技術實 現對數據中心資產配置信息的可視化管理,可與各類IT資產配置管理資料庫集成,也支持各種資產台賬表格直接導入,讓呆板的資產和配置數據變得鮮 活易用,大大提升了資產數據的實用性和易用性。
功能特性:
分級瀏覽可視化、設備上下架3D可視化、全設備虛擬模擬、快速模糊查詢、強大模型庫支持。
4、容量可視化
傳統管理軟體對機房容量情況缺乏有效的信息檢索手段,查詢困難。Tarsier的容量可視化管理模塊提供以機櫃為單位的數據中心容量管理,以樹形結構和3D可視化展現兩種方式全面表現機房和機櫃整體使用情況,對於空間容量、電力容量、承重容量等進行精確統計和展現,幫助運維人員高效的管理機房的容量資源,讓機房各類資源的負荷更加均衡,提升數據中心資源使用效率。
功能特性:
地理園區的虛擬模擬、建築外觀的虛擬模擬、建築內部結構的虛擬模擬。
5、監控可視化
監控可視化管理整合數據中心內各種專業監控工具(如動環監控、安防監控、網路監控、主機監控、應用監控等),把多種監控數據融為一體,建立統一監控窗口,解決監控數據孤島問題,實現監控工具、監控數據的價值最大化。同時,基於T3D圖形引擎強大的可視化能力,提供豐富的可視化手段,扭轉由於二維信息維度不足而導致的數據與報表泛濫狀況,切實提升監控管理水平。
功能特性:
門禁監控集成、視頻監控集成、消防監控集成、環境監控集成、配電監控集成、製冷監控集成、設備統一告警展示。
6、演示可視化
PPT介紹、動畫錄像等傳統匯報方式枯燥單調、真實感不強。Tarsier的演示可視化管理藉助T3D圖形引擎提供的虛擬線路和可視化展示等強大功能,滿足數據中心基礎設施多樣化的展示需求,如邏輯關系表達、模擬氣流、PPT整合、自動巡檢及演示路線定製等,用戶可以在平台中製作內容豐富、生動多彩、圖文並茂的數據中心介紹和演示內容,以耳目一新的形式展現數據中心的方方面面,有力提升數據中心整體形象,充分體現數據中心管理水平。
功能特性:
PPT演示匯報管理、日常工作視角管理、動畫線路管理。