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。
大数据应用成功的四个标准
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大数据是一个什么行业
大数据应用成功的四个标准
在大数据范畴大展拳脚肯定是个正确方向，同时世界各地的初创公司及企业巨头也在借力大数据和大数据应用创造价值——将大量的数据处理转化为金钱或竞争优势。然而光彩的背后，总是掩饰着一些不可忽视的真相。简而言之，不是所有在大数据上的尝试都得到了应有的回报，而且远非如此。同样这里也有另一个不容忽视的真相，在IT企业界，大数据“成功”定义的标准非常宽松，甚至“我们并没有完全失败”这种的观念都可以归结于“成功”。
那么大数据应用成功的标准究竟是什么？10gen战略副总裁Matt Asay带来了他为成功总结的4个标准：
首先，必须要可以运作
大数据应该为行业创造切实的价值，不止是高科技。McKinsey在关于大数据未来的报告中指出，大数据在医疗、政府、零售以及制造产业上拥有万亿的潜在价值。机构对大数据的成功实现需要在一下几个方面带来切实的收获：附加收益、提升客户满意度、削减成本等。
其次，必须有本质提高
大数据交付的不应该只是渐进式的商务模式改善，更应该是本质上的突破。比如就初创企业Foursquare来说，为了发现数据之间的关系，Foursquare使用了机器学习算法让系统可以建立“Explore”，一个社交推荐系统可以实时的给用户推荐有价值的位置信息，使用新的业务模式去驱动位置信息类型业务。“Explore”依赖大数据技术，同时从多于3000万个位置信息中获取见解。现在Foursquare已经具备了理解人们之间如何进行互动的能力，并且位置信息也不只止步平台，而是真实世界。
再次，必须具备高速度
传统数据库技术会拉低大数据的性能，同样也是非常繁琐的，因为不管这项技术是否迎合你的需求，专利许可涉及到的企业繁琐制度远超出你的想象。一个成功大数据项目，使用的工具集和数据库技术必须同时满足数据体积及多样性的双重需求。论据是：一个Hadoop集群只需几个小时就可以搭建，搭建完成后就可以提供快速的数据分析。事实上大部分的大数据技术都是开源的，这就意味着你可以根据你的需求添加支持和服务，同时许可不再是快速部署的阻碍之一。
最后，必须能以前所不能
在大数据出现之前，类似Gilt Groupe这种“限时抢购”公司根本不可能实现。限时抢购网站需要日处理上千万用户的登陆，并且会造成非常高的服务器负载峰值——通过高性能、快速扩展的大数据技术让这种商业模型成为可能。
总结
大数据部署成败的关键不是系统每秒可以处理多少数据量，而是使用大数据后给公司业务带来了多少价值以及是否让业务有突破性的提升。专注业务类型，选择适合公司业务的工具集才是该重点关注的领域。
问题一：什么是大数据产业 大数据概念包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
大数据产业包括新兴的数据分析行业，或者厂商。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或国内Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
问题二：大数据 哪些行业 很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。
问题三：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有百度、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。
问题四：大数据属于什么专业？ 应该归于计算机（软件）方面的专业吧
问题五：目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？ 1、体育行业预测
世界杯期间,谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。其中,百度在小组赛阶段的表现最为亮眼,而进入淘汰赛阶段,百度与微软则以16场比赛15场准确预测的成
绩让人们见识到大数据在预测领域的魅力。从互联网公司的经验来看,只要有体育赛事相关的历史数据,并且与指数公司进行多方合作,就可以在赛事预测领域取得不错的成绩。
2、经济、金融行业预测
2013年,英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以把脉金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。而此前,也有专家尝试
通过Twitter博文情绪来预测股市波动。从预测的原理上来看,稳定发展的美国股市是比较适合大数据预测发挥其作用的。
对国内而言,百度推出的中小企业景气指数预测,应用百度海量的搜索数据来刻画我国中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的
全面性和及时性。目前该功能已经上线投入应用。
3、市场物价预测
CPI表征已经发生的物价浮动情况,但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。单个商品的价格预测更加容易,尤其是机票
这样的标准化产品,去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测,可以告知你几个月后机票的大概价位。商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的,与价格相
关的变量相对固定,商品的供需关系在电子商务平台可实时监控,因此价格可以预测,基于预测结果可提供购买时间建议,或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。
后面还有用户行为预测、个人健康预测、交通行为预测等领域都有涉及，你可以自己好好看看，希望对你有帮助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx
问题六：大数据能做什么 如果说砍树是一个职业，那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能通过数据预测未来，行业的未来你能掌握了，就能赚钱。
问题七：大数据是一个什么时代 10分 大数据时代，应指当前我们所处的以大数据等技术为潮流的技术时代。
大数据包含几个方面的内涵：
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4.
价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。
问题八：国内比较好的大数据 公司有哪些 你好，说的是什么领域？数据挖掘、数据研发、数据应用方面都有佼佼者。像商业智能领域的话，国内我比较了解的帆软，一开始做报表软件，做得很好，有比较深的行业基础，后来出的FineBI商业智能软件也延续了FineReport的精华，在行业内比较有代表性，具体的，有官网，可以去了解一下。
问题九：什么是大数据时代 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量百度资料表明，其新......>>
问题十：大数据指的是什么？有哪些跟大数据相关的工作 大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
以上就是关于为什么说大数据是建设智慧城市的核心？全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
