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周大良:智慧城市中DATA.GOV的建设与实践

3sNews2013-05-17 11:10:19

摘要: 5月15日,北京国家会议中心,由3sNews主办的2013地理信息开发者大会(WGDC2013)在此隆重开幕。作为业界最具规模、最具实战性的顶级开发者盛会,本次大会吸引了行业内外的关注,大家齐聚一堂,共同探讨地理信息产业的跨界话题。

  3sNews讯 5月15日,北京国家会议中心,由3sNews主办的2013地理信息开发者大会(WGDC2013)在此隆重开幕。作为业界最具规模、最具实战性的顶级开发者盛会,本次大会吸引了行业内外的关注,大家齐聚一堂,共同探讨地理信息产业的跨界话题。

  在5月16日的大会“云计算与智慧城市”分论坛上,方正国际软件有限公司董事、副总裁周大良发表了题为《智慧城市中DATA.GOV的建设与实践》的演讲。

周大良:智慧城市中DATA.GOV的建设与实践
方正国际软件有限公司董事、副总裁 周大良 

  以下为演讲实录:

  周大良:大家上午好!去年开发者大会在智慧城市当中我也做了一个报告,我去年报告是智慧城市应用的平台。今年我报告的题目是data.GOV的建设与实践。这是一个很基础性的工作,我们智慧城市里面必不可少的一部分。我今天从这三个方面介绍。

  第一个方面信息技术的发展和我们data.GOV提出的一些背景;第二个方面我们对data.GOV的一些理解;最后是一些案例分享。

  大家知道根据data.GOV最新报告,云计算已经成为的我们现在IT基础设施从平台的服务,从软件的服务,成为一个主流的计算平台。移动计算成为我们现在离不开,或者说已经替代过去,我们现在可以看到根据data.GOV的报告,在2014年移动终端将超过个人电脑。2016年达到30亿用户。这样一种手段加速了信息的传播,快速的建立了信息资源的关联,对我们业务提出了一些新挑战。

  智慧城市我们物联网的建设使我们城市到处都存在大量的传感器。有各种各样的信息,这些信息组合起来成为庞大数据。根据data.GOV的统计在2011年的时候接入到互联网设备有150亿,连是接入设备有500多亿。我们数据的产生到组织管理,到分析发现,最后提供给我们的各种部门,给我们老百姓来用,已经形成了一个全产业链的这样一个架构。

  我们每一个方面都接入电信、医疗等等,都和这样时代体系紧密结合在一起。智慧城市需要解决什么问题?去年我把这张图再次拿出来,我们希望我们城市能够跟我们社会基础设施进行实施的感知,把这样感知的信息输入到我们信息系统,对它进行分析,进行预测,进行研究。同时建立相应的控制系统,能够对这里面发生的问题及时的控制,及时的去解决。最后我们精确准确控制我们整个社会生活的各个方面,为我们老百姓提供一个安全、安心、舒适的环境。

  达到这样一个自由和这样一个控制,信息系统、数据在这里是非常重要的。去年我也讲过去是我们很传统的架构,智慧城市的时代里面我们底层利用互联网实现全面感知,在基础设施这块,云计算成为一个主流。在数据方面一系列的数据信息枢纽会逐步诞生,各种数据整合成为我们核心的问题。同时需要一系列的制度支撑,同时把所有的信息能够给我们政府,给我们居民,或者给我们个人提供服务。这里面服务有各种各样的服务。

  在这里面我们从整个看到,数据的获取,数据管理,数据共享,以及我们数据如何给大家使用,这里面都体现出来了收集它应该产生的价值。

  我们智慧城市需要解决数据的问题,我们看到在我们里面有各种各样的数据,我们有交通卡的交易服务等等,这些数据需要收集起来,需要实时的检测,需要整理、提取、分析和挖掘,给我们顾客给我们用户提供创造价值。这样一个价值是我们需要解决的问题。这个是我们data.GOV这样一个理念和想法。这个里面要解决各种数据的感知和采集,海量数据的处理等等。data.GOV这个概念不是我提出来的,是美国政府我们提出这样一个概念,data.GOV是美国政府面向公众面向社会的数据门户,它是把所有的数据通过这样一个门户提供给老百姓服务。

  目前这样一个网站已经提供了37万个原始信息,一千多个工具和接口,300多个移动工具,100多个移动应用。这样data.GOV有什么特点?它是把所有政府的数据充分的去整合,共享出来。所有的数据通过统一的平台发布出去,这个平台会降低我们发布成本增加政府透明度,提升执政效率。节约数据获取成本,发挥数据更大的价值,为老百姓方便获取政府的信息,增强我们社会的参与。

  北京想如果把我政府所有的信息给我们老百姓进行服务,这是我们data.GOV的希望去实现的。

  第二个方面就是介绍一下我们data.GOV的一些基础和结构的理解。data.GOV究竟有什么特点?这个给大家简单的理解一下。我们有大量各种各样的数据,这些数据我们需要实时的监测和实时的处理。这些数据要高效的进入到我们数据中心,进行高效查询,进行有效分析和挖掘,我们要实现对我们现实实时监控,从里面得到我们所需要的服务,获得我们新的发现。这是我们认为data.GOV一个具体的特点。

  我们理解的架构,跟过去我们所谓的工厂服务概念,平台体系有很大差别。首先我们依赖计算环境是云计算环境,从过去单纯的关系属性走向虚拟化环境,实时缓存数据。第二我们数据要多元的各种数据接入,这种接入有实时信息接入,有我们各种信息系统产生的数据接入,这个数据接入我们需要有大量业务流程处理它,把它处理成我们认为有效数据,进行有效集成。架构有各种各样的分析模型,去分析它挖掘它。

  这个之上我们需要有一套服务,需要有开放服务框架,让所有用户能够使用这些服务,把自己的服务接口给他,让大家使用。对于应用来讲从过去单纯我直接访问服务,转变我可以用一个开放的应用商店,让我们各个厂商,各个企业甚至政府都可以开发大量的应用放到我们商店里面,为我们老百姓供我们用户使用。同时也可以把我们业务的流程,去和我们data.GOV进行有效结合,在业务流程使用data.GOV给我们提供的数据和服务。

  我们也设计了一系列的功能,由于时间关系我不详细介绍了。

  这里面由于关键技术和关键支撑需要我们解决和使用。第一个开放的云计算的环境,这是我们所有的GIS的企业,我们的IT企业都帮助我们实现了这个环境。

  第二我们在data.GOV发现,美国政府大量的是地理信息数据。在data.GOV有一个很基础的服务平台,接入我们空间、信息与位置服务。我们所有的信息,所有的社交活动,我们所有任何一个信息的产生都会产生在某个地点,这里面需要一个建立面向这样单方位置资源服务的平台。有了这样的服务平台我们所有的信息都可以和位置进行关联,都可以获取位置的信息。

  第三个支撑我们提出很重要,在data.GOV里面所有的数据它并不是天生带有XY的坐标,但是它有一个位置性,就是它的地址。我们下一步发布地址云的平台,我们存储发布我们全球将近3个亿的位置信息,以后我们做到精确的物流配送,真正我们云的服务过程才可以精确基于位置形成智能化。

  第四个实施信息的处理。IT系统我们过去只是作为一个事物性集团,作为一个查询的系统。让我们智能化像大脑一样我们自动做出反映,城市有大量的传感器,这些信息进来之后,我们的模式先把它存进来然后进行分析,这个达不到我们信息处理和控制,所以我们做出来,对我们现实所有的海量数据要不断的在过程中实时的处理,这个跟我们视频一样是一个流,我们信息也应该是一个流的数据发行。每一秒我们都要对数据进行分析和反馈。

  这是我们对实时数据反馈的这样一个架构,我们要实现对我们实时信息,我们实时处理,做到按需架构,构成我们实时感知的场景。

  简单举个例子,交通实时路况的监控,实时路况不是把数据拿出来分析出一个结果,实时的去把这些数据进行分析,实时的看到我们交互的流量。

  另外一个就是说我们data.GOV的服务模式,跟过去发生了很大变化。我们过去我们数据比如说像我们在地理信息里面都倡导说,我们一个城市只建一个公共服务平台,大家可以在这访问。在地理信息在data.GOV的服务模式会发生很大转变,也就是说我们可以在城市内部建立一系列的面向主体面向单体的中心,他们之间通过服务的方式去访问,而不是说我把所有数据汇集到我这个data.GOV,它是一个虚拟的环境。

  比如说我们现在我们的住房登记,需要到公安需要到民政去核查,现在的方法就是把数据拷贝过去,需要三天四天的时间。我们如果说通过服务的方式,随着数据在生产系统发布服务,我们在线的去核查,在线的引用我们是有效的。

  最后还有一个我们数据的分析和挖掘。在数据挖掘方面我们现在所有的软件只提供对我们数据DI统计分析平台,对于我们空间位置,我们所有的信息都有位置的信息,我们需要提供对海量的位置信息来提供挖掘服务。

  最后一个我们就是所有的应用要有API应用,我们提供一个移动应用服务平台,实现云加端的服务,我们云加端的服务跟普通苹果商店区别是什么?我们平台除了提供应用商品,还提供我们所有开发者需要的API,让所有的SDK服务和API都可以通过商业进行发布出来。这是我们讲的基础的东西。

  我们在更多的领域用这样一个技术,这样一个体系,做了很多工作。我说几个简单的压力。

  第一个我们做了警务位置的服务,你打119、110,这个位置的系统不会让我们公安知道,我们发布对老百姓报警的APP,我们通过这个APP我们可以把大家的报警信息传递给公安指挥中心的同时,把你位置信息通过我们公安内部的位置数据服务平台,实现对你的定位和存储。这个时候你位置和报警信息同步到我们指挥中心,这样可能有效的节约我们时间。我们有很多驴友去旅游,你何以通过APP去申请把我旅游这一段时间的轨迹我愿意记录到公安的位置处,一旦发生意外的时候可以使用它进行救援。

  有了这些数据之后,我们就可以对我们出租车数据等等做各种各样的分析,我们交通流量包括我们大家关心的套牌车,我们有很多卡口,有很多的拍照系统可以识别你的车牌,基于位置之后,你的车总会在一个道路圈里面,有一系列的卡口和红绿灯,最后一个红绿灯记录你信息,我们可以拿这个信息计算,本来你在这个区域家在这,同时可能在另外一个区域出现了你的车,这个就是一部套牌车,这种可以做很多分析。

  第二我们给常州市做了应急data的服务中心,我们这个服务中心位置到我们十几个委办局所有的信息,以服务的方式对外服务。我们把水电气热所有的传感器,就是监测煤气、水质传感器实时的接入到我们这样一个数据中心,通过这个数据中心可以实时的处理突发事件。

  同时我们利用这样一个庞大的数据库我们提供DI的分析。

  第三个案例就是我们正在做的我们智慧海淀政府的data.GOV,通过我们半年的实践,我们把政府很多的数据全部提供出来。在这个资源的支持下,我们给我们社会管理,给我们政务系统,给我们人口系统等等提供一系列的服务。这是我们看到的这些服务。在这个系统里面我们把所有人都关联到每一个房子里去,把所有信息都进行有效的整合。

  第四个我们去年完成我们给北京市做了实有人口的数据。我们把北京市住的常驻人口,短住人口,外国人所有数据进行了整合,这个数据整合之后,我们这个数据特别有意思。我们把政府房管、手电汽热的数据,你这个房间里你这个人是不是住在这,你水费、电气、燃气费,用的是零可能这个房子没有人住。我们正在给北京市海淀区做这个规划,就是医疗规划,就是说过去你医疗的服务设在哪随便设,现在有数据库给它做一个选址这样的布局。

  最后一个给大家讲讲我们面向医疗的data.GOV。大家都知道我们所有的医院去看病,最后有一个病历,我们所有老百姓会有自己的健康档案,我们以病历和健康档案为核心,把所有医疗数据整合到这个系统里面,有了这个数据之后可以做很多事情。我们把这些数据整合到一起之后,它可以做很多,比如说我们做了一个联合体,我们外界医院可以把我们数据挖掘出来,通过远程提供给各个部门,各个医院提供诊疗的服务。data.GOV的价值是一个金矿,我们认为这是一个智慧城市的一个最基础的,或者说它的核心。城市是把各种数据汇集成一个的data.GOV的业务,最后整合起来,变成整个城市的data.GOV,这是我们做的工作和实践。谢谢大家。

  (以上报告内容为现场速记,未经本人审核)

[责任编辑:韩凡]
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