数字城管绩效评价数据量化分析要点
按照“巡查发现网格化，网格管理精细化，业务执行标准化，绩效考评数据化，业绩考核应用化”的要求，提出以下绩效评价分析相关思路。
一、问题成因查找
（一）体制保障：一是城市管理需要管养分离和社会化服务的有哪些？二是引导群众自治，激励群众自制，让管理对象自己办好自己的事；三是明确市、区两级城市管理职责的分层、分级责任，以及数字城管各中心之间的工作关系。
（二）机构人员：是否因事、因工作量设岗、定人，基层岗位是否得到充实，避免基层事多人少，入不敷出。
（三）工作职责：职责分工是否明确，管理、处置是否责任分明；事权清单是否建立，是否权责相当；是否还存在推诿扯皮、以罚代管的地方。
（四）制度与标准：建立健全管理制度，使之涵盖城市管理的方方面面，解决管理依据不足，工作只能凭借一张嘴说，有时甚至难以自圆其说的现象。梳理量化现行规范性文件、标准以及管理规定，在哪些方面需要立、改、废？
（五）运行机制：梳理城市管理机构、相关主体间的关系，建立分级处置、隐患告警、应急处置机制，引入区域环
境乱点概念（连续两周的高发问题所在区域），推行街道、社区、单位、居民联动处置与社区自治相结合的二级闭环管理模式，对工作主体、过程、绩效、规范标准、趋势预测等进行评价。
一是对各主体联动处置的流程节点怎样设计？主体间上下左右衔接怎样实现？二是流程是否接受内部和外部监督？具体措施有哪些？三是对那些不管用或收效甚微的老办法进行清理，改进流程运转的效能。
（六）经费保障：在资金投入方面向城市管理倾斜，加强基础设施配套完善，以完善的基础设施彰显城市管理水平，确保预算按需编制，业务费随事转。
（七）环境制约：将城市管理内容全面细化，并且科学确定相应的责任单位，改变城市管理对象不清、无序的现状。
基础设施建设是否到位？部件、房屋等的属性数据是否准确、齐全？查阅数据的渠道都有哪些？怎样联结这些渠道并实施？
（八）信息交换与共享：加强城市管理信息的动态管理，及时传递、登记。通过信息对称的实现，随时掌握城市的现状，及时预防、处理城市管理中发生的问题，力争做到对问题的事前控制，降低管理成本、管理风险。
一是哪些方面存在信息不对称，造成了什么困难，是什么原因；二是各方对数据交换与共享的具体需求是什么，并
建立各部门的信息交换与共享名录、清单；三是利用什么渠道方式（工作流、表单、图示分布、大屏显示、热线呼叫、短信、微信、网站、平台、会议等）实现信息互通？
（九）成本效益分析：一是找出、找准问题发生的源头和成因（如沿街商铺区装修垃圾夜间乱倾倒问题），了解和掌握问题产生的相关要素，即何人（单方还是多方），何时，何地，何种目的、动机，何种工具（手段），何种后果，如何实现的？得到哪些非正当收益？二是分析问题发生的成本有多高？成本构成有哪些（包括时间成本及其他费用）？三是下一步在哪些方面可约束管理对象并促其守法？如何增加违规成本（诚信惩戒）？
（十）网格管理：将城市意象五要素（道路、边界、区域、节点、标志物），以及城市管理部件、社区、企事业单位、地名等要素，通过单元网格直接建立地理位置关系。
一是建立多元化责任共担型的网格管理机制，明确责任单位的权力边界，以及哪些事项需要责任共担？二是梳理管理对象目录清单，主动向公众发布管理对象的周期动态信息。三是通过网格数据（巡查、热线、舆情三大渠道，以及审批、管理、处罚、协调、督办等相关节点）的信息采集和数据积累，做到信息双向交换，共享信息。
《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。
大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系 来源：来源：CIO时代网互联网 大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是：大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛；智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展；物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。 中国已步入大数据时代 有人说大数据来了，但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是：中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同，但不能否认的是，中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略，中国还没有明确提出，但已经把大数据上升为与国防一样的高度，多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高，并正在采取措施。所以说，中国已经步入大数据时代，这种重视是由政府层面自上而下进行普及的，可能还未普及到普通百姓层面，但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示：“我国将产生全球最大量的数据，要重视大数据的开发利用和管理。” 大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应，各政府部门间不愿公开、分项数据，这就造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值。关于这一问题，一些政府部门也有清醒的认识，开始寻求解决方案，这是受自身的需求驱动的。比如，一些政府部门原来不愿分享自己的数据，但现在开始寻求数据交换伙伴，因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的，部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时，随着各方面的发展及政策的推进，很多以前不公开的数据也逐渐公开了，这对大数据的发展
大数据在智慧城市建设中的实际应用 大数据在智慧城市建设中的实际应用 2015-09-26 07:38:00 来源：数据观 手机看新闻扫描到手机楼盘消息早知道扫一扫，用手机看本文更加方便的分享给朋友评论 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，使用收集自闭路电视
智慧城市中的大数据挖掘与应用 数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化
享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。 在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。 空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。
R i c h D a t a智慧城市行业大数据智能分析解决 方案副本 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案 方案概述 智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会创新环境下的城市形态，智慧城市通过物联网、云计算等新一代信息技术以及微博、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程，知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。 “数据驱动世界、软件定义世界，自动化正在接管世界，建设智慧城市将是下一波浪潮和拉动IT世界的重要载体。”《大数据》一书作者涂子沛这样描述。大数据遍布智慧城市的各个方面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划等，都将实现智慧化、智能化，大数据为智慧城市提供智慧引擎。 近年来，相关业界的领先者们也多次预言，大数据将引发新的“智慧革命”：从海量、复杂、实时的大数据中可以发现知识、提升智能、创造价值。“智慧来自大数据”——城市管理利用大数据，才能获得突破性改善，诸多产业利用大数据，才能发现创新升级的机会点，进而获得先发优势。 大数据驱动下的智慧城市，关乎每个人的生活。结合智慧城市对信息的需求，大数据在智慧城市中的落脚点集中在为其各个领域提供强大的决策支持。智慧交通、智慧安防、智慧医疗……未来智慧城市的美好图景已经被勾勒出来。 方案架构 智慧城市大数据总体系统框架分为五层, 分别是数据层，存储层，计算层，模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分，为上层应用提供数据支撑。 智慧城市的本质是对数据的智慧处理，事实上，在任何一个行业中，都不会遇到智慧城市产业中这样跨部门、跨区域和跨类型的数据复杂度。而围绕智慧城市跨部门、跨产业数据整合和分析的大数据业务，引入彩讯大数据平台架构，实现对海量的交通数据、地理位置检测数据、环境数据、医疗数据、政务数据、教育数据、公安数据的实时、全面、系统的数据采集，存储、分析、挖掘，使我们生活的环境变得越来越具备“智慧”特征，我们也将能更“智慧”地利用信息，对世界和他人作出更加“智慧”的判断与回应。
第３９卷第６期２０１４年６月武汉大学学报·信息科学版 Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ ２０１４收稿日期：２０１４－０１－ ２５项目来源：国家重点基础研究发展规划（９７３计划）资助项目（２０１０ＣＢ７３１８０１）；国家自然科学基金资助项目（６１１７２１７４） ；数字海洋科学技术重点实验室开放基金资助项目（ＫＬＤＯ２０１３０７）；国家重大科学仪器设备开发专项资助项目（２０１２ＹＱ１６０１８５０５）；国家科技支撑计划资助项目（２０１３ＢＡＨ４２Ｆ０３）；教育部新世纪优秀人才计划资助项目（ＮＣＥＴ－１２－ ０４２６）。第一作者：李德仁，教授，博士生导师，中国科学院院士，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士。现从事以遥感、全球卫星定位系统和地 理信息系统为代表的空间信息科学与技术的科研与教学工作，推进数字城市与数字中国、智慧城市与智慧中国的研究及相关建设。Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｒｌｉ＠ｗ ｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：姚远，博士生。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｈｙａｏｙ ｕａｎ＠１６３．ｃｏｍＤＯＩ：１０．１３２０３／ｊ．ｗｈｕｇｉｓ２０１４０１３５文章编号：１６７１－８８６０（２０１４）０６－０６３１－ １０智慧城市中的大数据 李德仁１，２ 姚 远１ 邵振峰２ １ 武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，４３００７９ ２ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，４３００７９ 摘 要：探讨了智慧城市的概念，总结了其发展历程，剖析了中国建设智慧城市的动力和目标，阐述了智慧城市的支撑技术，并提出了智慧城市的基础架构，即在数字城市的基础上有机地融合物联网和云计算技术，以实现对现实城市中人和物的自动控制和智能服务。针对无所不在的传感器网对智慧城市的大数据进行了分析，面对智慧城市中大数据将带来的诸多问题和挑战，提出了应对大数据的策略和思路，重点论述了云计算与数据挖掘，并给出了云平台的基础框架，提出了建立智慧城市运营中心的建议，最后展望了智慧城市未来美好的前景。 关键词：智慧城市；大数据；数字城市；物联网；云计算；数据挖掘；智能服务中图法分类号：Ｐ２０８ 文献标志码：Ａ １ 智慧城市的概念 １．１ 智慧城市的概念与内涵 数字城市存在于网络空间（ｃｙｂｅｒ ｓｐａｃｅ）中，虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射，是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再 现［ １］ 。智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上， 通过无所不在的传感网将它与现实城市关联起来， 将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施 进行自动化的控制［２］ 。在智慧城市阶段，数字城 市与物理城市可以通过物联网进行有机的融合，形成虚实一体化的空间（ｃｙｂｅｒ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｓｐａｃｅ）。在这个空间内，将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，为人类生存繁衍、经济发展、 社会交往等提供各种智能化的服务，从而建立一个低碳、绿色和可持续发展的城市。 用易于理解的简单公式表达，可以这样认为： 智慧城市＝数字城市＋物联网＋云计算。 １．２ 智慧城市的发展历程 智慧城市的发展历程按照信息化、数字化、智能化的程度主要分为三个阶段：信息化城市阶段、数字城市阶段和智慧城市阶段。其中可以代表每个阶段的标志性事件如下： １）１９９３年９月， 美国启动“信息高速公路”计划；１９９５年，中国推动全国信息化的“八金”工程，标志着城市信息化建设开始起步。 ２）１９９８年， 美国副总统戈尔提出“数字地球” 概念［３］ ，“数字化舒适社区建设”标志着城市信息化开始步入数字城市建设新阶段。我国已有３００多个城市初步建成数字城市基础框架， 国家测绘地理信息局发布在互联网上的“天地图”成了数字中国和数字城市的载体， 已有数亿网民使用。３）２００６年，物联网、云计算等新一代信息技术正式推出形成对城市信息系统的综合集成与整合应用；２００８年，国际商业机器公司（ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎ－ａｌ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，ＩＢＭ）提出智慧城市的新理念；２００９年，ＩＢＭ首席执行官彭明盛
智慧城市大数据的特征及业务管理 随着经济的发展和技术的进步，城市建设呈信息化、智慧化的发展趋势。2013年1月29日，住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单，同时颁布了《国家智慧城市试点暂行管理办法》和《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系》，这标志着我国智慧城市发展进入规模推广的阶段。 智慧城市是新一代信息技术支撑下的城市形态。智慧城市基于物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术，令城市生活更加智能、资源利用更加节约、城市管理更加高效，改进服务交付和生活质量，减少对环境的影响，推动城市向低碳化、可持续发展的生态文明城市转型。
智慧城市与大数据的关系 智慧城市的建设架构分为“感、传、知、用”四个组成部分，如图1所示。在感知层，采用视频监控摄像机、射频识别其多种不同设备进行信息采集；在传输层，构建视频专网，实现信息的可靠传输；在认知层，搭建应用支撑平台，提供公共信息接入、信息整合、信息交换等云服务；在应用层，提供动态监控、预测预警、智能分析等功能。感知层由无处不在的末端设备和设施组成，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、视频监控系统、家庭智能设施等和“外在智能”，贴上RFID的各种资产，携带智能终端的个人与车辆等智能化物件，通过各种无限的或有限的长距离或短距离通信网络均可实现互连互通、应用集成，在内网、专网或者互联网环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线检测、定位追溯、应急联动、调动智慧、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、决策支持等管理与服务功能，实现“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。 不同种类、数量众多的末端设备和设施的接入，必然会产生大量的数据。智慧城市的建设和应用离不开大数据做支撑，智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用过程。如何从纷繁复杂、不同类型的结构化、非结构化数据中准确无误的提取出有价值的信息，需要IT服务提供商打破行业堡垒，深度挖掘行业应用，使大数据在政府决策、工业经济发展、公共安全、城市应急防控、社会公共服务等方面发挥更大的作用。 智慧城市大数据的特征 智慧城市大数据的特征通常用4个V来概括，即：V olume Variety Value Velocity
大数据背景下智慧城管数据采集策略研究 摘要：当前城市的管理是一个复杂的系统，由于目前的城市化进程加快，城市 规划、城市建设和城市发展受到了影响，并出现了城市经济发展不平衡、环境失衡、社会稳定等问题。然而，智慧城管在整体上全面地体现了智慧城市整合、民主、创新与智能化等理念，更加适应现代化城市管理的发展趋势。 关键词：大数据；智慧城管；数据采集 前言 物联网、移动互联网，以及云技术的不断发展，促进了自动数据的应运而生。其数据的累计增长速度已经是空前绝后，进而迎来了前所未有的大数据时代。在 大数据背景下的智慧城管，主要依托智能协作、大数据，以及云计算和互联网等 重要的技术，积极地对城市管理资源进行整合，将管理的范围进行拓宽，促使平 台服务能力得到进一步提升，对城市管理的监管方法进行积极优化，最终提升我 们政府的服务质量，促使政府职能向“服务型”方向进行一种良好地转变。在城市 管理中，大数据非常重要，在政府服务以及决策过程中，大数据是其核心技术。 当前，智慧城市建设发展的步伐非常快，在智能城管中，主要依托的技术是智能 感知技术和智能分析技术，对城市的环境卫生以及基础设施等各种各样的信息进 行全面收集，然后将采集到的这些数据迅速地传入到数据中心，在数据中心再通 过云计算和数据挖掘等重要的技术对信息进行进一步处理，这样就形成了大数据 资源。 1现代城市复杂性及其系统建模挑战 城市管理是指以城市这个开放的复杂巨系统为对象，以城市基本信息流为基础，运用决策、计划、组织、指挥、协调、控制等一系列机制，采用法律、经济、行政、技术等手段，通过政府、市场与社会的互动，围绕城市运行和发展进行的 决策引导、规范协调、服务和经营行为。应对现代城市运行及其管理的复杂性面 临诸多难题，涉及市、区、街道直到城管员多级管理和多部门跨行业（巡查、执法、监督等政府职能及水、电、气、热、交通、环境等企业权属单位30多类），分治体系复杂，协调联动困难；数百万计的各类城市部件散布在城市各个角落难 以精确巡查，每天数以千计多种城管事件层出不穷难以及发现；问题发现一处置 调度一监督评价过程复杂，需要多专业部门快速响应、动态调度和协同处理；需 要分析海量城管事件时空规律，提高科学预见性，合理调配有限的城管资源，加 强事前防范，实现管理关121前移；需要扩大广大市民参与度，完成从政府管理 为主到公共服务、社会共治为主的理念模式与机制体制转变。传统城市管理模式 粗放、条块职责不清、专业分治，政府大包大揽、有效监督缺失，手工作业方式 手段落后、效能低下，无法满足现代化城市管理要求。网格化城市管理与运行服 务平台研究与建设项目启动之初，中国城市化进程正进入快速发展阶段，城市管 理已完全不能应对城区和人口快速扩张而巨增的负荷，成为城市持续发展的瓶颈。亟需依托数字城市信息技术，针对上述复杂系统需求，再造城市管理模式与数字 化流程，打造先进高效的信息服务平台与技术装备，强化城市运行复杂性管理及 多方协同共治能力，集大成、成智慧，亟待构建能够提升城市管理和运行服务精 细化、智能化、社会化水平的综合集成信息系统模型。 2智慧城管的内容 智慧应急：以GIS、物联感知、智能控制为技术支撑，建立区、街道、巡查 人员三级监管指挥体系，实现多源监管数据与专业实时数据展现相结合，全面提
贵州省智慧城市大数据产业现状及规模分析 智慧城市大数据产业发展现状 贵阳发展大数据产业为建设“智慧城市”提供了极大的便利。贵阳建立免费WiFi全覆盖系统，采集大量市民行为数据、企业数据、社交平台数据和感知设备数据等；以民生数据开放为切入点，全面推动政府数据开放；围绕智慧城市公共服务的发展需求，深度挖掘数据的潜在价值，“数据铁笼”的成功实践等也充分证明并发挥了“大数据改善民生”的作用。 大数据是智慧城市的核心资源，加快大数据的应用，将会使智慧城市建设的各个领域实现快速化，从而发挥重要的技术支撑作用。贵阳要做智慧城市，不仅仅是要抓好大数据的基础设施，还要注重引进高层次的技术人才，最重要的是要抓好整个市场积累下来或者是正在产生的大量数据。 中投顾问发布的《2016-2020年贵州省大数据产业深度调研及投资前景预测报告》指出智慧城市是城镇化进程中的下一个阶段，大数据作为建设智慧城市的重要信息技术手段，是城市信息化的新高度，也是现代城市发展的愿景，将会对贵阳的发展产生强大的支撑作用。智慧城市在产生大数据的同时，大数据也支撑着智慧城市的建设和发展，贵阳地理环境优越，适合做好大数据产业，有利于将其打造成多样化的智慧绿色城市、宜居城市、幸福城市。 2015年获“中国领军智慧城市”的分别是：北京、西安、杭州、成都、银川、贵阳、上海、苏州、无锡、广州、秦皇岛、福州、深圳、武汉、宁波、万宁、大连、敦煌、南京、青岛。“中国领军智慧城市”的评选，由分析师评估和网上公众投票两部分加权组成。分析师评估体系分为三个等级指标，各级指标相互关联支撑一级指标有3个，二级指标有10个，三级指标在二级指标的基础上，进一步拓展成30个细分指标。IDC智慧城市研究部门的资深分析师，对各城市在所有指标中的表现进行评分，并根据指标权重进行加权，然后累加网上票选结果分值，得到城市的最终得分和排名。
智慧城市中的大数据分析 摘要：以物联网、云计算等新一代大数据技术为核心的智慧城市建设理念，是未来城市发展的全新模式。智慧城市一个重要职能就是采集、存储、分析、挖掘城市运行中所承载的大数据，具备全面感知和全面分析的能力，同时能够展示和扩展。智慧城市的建设，有利于解决城市发展问题，有利于提升城市信息管理水平。在智慧城市发展过程中必然产生大数据，因此需要通过处理大数据来体现智慧，其核心是智慧城市信息系统的大数据处理平台，其关键技术对于智慧城市的建设和运转起决定性作用，对提升城市服务、提高管理水平和城市的可持续发展具有重大的应用价值。 关键词：智慧城市；云计算；物联网；大数据；Hadoop 1.智慧城市简介 智慧城市就是运用互联网+、物联网、计算机网络、云计算等新一代信息技术手段，对城市运行系统海量数据的关键信息进行的采集、存?Α⒅悄艽?理和分析，对社会管理、政府管理及社会公共服务的各种需求做出智能化响应和智 能化决策支持，从而实现城市的智慧式管理和运行。智慧城市将改变人们传统的生产、生活方式和思想观念，将原有的粗放式模式改变为科学可持续发展的创新驱动和市场发展
模式，以满足城市的可持续发展，从而构建城市发展的全新城市形态。智慧城的关键特征有以下几点。 1.1全面感知 智慧城市中分布大量的感知终端，通过传感器网络，捕捉到人们的生活、生产及城市环境的多种数据。信息感知网络应覆盖城市的个个角落，能够大量采集不同形态、不同属性的各种数据。随着物联网技术的发展和应用，将为智慧城市提供更多的信息资源。 1.2深度互联 智慧城市的信息感知是以多种信息网络为基础的，城市中拥有快捷的互联通道，数据通过互联网、移动互联网和有线电视网等网络实现陕速互联，各个部门专用网络的加入，实现信息资源的一体化。智慧城市将大大增加信息的交互程度，将多个分散独立的小网连接成互联互通的大网络，使网络的价值大大提升，形成更强的驱动力。 1.3智能处理 智慧城市拥有海量级PB单位的信息数据，这些大数据是智慧城市得以正常运转、决策、控制、展示的基础，智慧城市要具有对所拥有的海量信息进行智能处理的能力，这要求通过大数据处理平台将收集到的数据进行效的集中存储和处理，并对数据进行分析，产生具有价值的信息，为自主进行判断和预测提供支持，从而实现智能决策。这一过程中
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0d1618732.html, 大数据背景下智慧城管数据采集策略分析 作者：章巧丽 来源：《科学与财富》2020年第11期 摘要：在现代经济发展过程中，相应促进了城市化发展，城市管理问题已经成为社会关注的热点话题。在大数据支持技术支持下，可以实现城市管理的创新改革。此次研究主要是基于大数据背景，围绕物联网技术和云计算技术，探讨分析智慧城管数据采集策略，希望能够对相关人员起到参考性价值。 关键词：大数据技术;智慧城管;数据采集;发展策略 城市建设发展规模持续扩大，相应增加城市人口数量，城市管理也暴露出较多问题，例如公共卫生、社会秩序等问题。注重城市智慧化与精细化管理，有助于提升政府公共管理服务水平。在建设和发展智慧城管系统时，可以有效补充和优化城市管理理念和方法。在智慧城市管理要求下，联合云计算技术、物联网技术和大数据技术，优化整合信息资源，全面提升现代城市的智慧化管理水平。 1、智慧城管平台与特点分析 智慧城管平台是以数字化城管系统为基础，全面处理城市管理中所存在的难点问题，为公众提供优质的城市服务，属于智慧城市建设的典型应用。所以在建设智慧城管平台时，必须将大数据技术作为中心，提供支撑服务和特色应用服务。其中，支撑服务包括基础管理、视频监控、数据交换、统一定位、地理信息共享;特色应用服务包括智能监控、扩展系统、应急指挥、公众服务、核心系统、大数据分析。 智慧城管平台的特征如下：第一，全面感知特点。利用传感技术可以全面感知和监测城市管理，智慧城管通过感知设备、智能识别可以立体化感知城市状态与环境变化信息，融合分析和处理感知数据，同时和业务流程进行高度集成，及时做出响应，实现关键系统的高效管理。第二，泛在互联网特点。 2、传统数据采集所存在的问题 2.1采集人员素质低下 长期以来，在采集城市信息工作中，采集人员素质水平比较低下，多数数据采集人员都是下岗人员和失业人员，年龄结构偏大，且工作时间比较长。即使在信息采集工作中能够全面履行职责，然而在面临复杂问题时，无法准确判断问题成因，极易产生漏报情况。在具体信息采
智慧城市大数据平台 项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月
2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》 4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物
智慧城管综合管理平台建设 1.项目背景 “智慧城管综合管理平台”通过使用区政务云方式统一部署，为区智慧城市管理各个应用系统提供统一、安全、可信的技术运行及支撑环境，形成满足区城管局13个行政管理科室、7个事业单位的未来三至五年业务发展需要的计算存储资源服务、支撑平台服务、数据资源服务和业务应用服务，同时提供相应的运维、安全等保障服务；也为镇街城管部门提供部分支撑平台服务和业务应用服务。 2.项目目标 “智慧城管”将成为提升城市综合治理水平，建设和谐社会、“节约型社会”的强大引擎。智慧城管综合管理平台项目建设总体目标是：充分运用现代信息技术，加快推进物联、感知技术在城市管理领域的应用，实现不同业务部门、不同区域的多类城市管理基础资源的集约整合、按需分配和共享服务；为已有待迁移、在建、待建的各类应用系统，提供高可靠、可持续的开发服务；构建统一化、规范化的智慧城管数据中心，提高全区城管行业数据资源共享水平，提升城市管理数据综合分析与利用能力，完善数据标准化服务支撑；整合市、区两级信息系统，形成一个统一、安全、可控智慧城管综合管理平台并连接镇街城市管理部门，低成本、高效率地实现新一代信息技术的智慧应用，加强互联网与行业管理结合应用，构建扁平化工作机制；建立城市管理用数据说话；数据决策、数据管理和数据创新与日常的业务管理紧密联动，实现城市管理要素、过程、决策等全方位的数字化、
智慧化。 3.建设内容内容如下：
4.系统设计 4.1.总体框架 智慧城管根据前端物联感知设备对城市管理各个环境的数据采集，通过互联网、行业专网、政务内外网、物联网等多种网络传输，实现数据存储、数据计算，建立专业业务库、城市部件库、空间地理信息库，城市管理事件库等多种专业数据库进行数据交互、数据抽取等运算，提供城市管理空间地理信息服务、大数据服务、城市管理信息管理服务等多项服务同时将城市管理中环境卫生、燃气设施、违建巡查、园林绿化、监察执法等多种综合业务智慧应用。建立城市管理用数据说话、数据决策、数据管理和数据创新的工作机制，提升城市管理精细化、规范化、科学化水平，实现城市管理要素、过程、决策等全方位的信息化、智慧化。
互联网+智慧城管 大数据一体化管理平台 建 设 方 案
目录 第1章项目概述 (15) 1.1、建设背景 (16) 1.2、整体建设思路 (16) 1.3、指导原则 (17) 1.3.1、统一平台 (17) 1.3.2、统一受理 (17) 1.3.3、统一监督 (18) 1.4、项目建设总体目标 (18) 1.5、系统建设原则 (18) 1.5.1、规范建设原则 (18) 1.5.2、整合资源原则 (19) 1.5.3、先进经济原则 (19) 1.5.4、全局前瞻原则 (19) 1.6、系统建设思路 (20) 1.6.1、长远规划，分阶段实施 (20) 1.6.2、立足实际，务求实效 (20) 1.6.3、资源共享，减少信息化整体投资 (20) 1.6.4、“一张图”的管理模式 (21) 1.7、智慧城管建设意义 (22) 1.7.1、提高城市管理水平，变粗放低效管理为精准高效管理 (22) 1.7.2、有效整合资源，带动相关部门信息化水平发展 (22) 1.7.3、提升城市形象，促进区域投资软环境建设 (23) 1.7.4、理顺城市管理职能，形成高效敏捷的城市管理工作机制 (23) 1.8、系统建设具体内容 (24) 1.8.1、组织机构与运行机制建设 (24) 1.8.2、标准规范建设 (24) 1.8.3、数据普查与建库 (25)
1.8.4、城市管理数据库建设 (25) 1.8.5、智慧城管应用软件开发 (25) 1.8.6、评价和安全保障体系建设 (26) 1.8.7、运行环境建设 (26) 1.8.8、智慧化城市管理资源共享体系建设 (26) 第2章智慧城管大数据一体化管理平台总体规划 (27) 2.1、互联网+智慧城管一体化管理平台架构 (28) 2.2、实景三维智慧城管信息管理平台 (29) 2.3、智慧城管大数据一体化管理平台运行模式 (31) 2.4、智慧城管一体化管理平台特点 (31) 2.4.1、管理集中高效 (31) 2.4.2、资源集中共享 (32) 2.4.3、人员、车辆、城市部件精确定位管理 (33) 2.4.4、业务集成贯通 (33) 2.5、全民城管公众服务平台 (34) 第3章机构设置及运行模式 (35) 3.1、城管模式设计 (35) 3.1.1、单元网格管理法 (35) 3.1.2、城市部件管理法 (36) 3.1.3、信息采集器——“城管通” (37) 3.1.4、创建两个轴心的城市管理体制 (37) 3.1.5、城市管理流程再造 (38) 3.1.6、全方位的评价体系 (39) 3.1.7、运用与整合多种数字城市技术 (40) 3.2、组织机构设置 (41) 3.2.1、呼叫中心 (41) 3.2.2、办公室 (41) 3.2.3、监督考评股 (42)
项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月 2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》
4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物联网等先进理念和技术，以“统筹规划、资源集约、服务高效”为原则，坚持云数据中心的统一规划、统一建设、统一标准、统一管理、统一运维的设计思路，实现云数据中心的设计标准化、建设集约化、
关于智慧城管大数据的案例分析 1、案例名称 智慧城管大数据助推城市管理精细化 2、参评单位 XX市XX区数字化城市管理监督指挥中心 3、案例简介 XX市XX区积极探索智慧城管信息系统，用“互联网+大数据”给城市管理装上“智慧大脑”，使得各类问题发现更早、监管效率更高、居民享受服务更多。XXXX智慧城管包含19个主系统84个子系统，涵盖综合监督、市容环卫、市政设施、市政执法、智能停车、园林绿化、惠民服务等功能板块，通过近两年系统实践应用，成功搭建城市管理大数据工作流，推进城市管理和社会治理模式创新，实现城市管理决策科学化、治理精准化、服务高效化。 4、案例解决行业痛点 1.通过智慧城管部事件综合普查，构建起独立与各业务系统的GIS地理信息数据库，摸清城市市政公用设施家底，解决了行业责任推诿问题。 2.市政管理系统：完成了131公里地下排水管网GIS覆盖，成功建立了全区地下排水管网数据库，解决了“市政下井活鸡探测、管网堵塞人工清淤、工程档案纸制保存、城市‘血管’经验管理”的问题。 3.智能环卫系统，解决了传统作业“人盯人、人管人”的落后管
理方式，实现人员作业频率、作业面积、机械化作业情况“标尺化”，自动生成“油耗、水耗、人员覆盖”监控数据； 4.灯饰照明系统解决了过去“亮灯率靠人工现场数，路灯故障靠巡查与投诉”的传统管理模式。实现了功能性照明和景观照明的自动遥控、光控与时控、巡测和选测、远程抄表、单灯控制、故障报警等功能的集中控制。 5.城管执法系统解决了城管队伍街面“见员率”较低，违法“纠正量”较少、投诉“处置率”失真、执法取证难、执法监督缺位等问题。 6.智能停车系统通过公安的动态交通与市政的静态交通，解决了交通出行停车位难、排队付费等功能，既方便市民明白消费，又为缓解停车难提供了便利。 7.惠民服务系统解决了市民“参政、议政、问政”难题，通过XX 百姓城管微信公众平台，可以实时掌握市政动态信息，参与互动活动，问题上报，做城市管理的监督者、志愿者。 8.视频智能分析系统解决了传统多人“盯屏”，分析滞后的问题，实现24小时视频实时城市问题抓拍、立案、分析。 9.部件物联智能检测、城市管理智能分析、CA认证三项系统正在实施建设，建成后的系统将解决城市井盖、路灯、大树依靠人工发现问题的状态，将实现实时检测以及城市管理大数据智能深度分析以及过程安全监控。 10.综合监督平台：自动派遣功能解决了三分之二的人工派遣问
智慧城市解决方案—城市大数据平台 一、城市大数据概述 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据＝城市数据＋大数据技术＋城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。
此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。 为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 二、新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享；二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣；三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战？城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在以下三个方面： 1、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度