智慧城市與政務大數據

文/劉洋

1 引言

智慧城市是運用物聯網、云計算、大數據、空間地理信息集成等新一代信息技術，促進城市規劃、建設、管理和服務智慧化的新理念和新模式。隨著中國特色社會主義進入新時代，按照我國特色城鎮化建設的新要求，推進智慧城市建設成為我國未來城市發展的新理念與新實踐。建設智慧城市已成為國家發展新空間的重要舉措，中國進入了以信息化帶動新型城鎮化、工業化和農業現代化的新階段。自2009年北京實施智慧城市探索開始，截至2015年，我國的智慧城市試點已達到479個。中央和國家推出了《國務院關于促進信息消費擴大內需的若干意見》（2013年）、《關于促進智慧城市健康發展的指導意見》（2014年）、《國家新型城鎮化規劃（2014-2020年）》（2014年）、《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》（2015年）、《促進大數據發展的行動綱要》（2015年）、《國務院關于加快推進“互聯網+政務服務”工作的指導意見》（2016年）等一系列政策性文件，為智慧城市建設指明了方向。

智慧城市中，“智慧”是目標，“數據”是核心。智慧城市是大數據發展的重要載體，智慧城市發展的核心是數據資源。通過政府各部門日常對公眾及企業服務與管理數據的累積，以及統計局等部門進行的專項普查、調查與統計，我國政務大數據資源非常豐富。2016年全球產生16.1ZB數據，中國產生的數據約占全球的20%。2017年中國產生數據預計達到3.1ZB，相當于人均2.4TB數據。中國政府直接掌握的數據約占11%，2017年約達到0.35ZB，每個地級政府平均擁有113萬TB數據，每個縣級政府平均擁有13萬TB數據。

2 智慧城市的政務大數據

2.1 數據的價值

數據是與物質、能源一樣重要的戰略資源，智慧城市建設是城市信息化的高級形態，信息化的本質過程是生產數據的過程。數據只有通過價值實現才能發揮作用。價值從認識論上來說是指客體能夠滿足主體需要的效益關系，大數據的價值主要體現在解決困難問題的能力。從智慧城市建設角度說，大數據的價值體現在促進城市規劃、建設、管理和服務的能力，具體體現在認識、改造和預測三個層面的能力。

（1）認識是數據產生價值的基礎，是通過收集和集成多源、多樣的數據反映事物的全貌，透過數據發現事物的本質和規律。智慧城市中數據認識價值的實現主要由數據的采集能力決定。

（2）改造是數據產生價值的手段，是基于認識數據的規律而采取的積極應對措施，是對數據的有效利用。智慧城市中數據改造價值的實現主要由數據參與管理決策的能力決定。

（3）預測是數據產生價值的評估，是對改造是否達到預期目的與需求的未來審視，從而形成前瞻性的判斷。智慧城市中數據預測價值的實現主要由數據解決問題的明確性與匹配性決定。數據認知、改造、預測價值的過程循環迭代，形成閉合的價值鏈，價值鏈直至需要解決的問題消失而消亡。

如圖1所示。

圖1：數據的價值鏈

圖2：三元空間

2.2 政務大數據的來源

從人類社會、信息空間和物理世界三元空間的角度分析，政務大數據的來源可以歸為兩類六種，如圖2所示。

2.2.1 直接數據來源

政務大數據的直接數據是對人類社會、物理世界以及人類社會與物理世界交互過程的直接記錄。人類社會的數據主要指人類社會中的政治管理、經濟運行、社會服務產生的數據，是城市管理和服務產生的直接數據，主要由政府管理部門產生和維護的專題數據，是一種動態數據。物理世界的數據主要指空間地理數據，它客觀地記錄物理世界的內容、位置、形狀、大小，主要由測繪地理信息部門通過專業技術手段獲取，是城市規劃、建設、管理和服務的基礎性數據，是一種準靜態的數據。人類社會與物理世界交互過程的數據主要是人類改造自然產生的數據以及自然發生變化影響人類社會產生的數據，是城市建設產生的直接數據，是一種動態數據。

2.2.2 間接數來源

政務大數據的間接數據是對直接數據再加工而產生的數據，主要形成知識數據和規劃數據。知識數據是對直接數據的進一步抽象，發現本質與規律，對物理世界以及人類生產和生活進行指導，主要形成法律、法規、政策、制度、規范等管理性文件。規劃數據是對直接數據和知識數據的利用，形成城市規劃、國民經濟規劃等數據，是對人類社會和物理世界進行改造與利用的藍本。

3 政務大數據發揮價值的關鍵因素

自2012年3月美國政府發布《大數據研究和發展倡議》開始，大數據引起了全世界和全社會的重視。從原因、質量、應用三方面分析，發揮大數據的價值應該注意以下六個關鍵因素。

3.1 需求大數據的原因

發揮大數據價值的首要因素是問題性。

需要大數據與小數據的原因相同，都是為了解決物理世界和人類社會的問題，都要以問題為導向，以需求為出發點。在智慧城市大數據建設中，大數據的數據、技術和應用三個方面應首先從大數據應用確定需要解決的問題，判斷需要收集的數據，再利用大數據的收集、處理和分析技術手段，匯集所需要的大數據形成數據集，計算出針對于預定問題目標的大數據分析結果，解決問題。

3.2 保證大數據的質量

發揮大數據價值需要有好的數據，數據需要準確、多樣。數據準確性的直接體現是數據內容與表述對象之間的一致性。數據內容與表述對象一致則數據準確，不一致則數據不準確。基于準確的數據才能得到期望的結果，否則數據越多形成結果的偏差可能越大。數據不準確產生的原因很多，包括數據的時相不匹配、數據精度不一致以及數據錯誤。數據時相不一致導致的數據不準確是由表述對象在數據采集與數據使用的時間間隔內發生變化而引起的，對數據增加時間戳會避免此類數據不準確引起的問題。數據精度不一致導致的數據不準確是由采集技術和手段引起的，是由于尺度不同而造成的不準確。在實際使用中需要應用降尺度或升尺度技術，使不同數據處于同一尺度下應用，才能取得更合適的結果。數據錯誤是不應該發生的數據問題，是由于人為錯誤、設備錯誤等引起的，在數據采集的過程中要通過采用更穩健的技術、方法、流程以及過程檢查、結果檢驗等方式杜絕此類問題的發生。

數據多樣性是指對同一表述對象描述的豐富程度，以全面反映表述對象的全貌。政府不同部門掌握的數據都是對某一事物一定方面的描述，都有一定的局限性和片面性。而事物之間是相互關聯、相互影響的。現今諸如城市霧霾等問題都不是孤立的個體，無法用單一對象的單一數據來解釋和解決。對于智慧城市建設，就是需要數據共享與集成，從而刻畫出完整的畫像，智慧地認識問題、解決問題。

3.3 利于大數據的應用

發揮大數據的價值需要有人愿意使用，需要提高數據的時效性、便捷性和易讀性。數據的時效性指數據處理速度要滿足數據應用需求。由于數據量的劇增，即使簡單的線性運算也可能花費大量時間，因此需要使用針對于大數據的專門算法進行計算。對于互聯網類型的應用，往往要在幾秒甚至毫秒時間內給出結果，超出用戶心里需求的數據結果將失去用戶的耐心等待，而導致無用武之地。數據的便捷性指易于獲取大數據的應用結果，包括數據的可獲得性和使用的便捷性。數據的可獲得性主要通過數據開放與共享來實現。而數據使用的便捷性則更多的要降低用戶使用的負擔及復雜度，如盡可能采用無需安裝插件的網頁應用方式。數據的易讀性指數據結果不僅要適合機器分析也要利于人類閱讀。讀不懂或者無法理解的結果往往是難于采信的，無法采信結果就變得毫無意義。大數據的易讀性應更多借助于可視化手段，實景三維等新一代技術方法不但能作為共享、集成的基礎平臺，也便于從宏觀到微觀的多尺度、多層面統一分析。

4 結束語

科學始于數據，數據就是事實。智慧城市建設的核心是政務大數據。政務大數據提高了城市治理的科學化與精細化水平，使城市管理更多的基于客觀數據而非主觀經驗。政務大數據改進了公眾服務的智能化和便捷化水平，從被動解決問題到主動獲取需求。政務大數據發揮更大的價值需要共享與開放，數據如果只在單一的系統內流動，那么其價值只發揮了不到10%。政務大數據能不能出智慧，關鍵在于數據的集成和融合。

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