큰 데이터는 "기준"에 따라 도시 관리를 제공

큰 데이터가이 단어는 이미 하늘을 반, 영화, TV, 의료, 큰 데이터를 큰 데이터에서 빨간색 이었고 큰 데이터 대학 입구 시험 구성 질문에, 그것은 보인다 큰 데이터는 범용 도구, 어디서 나, 전 능 하 신 되고있다. 그래서, 다양성의 관심사, 다양 한 공공 의사 결정 및 공공 서비스 분야의 사회적 요구, 큰 데이터도 수 기술, 쇼 모든 정책에 기반을, "숫자"에 따라, 얼마나 우리에 게 서 큰 데이터 결정?

세계에 모든 큰 데이터가 있다.

관심사는 국민 건강 및 가족계획 위원회 선전 부서의 감독의 "두 아이" 정책 올해의 시작 부분에는 거의 10 년간의 연구에 대 한이 정책, 관련 기관 및 부서 소개에 대 한 인구 정책을 어떤 조정 하려면 실시 되었습니다 데이터 시뮬레이션 대변인 마오 Qunan는 밝혔다.

마오 Qunan의 데이터 시뮬레이션 여기는 실제로 큰 데이터 결정 중 하나를 언급 했다. 프로젝트 제목 "국가 인구 매크로 관리 및 의사 결정 정보 시스템 (PADIS)"으로 이후의 데이터 분석 및 지원을 제공 했다. 국가 전자 정부 네트워크 플랫폼에 의존, PADIS 시스템 공공 보안, 통계, 남북 관계, 건강, 과세, 교육, 노동 및 사회 보장, 자원, 환경, 농업, 건설 및 다른 부서에서 데이터를 통합 하 고 컴퓨터에 가상 커뮤니티를 구축할 수 있습니다. 이 작은 사회, 신생아의 탄생, 자녀의 학교, 졸업, 그리고 성인의 결혼 여부와 같은 그의 인구는 모두 반영 후 대학생의 취업. 컴퓨터에 특정 정책을 입력 해야만 볼 수 있습니다 우리가 이러한 정책의 영향 년간, 십년, 그리고 심지어 년.

큰 데이터 도시 교통 계획에 사용할 수 있습니다. Padis는 또한 도시에서 교통 혼잡 문제에 대 한 예측 분석을 했다. 인구와 자동차의 수 제한 해야 하는 견해와 함께 대 중 교통의 개발 속도의 전통적인 보기는 다른, Padis의 예측 결과 쇼는 인구의 심각한 편차 집중 주거 지역 및 경제 센터 출석 수요 증가의 근본 원인을 이며 교통 악화, 단순히 대 중 교통 시설을 추가 하 고 차를 제어만 Yantang. 이 위해, Padis의 "처방전"는 도시 계획 및 관리, 향상 되도록 중앙 방향에 도시.

피임 정책을 조정 하 고 교통 계획에 정부를 돕기 이외에 시스템은 핫스팟 지연된 퇴직, 연금 갭, 환경 관리 등의 대규모 데이터 및 우리의 생활의 모든 측면을 다루는 강력한 예측 능력 덕택으로 주택 가격 상승에 자신의 "통찰력"을 제공할 수도 있습니다.

사람 또는 데이터에 의존 하는 데이터

큰 데이터의 아름다움은 대규모 데이터의 분석을 통해 전례 없는 방식으로 가치 있는 제품 또는 통찰력을 얻을 수 있는 능력 이다. 그래서 컴퓨터를 완전히 신뢰 하 고 데이터와 소프트웨어를 결정 하는 데 도움이 수 있습니다 의미 합니까?

대답은 물론, 부정적. Padis 시스템 프로젝트 기술 감독, 선저우 디지털 정보 서비스 (주) 큰 데이터 수석 전문가 Swentian 그는 아무 자동화 된 의사 결정 시스템을 만들지 해야. 빅 데이터, 그가 말하길만 사용할 수 있습니다 의사를 원조 하 고 결정을 대체 하지. 이 년간의 경험을 요약, 최고의 시스템 인간과 컴퓨터의 완벽 한 조합을 해야 합니다. 큰 데이터 응용 프로그램은 매우 강한 및 더 강력한 것입니다, Shenzhou 정보 기반 대용량 데이터 연구 및 지능형 도시 통합 의사 결정 시스템의 개발 경제, 교통, 환경 오염 및 다른 정책 시뮬레이션 분석 및 기타 기능을 실현할 수 있습니다 하지만 그것은 여전히 보조 의사 결정 시스템. 인구 처럼 해결 될 필요가 있는 문제에 직면 하 여 예측 사무실의 많은 수에 기반 하 고 분석 모델링만 선택할 수 있다 옵션, 그리고 그들의 가능한 영향 의사 결정자, 최종 채택, 구현 하는 방법, 의사 결정자에 의해 얼마나 많은 노력을 함께 다양 한 요인.

Swentian 말했다: "'두 아이의 싱글' 정책 경우 비록 정책 이지만 단지 작은 한 걸음 앞으로, 정부의 과학적 의사 결정을 위한 이것은 큰 단계." 정부 관리 개념 및 거 버 넌 스 모델 변경에 반영합니다. "

엎드려 서 광 석 데이터 풍부한 광 석 데이터 사용은 좋은 데이터

특히 인터넷 여왕 메리 Ike 2014 인터넷 동향 보고서에는 2014 년에서 큰 데이터 된다는 것 더 실용적이 고 그 어느 때 보다 일반 사람들의 삶에 가까이 생각 큰 데이터를 발생 합니다. 솔루션을 제공 하는 데이터 해석에 의존 하는 몇 가지 새로운 서비스 등장, 시작 하 고 큰 문제를 해결 하기 위해 큰 데이터 추세 신흥. 그녀 또한 발견의 기존 일반 데이터 정보 34% 공부, 가치가 있었다 하지만 데이터의 7%만 적었습니다만 1% 분석 했다. 데이터 수집 중요 한 반면, 데이터의 부족은 의미가 없다.

따라서, 그것은 할 수 있다 "빅 데이터"의 진정한 가치 마이닝 및 분석에 있다. "빅 데이터 아니다만 수에 큰 하지만 가치에서 또한 큰," Swentian 말했다: "큰 데이터의 진정한 가치입니다 데이터, 하지만 데이터를 찾는 그들의 뒤에 규칙을 발견 하 고 실용적인 문제를 해결 하기 위해 제공의 상관관계의 광대 한 컬렉션 하지." 미네랄과 마찬가지로 데이터 또한 마른 광 석 보가 있다. 현재 상황에서 지능형 도시 건설에 특히 우리 시의 공공 서비스 용량 및 관리 의사 결정 수준 향상에 좋은 큰 데이터 증가 함께 기존 데이터 주식을 활성화 하는 방법에 주의 기울여야 한다. "