智能建筑的“大数据”之旅

策划/本刊编辑部　　　　　执行/苗　雪　张　杰　张　婷　赵利娟

智能建筑的“大数据”之旅

策划/本刊编辑部执行/苗雪张杰张婷赵利娟

21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大地拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀、变大。

而随着数据的膨胀并变大，使其决定了企业和行业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到“大数据”对行业的重要性。正如哈佛大学社会学教授加里·金所说：“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。这会是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

研究表明，建筑业是数据量最大、业务规模最大的大数据行业，其中，智能建筑作为人们日常工作、生活中不可或缺的关键设备，同样也因为大数据的发展，有了质的飞跃。据IHS下属研究机构IMSResearch的最新报告——《智能建筑的增值业务》表明，未来五年，基于大数据建筑分析的故障检测市场将会以大于40%的复合年增长率扩张。

未来的智能建筑，将会建造成为一个大数据的应用中心，区别于传统智能建筑只具备监测、控制、报警等基础功能，当建筑中的大数据得以被正确利用时，则可实现事故预测、预警，案件分析、规划和引导等多领域的智能应用，并且还能将这些大数据信息与移动智能端相连，同步享有各种信息。

总而言之，大数据的智能建筑是具有比人脑更有智慧的建筑，其根本魅力就在于它能够节约成本和提升底线。于是，各企业纷纷抓住机会，立足本企业，深度挖掘大数据的应用。

“大数据时代”到来，是机遇也是挑战——徐晋平

· 大数据到来的必然性·

1）硬件成本的降低

大数据时代到来的一大原因就是成本的降低及能力的提高，根据IBM的相关研究调查显示，每个企业平均有1/4的决策是失误的，而失误的关键就在于没有对公司的大数据进行透彻地分析和有效地处理。所以，大数据决策在欧洲、美国、日本很多发达国家，已经提高到战略层次上面。

2）网络带宽的提升

21世纪是一个数字化、网络化、信息化的时代，全球各种信息数据在飞速的增长，从2005年到2011年，全球数据量增长了8倍，达到了千万亿兆的数据量，未来数据量仍将持续高速增长，每两年就会翻一翻，预计到2020年，全球的数据量将达到35ZB。

为了满足这些数据计算、传输、访问等需求，数据中心就要不断地进行扩容，甚至建设新的更大的数据中心，好不容易建设好的数据中心却也仅能满足二三年的数据处理需求，还得不断地扩容，这也是全球一片数据中心建设热潮产生的根本原因，因为有越来越多的数据需要处理。

3）云计算的兴起

云计算就是硬件资源的虚拟化；大数据就是海量数据的高效处理。举例来说，云计算相当于计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用；大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域 算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力。

4）网络技术的发展

大数据时代开启网络技术挑战。数据显示，在2007年全世界人均只有0.1个设备是可联网的，而到了2013年便激增到7个。如此迅猛的成长速度，无疑是对网络技术支持的一大考验。因为网络是大数据的重要源头，为保证海量的数据能够在短时间内得到整合与处理，技术进步是必不可少的；反之，技术在不断地突破发展，因此大数据的应用也会不断推进。

5）智能终端的普及

智能终端产业的成长动力主要在于可穿戴设备（Wearables）和物联网（IoT）。而随着近期手表、健康医疗设备、眼镜等可穿戴设备的迅猛发展，不久之后终端产业将迎来继智能手机后的又一次爆发；而IOT则将加大驱动力，带动传感器、MCU、信息采集、数据挖掘、分析、存储、网络带宽、服务器等产业需求的进步。智能终端的大面积普及，更是激增了终端中海量数据的传输，及时有效的数据处理必不可少。

6）电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用

随着智能终端的普及，电子商务、社交网络、电子地图等全面开花，在大众市场尤其明显。相关数据表明（见图1），全球网民平均每月使用流量（2014年）已达到10240MB，是2008年（1024MB）的整整10倍，换算起来，互联网一天之内产生的信息总量，可以装满 1.68 亿张 DVD 光盘。要在短时间内合理地整合，充分体现出了大数据“大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）、价值密度低（Value）”的显著特征（见图2）。

图1　全球网民平均每月使用流量数据图

图2　“大数据”的显著特征

· 大数据时代的机遇和挑战·

大数据的普及，使得其遍布各行各业，应用十分广泛（见图3）。但应要注意的是，局不能把“大数据”用做解决世界上所有问题的全能办法，无论是管理城市还是发展经济，甚至是保护环境等，“大数据”虽能被利用，但并不是妥当的处理方法，这是对它的一种误解。“大数据时代”的降临，对于市场及企业来说，是机遇更是挑战。

※机遇

1）大数据技术促进国家和社会发展

大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会进程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，必须重新认识数据的重要价值。

2）大数据蓝海成为企业竞争的新焦点

大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。大数据正在对每个领域都造成影响，包括商业、经济等领域。大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点，正在成为企业竞争的新焦点。

3）大数据时代呼唤创新型人才

盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万——49万，缺口14万——19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国 是人才大国，但能理解与应用大数据的创新型人才更是稀缺。

※挑战

1）大数据技术的运用仍有困难

目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中，即数据收集、数据存储、数据处理、结果的可视化呈现。大数据挖掘难题

a.数据收集

要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

b.数据存储

要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，要用到冗余配置、分布化和云计算技术，存储时对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，并加入便于检索的标签。

c.数据处理

大数据的复杂性使得难以用传统的方法描述与度量，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态及可能模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。

d.结果的可视化呈现

使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。

2）大数据给信息安全带来新挑战

a.加大隐私泄露风险

大量数据的集中存储增加了其泄露的风险；一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。

b.对现有存储和安防措施提出挑战

复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合规；安全防护手段更新升级慢，存在漏洞。

c.被运用到攻击手段中

黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准；大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会。

大数据是一把双刃剑，一方面我们可以通过对大量数据的分析，获取企业、公司乃至个人所需的信息资料，从而提高工作、生活的质量；另外一方面，数据整合不可避免的对个人的隐私构成威胁、挑战。为了更好地迎接“大数据时代”，在数据的应用方面，相关法律法规的制定将变得越来越重要。

图3　大数据的全面应用

大数据时代的城市规划思考——党安荣

·大数据的特征（见图1）·

图1　大数据的“5V”特征

与传统数据相比，大数据拥有“大、快、多、真、高”几大优势（见表1）。其数据量大、属性丰富、关联性强、实时动态等特性，使得我们更应关注对大数据的获取、分析、可视化以及规划应用。

表1　传统数据与大数据对比

·大数据的类型与应用·

两院院士吴良镛教授指出：城乡规划中的数据来源广泛，应该从全球、区域、城市、居住区和建筑五个层次或尺度着手，任何一个层次，都受到了“大数据”不同程度的影响或冲击。

图2　与城乡规划有关的大数据来源

（1）全球尺度——RS感知全球城市的能力大为提高。

全球RS感知能力图

（2）全国或区域尺度——城市群发育识别。

城市群发育识别的核心在于“城市间的联系”。传统城市群的研究采用“客运量、货运量”或非农比重等指标来间接反映，效果差强人意；大数据时代中，有关反映“联系”的数据大量涌现，并相对容易通过互联网自动获取。其优势在于：

①基于个人位置信息的人口流动“联系”，有助于城镇化宏观研究；

基于个体位置数据的人口空间集散分析

②基于微博关系的“联系”，一定程度上反应城市之间的信息联系；

基于城市相互作用的城市群识别

基于城市联系流数据的流度识别（交通和信息）

③基于互联网的客货流“联系”，包括航空、铁路、汽车等客货流量；

④基于企业分支机构的“联系”，表达企业及社会经济活动势态及其联系；

⑤基于Google或Baidu关键词关联的“联系”，反映人们关注的热点问题。

（3）城市尺度——功能区或热点区识别、职住平衡布局评价

基于公交市政卡、出租车、地铁刷卡等移动人流数据，可以识别城市功能区和热点地区（比如商业街区的热度）——微软研究院和北京规划机构合作，利用出租车流的分析试图识别出各项城市功能的比例，如居住、就业、购物等，进而评价每个小区的混合使用程度，是对传统基于土地使用数据评价土地混合使用程度的方法补充。

微软的城市规划图

（4）社区尺度——居住区环境性能评价

大数据应用在居住区环境性能方面的评价较多，如集成应用大数据预测城市空气质量等。

我们的社会变成了一个巨大的数据库，人类正处在一个聚合点上，在这里，数据、科学以及技术都将联合起来，共同对抗那个最大的谜题——我们的未来！

· 企业简介·

一舟成立于1991年，致力于为全球客户提供自主品牌的综合布线解决方案。一舟向全球市场提供全系列产品与服务，曾获得专利达百余项，其中外观设计达40多项，实用新型60多项。内容涉及数据中心产品、机柜、网络配件、HDMI、光缆、视频线缆等。

·一舟的一体化微模块数据中心解决方案·

传统的数据中心已无法满足社会技术的发展需求，它的落后使其面临着巨大的建设挑战。

1）选址困难、场地利用率低

要求专业机房环境，对层高、楼板承重等指标要求严格造成选址困难；各功能板块占据独立区间，过多划分区间造成空间浪费。

2）工程复杂、建设周期长

按专业设计、建设，各个系统交叉施工，工程复杂建设久；IT业务要求上线时间大幅缩短，需要快速部署抢占商机。

3）能耗高、初期投资高

基础设施建设一步到到位，前期投入大，远超业务所需；低效率配电与制冷部件，导致高能耗运营。

4）管理效率低、运维体验差

监控集成度低，部分仍需人工巡视，不能真正实现综合管理，运维体验差；出现故障时，不能快速定位，耗时耗力。

1、SHIP-DC-X系列的优势

SHIP-DC-X系列的一体化微模块数据中心解决方案，可弥补从同数据中心多产品分项采购、相互独立、产品间的兼容性差等缺憾，该方案具备了全方位的模块化设计、标准化的组件、快速部署的能力；低PUE、低OPEX；一站式采购、高性价比；可按需扩容等优点。

①全模块化

模块化结构配置灵活，布线、配电、散热、制冷、监控等方案架构可选，满足不同应用场景；工厂预制部件，快速部署，应用范围广，减少了现场施工的工程量，降低了施工难度，有效提高了数据中心的建设水平和工程质量。

②高效节能

采用密闭冷/热通道技术，设计特定的气流组织，避免冷/热气流的混合，以达到现场应用和实际制冷的最优化，大幅降低能耗；数据中心内部气流的冷、热通道分离设计，更高效节能，符合绿色数据中心概念，与传统数据中心相比减少30%以上的能耗。

③柔性扩展

采用模块化的部件和统一的接口标准，扩展更灵活，可实现以机柜为单位或以单元模块为单位按需设计，按需扩容。

④统一的管理平台

实现对数据中心基础设施制冷、动力、环境、安防等方面的统一监控与管理。

⑤高性价比

设计高性价比、工程高性价比、维保高性价比。

⑥一站式服务

整体解决方案设计、整体设施工厂预安装及现场快速整合、统一服务。

2、SHIP-DC-SM微型一体化微模块数据中心解决方案

SHIP-DC-SM一体化微模块数据中心—微型解决方案是预集成机柜、布线、供配电、制冷、动环监控于一体的更加环保、节能及安全的一体化、模块化的整体机房解决方案。具备关键设备运行所需要的物理基础设施及动力与环境因素，为客户提供机房所需的一站式服务。适用于企业分支机构、工矿及库房等应用场景微型数据中心快速新建，可实现标准化管理和无人值守，协助客户降低OPEX，降低运维成本。

3、SHIP-DC-BM基本型一体化微模块数据中心解决方案

SHIP-DC-BM基本型采用封闭冷通道，房间级精密空调下送风制冷方式；预集成机柜、封闭冷通道、布线等子系统；单/双列，密闭放冷通道部署形成1.2米宽、2.4米高的封闭通道冷池；供配电模块、动环监控管理等子模块系统预集成可选。适合应用于低热密度机房（机柜功率5kW以下）。

4、SHIP-DC-HM高密度一体化微模块数据中心解决方案

SHIP-DC-HM高密度型采用单/双排，密闭冷热通道多种部署；应用高效、模块化、预端接布线；单柜制冷量支持25/35/65KW；行级制冷方式；采用高效率模块化UPS与一体化配电柜；可现实通道级、机柜级门禁或通道级照明。适合应用于高热密度机房（机柜功率5kW以上）。

· 企业简介 ·

机械工业第六设计研究院有限公司简称中机六院，创建于1951年，隶属中国机械工业集团有限公司，现有12个工程院、1个工程技术研究中心，4个子公司，3000多名员工，其中中国工程院院士1名，中国工程设计设计大师2名，是国家火炬计划重点高新技术企业。

公司先后完成工程项目20000余项，主编、参编国家标准40余项，荣获国家科技发明奖1项，詹天佑奖1项、鲁班奖6项，国家科技进步及优秀工程设计金银铜奖25项，省部级级奖300余项；拥有相关专利与软件著作权90余项。

· 数据中心建设和运维中引入BIM技术的原因 ·

数据中心机房建设总体结构如图1所示，其中建造及运维阶段的问题分析可从方案、设计、施工和运维四个阶段入手。

图1　机房建设总体结构

1）方案阶段：方案不是最优；沟通不畅。

2）设计阶段：错、漏、碰、缺，导致设计需要不断变更。

3）施工阶段：成本增加、进度拖期、信息遗失、质量不可控、存在安全隐患、组织协调不畅。

4）运维阶段：基础设施管理及IT设施管理存在问题。

·BIM技术在数据中心全生命周期中的应用 ·

数据中心生命周期管理内容如图2所示。

图2　数据中心全生命周期管理

※典型案例——郑州市政府中心机房

1.项目信息

该项目是郑州市智慧城市建设的中心机房，位于郑州市档案馆八层、九层，面积约为3000平方米，功能分区为电子政务机房，专网机房、电源室A、电源室B、云计算中心、对外展示厅、监控中心和会议室，按照国标 GB50174之A级机房标准进行设计实施，建设要求很高。

2.方案设计

整体方案的可视化设计如图3所示。封闭冷通道机组送风温度可降低3～4℃ ，并在机柜正面形成了一个送风正压面，确保冷风均匀地向机柜内部扩散，考虑机房热源分布情况确定风回风口位置、数量，以提高机房内部的均匀度，以降低设备热量，提高精密空调冷源利用效率，可实现机房36%的节能效果。对比效果如图4、图5所示。

图3　方案规划

图4

图5

3.施工安装

图6

图7　进度管理

图8　质量管理

图9　信息管理

图10　组织协调

4.运维阶段

图11　实际运维机房图

· 企业简介 ·

福建星网锐捷网络有限公司（简称“锐捷网络”），始终聚焦客户利益，致力于通过持续技术创新，不断提升客户的网络应用体验，为运营商、金融、政府、教育和企业等各行业构建端到端的网络解决方案，为客户网络创造新价值。

身处网络经济时代，锐捷坚信，每一次网络技术进步都会给人们的生活、工作和教育方式带来改变；面向未来，锐捷网络将始终以推动网络技术发展，实现技术与应用充分融合，促进社会进步为使命，帮助我们的客户和合作伙伴成为新时代的受益者。

· 购物中心的发展趋势·

根据世邦魏理仕的《全球购物中心开发最活跃城市报告》数据，2014年，全球在建购物中心总面积为3900万平方米，其中，亚太区在建面积超过3200万平方米，其中60%在中国。在全球十大最活跃在建购物中心排名中，中国占据七席。其中，上海以410万平方米位居第一，紧随其后是深圳，340万平方米，而被称为1.5城市标杆的成都，则以300万平方米，位居深圳之后。

而在过去两年中，中国购物中心以每年开业近400家的速度高速增长。截至2014年，已开业购物中心超过3500家。来自德勤的数据现实，预计至2025年将有7000家新购物中心建成开业，中国各类购物中心总数超过1万家。 眼下，市场过热带来的诸多问题已经开始显现，其中最直观的感受便是空置率的上升。

图1　购物中心空置率提高

究其原因到底为何？本质上来说，主要还是建设趋于同质化导致的，如业态分布相似、入驻品牌雷同、提供相同服务等，均会造成中国商业购物中心如此的悲剧发展。

中国商业地产联盟副会长兼秘书长王永平曾说过，“商业地产已从开发竞争转移到运营竞争，未来真正考验的是运营能力。” 而利用大数据，发展O2O模式，则成为了提高运营能力必不可少的利器。

商业地产电商要做的不是简单地将客流从线上引到线下如此简单的020，而是要在为消费者服务过程中积累大量用户，培育起自己的会员体系；再通过会员通兑，促进购物中心的各业态互动，相互制造销售机会；并通过会员运营，形成商业地产周边地区的抓地力，建立自己稳定的消费生态圈；从而借助不断积累的会员消费和行为数据，为商家提供创新的、精准的营销，以及个性化营销工具，通过这种方式为商家带来更多的客流量和销售额，形成商业购物中心的良性循环。如图2所示。

图2　购物中心的消费生态圈

·如何提高购物中心的运营能力·——锐捷网络解决方案

1、打通线上和线下

如何实现快速加粉，将消费者从线下迁移至线上？锐捷网络解决方案，可借助Wi-Fi进行微信连接，实现快速加粉，为后期营销提供支撑。与传统生意消费者离开，便终止买卖联系的情况相比，线上服务可在消费者关注微信后，持续营销，为提高提带率打好基础。

图3　微信营销示意图

如何面向消费者完成统一营销广告推广工作？锐捷网络解决方案的广告管理界面，通过轻点鼠标，即可三分钟完成统一营销的广告推广工作。

如何评估营销广告效果？借助广告管理系统的定期汇总功能，查看营销广告效果评估数据化图，简单直观地获取数据结论，判断营销方案的正确与否，并为之后购物中心的营销提供推广方向，使一切都将有据可依。数据化评估如图4所示。

图4　广告效果评估数据化图

2、挖掘客流价值

每年/月/日有多少人来？这些消费者多长时间来一次？哪个商家/区块人气最旺？

通过系统界面，按楼层/商家掌握客流分布情况（见图5），并可分析、指导商家提升竞争力；按区块掌握客流分布情况，选择最热人气地点，确保活动成功；按来访频率分析，掌握客流到访周期，指导营销活动最佳时间点；还可协助启动“唤醒沉睡会员”活动，将低频顾客向高频顾客转变。

明天又会有多少人来？计划的活动能否达到预期效果？

系统可依据神经网络模型，对未来客流进行预测，使商家准确掌控未来客流情况；活动举办前预测，活动举办后检验，营销推广工作从此更轻松

3、提高满意度

如何有效增加微信/APP的黏性？添加室内导航+反向寻车等应用功能，使消费者对微信应用产生依赖。

如何方便消费者掌握最新优惠促销打折信息？微信可基于位置基础进行信息推送，全场优惠促销信息随身装，让消费者及时掌握消息，逛个不停。

如何提高WI-FI体验，让消费者欢快蹭网聚人气？系统配备会主动转向的天线，消费者在哪，信号就指向哪，助其畅快蹭网；中庭AP可提升接入容量到1.8倍，第一时间在朋友圈分享好心情。

锐捷提供业内唯一的整体解决方案，助力购物中心真正提高自身运营能力。

图5　系统客流分布图

图6　锐捷整体解决方案图

· 企业简介 ·

广州市地下铁道总公司成立于1992年，是广州市政府全资大型国有企业，它担负着广州市快速轨道交通系统的建设及运营管理的重责，同时经营以地铁相关资源开发为主的多元化产业。公司以“安全、快捷、准点、舒适”为目标，精心组织运营，不断提高运营水平和服务质量，为乘客提供了安全可靠的交通运输服务。

公司始终秉承着诚信经营理念，倡导讲诚信的企业文化，坚持“以人为本，科学地建造和经营地铁；开发资源、创效赢利；为客户提供安全、快捷、优质的服务，进而贡献社会”的企业使命，正稳步朝着“创建优秀现代企业、成为世界一流的城市轨道交通经营单位”的企业长远发展目标迈进。

·轨道交通大数据·

伴随城市现代化进程，智慧城市建设是当前的必然趋势。轨道交通是智慧城市的重要实施部分，如何构建智能化的轨道交通，使其更好地融入到城市的智慧化建设中，为市民提供“安全、准点、快捷、舒适”的服务，日益成为轨道交通行业的重要研究课题。

1、轨道交通数据智能采集

1）地铁主要设备

包括车站设备——通风空调、给排水、电扶梯、智能低压、门禁、屏蔽门、防淹门、BAS、FAS、照明等；系统设备——通信、信号、AFC、综合监控、供电等；车辆设备。

2）信息采集的基础介质

轨道交通领域针对不同专业的信息需求采用不同的设备装置进行采集，信息分为设备监控类（含图形提取）和语音视频类。而按照设备功能可分以下几类。

（1）环境参数类：温度传感器、流量传感器；

（2）火灾探测类：烟感探测器、红外对射、吸气式探测器和感温光纤；

（3）列车信息类：应答器、轨道电路、波导管和无线AP；

（4）供电信息类：电力表计和测控装置；

（5）乘客信息类：读卡器和红外探测；

（6）语音视频类：摄像头、手持台和拾音器。

3）信息的网络传输

信息的网络首先包括现场网络，每一个线路的运营都是一个封闭的系统；其次是无线的部分，包括专用TETRA、公用网和车地PIS；最后是汇合成骨干传输网，它具备多种制式，如MSTP、OTN、PTN形式，一般采用环线方式。

4）智能化数据采集

地铁数据采集的实时特点较多，一是实时性，比如“毫秒”级工业网络采集；二是多样性，它可以兼容多种通讯协议及存储格式；三是可靠性，广州地铁每天约有680万人次在坐车，保障乘客生命安全至关重要，如果出现异常怎么解决？因此它对可靠性要求很高，所以要有冗余总线及设备的保障；四是扩展性，要做到系统软件模块化设计。

5）原有信号系统图形信息的数字化提取

以广州一号线为例，该线信号系统不具备接口条件的数据识别提取，如图1所示。

图2

2、轨道交通数据汇聚融合

阶段一：线路各专业独立的信息孤岛阶段到线路信息共享的综合监控阶段（见图2）。

图1　一号线信号系统的数字化提取

阶段二：在各线路内实现信息共享的基础上到实现线网信息共享的指挥平台（见图3）。

图3

阶段三：轨道交通的数据融合（见图4）。

图4

3、轨道交通线网智能调度（见图5）

图5　轨道交通的智能调度

4、线网数据挖掘分析

1）能效分析（见图7、图8）

2）运营评估（见图9）

3）关键指标（见图10）

图8　客流统计

图9　运行评估

图10　关键指标

大数据时代已经来临，数据正在超越数据本身。轨道交通大数据的开发利用，推动了智能交通的快速发展，也为公众提供更加便捷、高效、绿色、安全的出行环境。

链接

大数据时代的三大变革——维克多

《大数据时代》的作者牛津大学教授维克多·迈尔·舍恩伯格认为，大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉；还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。大数据时代的降临，将带来一场“革命”，并会对各行各业带来深刻的影响，甚至改变我们的思维方式，但同时它也会引发“数据暴政”的担忧。

· 大数据时代的三大变革 ·

维克多指出，大数据时代我们要关注的是，处理数据理念的思维变革、挖掘数据价值的商业变革、面对数据风险的管理变革三点。

1）转变处理数据的理念

传统的数据整合，如采样分析等，都是信息缺乏时代和信息流通受限时代的产物，随着技术的发展，云计算等新兴技术的普及，能够更便宜、有效、高速地对信息进行存储、分享和挖掘等处理，于是，大数据改变了处理数据的思维。

更多。大数据的“大”并非绝对意义的大，而是指全体；它并不会采取随机分析法这样的捷径，而是将所有数据都囊括其中，不以偏概全，因为在大数据时代，收集全体数据是可行且低成本的。

更杂。此处的“杂”是指混杂性。大数据追求的是数据的总量，所以允许不精确的数据存在。随着数据量的增加，数据错误率也相应增大，格式也会存在不一致性。相关调查显示，只有5%的数据是结构化且适用于传统的统计方法，余下95%的数据都是非结构化的，所以只有接受这些不精确性，才能利用好这些海量数据。

更好。大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测。数据与数据之间并非因果关系，而是相关关系。

2）转变数据价值的获取方式

大数据时代的重要价值，在于数据的深度挖掘。数据的价值在来源于万物的数据化和数据交叉复用。何为“数据化”？即把一种现象转换为可制表分析的量化形式的过程，如将书本的内容等变成数据化的文本，使其可搜索。变革的基础则在于一切事物均可量化，变为数据；变革重点在于由技术转变到信息上。

这其中的价值，指的是隐藏于数据背后的价值，它不会随时用次数的增多而减少，是取之不尽，用之不竭的创新价值。

大数据的价值链中主要存在三种企业：一是基于数据本身的企业；二是基于技能的企业；三是基于思维的企业。因此，在应用大数据时，一定要注意角色定位，关注数据、技术与思维三足鼎立的关系，即大数据早期价值源于思维和技术，中后期价值需从数据本身中挖掘。

3）转变数据风险的应对方式

大数据时代数据危险不再是隐私的泄露，而是被预知的可能性，因此就需要新的规章制度来应对大数据时代中存在的各种隐忧。

风险。由数据主宰一切的时代，处处存在隐患。随着各种APP的应用推广，令我们身处随时随地都被监视着的状态，甚至连个人隐私也会被不法分子利用等。面对重重风险，告知与许可、模糊化和匿名化三大隐私保护策略均已失效。创新的规章制度刻不容缓，只有专业的、具有针对性的机制，才能有效、合理、正当地应用大数据。

掌控。大数据在改变人类生活与思维方式的同时，也推动了人类信息管理准则的重新定位。大数据时代我们需要的是责任与自由并举的信息管理。对原有规范的修修补补已经无法满足时代发展的需求，也不足以抑制大数据带来的风险。正如上述所言，我们需要创新的制度规范，因为它能带来三大变革，即从个人许可到到让数据使用者承担责任的个人隐私保护、为行为而不是为倾向负责的预测分析，以及设置用来监测数据合法使用的内部外部相结合的算法。

大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的将来。