“大数据”：城市的“智慧”预算

　　“智慧城市”已经成为中国城市发展的新范式和新战略。接近200个智慧城市试点争先恐后地迈入“知识社会下一代创新城市”发展进程，步履不停地推进顶层设计、系统设计、架构设计、制度设计的工作，并付诸于富有前瞻性、科学性的“智慧”建设实施。如何使得一个城市在“智慧化”或“智能化”方面取得突破性进展成为当前一个重要课题。除却城市之间的个性差异，大多数城市的建设思路无非是先以物联网、云计算为基础的新一代信息技术基础设施的建设，随后通过搭建面向不同领域的智慧应用，完成一个城市在应用、模式、协同上的智慧创新。“城市的运营和管理需求”是这个课题的中心，一个城市的信息化设施或许可以通过短期投入得以配置，而获得一个足够智慧的“引擎”并非易事。

　　在智慧交通、智慧医疗、智慧社区、智慧管网等关键智慧应用建设中，充分发挥一个城市固有信息数据的价值是建设的重点和难点。以往的城市信息化建设相互孤立、分而治之、存用分离，数据分析能力受到严重制约，城市管理者只能截取数据片段进行分析处理，而难以获得一个城市信息数据的全貌。由于在信息化过程中海量数据难以负载、难以利用的原因，有些城市甚至存在摈弃、搁置数据的情况，因此能够充分挖掘数据价值的大数据分析技术成为智慧城市“引擎”的必然选择，而对于智慧城市筹划者和建设者来说，大数据就是城市“智慧”与否的预算，在智慧城市预算编制阶段之初就应重视大数据技术应用。

　　当前尝试将大数据“引擎”装入中国智慧城市“快车”的厂商很多，sap便是其中之一。sap在智慧城市领域已经取得了一定的成果，南京智能交通建设便是一例。像其他城市一样，南京每年用于城市交通的监控摄像头、出租车gps、地铁、公交等终端设备能产生百亿、甚至上千亿条数据，基于sap hana的大数据综合分析与决策支持平台，从这些亿万条数据中分析出全年交通流量的变化并获得规律，以用于城市智慧管理的进一步的决策，如公交站点设置、出行线路规划等城市设施优化部署。考虑到依靠数据分析获得的决策结果并非令人百分之百笃信，sap的决策模拟系统还可以验证决策的正确性。比如在城市交通方面，借助大数据处理能力量化城市交通需求，根据历史数据可以在智能交通平台上模拟出单双号限行等措施影响下的交通状态，从而确信分析决策的合理性。

　　再者，通过智能交通的实现可以作为城市规划管理的数据基础，积累一定时间区间内的交通流量数据分析城市居民的出行规律，还有利于提供制定合理的城市商圈、公共设施、生活配套等城市规划布局参考数据。围绕智能化交通生态圈进行不断创新和完善，就能为城市管理、公共服务提供有力的支持，这也是利用sap大数据技术完成智慧城市综合分析与决策支持平台的目标和意义。