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[IT新闻] 资料:ofo宣布今日起与广州政府实现大数据信息共享 金羊网新闻

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发表于 2019-1-9 08:26:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
(原标题:ofo宣布今日起与广州政府实现大数据信息共享_金羊网新闻)
记者了解到,该平台后续还将上线车辆轨迹、运营调度、热力潮汐图等ofo长久以来在交通领域积累的大量数据,及其对全国主要城市热点地段出行需求的精准预测,能够积极支持城市管理部门在共享单车运营、智慧交通及城市建设中的管理需求,实现政府和企业在相关领域的密切协作,同时为城市交通体系的规划提出显示可行的数据依据。
ofo小黄车广州总经理范志介绍:“通过平台发现科韵路地铁站、中山大道、体育西路、车陂南地铁站等区域小黄车使用频率和需求量明显高于其他区域,据此,我们将加大运维力度,将这些热点区域作为重点监控运营区域。除此以外,通过平台上的热力图及时掌握车辆堆积点,判断车辆汇集区,及时安排运维人员处理。”
范志表示,大数据管理平台投入使用之后,政府管理部门可以实时查看城市每个角落的车辆数量和流动状态。一旦出现某个热点区域车辆数达到“警戒值”,城市管理部门可以在管理平台中直接找到管理该区域的运维人员,运维人员将会在第一时间赶到现场进行处理。
ofo官方也表示,呼吁所有共享单车企业接入该管理平台,将车辆实时数据开放给政府管理部门,共同构建以城市管理部门为中心,多家单车企业配合协同的城市共享单车科学运维新秩序。
鉴语:2017年大数据发展的未来十大趋势预测

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1开放源码
Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。 一项调查发现,预计到今年年底,近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示,Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示,2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用,并寻找方法来提高处理大数据的速度。
2内存技术
很多公司正试图加速大数据处理过程,它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中,数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中,这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测,内存数据架构每年将增长29.2%。目前,有很多企业提供内存数据库技术,最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3机器学习
随着大数据分析能力的不断提高,很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支,允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说,就是分析大数据以得出结论。高德纳咨询公司(Gartner)称,机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出,当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法,创建出能够理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的系统。
4预测分析
预测分析与机器学习密切相关,事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中,企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么,后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步,使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示,目前仅为29%的公司使用预测分析技术,这个数量并不多。同时,许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能,这一数字在未来几年可能会出现激增。

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5智能app
企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为,为用户提供个性化的服务。推荐引擎就是一个大家非常熟悉的例子。在2017年十大战略技术趋势列表中,高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫·希尔里(David Cearley)说:“未来10年,几乎每个app,每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。
6智能安保
许多企业也将大数据分析纳入安全战略。企业的安全日志数据提供了以往未遂的网络攻击信息,企业可以利用这些数据来预测并防止未来可能发生的攻击,以减少攻击造成的损失。一些公司正将其安全信息和事件管理软件(SIEM)与大数据平台(如Hadoop)结合起来。还有一些公司选择向能够提供大数据分析能力产品的公司求助。
7物联网
物联网也可能对大数据产生相当大的影响。根据IDC 2016年9月的报告,“31.4%的受访公司推出了物联网解决方案,另有43%希望在未来12个月内部署物联网解决方案。”随着这些新设备和应用程序上线,许多公司需要新的技术和系统,才能够处理和感知来自物联网的大量数据。
8边缘计算
边缘计算是一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术。 在边缘计算中,大数据分析非常接近物联网设备和传感器,而不是数据中心或云。对于企业来说,这种方式的优点显而易见。因为在网络上流动的数据较少,可以提高网络性能并节省云计算成本。它还允许公司删除过期的和无价值的物联网数据,从而降低存储和基础架构成本。边缘计算还可以加快分析过程,使决策者能够更快地洞察情况并采取行动。

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9高薪职业
对于IT工作者来说,大数据的发展意味着大数据技能人才的高需求。IDC称,“到2018年,美国将有181,000个深度分析岗位,是数据管理和数据解读相关技能岗位数量的五倍。” 由于人才缺口过大,罗伯特·哈夫技术公司预测,到2017年数据科学家的平均薪资将增长6.5%,年薪在116,000美元到163,500美元之间(当然这是美国的标准,中国国内目前尚未统计)。同样,明年大数据工程师的薪资也将增长5.8%,在135,000美元到196,000美元之间。
10自助服务
由于聘请高级专家的成本过高,许多公司开始转向数据分析工具。 IDC先前预测,“视觉数据发现工具的增长速度将比其他商业智能(BI)市场快2.5倍,到2018年,所有企业都将投资终端用户自助服务。
一些大数据供应商已经推出了具有“自助服务”能力的大数据分析工具,专家预计这种趋势将持续到2017年及以后。数据分析过程中,信息技术的参与将越来越少,大数据分析将越来越多地融入到所有部门工作人员的工作方式之中。
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