大数据融合是关键
大数据时代,视频指挥调度系统技术融合的必要性与新发展
大数据时代，视频指挥调度系统技术融合的必要性与新发展■文/吴淑敬 新疆公安厅科技信息化总队近年来，各地各种人、信息、物等要素流动性持续增强，突发事件多发频发，公安机关面临的 压力越来越大，尤其是面对叠加性突发应急事件,需要不同部门之间的通力合作,统筹协调人力、物力、财力。
但由于公安有不同的警种、不同的业务场景，业务数据量与业务模型完全不同，需要构建统 一通信指挥调度系统实现各个警种资源统筹利用、信息协调共享、处置通力合作。
基于当前公安多警种、多业务的需求，各地公安机关以新一代融合通信平台为基础不断提升视频指挥调度系统在处理突发事件中的能力，实现系统能及时掌握现场的各种信息与状况，通过大数 据综合研判与分析，让决策实施更迅速、更精准。
目前融合通信指挥平台正在加速落地行业应用场景, 为公安业务提供全新的技术支撑。
一、传统指挥调度系统的痛点分析为保证信息安全与应用的多样性，在指挥调度系统各层级间存在着不同的安全策略与细分业务下 的各种应用系统，但一直以来两者之间因灵活性、适用性等问题存在相互冲突与矛盾，影响着实战应 用的开展，尤其是在遇到突发事件超过以往的应急 预案的认知时，指挥调度系统不但面临着事件处置 难度显著增加的窘迫现状，同时系统内部冲突会更 加凸显。
传统指挥调度系统效率低，且指挥完全靠人力战术，协同作战效率低，无法形成立体化防控调度 能力；另外系统业务贴切度不高，旧系统无法满足 现阶段公安的应急抓捕、重大安保等业务需求。
另外，面对涉及各领域的突发事件，传统指挥 调度系统基于多系统应用，致使操作复杂，并且视 频会议、视频监控、350M 通信以及地图系统等来自不同业务层面的资源并没有整合到一个系统进行 统一调度，难以满足公安应急信息化平台的工作要求，再加上各个系统所处的网络平台不同，资源较 为分散，这些问题都有待突破解决。
12 - &-2021.1-2公共安全视频应用二、基于融合通信指挥调度系统应用优势近些年，伴随着通讯技术与互联网技术的快速发展，传统指挥调度系统通过通信融合技术和网络技术，整合各类通信系统和终端设备，集成对接与指挥调度相关的各个子信息系统，构建基于融合通信平台的指挥调度新系统,最大限度实现大数据引领下的精准研判、精确指挥，以满足当前公安业务领域对新形势下指挥调度的新需要。
大数据处理中的数据去重与融合技术研究
大数据处理中的数据去重与融合技术研究随着互联网的普及和数据的爆发式增长，大数据处理已成为当今时代的重要课题之一。
在大数据处理过程中，数据去重与融合技术是非常关键的环节。
本文将深入探讨大数据处理中的数据去重与融合技术的研究现状和发展趋势。
首先，我们来了解一下大数据处理中的数据去重技术。
数据去重是指在数据集中删除重复的数据行或记录的过程。
在大数据环境下，数据的重复性问题尤为突出，可能导致存储空间的浪费和数据分析结果的失真。
为了处理海量数据，传统的排序和哈希算法已经不再适用。
因此，研究者们提出了基于概率算法的数据去重技术。
这些算法根据数据的特征和分布，利用采样和估计的方法来检测重复数据，并进行删除。
例如，布隆过滤器和HyperLogLog算法在数据去重中被广泛应用。
此外，基于机器学习和深度学习的数据去重方法也在迅速发展中。
这些方法可以学习数据的特征和模式，从而更准确地判断数据是否重复。
数据融合是大数据处理中另一个重要的技术。
数据融合是将来自不同数据源的数据集成到一个一致的数据集中的过程。
在实际应用中，常常会遇到多个系统或机构保存着不同格式和结构的数据。
数据融合技术可以帮助我们将这些异构数据进行集成和整合，形成完整的数据视图。
目前，数据融合技术主要包括基于规则的融合、基于概念的融合和基于机器学习的融合。
基于规则的融合方法通过事先定义的规则和映射来进行数据集成，但需要手动编写和维护规则，工作量较大。
基于概念的融合方法则将数据集成问题转化为概念匹配问题，通过计算概念的相似度来完成数据融合。
最近，基于机器学习的融合方法逐渐兴起。
这些方法可以自动学习数据之间的匹配关系，无需人工干预。
在数据去重和数据融合技术的研究中，还面临着一些挑战。
首先，大数据处理的规模和速度要求对数据去重和数据融合技术提出了更高的要求。
传统的数据去重和数据融合算法可能无法处理大规模数据或实时数据流。
因此，需要研究和设计高效的算法和数据结构来加速处理速度。
大数据未来发展的七大趋势
大数据未来发展的七大趋势随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据正成为当今社会的热门话题。
大数据在各个领域中的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。
未来，大数据的发展将呈现出七大趋势，为我们带来更多的机遇和挑战。
一、数据安全与隐私保护随着大数据规模不断扩大，数据安全与隐私保护问题愈发凸显。
未来，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的关键所在。
企业和机构需采取更加严格的数据保护机制，确保用户个人信息的安全，以维护用户信任和品牌声誉。
二、人工智能与大数据融合人工智能（AI）和大数据之间的融合将为各行各业带来巨大机遇。
AI技术可以从海量数据中进行分析和学习，提供更加智能化的决策和服务。
未来，大数据与人工智能的融合将在医疗、交通、金融等领域实现突破，为人们带来更多便利和效益。
三、边缘计算的崛起大数据时代需要快速而高效的数据传输和处理能力，边缘计算技术应运而生。
边缘计算将数据的计算和存储功能从云端转移到更靠近数据源的边缘设备上，能够加快数据分析和决策的速度，降低网络延迟。
未来，边缘计算将成为大数据应用的重要组成部分。
四、数据治理与合规随着大数据规模的不断增大，数据治理和合规成为一项重要的任务。
数据治理涉及数据质量控制、数据访问和使用规范等方面，合规则保障组织在数据处理和交换过程中符合法规和道德要求。
未来，数据治理与合规将为大数据应用提供可靠的基础支持，促进行业的健康发展。
五、跨界融合与创新未来，大数据将在各个行业中产生更多的创新应用。
数据的跨界融合将带来更多业务模式的创新和行业结构的变革。
未来，大数据将与云计算、物联网、区块链等新兴技术相融合，为各个行业带来新的商机。
六、数据人才与技能需求大数据需求的快速增长催生了对数据科学家、分析师和工程师等高技能人才的需求。
未来，大数据行业将更加关注数据科学和人工智能等领域的人才培养。
同时，数据技能将成为各行各业从业人员的基本素养。
七、数据伦理与社会责任大数据的应用已经深入到人们的工作和生活中，相关的数据伦理和社会责任问题日益引起关注。
大数据的数据融合与整合
大数据的数据融合与整合随着科技的飞速发展，大数据越来越成为了各个领域的关键词之一。
大数据的价值在于其中蕴含的海量信息，然而，这些信息往往分散在不同的数据源和格式中，对于数据的融合与整合就显得尤为重要。
本文将探讨大数据的数据融合与整合的意义、挑战以及解决方法。
一、数据融合与整合的意义数据融合与整合是指将来自不同来源、不同格式的数据进行合并整理，实现统一标准和格式的数据集合。
它的意义主要体现在以下几个方面：1. 提高数据的完整性和准确性：通过融合与整合，可以消除重复和冗余数据，提高数据质量。
同时，不同数据源之间的关联分析也能够发现隐藏在大数据中的价值信息，提高决策的准确性。
2. 拓宽数据应用的领域和范围：大数据融合与整合可以将各个领域的数据进行整合，实现不同领域之间的交叉应用。
例如，将医疗数据和环境数据进行融合，可以提供更准确的疾病研究和环境健康评估。
3. 促进数据共享和合作：通过数据融合与整合，可以将数据从不同部门和组织中整合在一起，实现数据的共享和合作。
这为跨部门、跨组织的合作提供了基础，促进了创新和发展。
二、数据融合与整合的挑战虽然数据融合与整合有诸多好处，但也面临一些挑战。
1. 数据多样性：大数据往往来自于不同的数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，这些数据源之间的差异性非常大，如何将它们进行有效的融合和整合是一个挑战。
2. 数据质量和一致性：来自不同数据源的数据往往存在数据质量和一致性的问题。
由于数据源的不同收集和处理方式，数据的准确性和完整性可能存在差异，因此，如何保持数据的一致性和准确性也是一个重要的挑战。
3. 数据隐私和安全：数据融合与整合需要从不同的数据源中收集和整理数据，这就涉及到数据的隐私和安全问题。
保护数据的隐私和确保数据的安全是数据融合与整合过程中必须重视的问题。
三、数据融合与整合的解决方法为了克服数据融合与整合中的挑战，可以考虑以下的解决方法。
1. 统一数据标准和格式：通过制定统一的数据标准和格式，可以简化数据融合与整合的过程。
大数据融合方案
大数据融合方案概述随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据成为了当代社会中不可忽视的关键资源。
然而，大数据的价值只有在融合和分析的过程中才能最大化。
本文将介绍一种大数据融合方案，旨在帮助组织更好地利用大数据资源。
背景大数据通常分散在不同的来源和格式中，包括结构化和非结构化数据。
要实现有效的融合，需要解决以下几个关键挑战：1.数据来源：大数据来自各种渠道，包括企业内部系统、社交媒体、传感器等。
不同来源的数据格式和质量也存在差异。
2.数据格式：大数据可以是结构化的，例如数据库中的表格数据，也可以是非结构化的，例如文本、图像和音频等。
不同的数据格式需要不同的处理方法。
3.数据质量：噪声、缺失值和不一致性是大数据中常见的问题。
在融合过程中需要进行数据清洗和修正，以确保数据的准确性和一致性。
大数据融合方案本文提出的大数据融合方案主要包括以下步骤：步骤1：数据采集数据采集是大数据融合的第一步。
通过收集和整合来自各种来源的数据，可以建立一个全面的数据基础。
数据采集可以通过以下几种方式进行：•企业内部系统：从企业内部的数据库、文件系统和应用程序中提取数据。
这些数据通常是结构化的，可以直接用于分析和融合。
•外部数据源：从社交媒体、传感器和其他开放数据源中获取数据。
这些数据通常是非结构化的，需要进行格式化和清洗处理。
•实时数据流：通过接收实时数据流，可以及时获得最新的数据更新。
步骤2：数据预处理在进行数据融合之前，需要对原始数据进行预处理。
这个步骤主要包括以下几个方面的工作：•数据清洗：去除重复值、处理缺失值和异常值，修复数据错误等。
•数据集成：将来自不同源的数据进行整合，解决数据格式和结构的不一致性。
•数据转换：对数据进行格式转换或重编码，以满足融合和分析的需求。
•数据归约：对数据进行维度约减或聚合，以减少数据量和提高融合效率。
步骤3：数据融合数据融合是将不同数据源的数据进行合并和整合的过程。
在数据融合过程中，需要解决以下几个关键问题：•数据匹配：根据相似性标准将不同数据源中的数据进行匹配，以建立主键关联。
面向网络大数据的知识融合方法综述
面向网络大数据的知识融合方法综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，网络大数据已经成为现代社会的重要组成部分。
海量的数据资源中蕴含着丰富的知识信息，如何有效地提取、整合和应用这些知识，成为当前研究的热点和难点。
知识融合作为一种将不同来源、不同格式、不同质量的数据进行整合和提炼的技术手段，对于挖掘大数据中的深层价值具有重要意义。
本文旨在对面向网络大数据的知识融合方法进行综述，分析现有的知识融合技术和方法，总结其优缺点，并展望未来的发展趋势。
文章首先介绍了知识融合的基本概念和研究背景，然后重点阐述了网络大数据的特点和挑战，接着详细分析了当前主流的知识融合方法，包括数据预处理、实体识别与链接、关系抽取与融合、知识表示与学习等关键技术。
在此基础上，文章还讨论了知识融合在不同领域的应用案例和实际效果，最后对未来的研究方向进行了展望。
通过对面向网络大数据的知识融合方法的综述，本文旨在为相关领域的研究人员和实践者提供一个全面的参考和指导，推动知识融合技术的发展和应用。
二、网络大数据知识融合的基本概念网络大数据知识融合是一种处理、整合和优化来自不同源头的网络大数据的过程，旨在构建一个统完整且高质量的知识库。
这一领域的研究和实践在近年来得到了广泛的关注，因为随着互联网的快速发展，大数据已经成为一个无处不在、无时不有的现象。
知识融合作为一种重要的数据处理技术，对于提高大数据的价值和实用性具有重要意义。
网络大数据知识融合的基本概念可以分解为几个关键部分。
数据源头的多样性。
网络大数据往往来自不同的平台、设备和系统，包括社交媒体、新闻网站、电商平台、传感器网络等。
这些数据源头的数据格式、结构和语义可能存在很大的差异，因此，知识融合的首要任务是对这些多样化的数据进行统一的处理和整合。
知识融合涉及到数据清洗和预处理。
由于网络大数据中往往存在大量的噪声、重复和无效信息，因此，在进行知识融合之前，需要对这些数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和准确性。
基于大数据的多平台数据融合系统
基于大数据的多平台数据融合系统引言概述：随着大数据时代的到来，各个行业都面临着数据爆炸的挑战。
在多平台数据的背景下，如何有效地融合和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
基于大数据的多平台数据融合系统应运而生，它能够将不同平台的数据整合起来，为企业提供更全面、准确的数据支持。
本文将从五个方面介绍基于大数据的多平台数据融合系统的重要性和应用。
一、数据整合的重要性1.1 数据整合能够提高数据的完整性。
不同平台上的数据往往具有不同的格式和结构，通过数据整合，可以将这些数据进行统一，提高数据的完整性和准确性。
1.2 数据整合可以消除数据的冗余。
在多平台数据环境下，同一份数据可能在不同的平台上存在多个副本，通过数据整合，可以消除这些冗余数据，提高数据存储和管理的效率。
1.3 数据整合可以实现数据的共享与交流。
不同平台上的数据往往被隔离开来，通过数据整合，可以实现数据的共享与交流，为企业决策提供更全面的支持。
二、数据融合的关键技术2.1 数据清洗是数据融合的关键技术之一。
由于不同平台上的数据存在格式和结构的差异，需要进行数据清洗，包括数据去重、数据标准化等，以便进行后续的数据融合。
2.2 数据匹配是数据融合的关键技术之二。
不同平台上的数据往往以不同的方式进行描述，通过数据匹配，可以找到不同平台上的相似数据，并进行融合。
2.3 数据集成是数据融合的关键技术之三。
不同平台上的数据往往以不同的方式进行存储，通过数据集成，可以将这些数据整合到一个统一的数据存储系统中，方便后续的数据分析和应用。
三、数据融合的应用场景3.1 金融行业。
金融行业需要从多个平台上获取客户的相关数据，通过数据融合，可以实现客户画像和风险评估，提供更精准的金融服务。
3.2 零售行业。
零售行业需要从不同平台上获取销售数据、库存数据等，通过数据融合，可以实现销售预测和供应链优化，提高运营效率。
3.3 物流行业。
物流行业需要从多个平台上获取运输数据、仓储数据等，通过数据融合，可以实现物流路径优化和货物跟踪，提升物流效率。
新时代大数据融合发展实施方案
新时代大数据融合发展实施方案一、引言随着信息技术的快速发展和应用，大数据已经成为推动社会经济发展的关键力量。
面对日益增长的大数据资源，加强大数据融合发展已经成为当前的重要任务。
本文将提出一种实施方案，以推进新时代下的大数据融合发展。
二、背景分析1. 大数据的快速增长：随着互联网的普及和信息化程度的提高，全球范围内产生的数据呈爆炸式增长。
2. 数据孤岛问题：由于不同部门和机构的数据保护和隐私政策，数据孤岛问题逐渐凸显，导致数据资源无法实现共享和互联互通。
3. 巨大融合潜力：不同领域、不同行业的数据之间存在着巨大的融合潜力，通过融合利用可以实现更高效的决策和资源配置。
三、实施方案1. 加强数据共享机制建设- 制定相关政策和法规，明确数据共享的权限、范围和机制。
- 建设跨机构、跨部门的数据共享平台，提供数据标准化和互操作性支持。
- 鼓励企业、机构和个人主动参与数据共享，并提供相应的激励措施。
2. 推动数据标准化和互操作性- 建立统一的数据标准和元数据管理体系，确保数据可互操作、可共享。
- 通过技术手段，提供数据集成和数据转换的工具，降低不同数据源之间的融合难度。
- 鼓励开放数据接口，方便不同系统之间的数据交换和集成。
3. 构建大数据融合利用平台- 建设面向行业和领域的大数据融合利用平台，提供数据集成、数据挖掘和分析服务。
- 提供数据可视化和决策支持工具，帮助用户更好地理解和利用大数据。
- 引入人工智能和机器学习技术，提高大数据的智能分析和应用能力。
4. 加强数据安全和隐私保护- 建立完善的数据安全管理体系，确保大数据的合法、合规存储和传输。
- 采用数据脱敏、加密等技术手段，保护个人隐私和敏感信息。
- 加强数据安全监测和风险评估，及时发现和应对数据安全风险。
五、推进措施1. 政策支持：制定相关政策法规，提供资金和税收优惠等支持措施。
2. 技术研发：加大对大数据融合利用关键技术的研发力度。
3. 人才培养：加强大数据融合发展相关的人才培养和引进。
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大数据融合是关键
作者：程彦博
来源：《中国计算机报》2015年第18期
提出建设智慧城市目标的城市不一而足。
然而，究竟怎么做才能达到智慧城市的标准？如何利用跨部门的大数据，融合成为政府决策部门的“智脑”，辅助把脉城市经济运行？
最近，“互联网+”成为一个热词。
在城市信息化领域，“互联网+”同样给智慧城市建设插上了翅膀，利用移动互联网等新兴技术，城市可以为企业和市民提供更好的服务。
其实，无论是“互联网+”还是智慧城市，从城市管理和服务者的角度，都希望通过大数据、移动互联网等新兴技术增强政府和民众的互动，打通城市管理中的信息孤岛，实现移动应用与大数据的大联动，最终实现建设一个智慧的公共城市环境。
然而，城市管理和服务的信息化建设一直没有停止。
经过多年的建设，各个城市也建设了大量的信息系统，然而这些系统由于受到条块分割等因素的制约，形成了一个个的信息孤岛和信息烟囱。
时至今日，当建设智慧城市的呼声越来越高，迎面而来的问题就是——如何建设“智慧的”城市，什么样的城市才是智慧城市？
近日，东方通连续荣获由中国电子信息产业发展研究院颁发的智慧城市两大奖项，在大数据的融合应用服务领域持续发力。
那么，是什么让东方通获此殊荣，东方通是否找到建设智慧城市的关键所在？
东方通副总裁、数据融合服务中心总经理李晓钢一语中的：智慧城市建设的关键在于政务大数据融合。
跨部门大数据融合模型创新
人们喜欢把大数据比喻成金矿，认为其中蕴含了巨大的价值。
然而，这些数据真的要产生价值，一定不能是割裂的、无法共享和互通的。
近年来，政府和各个行业信息化的飞速发展，不同行业、不同区域的各类数据不能互通、信息资源不能整合的问题越来越严重，破解各类业务、各种应用的信息和数据资源整合的问题，已经箭在弦上。
随着智慧城市建设的兴起，以及政府基础信息共享的模式正在推行，各个行业围绕行业特征建立了行业基础信息系列标准，针对人口、法人、道路基础设施、车辆等要素，基本形成了以人、物为主管理对象的唯一标识编码体系。
东方通也与相关领域的专家、合作伙伴一同，通过在信息整合领域不断总结和实践，创新提出了符合信息化建设国情的一套“数据融合模型”。
该模型以管理对象为核心，以多业务应用数据为管理对象，用以建立跨业务、跨组织的数据融合解决方案。
简单地说，它可以为多种类、复杂的业务数据融合和共享提供统一的解决方案，成为城市管理者的“智脑”。
目前，该模型得到了有关方面的认可，在东方通所规划实施的项目中应用已经取得了良好的效果，同时也为政府、企业将来的大数据应用奠定了良好的基础。
早在2004年，国家以人口、法人、宏观经济和空间地理四大基础信息库为重点，整体推进电子政务信息共享交换体系。
过去十多年中，东方通配合国家、省、市多级跨部门，主持、参与多达数百个信息共享交换平台项目，它们包括纵向参与的多个国家部委的信息交换体系建设，横向覆盖的十多个省、市，金融、电信、运输等大型企业集团的数据交换平台及数据中心建设。
从咨询规划、项目实施到最终产品支持，东方通能够提供一整套“智慧城市数据融合”的“智脑”解决方案。
唤醒“沉睡”的政务大数据
业内专家认为，智慧城市就是要运用物联网、云计算、移动互联网等通信和信息技术手段，感测、传送、融合和分析城市运行核心系统的各项关键信息，对公众服务、城市管理、经济发展等活动的各种需求做出智能的响应，构建城市发展的智慧环境。
同时，智慧城市要能把城市里分散的、各自为政的孤岛式的信息化系统融合起来，提升为一个具有较好协同能力和调控能力的有机整体。
毫无疑问，智慧城市的本质就是信息共享，而信息共享的前提就是数据融合。
东方通创新的跨组织数据融合模型正是以此为切入点，帮助各个城市整合数据资源，让这些割裂的、“沉睡”的数据被唤醒，迸发出巨大的价值。
在东方通数据融合解决方案的帮助下，作为智慧城市的服务和管理者——政府，可以做到以前无法做到的事情。
以新农保为例，当政府各个系统的数据融合打通之后，通过各个系统中相关数据的比对，不仅可以对新农保资金的有效利用起到监督与管理作用；可以有效查出全市不符合低保条件人员；还可以通过核查分析救助对象补贴资金与财政拨付资金，有效保障政府财政资金落实到位，为进一步规范和核查相关信息提供科学依据。
再举个例子，东方通负责建设的宝鸡市社会事业公共服务平台可以将农业局、民政局、人社局等部门有关惠民补贴的数据共享给财政部门。
财政部门可获得惠民补贴事项、补贴人户、发放金额、补贴比例、幅度等历年数据变化，从而可为下年惠民补贴预算编制提供完善的数据支撑，真正做到预算编制的精细化和科学化；财政部门也可通过平台实时掌握不同部门每一笔惠民补贴的发放和使用情况，对补贴资金发放、使用进行实时监管，从而做到惠民补贴发放监管透明化。
可见，对于智慧城市的建设而言，数据融合的共享交换平台是多么重要。
如果把城市与人作类比，一个人的手脚等各个器官都不能协同、信息不能共享，又何谈“智慧”呢？
多年智慧城市的项目实践经验的积累，让东方通非常熟悉政府相关部门的业务职能、业务系统和数据状态，他们还基于数据管理制度的制定、标准规范的设计，以及信息整合工程的各个环节，形成了完整、成熟的“智慧城市大数据融合”模式方法论。
目前，东方通已参与了54个部省级、52个市级和136个区县级数据共享交换平台项目的建设，得到了用户的广泛认可和好评。
大数据“智脑”把脉城市经济运行
经济是城市运行和发展的命脉，让一个城市的经济能够平稳运行、快速增长，更加离不开“智慧”，这也是智慧城市能力的集中体现之一。
此次荣获“中国智慧城市优秀解决方案奖”的东方通的“智慧城市”经济运行综合信息服务平台，通过建立可持续优化的经济运行模型，采集政府各部门经济运行数据，并对离散的海量数据进行融合处理，不断向政府、企业提供其所需要的信息服务，从而在政策制订、政策执行、经济发展过程中，形成闭环管控，成为地方政府经济运行的“智脑”。
该平台既可以实现城市经济运行实时监测预警、企业综合发展评价分析，还可以对经济运行趋势进行预测分析。
比如，平台既可以从宏观、中观、微观三个层面对地方政府经济运行相关指标进行实时动态监测和预警，还可以从产业、行业、区域、时间等维度，实时了解城市经济运行状态，及重点企业的运行情况和重大工程建设进度情况。
此外，平台还可以设置亩均产值、单位电耗工业增加值、亩均税收、单位电耗税收、排放每吨特征污染物工业增加值等各类综合评价指标，以此对所辖区域内企业的发展能力进行科学、全面、及时的评价和排名，为城市产业转型升级、招商引资、企业发展扶持等政策的制定和调整提供量化决策依据。
更为重要的是，该平台可以建立问题成因分析模型，利用大数据技术，对问题的成因要素进行相关性分析，明确问题产生的真正原因。
在此基础上，结合海量历史数据变化，通过调整相关因子变量，可以正确预测发展趋势，最终为政府科学制定相关经济发展扶持政策，提供量化依据。
能观察、会思考、能预测，才能称为“智慧”。
一个城市要“智慧”，不也应该如此吗？。