基于智慧城市工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的研究

谷鋒超+蘇長虹

摘 要：通過介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)的意義，對工業(yè)大數(shù)據(jù)的需求進行分析，從而提出對工業(yè)大數(shù)據(jù)的總體設(shè)計目標(biāo)、設(shè)計原則及總體邏輯架構(gòu)，實現(xiàn)總體的目標(biāo)

關(guān)鍵詞：工業(yè)大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘與建模；物聯(lián)網(wǎng)

1 大數(shù)據(jù)

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

麥肯錫全球研究所給出定義：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的意義

隨著信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)增長速度越來越快，數(shù)據(jù)類型越來越豐富，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為像黃金和石油一樣的重要戰(zhàn)略資源。通過對數(shù)據(jù)大量收集和分析，獲取信息，進一步轉(zhuǎn)化為知識、應(yīng)用和價值，從信息時代邁入智能時代。各種工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和解析將比其他行業(yè)更為復(fù)雜，工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析和可視化也要符合工業(yè)生產(chǎn)的具體要求，工業(yè)大數(shù)據(jù)的安全事關(guān)生產(chǎn)質(zhì)量和安全生產(chǎn)，顯得更為重要?？傊瑹o論從應(yīng)用和技術(shù)角度看，工業(yè)大數(shù)據(jù)集成應(yīng)用將成為兩化深度融合的重點任務(wù)。

3 需求分析

3.1 系統(tǒng)涉眾分析

3.2 業(yè)務(wù)需求

通過工業(yè)經(jīng)濟運行信息采集、傳遞、存儲、分析以及預(yù)測，輔助行業(yè)管理決策。包括以下幾個方面的業(yè)務(wù)需求：

1.重點企業(yè)信息分析

掌握重點企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略和市場動態(tài)，動態(tài)把握本地重點企業(yè)的盈利、投資、重點產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，并前瞻性的對重點企業(yè)的生存發(fā)展?fàn)顩r進行分析，同時對經(jīng)濟運行決策形成支撐。

2.市縣產(chǎn)業(yè)布局分析

動態(tài)監(jiān)測各市縣產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，通過分析地方產(chǎn)業(yè)重點產(chǎn)業(yè)銷售收入情況、主要產(chǎn)品情況、重點企業(yè)情況、重點產(chǎn)業(yè)基地建設(shè)情況、進出口情況等方面的發(fā)展情況，準(zhǔn)確把握產(chǎn)業(yè)空間布局和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移態(tài)勢，為合理布局產(chǎn)業(yè)及指導(dǎo)地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支撐。

3.行業(yè)信息分析與預(yù)測

對重點細(xì)分產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)、消費、投資等主要經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)和相關(guān)信息進行常規(guī)性的分析與預(yù)測，對重點細(xì)分產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、波動情況和發(fā)展趨勢等做出相應(yīng)的分析和判斷。

4.經(jīng)濟運行決策支持

從產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、企業(yè)等多個細(xì)分維度進行分析和預(yù)測，對整個產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟運行作出總體分析和前瞻性判斷，對產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟運行整體狀況形成全面和準(zhǔn)確的評估。

5.政策法規(guī)服務(wù)

提供政策法規(guī)支持輔助研究分析，為用戶獲取產(chǎn)業(yè)政策法規(guī)資源提供最大便利。建立產(chǎn)業(yè)政策法規(guī)知識庫，包含產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟運行調(diào)控目標(biāo)、現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)政策、相關(guān)法規(guī)等內(nèi)容。

6.規(guī)劃輔助支撐

提供相關(guān)規(guī)劃支持輔助研究分析，并為用戶了解相關(guān)規(guī)劃資源提供最大便利，輔助其決策行為，提升決策科學(xué)性。

4 總體設(shè)計

構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的“頂層設(shè)計”，涵蓋信息化基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)應(yīng)用支撐平臺以及面向不同層面使用者的功能展現(xiàn)。從而為未來工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺深化擴展、平滑演進打下基礎(chǔ)，建成一個開放、統(tǒng)一、信息共享的工業(yè)大數(shù)據(jù)綜合管理與應(yīng)用平臺。

5 總體邏輯架構(gòu)設(shè)計

根據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)目標(biāo)和需求，工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺總體建設(shè)框架如下：

6 總體目標(biāo)

工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺總體框架包括大數(shù)據(jù)平臺、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、安全保障體系、運維管理體系等方面。

工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺是一個大型復(fù)雜的信息化建設(shè)工程，因此，考慮按照總體目標(biāo)分兩期進行建設(shè)，第一期建設(shè)著眼于以“最小系統(tǒng)”方式盡快形成平臺應(yīng)用和數(shù)據(jù)采集、整合、分析功能；第二期建設(shè)著眼于業(yè)務(wù)應(yīng)用的擴展和深化。

一期：搭建平臺架構(gòu)，實現(xiàn)最小系統(tǒng)

一期作為重點建設(shè)著力先把基礎(chǔ)平臺架構(gòu)搭建起來，實現(xiàn)從工業(yè)數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲與處理到數(shù)據(jù)應(yīng)用展現(xiàn)的完整平臺基礎(chǔ)架構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上整合在建的運行監(jiān)測和能耗監(jiān)測系統(tǒng)，同時推進園區(qū)管理與項目管理的相關(guān)業(yè)務(wù)應(yīng)用功能部署。

二期：深化業(yè)務(wù)應(yīng)用，輔助決策支持

二期完善基礎(chǔ)信息資源庫建設(shè)，實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟及微觀經(jīng)濟基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫；提升綜合管理應(yīng)用，實現(xiàn)對領(lǐng)導(dǎo)決策的輔助支持；開展以工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用為主導(dǎo)的信息服務(wù)模式的探索和應(yīng)用，在政府以及工業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用逐步推進的基礎(chǔ)上，面向企業(yè)和社會提供工業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)，如為中小制造企業(yè)提供精準(zhǔn)營銷、互聯(lián)網(wǎng)金融等生產(chǎn)性服務(wù)。

7.結(jié)論

在綜合考慮平臺系統(tǒng)如何集成網(wǎng)絡(luò)、硬件以及軟件平臺的“頂層設(shè)計”基礎(chǔ)上，重點圍繞軟件平臺的不同使用對象的功能需求進行設(shè)計，以突出“用戶為中心”。并解決了以下問題：

建設(shè)開放的應(yīng)用集成平臺：通過建設(shè)基于SOA架構(gòu)的應(yīng)用支撐平臺，實現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的模塊化部署，并且使用統(tǒng)一身份認(rèn)證通過數(shù)據(jù)交換與共享，實現(xiàn)跨部門不同使用者在統(tǒng)一門戶下的“開放式”訪問；

解決工業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源問題：通過部署面向工業(yè)企業(yè)的統(tǒng)一界面訪問的數(shù)據(jù)直報系統(tǒng)，實現(xiàn)按照數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)流程對運行監(jiān)測數(shù)據(jù)、節(jié)能監(jiān)測數(shù)據(jù)、在建項目數(shù)據(jù)等的直接報送，輔以物聯(lián)網(wǎng)試點實現(xiàn)視頻、定位等實時數(shù)據(jù)采集。

解決工業(yè)數(shù)據(jù)真實性問題：使用特有的流數(shù)據(jù)平臺進行實時的數(shù)據(jù)比對、動態(tài)展現(xiàn)和告警。通過設(shè)置特定的特征索引并設(shè)定特定的比對規(guī)則，并將該特征索引和實時監(jiān)控數(shù)據(jù)進行實時匹配，找出符合目標(biāo)特征的數(shù)據(jù)并進行實時預(yù)警和展現(xiàn)，找出數(shù)據(jù)異常、比對不符以及數(shù)據(jù)異常變化等情況。

解決區(qū)域、行業(yè)數(shù)據(jù)采集分析問題：通過開放的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用支撐平臺的數(shù)據(jù)采集與共享，實現(xiàn)按市縣地域、園區(qū)、行業(yè)分別建庫，分別建立監(jiān)測體系，用細(xì)分的數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化分析，并面向不同層面的用戶提供個性化展現(xiàn)。

解決分析指標(biāo)的模型工具問題：通過開放的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用支撐平臺的工具引擎，如數(shù)據(jù)挖掘與建模，結(jié)合工業(yè)經(jīng)濟監(jiān)測指標(biāo)，建立面向工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的信息接入規(guī)則和知識模型，并通過業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)對各項管理指標(biāo)能夠設(shè)置預(yù)警，實現(xiàn)主要指標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)測功能。

解決既有系統(tǒng)融合問題：通過建設(shè)開放的應(yīng)用集成平臺，可以實現(xiàn)原有分散應(yīng)用系統(tǒng)整合和未來新建系統(tǒng)的“模塊化”部署。

作者簡介

谷鋒超，男，中國普天信息產(chǎn)業(yè)北京通信規(guī)劃設(shè)計院，工程師，研究方向：大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。

蘇長虹，男，中國普天信息產(chǎn)業(yè)北京通信規(guī)劃設(shè)計院，高級工程師，研究方向：大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。