案例分析丨如何建立一套数据生态系统？

我很幸运能和大家分享同衡在智能城市和城市数据运营方面的感受。城市规划师是另类角色，我们属于大数据门派中的“忽悠派”。我们认为，智慧城市的本质应该是利用信息技术来解决城市问题。城市规划师的工作需要整合各种学科知识来解决问题，智能城市增加了ICT技术来解决我们的问题。在实践中，我们总结了以数据为核心的“智慧城市”系统结构。针对我国城市发展现状，提出了各行业协同实现“感知-应用-共享信息”的模式。我们的城市数据运营实践主要包括四个部分：智能城市顶层设计、城市数据获取和感知、数据分析、城市数据实验室和数据平台。在顶层设计中，智慧城市应该帮助政府建立一套数据生态系统。如果没有这个链接，我们就无法获得所需的数据。智慧城市顶层设计方法论的基本原则是“以问题为导向，以数据为核心”，包括“发现问题”和“解决问题”两个环节。在不同的发展阶段，不同的城市和地区面临着不同的问题。因此，智慧城市建设就是因地制宜地提供解决方案。我们在数据获取和感知方面做了很多工作。首先是众包和公众参与，我们建立了一套包括应用程序、我们开发了高密度城市数据监控物联网设备等微信和web的完整规划和遗产保护公众参与平台。此外，还包括与互联网企业的合作。综合以上环节，我们通过城市数据实验室和数据平台系统运营城市数据。一方面，我们通过数据分析为政府提供大数据智库的决策咨询；另一方面，新产品甚至企业都是通过市场研发孵化出来的。案例1：新的数据环境为上海城市体征数据云平台带来了新的机遇和应用。我想介绍的第一个案例是上海体征数据云平台。基于城市数据实验室(UrbanDataLab)我们与上海住房土地资源信息中心、上海数辉、北京大学等进行战略合作，努力开发城市数据平台。上海住房土地资源信息中心拥有上海市政府的各种空间和规划数据，以及交通等实时数据。我们整合了互联网公司提供的移动运营商信令数据和位置服务(LBS)等行为数据。这些数据共同形成了一个新的城市体征数据云平台。在该系统中，上海不同地块的运行状态可以通过各种数据分析手段进行评估和分析，包括地块的基本情况、活动时间和生活特征。我们可以形成一个新的城市生命体征评价体系。该系统以新数据为基础，能感知人在空间中的状态，为城市运行提供实时诊断。案例2：北京六环城乡结合部的另一个案例是“六环，你比五环多一环”。很多人一定知道《五环之歌》。去年，一个名为“六环，你比五环多一环”的艺术展在北京举行，是艺术家通过对北京五环和六环之间的实地调查和采访完成的艺术作品。这个地区的特点是什么？住在北京的人可能都知道，北京城乡结合部聚集了大量人口，城市规划非常混乱。看下图左图，北京五环和六环之间有很多平时看不到的东西。可以说，“另一个北京”隐藏在这些数据中，最穷最富有的人住在这个地区。而且很少有办法知道这里住了多少人，真正发生了什么。有一次去街上调研，问街道主任：“这个地方有多少人“回答：“我们的统计是10万人”。但在下一句话中，他说：“我估计这个地方必须有30万人。可见政府对城市现状的把握有多欠缺，更不用说制定合理的城市政策了。我们现在掌握了北京的大量数据，所以我们可以深入描述城市的动态变化。我们想知道这个城乡结合部在北京五环到六环之间发生了什么。这是基于手机、租赁、公交等数据分析，通过机器学习分类获得的几种不同的村庄类型。我们希望用大数据来描述不同的状态类型，然后用传统的数据来验证结果。在工作日，旅行分为两个方向：一个方向是非正式就业，传统上被认为是流动人口，或来自农村非正式就业人口。另一个方向是在上地和中关村西区就业的高学历人口。居住在这里的人通过数据观察工作时间较长，晚上21:00至24:00是返回居住地的主要时间段。同时，根据我的观察，他们周末出行距离短或少，休闲活动单调。清华大学博士生盛明洁也对这个地方进行了非常深入的问卷调查，发现居住在这里的人的日常通勤距离比北京市居民的通勤距离短，学历越低，通勤距离越近。这与我们通过大数据的分析结果相一致。首先，数据可以推断五环和六环之间城市边缘区常住人口的规模和构成。其次，数据描述了这些常住人口的职业身份和日常生活状态。我特别觉得，我们还需要*传统规划中被忽视的城市边缘群体，通过多维多源数据集成，对缺乏统计数据和高度动态的区域进行详细描述，为城市决策提供支持。

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