경계 스마트 게이트가있는 스마트 도시가 되십시오.

오랫동안 스마트 시티 건설에는 "데이터 공유", "빅 데이터 의사 결정" 및 "도시 두뇌" 라는 세 가지 주요 문제가있었습니다. 정보 건설? Yxshi 스마트 시티 건설은 오랫동안 "데이터 공유", "빅 데이터 의사 결정" 및 "도시 두뇌" 라는 세 가지 주요 문제로 인해 어려움을 겪었습니다. 그러나 세 가지 주요 문제는 잘못된 구현으로 인한 것이 아니라 프로젝트 책임자가 불가능한 목표를 약속했습니다. 프로젝트 전달 기간이 다가옴에 따라 세 가지 주요 문제는 해결에서 점점 멀어지고 있습니다. 데이터 공유는 가장 적합한 문제입니다. 이 문제의 근원은 데이터 공유의 무한한 것입니다. 데이터 공유 여부는 공급 업체와 납품 자 간의 협상 문제입니다. 행정 수단으로 포괄적 인 데이터 공유를 촉진하는 것은 경제법에 위배되며 정부 데이터 공유가 어느 정도까지 완료 될 수 있는지에 대한 경계가 없습니다.

데이터 공유의 "미신" 은 초기 정보 시대와 컴퓨터 데이터 부족 시대에 시작되었습니다. 데이터 공유는 데이터베이스 응용 프로그램을 홍보하는 슬로건이되었습니다. 인터넷 시대에 데이터 폭발 및 온라인 검색의 편리함은 데이터를 크게 평가 절하했으며 Google, Baidu, wechat, Facebook 및 기타 회사에서 데이터 공유의 어려움을 크게 완화했습니다. 세계 정부 데이터 개방의 흐름에서 내부 정부 데이터 공유 시스템을 계속 구축하는 것은 거의 의미가 없습니다. 또한 정부 내에서 데이터 공유를 촉진하기 위해 정부 사용의 두 가지 다른 모드, 즉, 데이터의 의사 결정 사용 및 데이터의 운영 사용, 그러나이 두 가지 사용의 이점과 비용은 매우 다릅니다.

그 중 정부 의사 결정은 데이터에서 정보를 얻기 위해서만 데이터를 사용하지만 의사 결정자가 정보를 얻을 수있는 많은 채널이 있습니다. 정부 내부 데이터 공유 시스템은 채널 중 하나 일 뿐이며 의사 결정은 그것에 의존하지 않습니다. 정부 운영 및 사용 데이터는 정부의 사회 공공 서비스 사업이며, 이는 본질적으로 정부 비즈니스 데이터의 데이터 처리입니다. 이런 종류의 비즈니스는 표준화되고 프로세스 지향적이며 사용 된 정부 데이터는 대체 할 수 없습니다. 동시에 부서 간 데이터 협력이 필요한 경우 부서와 데이터 항목이 많지 않으므로 관련 부서 간의 데이터 통합을위한 특수 시스템을 구축하여 해결할 수 있습니다. 정부 데이터 사용의 두 가지 모드 중 어느 것도 정부 내에서 포괄적 인 데이터 공유 시스템의 구축에 달려 있지 않다는 점에 유의해야합니다.

관련 정부 부서는 정부 데이터 통합을 적극적으로 추진하고 있습니다. 데이터 통합의 주요 효과는 정부 공공 서비스의 효율성 향상에 반영됩니다. 예를 들어, "하나의 창과 하나의 네트워크" 와 "기껏해야 한 번 실행" 은 정부 풀뿌리 공공 서비스의 개선입니다. 대중의 접근 의식이 크게 향상되었습니다. 근본적인 이유는 공공 서비스 사업이 결정적이며 정보 기술의 장점을 충분히 발휘할 수있는 정보 기술로 정확하게 대체 될 수 있기 때문입니다.

의사 결정은 주로 인간의 두뇌에 의해 완료되기 때문에 정부 데이터 통합은 정부의 의사 결정에 도움이되지 않습니다. 데이터 마이닝은 직원이 데이터를 재구성하여 정보를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 컴퓨터에는 의사 결정 능력은 말할 것도없고 정보 개념이 없습니다. 정부는 정보를 얻기에 너무 많은 채널을 가지고 있으므로 많은 정보 채널에서 데이터 통합 및 공유 시스템을 익사시키기 쉽습니다. 의사 결정보다는 정부 운영을 개선하기 위해 데이터 통합을 배치하는 것이 현명합니다. 빅 데이터 센터의 문제는 빅 데이터의 추세를 따라 잡기 위해 많은 곳에서 서둘러 모든 정부 데이터를 관리하기 위해 빅 데이터 국을 설립했습니다.

첫째, 전문가들은 빅 데이터가 정부 의사 결정의 과학화를 효과적으로 촉진 할 수 있다고 생각하지만, 빅 데이터 응용 프로그램의 성공적인 사례가 현재 마이크로 분야에 집중되어 있다는 것은 실망 스럽습니다. 특히 인공 지능 및 기계 학습; 정부의 거시적 의사 결정에 도움이되는 경우는 드뭅니다. 엄청난 양의 데이터가 포괄적 인 정보를 의미하지 않기 때문에 때로는 그 반대입니다. 둘째, 일부 빅 데이터 센터는 빅 데이터 효과를 높이기 위해 빅 데이터 공유 플랫폼을 사용하기를 원하지만 기업은 정보 보안 및 개인 정보 보호 문제로 인해 원시 데이터를 제공하지 않습니다. 또한 빅 데이터 처리 비용이 높기 때문에 기업이 빅 데이터를 사용하는 것도 매우 어렵습니다. 적절한 데이터를 만날 확률이 너무 낮으며 빅 데이터 공유 플랫폼의 운영은 지속 가능하기 어렵습니다.

마지막으로 빅 데이터 센터의 문제는 빅 데이터 응용 프로그램을 맹목적으로 따르고 빅 데이터 및 기존 데이터의 개념을 혼란스럽게 만듭니다. 이것은 빅 데이터 라벨을 고집하고 혼란스러워하는 소규모 데이터 사업입니다. 사실, 빅 데이터의 적용은 대부분의 도시보다 앞서 있습니다. 현재 가장 좋은 방법은 빅 데이터를 내려 놓고 지역의 실제 상황에서 시작하여 수요에 따라 기존 데이터를 관리하는 것입니다. 도시의 뇌는 어디로 가나 요? 도시 두뇌의 중요한 문제는 경제적 인 문제인 지속 가능한 생존입니다. 그것은 기여할뿐만 아니라 비용이 적게 듭니다. 정보 기술 혜택의 원천은 소프트웨어 재사용입니다. 소프트웨어는 인간 거래 지혜의 공식화입니다. 개발 비용은 매우 높지만 재사용 비용은 매우 낮습니다. 다중 재사용은 비용을 회수하고 이익을 창출 할 수 있습니다. 도시 두뇌의 적절한 작업은 문제를 해결하는 것이 아니라 정부의 일상적인 업무를 수행하는 것입니다. 이러한 일상적인 작업은 반복률이 높기 때문에 비용을 쉽게 복구 할 수 있습니다. 일상적인 작업을 수행하는 도시 두뇌는 사람들이 더 창의적인 작업을 수행 할 수있는 귀중한 시간을 절약 할 수 있습니다. 꽤 오랫동안 도시 두뇌의 의사 결정 능력은 인간 두뇌의 의사 결정 능력과 비교하기가 어렵다는 것을 예측할 수 있습니다. 그것은 자신의 유리한 분야에서 역할을 할 수있는 합리적인 선택입니다.

"데이터가 완전하다면 도시의 두뇌는 모든 사건을 예측하고 모든 문제를 해결할 수있다" 는 도시 뇌 디자이너의 제안에 관해서는, 일단 도시의 두뇌가 제대로 작동하지 않으면 데이터의 부족을 비난 할 수 있습니다. 불확실한 세상에서는 완전한 데이터를 보유하는 것이 불가능합니다. 의사 결정에 필요한 데이터는 항상 불충분합니다. 정부의 결정은 정보가 충분하지 않을 때 완료됩니다. 데이터 수집은 사치스러운 희망입니다.

문제 발생 속도는 센서 네트워크 구축의 속도보다 빠르며 데이터 수집에 의한 새로운 비즈니스에 대한 수요는 항상 뒤쳐질 것입니다. 도시의 뇌에는 데이터가 필요하지만 문제의 복잡성이 증가함에 따라 데이터 수집 비용이 무한히 증가하여 문제 해결의 가치를 초과합니다. 동시에, 도시의 두뇌에는 지속적인 혁신의 새로운 요구를 충족시키기에 충분한 전문가가 없습니다. 따라서 도시 뇌의 문제를 해결하는 유일한 방법은 도시 뇌의 기능에 대한 명확한 경계를 구분하고 더 반복적이고 일상적인 작업을 수행하는 것입니다. 그 기능이 도시의 인적 및 재정 자원과 일치하도록하십시오. 적절한 경계는 도시 두뇌의 역할을 할뿐만 아니라 낭비를 예방할 수 있습니다. 경계를 구분하는 것 외에도 결정 론적 기술의 유전자는 도시 두뇌의 장단점을 결정합니다.

강점을 개발하고 약점을 피하는 것은 도시 뇌 사업이 준수해야하는 원칙입니다. 도시의 뇌는 큰 성과를해서는 안되기 때문에 프로젝트 건설에서 할 수있는 일을 명확히해야합니다. 많은 일상적인 사업을 안정적으로 수행하는 것은 큰 공로이며, 사람 대신 복잡한 문제를 해결할 수있는 현명한 사람이 될 것으로 기대하지 마십시오. 도시의 두뇌는 사람들이 도시의 두뇌가 할 수없는 일을 할 수있는 시간과 에너지를 절약 할 수 있도록 표준화 된 사업을 수행하기 위해 "쿨리" 를 기꺼이해야합니다. 도시 두뇌를 낮게 배치하고 나중에 많은 문제를 피할 수있는 일을하십시오.

스마트 시티 건설에는 지능형 시스템이없고 지능형 시스템 만 있습니다. 지능형 시스템의 꾸준한 흐름이 나타납니다. 특정 문제는 지능형 혁신으로 극복되며 신흥 번영은 스마트 도시입니다. 똑똑한 도시의 성공을위한 가장 중요한 것은 각 목표가 명확한 경계를 가지고 있으며 제한이있는 경우에만 성공을 달성 할 수 있다는 것입니다.