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园区智慧化建设中数据共享的思考

放大字体  缩小字体 发布日期:2014-09-02  来源:中国质量新闻网  浏览次数:2557
核心提示:园区建设如何真正实现既“智”又“慧”?加强重视顶层设计是关键,统一规划是抓手,实现数据共享是途径。在数据共享的基础上,加强对全局数据的综合分析、挖掘和应用,实现由数据向信息、由信息向知识、由知识向智慧的转变,才能为园区管理者和使用者提供更加智能化、人性化的服务,进而避免园区建设“智”有余而“慧”不足,实现园区运行真正“智慧化”。
随着智慧城市试点工作的纵深推进,智慧园区建设渐起高潮。在智慧园区的建设中,只有重视顶层设计、加强统一规划,真正实现数据共享,才能避免信息孤岛和重复建设,使园区智慧化具备坚实的基础,并为园区后续智慧化融合发展和应用创造条件。

据工信部《2014年ICT深度报告》统计,目前,中国100%副省级以上城市、89%地级及以上城市(241个)、47%县级及以上城市(51个)都在推进智慧城市建设;住建部公布的国家智慧城市试点总数达到193个。园区作为智慧城市建设的重要基础之一得到空前关注,智慧园区建设迎来蓬勃发展的新机遇。

园区建设如何真正实现既“智”又“慧”?加强重视顶层设计是关键,统一规划是抓手,实现数据共享是途径。在数据共享的基础上,加强对全局数据的综合分析、挖掘和应用,实现由数据向信息、由信息向知识、由知识向智慧的转变,才能为园区管理者和使用者提供更加智能化、人性化的服务,进而避免园区建设“智”有余而“慧”不足,实现园区运行真正“智慧化”。

顶层设计

顶层设计对智慧园区建设至关重要。如果没有一个整体性的顶层设计指挥,在智慧园区的“智慧核心”,即数据中心的建设过程中必然会遭遇各自为政、信息孤岛、重复建设等园区信息化建设的老问题,智慧园区建设将承担更大的风险。

运用顶层设计方法,自上向下,从智慧园区建设战略目标出发,确定智慧园区数据中心建设的总目标,将总目标逐项、逐层分解,确保各条线、各层级子目标均与战略目标保持一致,包括指标体系、运管体系、业务流程规划和实施、信息服务设计和响应等。

统一规划

在重视顶层设计的基础上,以统一规划为抓手,对智慧园区数据中心进行完整、系统的统一规划,包括:构建能够为园区建设、管理、决策、运行、服务等各部门各组织所共享的系统框架;建立园区数据交换平台、接口、数据元定义等标准规范体系,为数据的建立、共享及扩展奠定基础;建立统一开发和个性化开发相结合的建设模式。其中,通用业务系统由园区集中建设,专业系统在统一的平台、接口和数据元等标准规范的框架下,由各业态个性化开发,避免重复投资和资源浪费;建立完善的信息化建设和运行管理制度,规范和统一信息化建设和运行管理,包括所有数据资源的采集、交换、综合应用和更新,以及与数据资源应用相关的设施、设备、系统的升级等管理,并从持续改进和自我提升的视角给予重点关注。

数据共享的系统构建

统一规划的实施要靠数据共享来实现,数据共享的前提是系统构建。构建的主要内容包括园区管理平台、专业门户网站及智能化子系统等组成。以会展、商务、游乐三业态融合的园区智慧化建设为例,建设内容主要包括:平台类系统:园区综合管理、园区应急管理、综合信息服务、GIS、ITS等;门户网站系统:招商、物流、旅游、展会、电子票务等;智能化子系统:安全防范、停车、能源、消费、BA、环保等。

由此可见,园区智慧化建设过程中,共享数据主要包括智能化子系统的前端感知设备获取的监控数据;建设门户网站所需的源数据;园区管理平台应用决策的管理数据;同时还应考虑获取城市公共信息数据,如城市公共交通信息、城市机场港口信息等。

数据共享架构主要包括以下几个层次:数据源层、数据处理层、数据服务层以及数据应用层(包括客户应用及管理应用)(如图1)。在各层的数据存储与维护中,应严格遵循统一的数据标准,在数据创建过程中,也应符合数据词典的内容。

数据源层包括园区各智能化子系统数据,各门户网站基础信息数据及城市公共信息数据。数据处理层通过数据集成工具,按照统一的数据标准,进行数据的抽取、清洗与转换,支持数据的触发式更新、增量更新、定时抽取等多种同步和异步的数据维护方案,在多种主流异构的数据库和数据源之间完成数据的集成与存储。数据服务层主要建有GIS(地理信息系统)数据库、归档数据库、共享数据库、数据仓库,以及根据需求建立的其他类数据库。数据应用层通过建立多类统一的数据接口,对外提供对共享数据的访问和功能的调用,为用户提供招商、物流、旅游、会展、票务、信息查询及推送等服务,为园区管理者提供分业态的管理平台,提升业态的针对性管理水平及响应速度,同时提供园区综合管理、应急管理平台,实现智慧管理目标。

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图1 智慧园区系统建设构架

数据共享的实现

在系统构建的基础上,数据共享的成果将惠及所有的管理者和使用者。

首先,认清智慧园区发展理念和内涵,明确智慧园区建设的关键方向与关键环节。在系统设计层面,以业务需求为导向、以资源共享为基础,设计全面整体的技术模型来规范软件、接口、体系标准等关键要素,同步开展信息分类编码与业务架构相结合的信息流整合等重要工作。在执行层面,以信息资源共享交换体系和资源目录体系为指引,实现信息资源的共享与复用。

其次,编制园区智慧化建设的数据库规划。结合园区的建设和发展战略规划目标,人文、历史和现状,构建能够为园区建设、管理、决策、运行、服务等各部门各组织所共享,连接便捷、资源丰富、经济适用的共享数据库。

再则,制定数据标准、数据字典及技术接口规范。结合实际,建立园区数据字典标准化管理及标准化的数据字典信息库,对园区所有的数据结构信息进行统一规划、统一管理、即时发布。

最后,进行园区业务信息规范,从业务角度建立数据库中的元数据。业务元数据主要包括:使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名,访问数据的原则和数据的来源,系统所提供的分析方法以及公式和报表等信息。具体如下:园区概念模型:业务元数据所应提供的重要信息,表示园区数据模型的高层信息、整个园区的业务概念和相互关系;多维数据模型:园区概念模型的重要组成部分,告诉使用者在数据仓库中有哪些维、维的类别、数据立方体以及数据仓库中的聚合规则;业务概念模型和物理数据之间的依赖:业务元数据只是表示出了数据的业务视图,这些业务视图与实际的数据仓库或数据库、多维数据库中的表、字段、维层次等之间的对应关系应该在元数据库中体现。

总之,业务元数据实现准确地标识各个业务数据,能在整合时提供统一准确的数据信息。

智慧园区常被人误认为是系统集成项目,系统集成与智慧园区的区别在于:系统集成重在解决数据是否处理好了、是否整合好了;智慧园区的本质是在数据整合共享后,让数据辅助决策,让园区变得“智慧”。

在智慧园区建设中,只有重视顶层设计、加强统一规划,真正实现数据整合共享,才能避免各业态、各系统的数据孤岛,避免各业态内子系统的重复建设。园区智慧化建设融合新一代信息与通信技术,具备快速信息采集、高速信息传输、高度集中计算、智能事务处理和无所不在的服务提供能力,实现园区内及时、互动、整合的信息感知、传递和处理,以提高园区竞争力和可持续发展。

大数据时代已经到来,园区的竞争力需要“智慧”的保障。
 
关键词: 数据共享 智慧园区
 
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