德国蓝皮书:解决特定问题 德国渐进建设智慧城市

德国的智慧城市建设注重实际问题解决,如科隆聚焦节能减碳,柏林则综合考虑人口增长与城市发展,通过示范项目逐步推进。信息通信技术作为支撑,应用于智慧治理、交通等领域。

由同济大学德国研究中心和社会科学文献出版社共同举办的“《德国蓝皮书:德国发展报告(2016)》发布会”17日在上海举行。蓝皮书社会文化篇指出,德国智慧城市建设以解决特定问题为契机,以示范性项目和局部试点为起点。

蓝皮书指出,德国科隆和柏林的智慧城市建设经验表明,智慧城市的建设需要根据实际情况寻找切入点,确定目标。如科隆以节能、减排、保护气候为目标,而柏林则更多地要应对人口膨胀和城市发展的压力,除了节能减排,还更多地考虑城市和交通规划,因此其所确立的目标和涉及的领域也更为全面。

智慧城市建设是一个渐进的过程。如科隆的气候街,只选取一段街道为试点,以节能减排为目标,欢迎企业前来试验和推广其创新智慧产品,同时也对该街道节能减排的成果进行核算和公布,示范效果显著。同时,在智慧城市项目的开发过程中,要同时考虑到技术、产品和服务的普遍适用性。

此外,在德国,信息化不是智慧城市建设的目的本身,信息通信技术只是作为实现智慧城市的基础设施和基本手段,服务于智慧治理、智慧交通、智慧生活等领域。例如,在科隆的智慧城市建设中,信息通信技术成为打通交通和能源两个领域的技术支撑,而柏林则通过信息通信基础设施的建设,为创新高地创造良好条件。
本文转自d1net(转载)

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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