课程背景：

根据IDC数据，2023年，中国智慧城市ICT（信息和通讯技术）市场投资规模超过8700亿元人民币，较2022年的市场投资规模有所提升。到2027年中国智慧城市ICT市场投资规模将超过1.1万亿，以8%的复合增速测算，2029年中国智慧城市的市场规模将超过1.3万亿元。

2023年，中国生产的大数据达到32.85ZB。大数据的应用是智慧城市项目的核心之一，智慧城市项目如何根据本地的实际情况设计和实施有效的大数据应用，赋予智慧城市在惠民、兴业和善政的新质生产力。

作为中兴通讯智慧城市项目的开拓者，本课程讲结合12年智慧城市项目建设的经验，通过智慧龙华等全国典型案例分享大数据实战经验。让学员掌握大数据项目交付要点和难点，规避规划误区，降低交付成本，为智慧城市项目建设提供参考。

课程特点：

授课形式：理论讲解 案例分析 案例实战 互动答疑

突出理论特点，注重知识理解、案例分析与实战体验，其中理论讲解20%，案例分析45%，实战体验25%，互动答疑10%。

课程收益：

1.掌握大数据项目规划和交付要点与难点

2.了解政府大数据项目的机遇与挑战

3.了解大数据在智慧城市中的应用

课程模式：

1.中文教学、面授

2.分组互动

3.实战体验

4.课堂练习、互动式答疑

学员对象：大数据相关人员 各部门信息化相关人员

授课时长：系统学习0.5天（3小时）

课程大纲：

第一讲 大数据与智慧城市(0.5h)

1.大数据基础

定义与特征

大数据技术栈简介：采集、存储、处理、分析、可视化

大数据在现代社会的角色

2.智慧城市简介

国内外智慧城市的评价体系

国内智慧城市建设现状

3.人工智能、大数据和智慧城市中的常见概念及其关系

物联网、工业互联网、车联网、传感器

数字城市、智能城市、智慧城市

大数据、深度学习、机器学习、人工智能

CDO、CIO、算法偏见、数字鸿沟

4.大数据在智慧城市中的角色

惠民：提升居民生活质量

提高公共服务效率和质量 利用大数据分析，政府可以提高公共服务的效率和质量。例如，帮助优化交通流量和公共交通调度，减少拥堵，缩短出行时间，提高居民的出行体验。

改善城市安全与应急响应 城市安全和应急响应能力可以通过大数据分析得到加强。例如，通过分析犯罪数据和视频监控，可以预防犯罪并快速响应紧急情况。

个性化服务 在医疗与教育等领域逐步推行个性化服务，例如老年人的慢病护理，边远地区的教育公平

兴业：促进经济发展

商业洞察 大数据分析可以揭示全球消费者行为和市场趋势，帮助企业制定更有效的营销策略，提高竞争力。

产业优化 通过分析产业链数据，大数据可以帮助企业优化生产流程，降低成本，提高生产效率。

创新驱动 大数据促进了新技术和新业态的发展，如智能制造、电子商务等，推动经济结构升级。

促进城市可持续发展 大数据有助于监测和管理城市资源，如水和电力，从而促进可持续发展。例如，通过分析能源消耗数据，可以更好地管理电网负荷，减少浪费。

善政：提升政府的治理能力

数据驱动的决策制定 利用大数据分析社会需求和问题，城市管理者能够基于实时数据和历史数据分析，做出更加精准有效的决策。例如，通过分析交通流量数据，可以优化交通信号灯的调度，减少拥堵；通过分析学校当前的在校学生，可以更精准的划分义务教育招生范围，扩建或新建中小学学校等等。

增强公民参与，提升透明度 大数据还可以通过社交媒体和移动应用等渠道，增强公民对城市发展的参与和反馈。这有助于政府更好地理解公民需求，提供更贴合民意的服务，提高公众对政府工作的满意度和信任度。

第二讲 大数据在智慧城市中的核心应用(1h)

1.大数据在智慧城市中的惠民应用

交通出行：智慧龙华交通大数据应用案例

医疗：智慧龙华医疗大数据应用案例

城市安全：数字衡阳公安大数据应用案例

环境治理：智慧济宁环保大数据应用案例

2.大数据在智慧城市中的兴业应用

产业集群的优化

数字化转型的精准扶持

3.大数据在智慧城市中的善政应用

大数据支撑疫情防控

精准扶贫

第三讲 数据治理(1h)

1.数据治理的策略与标准

目标：确保数据质量和安全，促进数据共享，支持组织战略

原则：透明性、责任性、一致性与合规性

标准：质量标准、安全标准、共享标准与管理标准

2.大数据的质量管理

数据质量文化

数据治理策略

数据质量管理定义

数据质量评价指标

数据源质量管理

3.大数据的安全与隐私保护

政策与法规

伦理与道德

4.大数据的数据资源梳理

案例分享：智慧龙华项目

5.大数据的采集与清洗

物联网

公共数据库

移动应用与社交媒体

网络爬虫

API接口调用

用户许可的数据

日志文件

系统记录

工作流程

6.大数据的存储与管理

数据存储原则

数据仓库与数据湖等存储技术

7.大数据的技术选型与实施

大数据的架构和流程

8.大数据的使用和分析

第四讲 大数据面临的机遇与挑战(0.5h)

1.大数据迎来的机遇

国家战略篇

政策篇

数据篇

产业篇

行业应用篇

2.大数据面临的挑战

数据共享与开放

数据隐私与安全

技术与管理挑战

3.大数据的发展趋势

国家战略的支持

技术融合与创新

数据治理与安全

产业规模快速增长

应用领域逐步拓展

基础设施不断完善