如何才能做好园区的运营？

考虑数字化运营很有必要，人机搭配干活不累、事半功倍

物联网、大数据、云计算、数字孪生等技术的进步则推动了园区管理向数智化发展，不断提高园区招商引资、运营服务水平。转变产业园区传统低效的招商管理、运营服务模式，促进园区可持续发展，

打通园区各业务之间的信息壁垒，全面满足智慧园区建设需求，做到一站式全视角智能管控：一方面，园区资产、产业信息、企业营收税收、服务满意度等经营数据实时在线可视，赋能园区洞察产业整体运行发展情况的同时。此外，园区业务、地理信息、视频监控等海量数据同屏可视、在线分析，让园区设施设备、安防消防、人行车行、能源消耗、环境空间等做到状态全可视、业务全可管、事件全可控，赋能打造安全、高效、绿色的智慧园区。

数据可视化技术作为国内领先的不动产生态链数字化解决方案服务商，从解决园区招商、运营管控、节能减排、综合安防及人员体验等典型问题出发，结合自身多年服务行业标杆园区的经验沉淀，打造了众多智慧园区可视化运营平台与管理系统（IOC）。

通过监测、分析、智慧响应等方式整合园区内外资源，实现基础设施智能化、规划管理信息化、公共服务便捷化、社会治理精细化和产业发展现代化。整个园区的能耗情况、环保监测、照明情况、安防情况等，都可以通过智慧一体化平台展示，实现园区运行安全“一屏通览”、园区综合治理“一网统管”。

可视化利用丰富的图表、图形和设计元素将相对复杂、抽象的温度数据通过可视的方式以更直观理解的形式展现，便于园区运维人员统计各楼栋的室内温度，无需通过人工核算等复杂形式进行园区的运维分析。

通过对反映环境质量的指标进行监视和测定，以确定环境污染状况和环境质量的高低。结合大数据技术以及对接天气系统，对园区内的环境进行全天候的监测，从温度、湿度、光照强度、二氧化碳、PM25 等方面进行环境数据的采集，并在 HT 2D 面板上实时展示，帮助运维人员评判环境质量。根据污染分布情况，追踪寻找污染源，为实现监督管理、控制污染提供依据；收集本底数据，积累长期监测资料，为预测预报环境质量提供数据。

HT 3D 可视化报警模块充分利用各类传感器，对重点区域及设施运行状态进行 724 小时的智能感知、定位、识别，用阿拉伯数字显示全部系统和能效管理的报警数量。HT 水电能耗监测模块，通过将园区内供水、供电、管网、电梯、空调、暖通等能耗数据，采用环形图展示比例，对园区各个子系统的能源消耗、运营状态及数据，支持根据时间、区域、类型等多维度进行可视化统计分析，为园区节能减排提供有力支撑。

制冷机组在制冷的同时，本身会产生大量的热量,冷却水流经制冷机组将热量带走，冷却水泵将冷却水送到冷却塔，冷却塔将热水变成冷水，再进行新一轮的循环。可通过 HT 可视化系统对机组运行工况、机组运行状态的监控，判断用何种方式调节制冷量，实现节能目的。

水泵房则是与孪生设备模型点击交互，即可清晰查看水泵、水箱运行状态、液位等实时信息。通过对接实时数据，实现水箱内液位高度随着数据变化而变化起伏动画，还原真实液位高度。

运用可视化技术对停车场进行三维仿真建模，并与停车场管理系统有机融合，利用地磁、视频车位检测器等智慧停车硬件设备采集停车数据，将停车场停车情况在三维场景中进行数字孪生。透过场景可以很直观的查看停车场内车辆出入、停泊、空位情况以及充电桩的分布、占有情况。

结合 2D 面板展示车位统计、新能源充电桩统计、车辆进出、告警记录等实时数据。让数字管理形式赋能社区停车管理工作更加流程化、制度化和全局化，为社区内停车管理作出决策支撑。

为打造信息共享、即时通信、数据可视的一体化社区管理体系。可视化平台归集人员基础、考勤、加班等监管要素进行综合性展示。结合 UWB 厘米级高精度人员定位技术，通过员工佩戴的定位工牌与可视化场景深度融合，依照 UWB 定位系统传输的定位坐标数据，在三维场景中实时呈现保安、运维、招商等物业服务人员定位信息。在能远程灵活安排员工作业调度的同时，也保障了人力信息的完整性、真实性和可追溯性。

通过联动现场智能化物联设备，将社区排水、消防、安防、环境、通行、工单、人力等各子系统高度整合。利用Hightopo二三维可视化引擎，合力打造智慧社区可视化平台，构建全域、多维、一体的社区综合管理体系。补齐物业管理过往存在的短板，创新服务模式，强化社区管理效率，让社区服务更有温度。

1、用于城市管理

三维建模技术可以完成城市灾害事件和突发事件的动态模拟，实现城市各类信息的可视化查询，为政府对城市的管理和服务提供决策。

2、用于城市规划

对城市的未来形态进行预演，消失的城市形态也可以重新模拟出来，并根据规划成果随时进行修改，从而获得城市规划方案调整的科学依据，使城市规划更具前瞻性。

3、用于城市环境动态变化研究

使用三维技术可以将大量的统计数据转换成容易理解的图像，表现人类活动对环境施加的压力，预测不同人类活动条件下的环境效应。

4、用于旅游

建模技术不仅可以展现城市现有景观，而且能够再现不复存在的和正在规划建设中的景点，从而对城市起到宣传作用，有助于扩大城市影响、吸引投资和游客。

三维模型构成：

1、网格

网格是由物体的众多点云组成的，通过点云形成三维模型网格。点云包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB），最终绘制成网格。

这些网格通常由三角形、四边形或者其它的简单凸多边形组成，这样可以简化渲染过程。但是，网格也可以包括带有空洞的普通多边形组成的物体。

2、纹理

纹理既包括通常意义上物体表面的纹理即使物体表面呈现凹凸不平的沟纹,同时也包括在物体的光滑表面上的彩色图案，也称纹理贴图（texture），当把纹理按照特定的方式映射到物体表面上的时候能使物体看上去更真实。

纹理映射网格赋予图像数据的技术；通过对物体的拍摄所得到的图像加工后，再各个网格上的纹理映射，最终形成三维模型。

智慧园区是智慧城市的重要组成结构，其带来的效益尤为明显，不仅可以帮助园区及园区内的企业开源节流、扩大品牌影响力、提高与政府部门沟通效率，还能提升自身的资源和数据的整合能力，增强管理能力，最重要的是提高设施的运行保障能力。满足园区可持续化发展需求，智慧园区建设是未来发展的一个重要方向。

数字孪生智慧园区从智慧管理到智慧服务多维度进行综合数据可视化展现，为园区搭建统一的展示平台和资源共享平台，充分降低企业运营成本，提高工作效率，加强各类园区创新以及管理能力，使园区管理者、园区企业、员工形成一个紧密联系的整体，盘活园区内各个方面的资源，获得高效、协同、互动、整体的效益。

对于基础设施的损耗和可能故障，能够做到提前预警、实时监控、自动反馈，实现园区基础设施高效实用，个性管理。对各层级进行集中监视、控制和数据管理，打通园区内各业务数据孤岛，通过数据处理分析，最大限度地发挥各个子系统之间的关联与协同，在顶层生成综合职能系统特性的应用，在同一个 *** 作平台上通过统一界面管理实现。图扑软件数字孪生智慧园区 3D 可视化监控管理平台，将环境、能耗、人员、停车等数据通过 2D 面板呈现，有效、及时地做到事前预警、事中监测、事后分析，提高园区管理效率，提升园区的安全指数，推动园区的智能化发展。

构建统一的管理平台，进一步提升园区内部的管理能力和服务水平，为企业管理和决策提供科学依据；实现园区建筑信息可视管理、环境能耗的远程管理、综合安防多维防范、基础设施设备可视化运维。尤其是信息技术在企业运营管理、生产中的应用，将有助于企业有效规避市场风险，增强企业的竞争力。通过对企业排放的监测、监控以及节能改造，实现可循环、低排放、可持续的生产方式，促进园区经济和环境协调发展。

GIS 倾斜摄影智慧园区

应用HT二维组态/三维组态、GIS、BIM 以及视频融合等技术，接入倾斜摄影、GIS 空间信息数据、智能物联网 IoT 数据以及大数据系统平台的等数据信息，结合轻量化建模方案实现甚至手机端都可随时随地查看 3D 可视化效果，提升园区管理和运行效率，为园区的智能化建设、数字化。

可视化引擎以及地理信息系统（Geographic Information System，GIS） 相关技术，对智慧园区运营中心（Intelligent Operations Center，IOC） 进行全方位的数字化建设，一屏展示园区全貌以及园区内建筑、招商、运营、楼宇等相关信息，实现园区的统一管理、监控、预警、调度等一体化建设。

通过可视化系统搭建智慧园区的全场景实现，两侧二维面板辅以数据可视化，对园区各类基础建设数据以更加多样化形式展现，为园区规划、布局、分析和决策提供技术支撑，推进园区数字化转型建设。

智慧园区的实现有着强大的企业服务和政策扶持，促进企业增强综合实力，吸引和留住人才。智慧园区通过平台整合大量优质服务资源并统一对外发布，为服务商和园区企业之间搭建桥梁，为园区企业提供优质且多样化的服务，帮助企业从多个层面提升自身实力。

良好的产业生态链助力业务、上下游形成共生发展

智慧园区结合智慧运营管理平台提供高端产业生态服务和优质产业生态资源，打造独一无二的产业生态系统，形成产业创新生态链，有效解决产业空间不足和高成本问题，提升地区经济效益和创新资源配置能力。

通过物联网、云计算、大数据等信息手段，感知园区各类信息、全方位实现企业园区的智能化管理，为园区的企业及企业员工打造安全、便捷、规范的工作环境，为企业管理者提供高效、可靠、综合的管理手段，从 整体上提高园区形象，增加园区竞争力。

平台基于大数据共享中心，对园区运营管理，精准招商，企业运行、能耗等数据进行整合分析，列明重点工作，展示充分 有效信息、暴露问题症结所在，实施精准快速会商。为政府科学决策、园区智慧管理、政策精准制定提供数据支撑。

掌握园区运行态势 ：准确反映园区工业运行态势、物联网管理硬件运行情况，实现精细化管理；

研判产业发展趋势 ：根据企业及产业进行业务建模，定期输出数据分析结论，对发展趋势进行预测，有效辅助科学决策及招商；

挖掘数据价值 ：以数据辅助开展产业发展分析、精准调度等工作，企业经营转型升级的针对性服务，提高数据价值。

打造服务园区内部运营管理，服务园企的核心入口，实现集约化高效管理，引领园区向智能产业协作示范迈进，打造园区 产业生态链，实现政、园、企多方共赢生态体系。

通过市政府或经济开发区与运营商签订“智慧园区”建设战略合作协议，采取市场运作手段，引入重点合作伙伴建立平台运营工作小组或成立智能运营服务公司，形成数据与服务的双向互动，实现政策-数据-服务-发展的良性循环，创新园区综合服务体系。

智慧园区平台建设是作为园区转向信息化发展的一个重要表现，通过平台满足园区及企业的管理服务IT化，可以通过 平台集中发现问题、解决问题，实现为园区服务、为企业服务，成为服务型管理部门。

科学决策 ：汇集数据，更加科学的监测、预警、分析、预测和决策；

统一管理 ：一个中心实现跨部门、多层级、异地点的协同合作；

物联互通 ：全面实现物与物、物与人、人与人的互联互通，相互感知；

集约共享 ：更加高效处理园区部门、园与企的信息，实现数据资源共享。

1、提升园区的竞争力水平；

2、促进园区产业转型升级；

3、实现园区集约高效管控；

4、打造园区创新服务体系。

平台与运营管理平台双平台协作，将园区打造为一个智能、高效、精准的服务和管理，实现园区可持续发展， 向智能产业协作迈进。

免责声明

下载方式

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

要建智慧园区，除了基础设施外，软件平台也非常重要，数据层，应用层，展现层缺一不可，这里牵扯的技术非常多，也是一个比较大的系统工程，包括物联网，大数据，数据可视化等概念，一言两语是说不清楚的，这还不包括管理模式，例如社区网格化等等，建议从数据可视化角度入手，逐步向下推理

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