数字化战略规划
企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，企业还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。
数字化业务发展
企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等 *** 作，简化了 *** 作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。
数字化转型-派可数据商业智能BI
完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。
数字化研发生产
企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。
用户需求-派可数据商业智能BI
同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。
数字化经营管理
在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
确切的说，Fast Data并不是一种新技术、应用或用例，可能国内讨论的比较少些。它是一组成熟的思想和技术，围绕着数据事件的快速处理以及大量不同种类数据的分析、洞察、决策、改进等。特别是物联网的发展，使它最近受到海量的各种数据大数据爆炸的影响；各种数据终端设备和物联网的普遍应用，使各种各样的数据急剧增长，也对数据处理的速度提出了新的挑战和要求。速度是关于实时处理大量数据并以更快的方式做出决策的能力，从而在大量业务数据 *** 作中不但获取高度易逝的数据价值，更创造出新的价值。Fast Data被归于大数据的Velocity方面，有别于传统大数据的批处理，倾向于大数据实时流处理的实时态势感知和决策分析等。
Fast Data(快速数据)是Ovum的Tony Baer提出的一个术语：“Fast Data, the velocity of Big Data, is not new, but technology price/performance trends are making Fast Data applications more widely available”。快速数据是对管理大量“运动中”数据的大数据的一种补充方法，这些数据往往是时效关键的数据，可以帮助企业在业务关键决策上有质的提升。快速数据是实时连续访问和处理事件及数据，以便获得即时感知并采取即时动作，在时间关键的业务场景中发现和洞察新的业务机遇，并在第一时间获取数据的价值。比如金融股票的行情数据，距离和网络可能会成为一个影响行情数据价值的因素。获取数据之后根据定义的交易规则对数据进行处理，也可能会基于历史行情数据的分析作出决策，或者综合其他因素，速度越快可能带来的价值越大，这就是数据的时间价值。要想最大的获得这些时间关键的数据的价值，就需要相应的软硬件平台支撑。
Fast Data需要一种不仅允许快速检索信息，而且需要有对数据快速 *** 作处理的能力的架构方法。这可能不仅仅是将实时处理系统或平台添加到现有后端系统上的问题，为了获取更大的数据价值，它往往要求重构（这也和微服务架构思想理论类似），它不仅要求关注数据的传输、集成、管理和展示，而且也要求关注数据的模型重构、数据治理等方面。
一、 一种实施方案
上一篇文章《大数据之FastData》中我们简单介绍了Fast Data处理的几个过程：感知、洞察和识别，跟踪和记录，分析、决策和响应。这个过程就是在Fast Data实施方案中要实现的能力。
（一） Fast Data功能实现
1、数据接收、采集
接收和采集分别意味着被动和主动的数据收集方式，如同人感知这个世界一样，每时每刻有很多信息被动接收，也可以主动去看、听、闻、触摸一些感兴趣的信息。在我们实现Fast Data的数据处理时，可能也需要考虑主动和被动的数据采集和接收。
2、感知
感知是对数据的初步处理或者预处理过程，“Awareness of situation”，首先得知道所处的环境、场景。在计算机系统中，可能需要辅助一些预配置信息来实现数据场景的感知。
3、识别、过滤、转换和关联数据
识别、过滤和关联到来的数据，数据中可能包含有众多的数据信息，这些数据信息会和其他数据紧密相关，需要识别出这些关键数据，过滤掉非紧急或非关键的数据，并在需要的情况下关联上其他相关的数据，比如内存或内存数据网格中或大数据平台的数据，以完善和支撑到来的数据的进一步分析需求。
也可能需要对非结构化或半结构化甚至结构化的数据进行转换，比如数据编码格式，以实现生态系统内可识别的或标准化的数据格式。
4、跟踪和记录
数据在实时处理移动过程中，可能需要跟踪和记录数据的状态、关联关系、中间过程、会话等信息，关键的信息可能需要持久化，或者为了理解整个处理过程或者重新推演等需要，以牺牲部分性能详细记录数据的处理过程。
5、分析
分析过程是整个FastData处理过程的核心。这部分的能力直接关系到决策的准确性以及到来的数据所能发挥的价值。分析过程可能涉及计算处理平台、算法平台、搜索平台、机器学习平台、语音图像视频等处理平台、消息平台等基础的中间件服务平台。
6、决策和响应
基于分析过程的全面的分析结果，从各种数据关联场景实时获得的可能持续变化的结果，基于规则或深度学习算法作出决策，使业务用户能够在正确的时间基于正确的结果采取正确行动，响应业务应用请求或者报告决策结果。
7、基础设施支撑
Fast Data实施并不是要从头再来，Fast Data实施是一种渐进的方法，它补充和改进而不是完全取代现有的IT基础设施、数据和中间件平台以及应用程序。基于现有系统的基础上，构建和完善基础设施平台、数据治理和数据处理平台、服务平台、消息平台、大数据平台、内存数据网格、事件处理平台、数据分析和展示、中间件工具等，以及基于数据和大数据等之上的机器学习和深度学习AI平台等。
Fast Data不是单个用例、应用程序或体系结构模式。它需要建立起广泛的中间件和产品数据管理体系，用正确的体系结构路径映射客户具体的用例和业务需求的选择。Fastdata是一个演进的过程，企业逐个解决其难点，同时集成或补充或替换或重构其现有的基础支撑系统，以满足实际业务场景的需求。没有什么是一成不变的，需要根据实际适时调整。
大数据建设中的快数据（Fast Data ）实施方案_java
（二） Fast Data方案关键技术
1、基础平台
当前基础设施平台的一个相对较优的方案选择可能是基于云计算技术的容器云平台。不管私有化部署或者采用公有云，基础设施资源和基础设施组件基本上都可以具备一定的能力。私有化部署相对麻烦一些，但在数据安全等方面却有着难以替代的优势。如果数据的价值大于使用公有云节省的费用，就应该考虑部署私有云。
2、事件处理
事件驱动体系结构用于由事件发生触发模式的业务场景；比如复杂事件处理（CEP）系统，允许规则引擎对到来的事件进行复杂的业务逻辑规则运算，然后根据运算结果自动响应。事件处理或复杂事件处理系统通常用于自动响应高度复杂的事件模式，这些事件模式是人们不可感知的，例如交易欺诈、老鼠仓或洗钱行为检测等业务场景。这里，数据通常在内存中被拦截而不持久化，因为需要对这些数据进行即时分析并采取行动；在某些情况下，所选数据可能被用于补充可用于历史或预测分析的数据仓库。
事件处理平台在企业的IT系统建设中是必不可少的。它是实时数据处理重要的支撑平台。
3、内存数据网格/内存数据库
内存数据网格往往用于更复杂、动态的、低延迟场景，这些场景是高度分布式的应用程序，具有不能容忍延迟的易失性数据，比如金融股票市场交易或无人驾驶系统。高度易失性的数据被放置在中间层的大内存中，通常用数据对象或实体对象来表示，通常以编程方式访问和 *** 纵这些数据对象，对外可以通过封装提供统一的标准化的数据服务。
内存数据库或闪存（固态磁盘）数据库也应用到了传统数据库，执行高度复杂的实时优化分析。由于内存和闪存价格的下降，其应用的场景和范围也越来越广。
4、消息及中间件
中间件平台可能包含众多的能力，消息平台是重要的基础组件服务，满足低延迟或超低延迟的业务需求。也可能不止一套消息系统，不同的业务场景可能需要不同的消息平台来支撑。所有公共的一些中间件能力都可以部署为中间件平台，提供统一的服务，比如计算服务、算法服务、搜索服务、语音图像视频服务，甚至日志服务、监控服务、权限服务等。
5、数据治理和数据管理
数据是企业重要的资产之一。数据治理能力往往决定着企业IT系统建设的高度。不管数据仓库或者大数据平台建设，数据治理都是一个绕不开的课题。业务应用的研发往往也是受限于数据，数据就像粮米，没有粮米巧妇难为无米之炊，粮米的优劣直接决定了汤饭的口味。想基于一团乱麻的数据做出好的应用，无异于难以上青天。也因此，数据治理和数据管理平台是IT系统建设的重要的基础。
6、分析决策中心
分析决策中心如同人的大脑，对接收到的数据进行分析处理并做出决定如何响应。这部分可能包括不同的能力，在事件处理的过程中根据规则发送到不同的分析决策子中心进行处理，最后可能需要综合多个结果做出响应。也可以需要复杂的事件处理规则来定义，使用大数据平台能力、AI深度学习能力等不断的进行优化和改进。
二、 Fast Data方案演进
数据的持续产生和累积驱动数据处理方案的持续演进。智能设备和物联网的发展使数据以指数倍的产生，这些数据蕴含着巨大的潜在价值，从这些数据中发掘新的业务场景，开发新的商业价值，是众多企业需要面对的课题，技术的发展也使解决方案不断演进，方案不是一成不变的，Fast Data也是。
（一） 不是一成不变的解决方案
Fast Data在不同的行业都有广泛的应用场景，各种不同的技术平台解决方案可能是适用的。其实任何行业任何技术解决方案一样，第一步要确定企业需要找到影响效率和收益的瓶颈和痛点；第二步，评估数据的质和量，找到消除或改进这些痛点的适用方法。很难说一个方案是普适的，即便同为互联网企业，适合阿里的不见得就适合腾讯。
（二） 方案演进
Fast Data解决方案关注时间敏感性，在企业内应该与不需要这种速度的其他系统平台并存。在系统构建时也不是独立存在的。我们需要摒弃单个项目单个系统的思想，用全局的思维来构建系统和数据平台，并根据技术和数据的变化持续改进。
三、 后言
Fast Data方案只是大数据和系统建设中的一部分，架构中的各个部分也适用于不同的业务系统，并非只为Fast Data设计。Fast Data是为了高价值高时效性的数据进行快速决策以期获取更大收益。
我们不只在金融股票交易市场会用到FastData，随着对数据实时价值认知的提高以及实时业务发展的需要，它将在各个行业变得越来越普遍。应用场景将会涵盖了金融服务、电信、高科技、制造、媒体和娱乐、旅游和运输、零售、专业服务以及公共部门等。
数据整合指采用匹配、合成、链接等方法，将多尺度的基础地理数据、基础地理数据与非基础地理数据、基础地理数据与其他专业部门地理数据集成起来，形成新的空间数据集。
智能化浪潮席卷全球的态势下，人们对工作和生活环境的舒适度、便捷性、安全性提出了更高要求。同时，碳达峰、碳中和相关政策的出台，为建筑楼宇用能管理戴上“紧箍咒”。建筑楼宇产业的传统粗放型管理模式，已无法适应当前市场需求，亟需向精细化、低碳化方向转变。IoT技术被认为是建筑楼宇行业实现这一转变的重要手段。
首页面板信息集合了园区内各项监控信息概要，以三维场景为依托，应用虚拟仿真技术对园区建筑、设施、管线、园林进行全方位复现，初始化后的场景可对园区全景漫游，结合 HT 引擎强大的渲染能力，保证场景在 Web 中高效流畅地加载运行和场景优秀的可视化效果，仿佛置身于真实园区环境中。
创建园区物业内部管控模块，整合物业人员数据信息，可满足轻松应对日常执勤的管理要求。双击楼栋序号即可浮现对应楼宇的运维详情、值班信息、负责人资料，可自定义值班人员信息，为管理者进行人员调度指挥提供信息支撑。在健全企业服务意识的同时，也提高了跨部门跨层级沟通的效率，让全体职员都能通过网络实现协同工作和产业管理。
双击园区建筑，切换至线框模型，达成透明化建筑外观，通过区域边界划分，辅以动画展示，并在建筑楼宇旁以浮标的形式标注对应楼层功能，直观查看设备整体布局结构，结合让园区内建筑布局了然于目。
水电能耗监测
随着碳中和目标的提出，在如何系统科学地对企业减碳和绿色发展管控引导问题上，园区扮演着非常重要的角色。所谓“碳中和”园区是指在园区核算范围内，直接或间接产生的温室气体排放总量，一定时间内综合利用节能、减排、固碳等多种方式，通过产业绿色化转型、资源循环化利用、设施集聚化共享，在园区内部基本实现碳排放与吸收自我平衡。若想实现“碳中和”园区，需制定具体的减排战略，明确园区碳核算体系，如碳核算范围、排放源、核算监测形式等。
HT 水电能耗监测模块，集成园区水电气煤等动态能效环境数据，结合园区的生产消耗、污水、废料等污染物排放，展开对照明、空调、机房、水泵房等设施的用电检测、计量管理、能效分析和节能管理。支持选用不同颜色划分能耗等级，建筑颜色越亮象征能耗越多，当达到预警值时d出 2D 告警面板，在线推演能耗趋势分析，追溯用能过程，找出能耗漏洞，管理者可结合节能诊断功能，改善能源使用情况。
智慧电梯
通过底层应用接口，将获取到的各电梯位置分布、状态、速度、质检等信息进行同步上传。遵循电梯运载逻辑规则设立人流、载荷、烟火、行为等多种监督模式，面对不文明乘梯情况，系统通过自动识别、自动劝阻的方式规范人员乘梯安全。智慧电梯的出现驱动了电梯对故障自我诊断、远程遥控启停及预测性维护措施的科学管理，不但延长电梯的使用寿命，还减轻了维修负担。
当发生电梯运行数据超限时状态时，系统将根据应急预案流程自动告警至有关部门，并对故障现场进行追踪和回放，为管理者救援指挥提供科学的决策依据。可视化监管实现关键路径自动巡检，重点区域快速锁定，杜绝冲顶、断绳、触电、轿厢对重蹾底等事故的发生，为园区高效安全运维奠定坚实基础。
也可通过 HT 2D 可视化技术，“一张图”式切换园区电梯的运行参数，输出不同维度的数据解释。HT 可视化技术采用 B/S 架构，支持跨平台浏览，任何移动终端都可进行浏览，提供触屏设备的单指旋转、双指缩放、三指平移 *** 作，即使不在工位上的运维人员也可以通过手机或 IPad 进行监控和远程管控，不必再为跨平台的不同交互模式而烦恼，一改往日运维人员必须在主控室内进行管控的局限性。进而缩短故障响应时间，让电梯从被动感知转换为主动预防。
安防监控
为提升园区的安全管控效力，HT 支持无缝融合 HTML5 各项多媒体功能，联动各安防子系统，对公共、办公、设备间等全区域展开安防动态监测，当发现非法闯入、可疑分子、危险行为时自动定位报警，同时生成应急预案处理工单、 历史 报警记录等可视化需求图表。赋予管理者对园区安保工作进行流程化、制度化、全局化的数字管理。
消防管理可视化
消防系统
建筑的消防系统主要包括火灾报警系统、消火栓系统、自动喷水(喷淋)灭火系统以及疏散系统。HT 3D 可视化消防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，搭配 HT 丰富的可视化组件，将采集到的各类信息呈现于两侧面板上，如消防部门值班情况、消防态势总体分析、实时监控数据、当前告警记录、各子系统运行情况以及重点区域场景监控等内容。
当接收到预警告警异常状况时，系统将自动触发消防告警装置，迅速在对应场景中呈现红色警告，以此告知管理者具体位置信息，结合灾情分析评估，自动生成救援应急预案。联动 HT 视频融合技术，将实际监控到的视频画面与 3D 场景进行融合，并让原本碎片化的视频在真实三维场景中全景可视，辅助管理者对场景进行实时态势感知、 历史 数据回溯比对等监测需求。
消防报警
为完善园区内整体消防事件统计和消防状态（报警率/故障率/屏蔽率）的记录，满足对园区消防资源分布、安全态势、消防设施状态的宏观监管，HT 2D 面板支持绑定园区内各类消防器材数据，如各楼宇内手动报警器、烟感、灭火装置的报警次数、故障次数及设备总数等，将相对抽象复杂的数据通过 HT 可视化图表进行清晰反馈呈现，在为消防管理工作提供远程高效的监督管理手段的同时，保障了园区消防信息的完整性、真实性和可追溯性。
设立消防报警功能可集中客观地反映园区内的消防现状，不仅巩固了消防部门的监管力度，还避免失控漏管所导致的财产损失和人员伤亡。
消防水系统
消防给水系统作为常用的灭火设施，对于火灾的扑灭至关重要,但以往的管理形式无法均衡有效监测设备的运行状态。
HT 场景针对铺设的市政消防给水管网路径做了高亮处理。融合智能感知设备数据，赋能其对建筑物中消防水的监视及控制调节作用，再结合 2D 面板将园区内重点监测的消防水压、液位、温湿度、流量等关键设备参数集中显示，可完全替代人工巡检。保证始终处于持续稳定的预定压力状态和有充足的水量，在火灾发生时能快速出水。
促进园区消防水务集约化发展，确保设施正常运转，为快速排除隐患，灭火救灾提供强有力支撑。
施工管理
一方面可满足安全、环境、巡更等各业务环节的扁平化、网格化监管，另一方面借助智慧化手段，帮助管理者在抽象数据中了解即时形势，减少人为因素对施工现场的干扰，实现工地的数字化、精细化、绿色化生产和管理。
本次案例是人工手动对园区内建筑、道路等细节进行三维建模，输出 OBJ 格式模型，通过 HT 引擎进行渲染，仿真还原园区整体布局。针对有建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）需求，HT 提供了 BIM 模型转 HT 图元的功能，可对 BIM 文件做轻量化处理，结合 HT 引擎强大的渲染能力，确保场景在 Web 中高效流畅地加载运行，降低开发成本。
人流/车流可视化监控
利用人脸识别门禁系统和通道闸的结合，使用非接触卡对人员(或物品)出入实施放行、拒绝、记录等 *** 作；利用这些系统和硬件管理，可以有效地控制人(物)出入，并将所有进出细节记录下来，实现对出入口的安全管理。建立园区人流/车流阈值告警触发规则，通过人员闸机、车辆道闸、视频巡检、电子围栏等功能对人流/车流态势风险进行分析研判。针对可疑人员车辆停滞过久或越界情况，系统立即告警至相关部门进行人工干预，提供精确定位、轨迹回放、动态追踪。
人流
车流
全要素规范和优化出入园区的人流/车流/货物路径，防止外来输入风险，构造安全管理和综合应急处置一体化感知体系。
楼层场景可视化
办公区可视化
双碳政策推行之际，Hightopo 积极响应绿色建筑号召，致力于打造炫酷、绿色、新式的智慧办公区域。为方便物业园区对建筑楼层布防的统一协调部署，系统支持查看每层楼的区域功能、铺设陈列、公司布局信息，并在 2D 面板中准确直观地记录每间办公室的能耗负载、用电使用、垃圾回收情况及消防设施状态，进一步细化了园区各楼层间能源运行的基础数据，帮助管理者发掘信息资源的内在价值。
冷源设备间
这些设备常年处于开放性的工作状态，没有形成一个闭环回路，只要接通电源，设备就开始运作，以至于它们的运作状态、进程、能耗数据均无法实时获取呈现，更不必深入改善和节约能源。
通过 HT 引擎强大的渲染功能，真实还原冷却塔、冷水泵、冷水机组、冷凝泵设备的运作效果，选用不同颜色对各管线运作内容进行区分。可实时显示冷源设备的转速、AI 预测值、平均速率、负载流速等设备的动态数据，同步采集环境参数（温湿度）、系统能效指标（机房 COP）、系统运行数据（冷冻水温差、分级水器压差等）以及主机负荷等多重指标于 2D 面板中，创建多参数实时监测。
增添终端智能节能控制系统，实现根据温湿度变化，对楼宇内部的送风温度、水阀开启和风扇频率进行智能调节，不仅确保终端使用的舒适度，还能优化设备的运行状态和运作时长，降低能源消耗，延长设备的使用寿命，减少维护人员的工作力度。
停车场可视化
运用 HT 三维仿真停车场场景，接入停车场管理系统数据，可直观查看园区内外部访客、预约等车辆的进出、停泊、空位情况。支持迎合当前新能源 汽车 发展趋势，根据停车场内部车位的真实规划，运用 HT 3D 可视化技术在场景中同步设置车辆充电桩，展示园区充电桩分布区域及有无空位，结合 2D 面板展示充电占比、里程、功率等情况。帮助园区提升进出效率及用户停车体验，降低人工管理成本。
通过App控制屋内温度、湿度等，智能化安防系统24小时电子巡更，智能车辆识别系统防止陌生车辆穿行小区……随着物联网技术的发展，智慧住宅让业主享受到更舒适便利的居住环境。
安徽省计划用5年左右时间，在全省建成一批智慧住宅示范项目， 探索 总结出一套符合地方实际的智慧住宅设计、集成、施工、交付和销售等方面的经验，以点带面全面推开。同时，要求将智慧住宅建设纳入全装修住宅管理、开展智能家居应用场景展示、加强智慧住宅通信系统建设。
智慧城市、和谐生活相信各位都听过。当前，在城市公共建筑、办公楼、商务楼、住宅区等城市公共设施智能化建设中：楼宇自控、综合布线、安保与消防系统、广播电视、会议系统、停车系统、楼宇电力与冷暖系统、可视对讲与家居自动化系统、楼宇物管等，向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、 健康 的环境。那么。从智能楼宇到智慧楼宇的发展需要做到哪些呢？
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“智能”楼宇与“智慧”楼宇的区别
智能（Intelligence)，更多地体现在硬件层面，比如智能楼宇的安防系统、UPS系统等自成体系，通过采用一系列智能化手段实现系统效率的提升、管理的简化等。简而言之，智能楼宇的各个硬件子系统各司其职，自己管理自己。
智慧（Smart），就像是人的大脑，它是一个整体，将所有子系统融合在一起，不仅仅是硬件，而是通过软硬件的结合实现各个系统、网络的真正融合。比如，通过电子配线架能将布线连接信息和其他管理系统进行数据融合、不同系统间的数据可以自由流动和共享等。
“智能楼宇”到“智慧楼宇”，需要四点
大规模的建筑运行数据的采集与保存
数据是建筑智能化的基础。但目前，即使是高标准、资金充裕的建筑项目也缺乏有效的建筑运行数据的采集与（长期）保存。即便是建筑中安装了建筑自动化系统，也因为缺乏数据保存的能力，大部分传感器采集的数据只会被保存很短时间。由于缺乏详细的高频率建筑运行 历史 数据，人工智能的构想也就成了水中月、镜中花。因为，大部分的人工智能方法都是“找规律”，即通过大量的数据找出数据中相关参数的统计学关系。如果没有大量的“truedata”，那么规律自然就找不出来。
建筑运行数据的高效管理
建筑虽然不是什么精密仪器，但因其尺度大，所以其中包含的数据量也很大。即使是一个普通的小型办公建筑(两层，2000平方米)，其建筑自动化系统中的数据点也有上千个。接触过建筑自动化系统数据的人应该都有过这样的抱怨：这个数据点的作用是什么？由于没有统一的命名规范，很多时候无法在成百上千个数据点中找到目标数据点。目前有人研究如何将建筑运行数据整合进BIM（建筑信息模型）中。但问题是，原生的BIM数据标准（例如IFC）并不支持实时运行数据的整合。
更完备的执行器网络
目前，智能建筑的发展趋势是建筑中安装了越来越多的传感器，但是执行器的数量是远远不够的。一般来说，建筑中能够自动化控制的系统只有空调系统。其他与室内环境参数息息相关的组件，例如窗户的开关、百叶窗等都是手动控制的。其实市面上不缺相关产品，但普遍价格高昂。这样一来，目前的建筑智能控制的研究便都集中于室内热环境的控制。但其实，影响居住者满意度的不仅仅是热环境，还有光环境、自然通风、空气质量等等，而这些东西在大部分建筑中目前是无法自动调节的。
以人为本
智能建筑中有个很火的概念叫“人在回路”(humanintheloop)，其具体意义就是智能建筑要以建筑中每个人的舒适与 健康 作为最重要的目标，并且居住者要能够真真切切的控制其所在的建筑环境。传统的商业建筑控制中，居住者基本无法控制建筑中任何东西。空调的开关，设定的温度等都由物管人员提前设定好。由于每个人的行为和每个人对舒适的偏好不同，且随时间和其他参数变化，这种简单粗暴的方法必然会降低居住者的舒适度和建筑系统的能效。除此之外，由于居住者对其所在的环境失去了控制，其对舒适的主观感受也会随之降低。
智能楼宇到智慧楼宇的发展需要做到哪几点相信看到这里已经解答了你们对此的疑问。在城市建设中，均把“智能与安全”放在第一位，它是构建“智慧城市、和谐 社会 ”的重要组成部分。楼宇经济的发展， 社会 需求大幅增加，政府的重视与投入，给楼宇智能化上下产业链带来了巨大商机。
网络安全态势紧张，网络安全事件频发
据国家互联网应急中心(CNCERT)，2019年上半年，CNCERT新增捕获计算机恶意程序样本数量约3200万个，计算机恶意程序传播次数日均达约998万次，CNCERT抽样监测发现，2019年上半年我国境内峰值超过10Gbps的大流量分布式拒绝服务攻击(DDoS攻击)事件数量平均每月约4300起，同比增长18%;国家信息安全漏洞共享平台(CNVD)收录通用型安全漏洞5859个。网站安全方面，2019年上半年，CNCERT自主监测发现约46万个针对我国境内网站的仿冒页面，境内外约14万个IP地址对我国境内约26万个网站植入后门，同比增长约12倍，可见我国网络安全态势紧张。
2019年上半年，发生在我国网络安全事件和威胁情况进一步加剧，各类网络安全事件数量占比仍然较高。2019年我国比较典型的网络安全事件包括：2019年3月，境外黑客利用勒索病毒攻击部分政府和医院机构;华为起诉美国政府，称其涉嫌入侵华为服务器;
2019 年1月，超2亿的中国求职者简历泄露，不受保护状态持续一周等;在国家层面上，2019年两会期间，政府工作报告也多次提及信息安全。
网络安全威胁推动行业发展，网络安全行业规模有望超700亿
“十三五”以来，我国网络安全产业保持高速增长，2019年产业规模超过600亿元，年增长率超过20%，明显高于国际8%的平均增数，保持健康的发展态势。
网络安全融资再创新高，有望突破100亿
鉴于网络安全行业的良好发展前景，网络安全行业不断受到资本的青睐，我国网络安全融资金额屡创新高。2015-2019年，中国网络安全行业融资事件虽然从最高的58件下降至38件，但是融资金额却再创新高，2019年达到9699亿元，较上一年增长约70%。2020年有望突破100亿元。
2020年，我国网络安全融资持续发生，
2020年3月，业务安全公司人人云图获得5000万A轮融资;网络安全服务商易安联获得近亿元的A+轮融资，云端安全服务提供商Netskope获得34亿美元的融资等。
网络安全行业的发展短期内是通过频繁出现的安全事件驱动，短中期离不开国家政策合规，中长期则是通过信息化、云计算、万物互联等基础架构发展驱动。2020年网络安全领域将进一步迎来网络安全合规政策及安全事件催化，例如自2020年1月1日起施行《中华人民共和国密码法》，2020年3月1日起施行《网络信息内容生态治理规定》等。2020年作为
“十三五”收官之年，将陆续开始编制网络安全十四五规划。在各种因素的驱动下，2020年我国网络安全行业将得到进一步发展。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
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