大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展規(guī)模分析
中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)起步晚，發(fā)展速度快。物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，使數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度加快、規(guī)模加大，迫切需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)手段進(jìn)行分析處理，提煉其中的有效信息。2014年，中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模達(dá)到767億元，同比增長27.8%。預(yù)計到2020年，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到8228.81億元。2015-2017年復(fù)合增長率為51.5%。2014年，中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模為80.54億元，同比增長3.2%，2015年市場規(guī)模約增長37.3%，至110.56億元，預(yù)計到2020年，中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模將增長至5019.58億元。2015-2017年復(fù)合增速為87.8%。
2014-2020年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模市場及預(yù)測
大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智能交通產(chǎn)業(yè)
當(dāng)智能交通遇到大數(shù)據(jù)，如同二氧化錳在制取氧氣的實(shí)驗(yàn)中作為催化劑一樣，一場劇烈的化學(xué)反應(yīng)加劇了兩方的共同發(fā)展。
隨著城市的迅速發(fā)展，交通擁堵、交通污染日益嚴(yán)重，交通事故頻繁發(fā)生，這些都是各大城市亟待解決的問題。智能交通成為改善城市交通的關(guān)鍵所在。為此，及時、準(zhǔn)確獲取交通數(shù)據(jù)并構(gòu)建交通數(shù)據(jù)處理模型是建設(shè)智能交通的前提，而這一難題可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)得到解決。
1、智能交通需求與大數(shù)據(jù)契合
智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟件應(yīng)用平臺及分析預(yù)測及優(yōu)化管理的應(yīng)用。其中物理感知層主要是對交通狀況和交通數(shù)據(jù)的感知采集；軟件應(yīng)用平臺是將各感知終端的信息進(jìn)行整合、轉(zhuǎn)換處理，以支撐分析預(yù)警與優(yōu)化管理的應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)；分析預(yù)測及優(yōu)化管理應(yīng)用主要包括交通規(guī)劃、交通監(jiān)控、智能誘導(dǎo)、智能停車等應(yīng)用系統(tǒng)。
系統(tǒng)利用先進(jìn)的視頻監(jiān)控、智能識別和信息技術(shù)手段，增加可管理空間、時間和范圍，不斷提升管理廣度、深度和精細(xì)度。整個系統(tǒng)由信息綜合應(yīng)用平臺、信號控制系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能卡口系統(tǒng)、電子警察系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、信息發(fā)布系統(tǒng)等組成。以達(dá)到四方面的目標(biāo)：提高通行能力、減少交通事故、打擊違章事件、出行信息服務(wù)。
智能交通整體應(yīng)用架構(gòu)圖
整個系統(tǒng)建設(shè)的核心是數(shù)據(jù)的采集、存儲與計算，而其中最重要的核心思想就是“數(shù)據(jù)是價值”。問題就是如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成價值。這就成為一個技術(shù)問題。
從統(tǒng)計學(xué)的角度，任何領(lǐng)域任何動態(tài)發(fā)展的事物，只要有足夠多的樣本數(shù)據(jù)，就一定能從樣本數(shù)據(jù)中找到動態(tài)發(fā)展的規(guī)律。數(shù)據(jù)越多，準(zhǔn)確率越高。這個“規(guī)律”就是數(shù)據(jù)的價值所在。對于商業(yè)機(jī)構(gòu)，可以分析用戶行為規(guī)律從而提高銷售量；分析目標(biāo)市場規(guī)律，定點(diǎn)投放廣告從而降低成本等等；對于公安行業(yè)，可以分析區(qū)域性犯罪趨勢，提前預(yù)防從而降低犯罪率；還可以分析交通行為規(guī)律，提前做交通疏導(dǎo)，提高交通通暢率，這就能真正挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，提高其社會價值。
從20世紀(jì)初的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展以來，進(jìn)入一個高度聯(lián)網(wǎng)的階段。聯(lián)網(wǎng)的同時，數(shù)據(jù)高度集中，數(shù)據(jù)量急劇增加。據(jù)IDC報告現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，每兩年就翻一番。這個增長率在智能交通行業(yè)同樣有效，隨著卡口、電警、攝像機(jī)數(shù)量的增加，高清化、智能化的發(fā)展，如果再算上物聯(lián)網(wǎng)的各種傳感器，未來幾年的數(shù)據(jù)量增加可能大大高于這個增長率。這就為智能交通行業(yè)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。由此我們再看IBM歸納的4個V（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity）：
（1）Volume數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；
（2）Variety數(shù)據(jù)類型繁多。包括視頻、圖片、地理位置信息、傳感器數(shù)據(jù)等等。
（3）Value價值密度低，應(yīng)用價值高。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。
（4）Velocity處理速度快，1秒定律。
最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。在交通領(lǐng)域，海量的數(shù)據(jù)主要包括4個類型的數(shù)據(jù)：傳感器數(shù)據(jù)（位置、溫度、壓力、圖像、速度、RFID等信息）；系統(tǒng)數(shù)據(jù)（日志、設(shè)備記錄、MIBs等）；服務(wù)數(shù)據(jù)（收費(fèi)信息、上網(wǎng)服務(wù)及其他信息）；應(yīng)用數(shù)據(jù)（生成廠家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通數(shù)據(jù)的類型繁多，而且體積巨大。量Volume和多樣Variety是因，數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜和數(shù)據(jù)量的急劇增加，決定了原有簡單因果關(guān)系的應(yīng)用模式對數(shù)據(jù)使用率極低，完全無法發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用；速Velocity是過程，巨大的運(yùn)算量決定了速度必須快；價值Value是最終的果。