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摘要：智慧城市大数据中心建设将利用丰富的城市数据资源，对城市进行全局的即时分析，有效调配公共资源，不断完善社会治理，推动城市可持续发展。本文通过大数据中心建设为实现精细化管理、解决城市管理难题，探寻出了一条独特的路径。将数据转换为科学合理的业务模型，形成城市基础运行能力、城市实时“健康”状态的大视图，形成“全时段、全区域、自动化、多途径”的事件预警网络和协同治理体系，为城市综合治理提供决策依据，让城市管理工作更加有效。
关键词：智慧城市;大数据
在智慧城市建设过程中，要秉承业务是主体、技术是支撑、规划是先导、智慧领域的成功是目标的理念，充分利用现有信息化成果，通过一系列创新性智慧的应用先行先试与深化普及，不断促进数据在全社会的健康流通，推动城市运营模式、管理模式和服务模式等的创新与转型，并逐步带动全市智慧城市的整体建设。
一、智慧城市架构
智慧城市的建设总体主要分为三大部分：云平台、数据资源平台、业务应用系统。这三层相辅相成，构建了整个智慧城市的主体部分和发展的方向。
在未来的城市建设中，更多的信息会汇聚到智慧城市，通过对数据的汇总、挖掘、分析，大脑会对整个城市建设提供到从城市建设、城市安全、城市管理等多个方面产生影响，为城市管理者提供决策的依据，为城市化建设提速。
二、智慧城市数据流
基于政府数据汇集、分析、服务建设创新型智慧城市的需求，构建可灵活配置的城市级数据交换机制和信息资源共享机制，建设智能化的信息资源中心，以提升社会服务管理水平和政务效能。同时推动信息资源共享标准、规范和管理制度的完善，提升资源共享利用和信息决策， 从根本上可以解决各部门的拒绝公开交换的机制， 实现各部门间异构应用系统间的数据交换和共享利用。
三、云平台建设标准
阿里云敏捷版ZStack提供构建完整的基础设施服务（IaaS）云计算平台方案，以及阿里云公共云的调度能力，能够为企业客户提供完整的云计算资源异地/异构的管理平台。其中，阿里云混合云功能模块是可选，企业可以根据需求启用或关闭。
阿里云敏捷版ZStack云数据中心包含以下组件：
管理节点：为整个云平台提供基于web的访问控制和管理，提供基本的云平台管理服务，如访问控制、性能监控和配置功能。管理节点将各台计算服务器中的资源统一在一起，形成一个统一的虚拟计算池。其原理是：根据系统管理员设置的策略，管理虚拟机到计算服务器的分配，以及资源到给定计算服务器内虚拟机的分配。
四、数据共享交互
智慧城市数据共享交换平台主要有如下四个子系统：数据上云子系统、数据管理子系统、数据资产运营子系统、数据共享交换子系统。
1.数据上云子系统
数据上云是一款适应跨网络、跨网闸等复杂网络环境，可实现实时多源异构数据一站式上云的产品。
相比较传统的数据接入方式，基于数据上云，可以一步实现数据跨网接入，省去繁琐的数据导出到网闸数据库、通过网闸摆渡、继而再将数据导入云平台的一系列操作。提供对业务方数据库进行抽取监控功能，能对数据源头的数据资源能够进行统一清点，并能够在复杂网络情况下对异构的数据源进行数据同步与集成。支持云平台部署，基于阿里云，具备良好的分布式横向平滑扩展能力和高可用能力，保障在单节点发生故障时，数据上云的工作继续进行。
2.数据管理子系统
数据管理（治理）子系统提供全面高效的数据资产管控环境，包括统一的数据标准管理、数据模型管理、数据质量体检，以及多维度数据治理成熟度评估模型，帮助平台管理者进行城市级的数据治理工作。
通过固化数据的处理逻辑和处理过程，引用预置算子并配置算子的参数，通过机器学习等方式，以智能化数据处理方式大幅降低人工参与程度，提高数据清洗策略的准确性，保证数据按数据标准的要求被正确处理。
3.数据资产运营子系统
业务系统及数据资产运营平台里都有大量的数据表、API等各类数据资产，数据管理者通过数据集成工具同步数据、通过数据开发加工数据后，需要对整个平台数据进行统一管控，了解平台的核心数据资产，提供对应数据资产管理规范。
数据资产运营系统面向数据管理者、使用者、开发者，以数据资产运营系统为基础，提供业务可视化、高效快速、可共享开放的数据资产运营中心。
4.数据共享交换子系统
共享交换子系统是实现跨部门、跨区域、跨层次信息共享和业务协同的基础，是全是数据处理和数据服务的枢纽平台。数据共享交换子系统可实现对多种数据源数据进行采集、转换和整合，对各部门的资源数据进行数据清洗、数据编目和数据质量统一管理，同时提供灵活的服务，让各委办局之间高效地实现数据共享和交换，提升工作效率。数据共享交换系统需要能实现委办厅局之间的互联互通。
5.数据治理
数据标准规范体系建设是大数据中心建设的基础和核心工作，以满足其大数据的标准化管理需求为重点，将数据元标准体系作为数据中心标准体系的基础性标准进行建设。
（1）数据架构
通过数据上云子系统实现政务数据的全量汇聚，并对数据采取分层处理按域组织的治理方式，至下而上形成数据缓冲层（STG层）、操作数据层（ODS层）、数据明细层（DWD层）、数据主题层（DWS层）、数据专题层（ADM层）。
（2）數据分层
城市大脑数据治理采取分层处理按域组织的治理方式，仓库模型由下至上分为数据缓冲层（STG层）、操作数据层（ODS层）、数据仓库/模型层（DW）、数据专题层（ADM层）。
（3）资源目录梳理
梳理哈密32家接入委办局的政务信息资源，建设哈密市政务信息资源体系，并为主题库的建设规划打下良好基础。
政务信息资源的梳理，包含梳理组织机构，业务情况，业务流程过程中所产生的组织结构信息，业务信息，业务角色信息，用户视图，数据流程等，这些基于业务梳理，并形成统一规范的政务信息资源目录后，根据基础主题对信息资源分类，最终形成人口，法人，自然资源和空间地理，宏观经济基础信息等主题域的资源目录。
（中国电信股份有限公司哈密分公司 新疆 哈密 839000）
关键词：智慧城市;大数据
在智慧城市建设过程中，要秉承业务是主体、技术是支撑、规划是先导、智慧领域的成功是目标的理念，充分利用现有信息化成果，通过一系列创新性智慧的应用先行先试与深化普及，不断促进数据在全社会的健康流通，推动城市运营模式、管理模式和服务模式等的创新与转型，并逐步带动全市智慧城市的整体建设。
一、智慧城市架构
智慧城市的建设总体主要分为三大部分：云平台、数据资源平台、业务应用系统。这三层相辅相成，构建了整个智慧城市的主体部分和发展的方向。
在未来的城市建设中，更多的信息会汇聚到智慧城市，通过对数据的汇总、挖掘、分析，大脑会对整个城市建设提供到从城市建设、城市安全、城市管理等多个方面产生影响，为城市管理者提供决策的依据，为城市化建设提速。
二、智慧城市数据流
基于政府数据汇集、分析、服务建设创新型智慧城市的需求，构建可灵活配置的城市级数据交换机制和信息资源共享机制，建设智能化的信息资源中心，以提升社会服务管理水平和政务效能。同时推动信息资源共享标准、规范和管理制度的完善，提升资源共享利用和信息决策， 从根本上可以解决各部门的拒绝公开交换的机制， 实现各部门间异构应用系统间的数据交换和共享利用。
三、云平台建设标准
阿里云敏捷版ZStack提供构建完整的基础设施服务（IaaS）云计算平台方案，以及阿里云公共云的调度能力，能够为企业客户提供完整的云计算资源异地/异构的管理平台。其中，阿里云混合云功能模块是可选，企业可以根据需求启用或关闭。
阿里云敏捷版ZStack云数据中心包含以下组件：
管理节点：为整个云平台提供基于web的访问控制和管理，提供基本的云平台管理服务，如访问控制、性能监控和配置功能。管理节点将各台计算服务器中的资源统一在一起，形成一个统一的虚拟计算池。其原理是：根据系统管理员设置的策略，管理虚拟机到计算服务器的分配，以及资源到给定计算服务器内虚拟机的分配。
四、数据共享交互
智慧城市数据共享交换平台主要有如下四个子系统：数据上云子系统、数据管理子系统、数据资产运营子系统、数据共享交换子系统。
1.数据上云子系统
数据上云是一款适应跨网络、跨网闸等复杂网络环境，可实现实时多源异构数据一站式上云的产品。
相比较传统的数据接入方式，基于数据上云，可以一步实现数据跨网接入，省去繁琐的数据导出到网闸数据库、通过网闸摆渡、继而再将数据导入云平台的一系列操作。提供对业务方数据库进行抽取监控功能，能对数据源头的数据资源能够进行统一清点，并能够在复杂网络情况下对异构的数据源进行数据同步与集成。支持云平台部署，基于阿里云，具备良好的分布式横向平滑扩展能力和高可用能力，保障在单节点发生故障时，数据上云的工作继续进行。
2.数据管理子系统
数据管理（治理）子系统提供全面高效的数据资产管控环境，包括统一的数据标准管理、数据模型管理、数据质量体检，以及多维度数据治理成熟度评估模型，帮助平台管理者进行城市级的数据治理工作。
通过固化数据的处理逻辑和处理过程，引用预置算子并配置算子的参数，通过机器学习等方式，以智能化数据处理方式大幅降低人工参与程度，提高数据清洗策略的准确性，保证数据按数据标准的要求被正确处理。
3.数据资产运营子系统
业务系统及数据资产运营平台里都有大量的数据表、API等各类数据资产，数据管理者通过数据集成工具同步数据、通过数据开发加工数据后，需要对整个平台数据进行统一管控，了解平台的核心数据资产，提供对应数据资产管理规范。
数据资产运营系统面向数据管理者、使用者、开发者，以数据资产运营系统为基础，提供业务可视化、高效快速、可共享开放的数据资产运营中心。
4.数据共享交换子系统
共享交换子系统是实现跨部门、跨区域、跨层次信息共享和业务协同的基础，是全是数据处理和数据服务的枢纽平台。数据共享交换子系统可实现对多种数据源数据进行采集、转换和整合，对各部门的资源数据进行数据清洗、数据编目和数据质量统一管理，同时提供灵活的服务，让各委办局之间高效地实现数据共享和交换，提升工作效率。数据共享交换系统需要能实现委办厅局之间的互联互通。
5.数据治理
数据标准规范体系建设是大数据中心建设的基础和核心工作，以满足其大数据的标准化管理需求为重点，将数据元标准体系作为数据中心标准体系的基础性标准进行建设。
（1）数据架构
通过数据上云子系统实现政务数据的全量汇聚，并对数据采取分层处理按域组织的治理方式，至下而上形成数据缓冲层（STG层）、操作数据层（ODS层）、数据明细层（DWD层）、数据主题层（DWS层）、数据专题层（ADM层）。
（2）數据分层
城市大脑数据治理采取分层处理按域组织的治理方式，仓库模型由下至上分为数据缓冲层（STG层）、操作数据层（ODS层）、数据仓库/模型层（DW）、数据专题层（ADM层）。
（3）资源目录梳理
梳理哈密32家接入委办局的政务信息资源，建设哈密市政务信息资源体系，并为主题库的建设规划打下良好基础。
政务信息资源的梳理，包含梳理组织机构，业务情况，业务流程过程中所产生的组织结构信息，业务信息，业务角色信息，用户视图，数据流程等，这些基于业务梳理，并形成统一规范的政务信息资源目录后，根据基础主题对信息资源分类，最终形成人口，法人，自然资源和空间地理，宏观经济基础信息等主题域的资源目录。
（中国电信股份有限公司哈密分公司 新疆 哈密 839000）