显然，在过去十年智能手机热潮的推动下，数据现在已成为我们生活的核心。在接下来的几年里，数以百万计的不同类型的传感器将产生大规模的数据。这些数据可能非常丰富和强大，具有迄今为止无法预见的用例，但为了有效，需要对其进行高效处理。这就是大数据和机器学习的用武之地。SmartCitiesWorld最近与Cloudera德国的德国区域销售总监AlexanderZschaler进行了交谈，以了解更多信息。以下是讨论中的一些经过编辑的要点。SmartCitiesWorld编辑GraemeNeill：您能否首先介绍一下Cloudera及其在行业中的地位？Cloudera德国销售总监AlexanderZschaler：Cloudera相信数据可以使今天不可能的事情成为可能。数据驱动着我们的生活方式、工作方式以及彼此联系的方式。这个数据有一个特点，这个特点就是到处都在飞速增长。然而，迫切需要一个平台来利用这些数据并使其更有效率。这是Cloudera致力于提供此类数据平台的一个方面。另一方面，我们的使命是让人们能够将复杂的数据转化为清晰、可操作的洞察力，他们可以利用这些洞察力开发新服务，甚至在机器学习和人工智能的支持下做出决策。对我们来说非常独特，我们完全不知道部署方法。这意味着，如果你想在本地运行这个程序，完全不是问题，如果你想在云端、私有云或公有云甚至混合云上运行，则完全取决于你。IBMPowerSystems上的Cloudera可为静态数据和动态数据项目提供快速洞察并降低基础设施成本。我们仍然是开源领域的领导者，共同致力于开放标准，提供强大的开放软件和硬件组合，在没有供应商锁定的情况下提供创新速度。GraemeNeill：为什么现在大数据和机器学习对城市如此重要？Zschaler：迟早每个数据都是大数据，尤其是对国家和地方政府而言。问题是，他们如何使用这些数据来获得洞察力和采取行动？这需要能够适应不断增长的流量的现代化基础设施。到2025年，我们将看到157ZB的数据，其中80%将是非结构化数据。机器学习和AI等功能可以帮助在问题出现之前发现问题，保持城市平稳运行。单靠数据并不能使事情变得更智能。从边缘到AI的端到端数据收集、管理和分析是现代城市方法的核心。GraemeNeill：如今城市中有哪些类型的数据可用？Zschaler：智慧城市不断努力在正确的时间将正确的数据提供给正确的人，以帮助构建应对这些复杂城市挑战的解决方案。基本答案是您可以想象的任何类型的数据，对吗？让我们以智能垃圾箱为例，以及我们如何从传感器转变为公民的实际利益。方法将是，以及我们（Cloudera）如何解决这个问题，这些传感器可以相互交谈并检查附近是否有其他垃圾箱几乎已满。然后我们可以根据机器学习能力自动优化这些路线。然而，这还没有结束。在我们看来，这只是一段美好旅程的开始。现在，其他分析可以放在我们在这个例子中的数据之上。它们可以带来更好的决策规划，我们在哪里需要更多这些垃圾箱？这是一个简单的问题，但如果您没有该员工或更好的数据库，您将如何回答这个问题。所有这些方面，我们在何时何地实际需要什么，都可以用这种综合方法来回答。GraemeNeill：为什么今天的城市无法有效处理数据？Zschaler：根据我们的经验以及与40多个国家不同政府或机构的交谈，这是公共部门数据面临的共同挑战，大多数可以概括为五个方面。第一，您拥有根本无法满足当今数据量、多样性和速度要求的遗留系统。第二点，到处都是孤岛（数据孤岛）。每个机构都出于多种原因保留自己的数据。第三是安全和治理。我们需要从各个角度确保安全。第四是你还需要考虑一些文化方面的问题。我们的意思是，项目中不同利益相关者之间的协作愿望有限。最后，我想说云已经脱颖而出，但到目前为止还没有出现。他们真的不知道如何执行。GraemeNeill：为什么开放平台如此重要？如果城市使用大数据和机器学习来处理数据，还有哪些其他好处？Zschaler：开放平台，尤其是在智慧城市中，是一个非常重要的话题。智能服务与多个利益相关者一起创建多维和多层次的环境。由于规模经济，开放平台是关键。数据集的透明度和可访问性对于使服务成功以及利用规模经济将相同的数据集用于不同的服务至关重要。这将推动公民创新和超越。
