產業園區大數據金礦該如何挖掘_如何智慧化挖掘

信息技術與產業園區的交匯融合引發了數據量迅猛增長，數據正在成為與能源同等重要的戰略資源，然而大量原始數據并不能給園區運營直接帶來價值，如何經過加工、挖掘與分析，從繁雜冗余的數據提取有價值的信息，并轉化成園區的生產力已然成為產業園區運營的新關注點。由于大數據分析涉及數據采集、數據融合、數據挖掘、數據建模等一系列過程，因此在園區運營實踐中應結合具體的應用場景，圍繞園區的運營目標，采用多種渠道收集原始數據。這就要求產業園區在前期策劃遵循以終為始的思路，圍繞產業園區要實現的運營目標、應用場景來布局感知硬件設施設備、部署智慧園區平臺服務及接入第三方應用平臺，按照統一的數據格式建立共享數據倉庫。

一、應用場景與運營目標

立足產業園區的多種應用場景，將智慧運營的總目標劃分為若干個子目標，圍繞每個子目標提取主導因子，構建相應的量化指標體系。


 

2、數據來源收集


 

(I)智能化設施如傳感器、RFID、視頻監控、一卡通、無線WIFI、門禁梯控、智慧停車設施等、可編程邏輯控制器(PLC)等;

(II)智慧園區平臺，包括APP端、PC端和微信端等，統計訪問量、瀏覽量、成交量、訂單量、服務評價等數據指標;

(III)合作伙伴，包括第三方專業服務機構、大型互聯網公司、政府機構、科研機構等合作伙伴的數據共享資源等。

3、數據分析策略

以“關聯”為原則，打破各個業務系統的“信息孤島”，從時空尺度把相關因子綜合考慮在內，分析人、物、事、設施的信息流、現金流和能量流等，從而實現園區運營的科學決策。在產業園區的數據運營可以有如下分析策略：

(I)以移動軌跡為導向，構建園區人才的日常行為畫像

從時空尺度，利用園區的各類感知設施監控人才的移動軌跡，結合具體應用場景建立人才移動軌跡的畫像，從而優化園區的物業管理(安防、停車場、秩序維持、門禁梯控)、商圈服務等。

(II)以服務關聯為核心，構建企業客戶的需求畫像

以企業客戶、服務類別、服務訂單量等相關因子，建立數據模型分析高度相關的服務項目，為園區企業提供捆綁式服務項目。如園區的小微企業的發明專利獲得認證，與之相關的服務可能有高新技術企業認證、知識產權補貼、企業稅收優惠等相關需求，并對此進行標簽化。

(III)以提升物業管理效率，構建設施設備預警機制


 

從設備臺賬的錄入到各設備的巡檢、保養、故障報修、運行時間等各項數據指標的收集，通過數據統計分析全程掌握設備運行狀態，識別即將進入報廢階段及高頻故障的設施設備，以便及時維護或更換設施設備，使得園區整個系統在正常運作的情況下，經濟損失最少，設備利用效率最高。

(IV)以提升整體運營效率，構建數字化績效考核機制


 

根據產業園區運營的不同功能模塊及人員分工的職責，建立一套完整的績效考核指標體系。依托智慧園區總裁駕駛艙的建設，逐步推進數字化的績效考核機制。以產業園區公共區域的“衛生保潔”為例，通過軟硬件結合實現保潔人員及垃圾運輸車輛的實時監測，關聯定量考核指標體系，實現系統績效考核的自動核算。遵循此思路，以數據共享與互融互通為原則，對所有的績效考核實現數字化。

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