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1、2023年大数据时代下生态环境资源数据中心发展展望最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。本站今天为大家精心准备了大数据时代下生态环境资源数据中心发展展望，希望对大家有所帮助!大数据时代下生态环境资源数据中心发展展望在当下大数据时代，我国环境工程行业迎来了一次变革，随着大数据的应用越来越广泛，智能化工艺将逐步取代传统工艺，互联网、统计分析等领域与环境工程学科的融合，致使环境工程向多元化拓展，政府、企业等相关环保信息公开为环境工程带来了多维化管理与监督，同时大数据具有多方位统筹功能，在国家政策的扶持下环境工程将
2、协调高效发展。大数据;环境工程;发展趋势引言大数据从诞生至今，一直处于高速发展的状态，在发展的过程中逐步衍生出基于大数据的方法和思考，我们称之为大数据思维，包括数据思维、互联网思维、计算思维等。大数据已融入到各行各业，在大数据思维模式下，对社会、行业、企业、个人各个层面产生重大的影响，借力大数据，创新与变革成为新时代的主题。环境工程在大数据的影响下开启新的模式发展，不断拓展网络化治理体系，与前沿科技交叉和应用中，环境工程向着更加高端化迈进。1环境工程的发展现状及难点1.1环境工程的发展现状环境工程最早出现在美国、日本等发达国家，经过五六十年的发展，全球环保产业已形成一定的规模，由于我国工业起步
3、较晚，导致我国环境工程明显落后于发达国家，技术、从业人员数量、产业规模等都存在一定的差距，三废的治理工程为环境工程的主要发展要素，我国废水方向技术逐步完善，规模也大于其他方向，废气的处理和污泥的处置是这些年的热点，随着我国经济的发展的模式转变和产业结构的优化，环保行业被赋予绿色产业的称号，同时，科学技术的发展和进步为其提供源源不断的动力，环境工程正处于蓬勃发展黄金时期。1.2我国环境工程发展中的难点1.2.1环境工程设计市场较混乱近些年来我国经济持续快速发展，环境保护问题虽然在逐渐改善，但是事实上大部分传统的污染源排放不能够达到国家相关的排放指标，使得环境收到严重的污染，环境保护工程的需求大大
4、增加。使得我国的环保工程设计公司大量涌入市场，为了争夺市场公司与公司之间竞争十分激烈。国内环境工程市场无序原因较多。首先是我国对环境工程行业不够重视，监管不到位，且没有出台相关的政策促使行业健康发展。地方政府通常不喜欢承认有污染环境的企业，没有政策的支持而不能更好的发展。其次，环境工程设计是企业生产的环境保护行为，其市场资源较为分散，大部分环境设计公司不能够在竞争中形成优势，其市场的大环境不够理想。第三则是因环保工程设计人才稀缺，环境工程的复杂化与多样化需要有经验的从业人员具有灵敏的市场反应，要求具备具体问题具体分析的能力。而正在初步发展的环境工程行业中相关专业人才比较匮乏，有多年从业经验的专
5、业人才十分稀少，低标准的设计人员的设计方案不合理，导致环境工程效果不显著，行业的发展水平得不到有效提高。最后一点，环境保护工程缺乏统规定的收费标准，在行业中的收费均为双方达成共识后签订协议。1.2.2环境治理工程的难度大环境污染的诱发因素比较多，既可能是单重因素，也可能是综合因素，并且存在较大的不确定性，使得环境工程设计人员不仅要考虑包括废渣、废气、废水及废固体等大分子空气颗粒的处理对象，还需要对治理方法和流程进行一对一的流程设计。较大的不确定性和差异性使还表现在污染区域所处的气候条件和地理位置存在加大的差异，导致环境工程设计方案难度加大。同时，不断出现的新型污染源也是在挑战环境工程设计的知识
6、面，加大环境工程设计的难度以及环境治理工程有效实施的不确定性。所以要求环境工程的人员时常接触新鲜的事物以拓展知识面。另一方面，无论是对新建项目的投资，还是对于既有项目改造、项目扩建的投资的费用都很高昂，所以环境工程设计在此方面具有很大的风险。与此同时，对于扩建和改建工程而言，在设计过程中还需要尽最大努力不损害原来的主体工程，也要将对原有工程正常生产的影响降到最低，这就设计人员在进行项目设计工作时，周全地考虑到各种不利因素和影响，并制定好相应的对策，才能保证环境工程的实施。2大数据下环境工程发展趋势2.1工艺和行业智能化水平提高大数据推动环境工程向着智能化发展，在水处理和废气处理等以后的发展工程
7、中，智能化将贯穿其中，在废水处理方面，集成工艺监控，设备管理、报表管理、数据分析等功能的智能化系统被不断开发和优化，在传统的自动化控制系统的基础上，针对企业的生产过程建立数学模型，利用大量的生产数据对生产的过程和结果进行深入分析，从而为管理者提供据测支持的系统平台1。在废水和废气运维的过程中，建立科学化、可视化、标准化管理平台，加强公司对设施的管控力度，提升了公司的科学决策能力和运营管理水平，有助于行业实现节能、环保、降耗的目标。2.2多元化拓展大数据在环境工程的应用中，更多学科和技术融入其中，环境工程得到不断升华，其内涵被赋予新的时代需求，产业只有与时俱进才能长久不衰，环境工程在新时代的引领
8、下将走的更远，环境治理主要靠政府管控2。现如今，大数据能够整合社会多方资源，开辟和衍生新的领域，如在线监测、溯源技术、数学模型、生态预警等渐露铮角。先进技术的应用离不开大数据的支撑，环保大数据的建立和完善，需要全社会共同努力完成。2.3多维化管理、统筹环境要素协调高效发展环保在大数据的协助下，将政府、企业、公众紧密结合在一起，之前，由于行業割据及壁垒的存在，信息化往往无法发挥其引领作用，大数据的发展为环境工程的管理带来了更多可能，在多维化的管理和监督模式下，政府部门之间分工和配合更明确，为企业和公众打造监管、监控、服务、信息公开平台;公众从政府平台了解到周边环境质量和企业排污情况，及时获得环境
9、预警信息，通过政府平台或微信等app举报环境污染事件;企业建立二级平台，实时掌握企业内部环境动态，上传数据至政府管理平台，互动互助，促使企业安全稳步发展。大数据促使环境工程更加便利化和高效化，统筹环境要素协调高效发展，全社会参与的环境工程管理将更加科学，推动我国环保产业迈向新的台阶3。2.4国家政策提速发展近年来国家对环保投资力度逐年加大，促使环境工程稳步增长，多年的环境攻坚战下，我国生态环境并未明显改善4。从十三五规划来看，国家对环保的重视程度尤为可见，较十二五规划而言，扶持力度大大增加，大气十条、水十条、海绵城市等政策出台助力环境工程的同时，国家实行大数据战略，对互联网大力发展，在环境工程
10、和大数据的共同发展中，利用两者之间的共性，以大数据技术为辅，相互协调，环境工程将得到更加完善地发展。结论大数据理念在环境工程扎根发芽，其为环境工程发展打开新的视口，智能化工艺将逐步取代传统工艺，互联网、统计分析等领域与环境工程学科的融合，致使环境工程向多元化拓展，政府、企业等相关环保信息公开为环境工程带来了多维化管理与监督，同时大数据具有多方位统筹功能，在国家政策的扶持下环境工程将协调高效发展。在环境工程中推进大数据的发展运用时，也要规避各类安全隐患，从而使环境工程稳步健康发展。大数据时代下生态环境资源数据中心发展展望在信息技术不断发展的带动下，所能接触和收集到的数据和信息的质量以及数量都不断
11、发展，大数据的出现和不断应用引起人们的普遍关注。在我国，相关部门和机构对其的应用和发展高度重视，并将其列为国家重要的发展战略之一。大数据的来源非常广泛，所涉及的领域众多，因此通过其采集的信息具有高度的关联性。大数据的表现形式也是多样的，除了一些纯数字型材料，还有更多图像、视频、音频等直观材料，这些基础材料共同为人们进行数据分析和研判提供助力。大数据为人们提供信息的同时，也更加深入地参与到分析、运用中，为人们提供更加科学的决策依据。随着大数据分析的优势不断凸显，多个领域和专业都意识到了运用大数据进行分析和研判势在必行，生态环境领域也不例外，大数据的运用和发展势必将为我国生态文明建设提供重要的助力
12、。在分析生态环境大数据的时候需要注意这些方面：数据源广泛、采集方法没有固定标准、服务对象对专业化的要求更高。大数据更加广泛地在生态环境领域发挥作用，特别是在环境动态观测和实验、气候变化监测以及地区污染防控等方面的作用更为突出。当前，中国的大数据在生态环境的应用还存在着一些需要不断完善的方面，主要表现在信息不能完全共享、环境监测科技起步晚、起点低、对国外设备过度依赖、对数据的集成和有效分析等方面的能力有待提升等。随着信息技术的不断进步，大数据的收集和分析能力也在不断提高。在可期的将来，大数据在生态环境领域将发挥着更加显著的作用，比如可以有效帮助维持良好的生态环境、更加科学的检测生态风险、协助增加
13、生态科研能力等。大数据的运用最大的价值就在于为人们进行生态环境保护方面的工作提供科学的依据。一、大数据在生态环境中的运用现状随着社会经济的快速进步，世界上的生态环境方面爆发出的问题越来越引起人们的高度重视。当前，在这方面我们所面临的问题主要集中在大气质量恶化、耕地地力弱化、植被覆盖面积缩小、物种灭绝速度加剧和可用的水资源不断枯竭这些方面。就我国而言，当前环境方面问题的特点是植被减少土地沙化、湖泊沼泽等传统湿地功能降低、可用的人畜饮水和灌溉水源更加紧缺、生物种类进一步减少、水土流失和沙漠化情况不能得到科学的治理。此外，气候变化还导致冰川永冻层融化速度加快、面积扩张形势严峻，一些地方的土质沙化、干
14、旱和水涝加剧，使中国内地农业受到严重打击。对于这些环境方面的问题要进行有效解决绝对是一个系统工程，因为所涉及的问题背景复杂、领域众多、成因多样，运用传统的手段处理好各方面的关系难度非常大。其实在二十世纪五十年代就有相关专家提出了运用大数据分析和解决生态环境领域突出问题的理论，特别是在宏观生态领域领先一步意识到了大数据在生态环境领域的运用所具备的优势。要实现对上述生态环境方面的问题的有效解决离不开具有较大时间跨度信息和数据，随着信息时代的来临，大数据在这方面发挥着无可比拟的作用，为人们解决复杂问题提供了新的方向和思路。生态环境的大数据是通过对多专业、多个领域、多个角度和口径的数据集中分析，通过对
15、生态环境空间与地表的集成全方位持续监测汇集了大量数据，采用信息技术、智能分析、自动建模等大数据分析技术达到信息数据集中汇总分析的目的，找出了解决问题的关键节点和关键领域，提出了具有针对性的工作方法和解决途径，通过比较判断决定采用最佳解决办法。这种方法能够有效的为我国当前生态环境方面存在的问题提供解决方案，同时对具有较高风险的相关问题进行高水平的预警，为相关部门出台相应的规章制度提供科学技术支持。从技术上来讲，大数据在生态环境的运用就是把大数据概念和技术处理方案充分运用到生态环境问题处理中，并制定出切实有效的解决方法。这些研究和实践大大推动了大数据在生态环境方面的运用。在生态环境方面的大数据分析
16、除了具备大数据分析的共同特性，还具有生态环境领域的特殊性质，更加特殊和復杂。这些特殊性集中体现在数据收集涵盖范围更广、时间跨度更大、涉及领域更多、专业性要求更高、服务对象更多等。目前，我国生态环境领域所涉及的数据资源主要有地面观测数据、遥感图像数据、社会经济数据、专项调查数据和科学研究数据1。这些数据并不是由一个部门和单位进行统一管理，而是根据职能职责的要求分布在环境保护、土地、水资源、第一产业、森林资源、医疗资源、气候变化、大海等多个行业和部门。此外，关于生态环境的数据和信息种类样式复杂、数量较多，包含超过两千卷应用生态学期刊以及大量文字、图片、视频等信息。大数据分析技术的一大目的就在于将这
17、些繁杂的数据进行逻辑处理，从中分析出存在的问题并给出解决之道。二、大数据在生态环境中的运用前景虽然大数据已经逐步开始应用于生态环境领域，但因为我国地域广阔、生态环境具有多样性和复杂性，一些检测技术还不能十分圆满的为一些问题的解决提供支持，观测网需要更多时间和精力进行健全。由于生态环境数据自身的特性，当前在数据分析和研判方面有着很大的提升空间。具体来讲，需要解决数据共享不足、分析技术落后、实际应用不到位等方面的问题。可以从以下几个方面来做：一是加强政府的主导力度。在进行生态环境大数据的建设过程中，离不开政府相关部门的引导和统筹，要做到各个领域和专业部门以及单位行动的一致性，需要加强统筹安排。在政
18、府主导的前提下，还要注意引导各种社会团体组织和具备专业知识的个人参与到生态环境大数据建设中，同时将数据项社会公开，便于人们查询和分析。二是提升环境风险预警能力。要充分利用大数据这一分析技术切实提升对自然灾害的预测预警能力，在一定程度上防范环境污染、维系生态系统的平衡稳定、进一步遏制生物多样性，减少现象的发生。同时注重将环境风险与原因分析结合起来，建立相应的风险防范机制。三是加强对工程建设环境评估力度。要注重充分运用大数据的分析能力，在开展相应的工程建设前，要对该工程项目的环境影响情况进行全方位的分析和评估，在最大程度上降低工程建设对生态环境的破坏，同时为政府相关规划和决策提供科学的依据。四是将
19、生态环境大数据其他行业的大数据进有机结合。在运用生态环境领域大数据分析的时候，也要注重与其他行业和领域的大数据进行综合分析和研判，并在此基础上构建数据共享和共同应对的综合机制，不断促进社会经济平稳健康发展。三、结束语当前，我国的大数据技术在生态环境领域的应用还处于初级阶段，肯定还面临许多不可预知的技术难关，需要社会共同努力为之奋斗。那么通过怎样的方法科学合理的利用和保护大数据这种重要的数据分析方法，从中提取对人们工作有用的信息，从而促进生态环境领域的科学技术研究能力不断进步，还需要付出巨大的努力不断进行研究和分析。随着大数据在生态环境领域的不断运用，又一个最大的目标就在于实现对生态环境研判的量
20、化工作，为相关问题的解决提供决策依据。大数据时代下生态环境资源数据中心发展展望2023年中国大数据行业上演着冰与火之歌。一方面，随着互联网、大数据、人工智能等现代信息技术不断突破，大数据产业蓬勃发展。尤其在传统（实体）经济与数据经济深入融合的背景下，电商、医疗、教育、媒体、政务等成熟领域大数据产业落地步伐一日千里。另一方面，欧盟通用数据保护条列（GeneralDataProtectionRegulation,GDPR）于2023年5月25日正式生效，该条例被称为史上最严的个人数据保护法案，其处罚力度之重虽远在欧洲但对全球及国内数据市场引发不少震动。2023年，经历了数据安全风波与高速发展的中国
21、大数据行业又将迎来国家和地方的双重政策推动、各领域应用需求不断增长以及生态体系不断完善等重大机遇，企业如何紧抓机遇同时创造机遇，突破障碍，实现弯道取直与换轨，已经成为关系到所有企业，尤其是传统制造业企业生存与发展的焦点问题。一、我国大数据产业发展面临巨大挑战一是大数据过度使用引起广泛重视。2023年以来，我国因过度使用大数据引发的热点新闻事件屡屡出现，主要包括：一是，利用打通数据关联用户各类信息带来重大安全隐患；二是，利用大数据进行用户画像导致的用户歧视现象屡见不鲜；三是，部分创意产业过分依赖大数据进行决策判断导致创新能力明显削弱；四是，企业间的违规个人数据流通引发信息泄露恐慌；五是，利用大数
22、据进行内容推荐带来潜在隐患。二是我国数据治理法律法规尚不完善。目前我国对政府部门、企业及其他组织保障数据安全的主体责任、具体要求缺乏系统性的法律认定。同时，我国尚未制定专门的个人信息保护法。此外，我国现有法律对当前日益繁荣的数字经济领域中数据共享、交易相关问题缺少明确规定，数据所有权、数据资产保护等法律问题的内涵和外延仍处于理论探索阶段，滞后于当前数据驱动型经济发展的法律保障需求。三是传统企业数字化转型仍处于起步阶段。目前制造业等传统行业企业面临营收增长减速，盈利水平不断下降的巨大压力。制造业需以数字转型带动运营绩效提高已经成为业界的共识，但受限于传统的封闭式软件思维影响以及行业标准缺失，部分
23、企业对数据安全问题仍持审慎态度。再加之业界并未对如何实现这一转型达成共识，在缺乏行业标准的情况下，企业在数据如何驱动业务发展、如何评估数据应用价值上仍面临困惑。据埃森哲研究显示，目前只有7%的中国企业数字化转型成效显著。二、企业布局大数据的关键要素当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段，未来大数据时代背景下数据资产管理升级显现，企业成功实践大数据转型亟待突破以下壁垒。一是实现企业数据打通是发挥数据价值的首要条件。就大数据应用而言，数据单点分析价值有限，打通后的全局数据才能发挥根本价值。
24、真正做到数据打通需涵盖以下四类数据：第一类经营类数据，如CRM、ERP等；第二类社会类数据，如企业运营、活动中产生的数据；第三类日志类数据，如用户的浏览足迹；第四类为企业外围数据，如行业第三方数据等。此外，企业数据打通不仅限于单纯的数据交换，还应结合数据和业务系统整合整体数据解决方案。二是数据风险控制成为大数据应用的重要节点。伴随着大数据产业的快速发展，大数据安全威胁日益增多，数据泄露、数据买卖、数据被盗等事件频频发生。一般企业由于缺乏数据安全管理顶层设计和统一协调管理，控制风险的能力很难跟上风险提高的速度。目前非大数据企业纷纷布局，聚焦管理框架与技术实践标准化，创新打造第三方桥梁性平台，开展
25、大数据管理咨询服务，通过整个工艺流程数据的分类分级去攻克数据安全问题。在核心数据的处理上，基本采用宏观上核心业务数据上私有云，外围数据上公有云的方式进行区隔。三是大数据产品为企业发展注入新动能。未来真正颠覆传统企业的不是产品数字化，更有可能是数据产品。举例说明，今后消费者对产品需求进一步向定制化发展。对照企业需提升两方面能力：第一提供定制化的能力，第二对接消费者的能力。未来每一件产品，在生产之前就知道它的顾客是谁。柔性化生产=IT系统+管理优化（TPS+TOC）+设备（柔性化设备）+技术（互联网加大数据技术）+人才（复合型人才），在B2BB2CC2CC2BC2F（消费者对工厂）的趋势中，以互联
26、网为基础、由消费者直接驱动、通过柔性化生产实现个性化定制。三、大数据产业未来发展模式探讨大数据产业已经从野蛮生长阶段走进了稳健增长阶段，下一步如何引导产业进入有序、健康的发展快车道，是业界普遍关注的问题。经业内专家讨论提出，保障大数据产业发展应从以下几点入手：1、规范数据交易模式大数据作为未来商业的基础设施，几乎涉及到国计民生的所有行业，应以提升效率和保障安全为基础考量，尤其是数据交易的模式、范围和内容等亟待规范。考虑到国内大数据发展情况，当前首要问题是打击一小部分滥用用户数据，和无视数据安全的企业行为。但从整个行业发展来看，建议国家给企业一个相对灵活宽松的环境，在安全合规的基础上，宽松的环境
27、更利于行业发展。2、积极树立数据应用成熟行业标杆深入挖掘数据应用的成熟行业标杆企业，引导其开放数据应用方法和案例，为行业树立发展示范。以数据应用比较成熟的电商领域为例，先由头部企业围绕电商生态进行数据技术与应用探索，沉淀出可供借鉴的方法论。在此基础上，建议从政府层面加以引导，将其转化为全行业通用的标准，为行业内数据应用提供范本。3、探索新的数据应用模式在保障数据安全下探索新的数据应w用模式，充分利用云计算、AI、大数据技术等融合优势，发挥大数据势能与价值。例如，通过建设数据服务的云端生态市场，实现企业对核心数据的管控，以及在安全环境下的多方数据源的有效融合，充分利用云计算的高弹性高吞吐等底层技术优势，实现一站式的数据计算、存储、管理与应用，最大化发挥数据价值。