2022 Natural Gas: Leading the Damage Prevention Industry 哪些技术进步有助于减少天然气行业的损失？ 5. 挖掘 5.1 呼叫设施定位请求 5.2 白线 5.3 定位参考编号 5.4 预挖掘会议 5.5 设施重新安置 5.6 单独的定位请求 5.7 一次呼叫接入 （ 24/7 ） 5.8 积极回应 5.9 设施所有者 / 运营商未能回应 5.10 找到验证 标记保存 5.27 回填 5.28 竣工文件 5.29 非开挖挖掘 5.30 与相邻设施的紧急协调 5.31 提供地下设施地点不收取任何费用 5.32 真空开挖 5.33 设施所有者在挖掘期间提供监控 完整性管理 - 防第三方损害 5.18 挖掘观察员 5.19 挖掘容忍区 5.20 容忍区内的挖掘 5.21 不明设施 5.22 暴露设施保护 5.23 查找请求更新 紧急人员通知 5.26 紧急开挖 DAe AN VD SHo 增强积极响应 定位请求信息， 设施图， 照片和虚 拟清单 软挖掘工具 真空挖掘和水力挖掘 移动挖掘机应用程序 地理围栏 地理围栏， 使电子设备 GPS 和数字测绘技术 挖掘区域电子白线 挖掘设备上集成 GPS 预测分析工具 使用移动设备 其他先进技术 空中巡查 ， 包括 无人驾驶飞机 PE 管定位技术 o 声学定位技术

空气质量指数 水质量指数 人均收入指数 就业指数 社会保障指数 消费活力指数 社会舆情指数 社交活力指数 城市居民人均可支配收入 农村居民人均可支配收入 人均储蓄 党媒首页指数 社交平台挖掘 12345 社交平台挖掘 网络求职数与劳动力数比 低保率 救助人口比 低保平均金额 救助平均金额 微博、微信、博客、论坛成 员数 社交平台登录频率 社交平台消费时间 社交平台影响力指数 正面舆情指数 负面舆情指数 知 识 数据运维 数据之源 数据生产区（原始数据） 结构化数据 文本文件 多媒体数据 描述类数据 信息发现区 知识发现区 知识挖掘区 知识展现区 知识交互区 基于大数据的应用体系 ODS 数据魔方 多维数据关联 主数据 数据台账 关键索引 大数据挖掘 行业规则 大数据可视化 数据多维报表 大数据操纵 数据 APIS 大数据检索 机构内部数据 社会数据 互联网数据 数据安全 2 退而结网，打造大数据湖泊 3 大数据平台、架构与实现 4 大数据可视化，看得见的数据 18 软件兼容基础架构 数据 采集层 物理 存储层 逻辑 存储层 并行 计算层 算法层 挖掘 分析层 服务 接口层 调度监控层 ETL Hadoop Sqoop Hadoop Flume Pyspider Kafka Hadoop HDFS HBase Hive MPP Greenplum

普通最小二乘回归 12 神经网络 17 支持向量机 22 最大期望 3 分位数回归 8 主成分分析 13 随机森林 18 奇异值分解 23 组合方法 4 非线性回归 9 偏最小二乘回归 14 文本挖掘 19 关联规则 24 主题分析 5 决策树 10 因子分解 15 文本分析 20 社交网络分析 数据算法技术 训练数据 数据采集 特征提取 数据分割 数据验证集 数据训练集 深度分析 器 学 习 数据计算分析 预测算法 状态研判 挖掘模型 图像识别 机器引擎 接口模型 汇总模型 业务特征 人物特征 平台技术功能架构 业务系统（多租用户） 机器采集数据 传感器 日志 舆情 …… 接口管理 数据 调取 数据 计算 数据 加密 权限 控制 行为 审计 …… 数据 统计 数据 分析 数据 挖掘 …… OA 金融 电商 交通 …… 第三方 对分配而来的不同场景进行批量合规化的外呼操作， 成功解决了催收等业务场景中的质量保证及效率提 升的问题。 客服精灵 通过网络对从 CTI 系统实时获取的 语音流，实时提供坐席辅助提醒， 客户信息挖掘 通过挖掘用户行为数据，为市场决 策提供依据，提升客户对企业的满 意度 电话呼入场景 基础版：与原有呼入系统 IVR 对接，免 去按键提示，提供扁平化的业务语音导 航菜单服务 升级版：多轮语音对话，回复高频基础

已经无法持续，人类必须寻找“智慧化”建设城市的新模式 智慧城市是人类城市发展的新特征和新趋势 智慧城市需要解决 2 个基本问题： 1 、整合城市大数据，建立城市知识库 2 、将知识转化为智慧 --- 数据挖掘、人工智能 大数据：智慧城市的基础与引擎 --- 移动互联：大数据爆发：物联网、云计算、“云 - 端”互动时代来临。各种基于云端面向公众的移动应用 产生，如：搜索、导航、 SNS 、 O2O 等，社会化研发、创客… 战略进行前瞻、 务实、有效和先进的顶层设计，一直是困扰城市建设者的难题。目前，我 国十分欠缺能够完成智慧城市规划设计的研究与咨询机构 3. 缺乏资金 智慧城市需要在物联网等基础设施、大数据整合与挖掘以及智慧应用等 方面大力投入，是一项耗资巨大的系统工程。目前，由于我国经济下行， 地方政府普遍负债严重，故对于大多数城市而言，很难由政府独立投资建 设智慧城市 4. 缺乏相关法律法规与技术标准 系统，还包括各种企业、 社区自建等，但数据不能整合共享，谈不上大安防、更谈不上挖掘、预测 与服务 传统社会：政府一层层控制数据信息 现在社会：大数据实时、并发产生，不受控制 网络新媒体已超过 CCTV 成为最受信赖、关注最多的媒体 --- 城市管理者需要快速决策与响应 需要对数据进行实时的、智能化的采集、整理、挖掘和分析， 以辅助城市决策者处理日常事件和应急 大数据时代对城市管理者提出严峻挑战

功能库函数 空间数据管理 图像处理 文本挖掘 预测分析 数据质量管理 序列数据  在同一系统中支持多种类型数据的处理  在同一份数据上优化图形，规划和规则应用  通过内置的预测分析、业务函数库类和数据质量处理提升业务管理水平 12 城市拥有巨量的数据 寻找大数据的价值，向大数据要生产力 为帮助城市实现卓越的运营管理 , SAP 与城市联合创新挖掘交通大数据的价值  中国大城市已经建设了非常好的交通基础设施 中国大城市已经建设了非常好的交通基础设施 , 并且积累了大量的交通出行相关的数据  城市期望从大数据中挖掘价值以帮助城市管理运行的更加卓越，但是在交通信息化建设中面临了传统 IT 技术的性能瓶颈  SAP 的大数据技术创新为城市搭建新一代高性能大数据处理与分析平台提供了可能 关键信息 城市车辆 (RFID) 每年超过 30 亿条 地铁乘客 每年超过 10 亿条 出租车轨迹 (GPS) 每年超过 17 交通管理 实时展现交通状况、实时分析交通数据、实时提供决策建议 交通流量热点分析 交通流结构组成 发现热点交通需求 行使轨迹查询 18 关键信息 智慧交通专业数据分析工具，帮助城市深度挖掘城市出行的整体特征，通过不同的可视化展现让专业用户精确 把握细节、快速得到分析结果 o 交通小区自动划分（含编辑工具） o 专业 OD 分析（多样可视化展现） 交通小区自动划分 交通小区手工微调

发挥信息化建设成效， 挖掘海量数据中的关联和价值，提升公共安全机构维护社会和谐稳定的能力和水平，正逐渐成为该行业信 息化建设的核心任务。 基于最新的信息技术和大数据技术推出了公共安全行业大数据整体解决方案，该方案综合利用分布式 存储、大规模并行计算、内存计算、海量数据挖掘等先进技术，提升数据采集、存储、分析等各个数据处 理环节的效率和能力；综合处理、分析和挖掘流动人口和社会采集平台数据，实现重点人员发现、重点事 息，并 进行多样化的分析研判。 关系挖掘，多维预警 系统围绕关注对象，智能化分析挖掘同住、同行、同案、同户等各类关系信息，并与案事件结合，进行多维预警分析。 29 多轨串并，碰撞分析 03 充分利用空间分析技术，对车辆轨迹、通信轨迹、人员轨迹、视频轨迹、网络轨迹、案件轨迹等进行并轨分析，综合分 析其中的交叉并轨点，并结合对象关系图重点分析挖掘潜在的关系，从各种数据、各种角度、各种轨迹关联关系。 管理系统、联动协 作平台、应急联动指挥系统、综合查询展示应用、企业安全生产应急管理系统、数据采集管理系统等应用系统。 1 、整合城市资源，构建应急资源库 整合城市的各类应急资源信息，充分发挥和挖掘先期建设的各类信息化平台构建城市应急资源库，实现应急资源共享。 2 、辅助决策分析，应急指挥一张图 系统能快速、及时、准确地收集、处理和存储实时突发事件信息和其他相关信息，以基础空间地理数据及各类专题图形

提升游客在 食、住、行、游、购、娱各个旅游环节中的附加值。 什么是智慧旅游？ 智慧旅游的内涵 一、智慧旅游 智慧旅游它是一种以互联网、云计算、下一代通信网络、高性能信息处理、智能数据挖掘等技术 在旅游体验、产业发展、行政管理等方面的应用，使旅游物理资源和信息资源得到高度系统化整含和 深度开发激活，并服务于公众、政府、企业等面向未来的全新的旅游形态。它以融合的通信与信息技 二、智慧旅游内涵 03 业务管理智能化 通过数据统计和智能分 析，实现对旅游行业的 智能化、精细化管理； 通过旅游信息共享和应 用协同，提高快速响应 与应用管理能力；通过 专家系统和数据挖掘， 实现旅游管理的科学决 策。 04 产业友展集约化 借助信息技术对传统旅 游产业进行改进和创新， 全面整合旅游资源和产 业链；实现精准有效的 网络营销，提升旅游品 透到旅游产业各个层面的趋势明显。 2015 年初 ， 原国家旅游局发布《关于促进智慧旅游发展 的指导意见》 。 提出到 2020 年 ， 我国智慧旅游服务能力 要明显提升 ，智慧管理能力持续增强 ， 大数据挖掘和智 慧 营销能力明显提高 ，移动电子商务、 旅游大数据系统 分析、 人工智能技术等在旅游业应用更加广泛 ，培育若干 实力雄 厚的以智慧旅游为主营业务的企业 ，形成系统化 的智慧旅

便捷服务打造营商环境新优 势 目标 实现整体协同，提升行政效 能 业务 智慧工地，智慧园地 等 业务 智慧政务，智慧综治 等 业务 智慧文旅，智慧医疗 等 洞察政务民生痛点 提供技术解决方案 挖掘流程再造机会 助力数字政府改 革 民 众 15 外部系统 国家 / 省级单 位 市交通局 市文体局 市 卫生局 …… 理和采集 第四步 • 建立基础 数 据库 第五步 • 整合互联 网 和物联 网数 据 第三步 • 数据提 质 第二步 • 搭建业务 目 录及数 据服 务平 台 第六步 • 数据挖掘， 应用开发 0 4 汇 超级 大脑 系统 中台 22 超级大脑城市公共支撑平台 互联网 + 架构 过载保护：轻重分离、及早拒绝、量力而为、 动态调节； 有损服务：负载均衡；柔性可用；灰度发布； 语义模型 自然语言理解 用户使用偏好 参数配置管理 外部数据录入 用户权限控制 数据质量管理 监控调度管理 0 4 大数据 +BI+ETL 数据获取层 手工录入 数据中心 分析挖掘 服务数据 主题数据 基础数据 源数据 数据获取 数据处理 数据分析

数据更新 数据个性 化 数据权限 控制 运营数据可视化 数据预警 供应链预警 销量预测 智能供应链 库存预测 数据规约 数据集成 数据交换 数据清洗 数据建模 价值挖掘 ROI 收 集 投入计 算 投入预 测 投入分 配 营销管理 用户行为分析 会员活动 会员机制 用户画像 会员消息 会员推荐 智能商品排序 关联商品推荐 热销商品推荐 6 商城运营所需订单、客服、售后、物流、流量等数据存 储在不同系统中，数据查看不便，连贯性差 01 02 03 04 各数据源数据无统一存储地址 , 数据标准不统一，对业务 运营后期数据挖掘和模型建立无统一可用的数据库 没有成熟的销售预测产品，人工预测工作量巨大，周期 长，无法完成供应链数据的可视化 用户行为数据收集不全面，不能支撑用户画像，无法实 现用精确营销及站内个性化推荐 业务现状 缺乏物流控制能力 无仓库管理能力 数据分析能力不足 缺乏方法论 缺乏方法论 缺乏系统性经验总结 缺乏经验总结 外部环境压力 日日顺 690制造 供应链协调不够 缺乏专业数据挖掘团队 品项多，规模小 信息传递不通畅 精细化管理 考核到人 分仓分渠道 预测提前期长 生产部门要求 生产柔性不足 没有考虑流量转化 促销事件多 直接促销 间接引流 审核层次多、周期长

结合公安其它业务信息形成数据资源仓库， 可提供人车轨迹研判、多维数据查询，为 社区违法犯罪案件侦破，事后查证等业务 提供应用支撑。 小区感知数据全采，社区安全 隐患及时发现 重点 人员 管服 • 结合行为规律挖掘和针对性模型自动分 析，及时掌控重点人员的动态，对有违 法犯罪苗头的做到实时发现、及时采取 措施依法管理、控制，从根本上遏制重 点人员再次违法犯罪。 社区重点人群服务管理 目 录 • 背景介绍 智慧安防小区管控子系统是，按照“数据向上集中、服务向下延伸”的思路，对相关要素进行重 点采集，实现社区态势动态可知；建设智慧社区信息资源库，搭建集智慧安防小区规范化管理、数据 深度挖掘分析和智能预警研判为一体的智慧安防小区信息系统，实现社区要素可查、可防、可控，打 造“基础工作信息化、预警研判智能化、服务管理便捷化、监督考核规范化”的新 型智慧安防小区管控系统。 • 关系人属性 • 其他警务数据 轨 迹 大 数 据 业 务 大 数 据 • 关系发掘 • 归一化 • 标准化 数据融合 频次分析 规律分析 标签标记 轨迹追踪 团伙分析 窝点挖掘 数据碰撞 …… 社区场景下人口大数据应用将轨迹数据与业务数据（如重点人员名单库）融合，针对不同类型重点人群管控及分析预警提供业务模型。 智慧安防小区子系统 - 小区重点对象管控 （结合公安重点人员名单库）