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百度地图如何构筑大数据王国?@bst2255贝斯特勾花网厂家

文章来源: 更新时间:2016-07-20 10:14:29

  

    百度地图如何构筑大数据王国?@bst2255贝斯特勾花网厂家!昨天,百度地图与成都交警、成都交投签署合作协议,建立战略合作伙伴关系,成都交警将向百度开放公共交通大数据,让百度地图给用户提供更加便利的地图服务,如实时路况;而百度则将提供云计算、大数据和人工智能等领域的技术,协助成都交警实现宏观决策、信息化管理和精准治理。

    这则新闻有一些似曾相似。没错,自从去年底与江苏交通运输厅战略合作之后,百度地图与地方交通部门合作正逐步走向常规化,就在5月百度地图还与海口交警达成了合作,合作模式可谓大同小异:政府部门与百度地图共享各自拥有的交通数据,百度还会共享其技术和海量用户。百度地图与地方交通管理部门合作,已不再是“亮点案例”,正在成为一种“标准模式”。

    在科技圈,大数据并不是一个新鲜词汇,有一定规模用户的互联网平台均会对外宣称自家在挖掘大数据。即便如此,大数据对于大多数互联网平台来说,都只是在某些特定领域发挥了作用,比如腾讯借助于大数据提升社交广告效果,再比如滴滴借助于大数据动态定价,大数据只是“下午茶”。百度地图频繁地与地方交通管理部门围绕交通大数据展开合作表明,其已将大数据当“正餐”。

    首先要明确,地图本身是一个“数据驱动型”应用,图层数据是地图平台最核心的资产,不断更新和丰富图层数据才能构成壁垒;其次地图不只是有海量数据,其本身就是“大数据应用”:它需要对海量数据进行处理,例如路径规划、POI查询、精准推荐等等,用户使用每一个功能,背后都是海量数据的应用;最后,在中国百度是探索大数据最积极的互联网巨头,搜索引擎就是一个大数据应用,百度翻译、百度语音等产品均是大数据应用,百度还拥有大数据实验室。百度地图被百度视作是移动端三大入口之一,有大数据的特性,自然就成为百度大数据实践的桥头堡。

    2014年,百度迁徙项目通过CCTV等重量级媒体惊艳亮相,引发热议,这一大数据应用的本质是借助于百度地图海量LBS轨迹数据,实现“人流移动的预测、追踪和呈现”。百度今年又开展了“预防踩踏事故”的研究,通过路径搜索数据与目标地点的人口密度的关联计算,就可预测特定时间在特定地方的人群聚集状况,例如两个小时后有多少人会前往外滩,这个数据可开放给交通管理部门进行预防疏导。“人流预测技术”还可被用作商业,例如百度热力图可帮助商家预测人流聚集和流动情况,这些数据还能进一步帮助店铺选址、公交选站、促销选点,甚至帮助政府了解区域房屋空置率。

    很多人没有留意到,拥有最多大数据的不是BAT这类互联网巨头,而是政府部门。以交通运输部门为例,其可通过道路摄像头、出租车GPS、交通事故记录等方式采集大量的交通数据,其还拥有交通基础设施最新的数据,也有能力去要求公共交通单位如地铁公交公司提供各种数据。这些数据如果能“取之于民用之于民”便有巨大的价值,在广州,在主干道上已经能够看到实时路宽信息、CBD停车场车位信息,交通大数据已通过道路大屏幕开放给市民,然而,这种开放非常有限,交通大数据大多还在沉睡,价值完全没有释放。更多关于勾花网的新闻资讯请点击:/aspcms/news/2016-7-19/1036.html