在一個城市複雜運作的環境下,存在着雜亂又相互關聯的數據資源。有很多學者把城市比喻為生態系統,在數碼化大趨勢下,物理生態之外隱約逐漸形成一個龐大的數據生態系統。數據正在以愈來愈高的速度生成、收集和共用,而我們生活也愈來愈依賴數據在各種服務中的應用。我們每天平均使用200分鐘手機,同時也伸延着各種數碼服務。
簡單如在海外網購一本書,就會涉及到支付系統、物流系統、交通系統、供應鏈、保險、海關等等,在把書本有效而安全地送到你手上的過程中,數據提供了保障。我們可以這樣理解:這些系統之間的數據必須保持穩定暢通,才能順利完成一筆交易。
把例子引申到城市,智慧城市的背後也同樣需要建立更有效的數據生態系統作為新型經濟發展、改善日常生活、維持社會安定等。
視覺化地圖理順關係
未來,城市工商業必然出現大規模和緊密的數據關聯。由於受影響的企業及民眾人數眾多,一旦出錯,代價將會極為高昂。倫敦正在努力通過政府決策者、社區、企業及市民的合作,找出數據在城市中的全新關係。就好比我一直堅持的原則,我們首先需要了解數據使用的現狀,然後才能判斷哪裏有創建的機會、哪裏有共用數據的需求。在考慮數據盡可能地開放時,還得保護大眾免受濫用數據可能造成的傷害。
作為參考,在一間企業中,要盤點業務單元中的數據與應用之間的關係並不難,數據間的關係可以創建一個視覺化的數據地,通過數據地圖映射出數據資源何時及為什麼被讀取及共用等情況。數據生態的映射有助觀測某些數據必不可少、哪些品質出問題。在理清了單元之後,單元間的共用情況就變得更容易了。
把前述的情況引申到城市生態數據上,情況可能複雜得多。我的經驗是,要先找一個問題作聚焦,例如要解決交通堵塞問題,所需數據有什麼?現已彙集了什麼?需要從共用得到的數據又是什麼?數據地圖有助觀察在增加數據的共用性和可信度之間建立平衡。
這是創建和管理智慧城市必須的思維方式,直接跳到技術是無法找到答案,所謂工欲善其事必先利其器也。