顯然，數據現在是我們所有生活的核心，在過去十年中，智能手機的蓬勃

發展推動了數據的發展。未來幾年，數百萬種不同類型的傳感器將產生大規模的數據。這些數據可能非常豐富且功能強大，是迄今為止無法預料的用例，但是為了起作用，需要對其進行有效的處理。這就是大數據和機器學習的用武之地。

SmartCitiesWorld最近與德國Cloudera德國區域銷售總監Alexander Zschaler進行了交談，以了解更多信息。

以下是討論中一些經過編輯的重點內容。

SmartCitiesWorld編輯Graeme Neill：您能否首先介紹Cloudera及其在行業中的地位?

Cloudera德國銷售總監Alexander Zschaler：Cloudera相信數據可以使今天不可能的事情成為可能。數據驅動著我們的生活，我們的工作方式以及彼此之間的聯系方式。這些數據具有一個特殊的特征，并且這個特殊的特征是它在任何地方都在迅速增長。

但是，人們迫切需要一個平臺來利用這些數據并使之更加高效。這是Cloudera致力于提供這種數據平臺的一個方面。另一方面，我們的使命是我們希望使人們能夠將復雜的數據轉換為清晰、可操作的見解，他們可以將其用于開發新服務，甚至可以基于機器學習和AI的支持來判斷決策。

對我們來說，非常特別的是，我們完全不了解部署方法。這意味著，如果您要在內部運行此程序，那根本不是問題，如果要在云、私有云或公共云甚至混合云上運行，則完全由您決定。

IBM Power Systems上的Cloudera提供了快速的見解，并減少了靜態數據和動態數據項目的基礎設施成本。我們仍然是開源領域的領導者，對開放標準有著共同的承諾，提供開放軟件和硬件的強大組合，提供創新的速度，而無需供應商鎖定。

Graeme Neill：為什么現在大數據和機器學習對城市如此重要?

Zschaler：每個數據遲早都是大數據，特別是對于國家、各地方政府而言。問題是，他們如何才能將這些數據用于洞察并付諸實踐?這就需要現代化的基礎設施，以適應不斷增長的流量。到2025年，我們將看到157 ZB的數據，其中80%將是非結構化的。機器學習和諸如AI之類的功能可以幫助在問題出現之前發現這些問題，從而使城市運行順暢。

單靠數據并不能使事情變得更聰明。從邊緣到AI的端到端收集、管理、分析這些數據，這是現代化城市方法的核心。

Graeme Neill：如今在城市中可以利用的數據類型是什么?

Zschaler：智慧城市不斷努力，在正確的時間向正確的人提供正確的數據，以幫助建立解決方案來解決這些復雜的城市挑戰。最根本的答案是您可以想象的任何類型的數據，對嗎?

讓我們以智能垃圾箱為例，以及我們如何從傳感器轉變為公民的實際利益。該方法將是，并且我們(Cloudera)如何解決此問題，這些傳感器可以彼此互通交流，并檢查附近是否有其他垃圾箱幾乎已滿。然后，我們可以基于機器學習功能自動優化這些路線。

但是，這還沒有結束。從我們的角度來看，這只是一段美好旅程的開始。現在，可以在此示例中擁有的數據之上放置其他分析。它們可以導致更好的決策計劃，我們在哪里需要更多這些垃圾箱?這是一個簡單的問題，但是如果您沒有適合這個員工或更好的員工的數據庫，該如何回答。所有這些方面，我們實際上在何時何地需要什么，都可以通過這種集成方法來回答。

Graeme Neill：為什么今天的城市無法有效處理數據?

Zschaler：根據我們的經驗，并與40多個國家/地區的不同政府或機構進行了交流，這是公共部門數據面臨的共同挑戰，而大多數挑戰可以歸結為五個方面。第一，您擁有舊系統，而它們根本無法滿足當今的數據量、多樣性和速度要求。第二點是到處都是筒倉(數據孤島)。每個機構都出于多種原因保留自己的數據。第三是安全和治理。我們需要從各個角度保證安全。

第四是您還需要考慮一些文化方面的問題。 我們的意思是，一個項目中不同利益相關者之間進行協作的愿望很有限。 最后，我想說的是，云已經到了最重要的位置，但到目前為止還沒有到位。他們真的不知道該如何執行。

Graeme Neill：開放平臺為何如此重要? 如果城市使用大數據和機器學習來處理其數據，還有哪些其他好處?

Zschaler：開放平臺，尤其是在智慧城市中，是一個非常重要的話題。 智能服務創建了具有多個利益相關者的多維和多層環境。 由于規模經濟，開放平臺是關鍵。 數據集的透明度和可訪問性對于使服務成功并在為不同服務利用相同數據集方面利用規模經濟至關重要。這將推動公民創新和其他方面。