云计算大数据技术助力 智慧环保行业前景广阔
我国改革开放后，经济得以快速发展腾飞，但为此付出了严重的环境污染代价，环境治理刻不容缓。近年来，环保产业扶持力度持续加大，并引入现代信息技术，促使环保产业向智慧环保迈进。
所谓智慧环保，是目前较为先进的环境保护理念，通过物联网、云计算等现代信息技术，来实时监测，并促进污染减排、保护生态环境等。智慧环保并不等同于数字环保，是后者发展的延续和高级阶段。
早在上个世纪九十年代，我国便支持环保信息化发展。在1996年发布的《排污口规范化整治技术要求(试行)》中，指出重点整治污染水排放口要按照流量计，可算作是原始的在线监测系统。
智慧环保是环保信息化的必然结果，我国高度重视智慧环保的发展。2013年，住建部下发智慧环保试点痛点，将云计算、大数据列为智慧环保核心技术，智慧环保迎来快速发展。
智慧环保模式的关键在于对污染源监管，通过借助物联网技术，将传感器和相关设备嵌入大气、污染等监控对象，数据传输到后台，实现智能分析及预警管理。
智慧环保的构架主要分为感知层、传输层、智慧层和服务层。感知层起到的作用是利用相关设备，实时感知污染源、环境质量等变化;传输层是将感知的数据，通过环保专网、运营商网络进行交互和共享;智慧层是利用现代技术手段，将数据进行整合分析并实时处理应对;服务层是建立面向企业、公众的信息服务，及时公开环境治理情况。
目前，智慧环保主要市场参与者有IT软件服务商、环境监测和分析仪器厂商、物联网企业。其中，IT软件服务商涉足领域最广，企业数量最多，竞争激烈。随着智慧环保进一步发展，行业投资并购趋势或加强。
研究分析，环保产业在未来很长一段时间将保持快速增长，到2020年，环保产业产值将达2.8万亿元，逐渐成为国民经济新的支柱产业。环保产业增长迅猛，智慧环保也将因此跨入黄金发展期。
预计在“十三五”时期，智慧环保有望获得加速发展，逐步从数字环保跨越至智慧环保，行业前景广阔。
数据分析咨询请扫描二维码
大数据时代带来了巨大的机遇和挑战，准确而精确的数据分析变得至关重要。数据分析旨在从海量、多样化的数据中提取洞察，支持决策 ...
2024-11-28在进行行业分析时，了解和掌握常用的业务术语至关重要。这些术语涵盖了市场竞争、消费者行为、企业战略等多个方面，为分析师提供 ...
2024-11-28数据治理在企业战略中的关键作用 企业数据战略的成功实施离不开有效的数据治理，这是确保数据质量、一致性、可用性、安全性和合 ...
2024-11-28定义与用途 主数据（Master Data） 主数据是组织内多个系统、应用和流程共享的核心业务实体数据，例如客户、产品、员工信息。这 ...
2024-11-28中小企业数据安全管理挑战 在当今数字化时代，中小企业面临着越来越多的数据安全管理挑战。数据泄露可能导致灾难性后果，从信任 ...
2024-11-28在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为商业领域中至关重要的一环。从制定战略决策到优化运营流程，数据分析贯穿于各个层面，为 ...
2024-11-28数据治理技术在金融行业中扮演着至关重要的角色，不仅有助于保护敏感信息和遵守监管要求，还可以提升数据管理的效率和质量。优化 ...
2024-11-28数据在当今商业环境中扮演着至关重要的角色，而数据的质量则是保证这些信息资产有效利用的关键。数据质量检查流程旨在确保数据准 ...
2024-11-28企业文化和数据制度建设在当今数字经济时代扮演着至关重要的角色。随着政策指导的日益完善，构建数据基础制度已成为国家战略的一 ...
2024-11-28建立健全的数据治理框架 - 企业应建立明确的数据治理框架，包括数据质量标准、数据管理流程和责任分配，以确保数据的准确性、一 ...
2024-11-28数据运维的重要性在当今数字化时代日益凸显，而要确保数据系统稳定、高效运行，则需要遵循一系列最佳实践。这些实践涵盖了诸多方 ...
2024-11-28数据退役需求分析 - 对数据退役需求进行深入分析，包括公司管理层和各业务领域的需求，以及外部监管要求。 - 考虑内部数据应用的 ...
2024-11-28《Python数据分析极简入门》 第2节 8-3 Pandas 数据重塑 - 数据交叉表 数据交叉表 交叉表显示了每个变量的不同类别组合中观察到 ...
2024-11-28数据分析工具推荐 数据分析工具的选择至关重要。不同工具适用于不同的需求和场景。以下是一些推荐的数据分析工具，根据您的需求 ...
2024-11-27选择适合您需求的数据分析工具 数据分析作为商业决策过程中的关键环节，工具的选择至关重要。不同的工具适用于不同的场景和需求 ...
2024-11-27数据架构文档的编写涉及多个方面，包括内容结构、编写原则和具体要求。遵循规范可以帮助团队更好地理解和管理数据架构，支持项目 ...
2024-11-27挑战与解决方案概述 在数字化时代，数据开放共享对于推动创新和发展至关重要。然而，这一进程面临诸多挑战。保护用户隐私、确保 ...
2024-11-27促进科学研究和创新 数据开放共享为研究人员提供更广泛的资源和合作机会，加速科学知识的发展。通过访问他人的数据集，验证研究 ...
2024-11-27数据组织与存储策略 数据模型是数据仓库和商业智能系统的核心，通过合理的数据组织和存储策略，确保高效、低成本、高质量地利用 ...
2024-11-27持续关注数据系统运行状态 - 数据设计与开发完成后，维护与优化工作成为至关重要的环节。这个过程需要持续且细致的关注，以确保 ...
2024-11-27
