决策驾驶舱不仅仅是大屏

需要从支撑业务、辅助决策、融合调度、多平台应用、融合办公、平战结合六个方面考虑。

考虑一是业务深度的拓展。从数据上升到业务，通过大数据、AI能力，帮助决策者快速决策、指挥调度、协同处置。

二是平台类型拓展。大屏受限于场地，无法最大程度匹配用户需求，故拓展中屏和小屏。大屏观态势、中屏管处置、小屏作执行。

目标：

让机器能思考、让数据会说话、用数字赋能决策、建设智慧城市。

总体架构：

数据层：数据湖、数据仓库、基础库、主题库。

能力层：智慧中台（知识图谱、语音转写、语音合成、语义理解）；业务中台（API网关、认证平台）；数字孪生。

模型层：城市运行综合体征模型（经济、民生、管理、生态、政务）、业务专题分析模型、研判预测模型。

应用层：城市体征检测舱、业务专题分析舱、智能监测、研判预测、决策参考、批示调度、数据报告、语音驾控、智能检索、数据元城市。

展示层：大屏、中屏、小屏。

数据应用能力：

基于模型的展示分析：

将城市各类数据分析模型通过图模型有机的聚合，结构化的展示应用，更加方便用户阅读、理解、使用，更好的对决策提供辅助支撑。

智能监测：

不仅是能看，还要能主动发现问题和预测问题。

目标性监控、异常抖动监控、排名下降监控。

聚焦看目标，关注城市发展核心目标。纵向看历史，从发展趋势监测运行问题。横向比排名，找准位置、找准路子。

研判预测：

不仅要看当下数据，还要对未来发展预测，作出更精准的决策。

驾驶舱基于预测类模型，可以对一些重点关注的指标建立预测的能力，并且在预测发展趋势后，对趋势提前做出分析、预警。

如果预测发展的结果趋势不符合城市发展目标，首先，会发出预警信息通知相关领导，这就是基于预测结果的预警；同时，利用图谱模型，分析出是哪项关联的细分业务指标对趋势发展产生较大影响，这就是基于图模型的分析研判。借助前瞻性预测能力和归因分析能力，可以让决策管理者提前发现城市各领域运行中可能出现的问题，也就能提前干预、提前应对。

批示调度：

通过语音转写、协同办公、即时通讯等精准、及时指挥调度，真正实现 一键“智”达。

数据报告：

智能生成数据报告。

语音驾控：

通过语音交互技术，让用户可以以对话的方式，查询到数据结果，实现分析数据速问速答，决策管理者可以在一问一答中，完成数据的分析，更加便捷的实现科学决策。

智能搜索：

即席查询：

用于大数据量的清单明细查询，任何字段均可作为筛选条件，灵活改变查询条件间组合关系和顺序，对大数据查询支持后台批量导出。

透视分析：

用于自动统计分析，类似excel透视表，简单易用，支持超大数据量的查询性能，秒级响应；支持超多维度，甚至维度无法固定的分析场景。