數據視覺化屬智慧城市第一步 (車品覺)
很多人把城市決策系統與數據大屏（類似儀錶盤）混為一談，但實際上，從數據視覺化中簡單知道發生了什麼事，與基於綜合分析作出準確決策，是兩件事。（Freepik圖片）
執筆之際，正好在北京的市委黨校培訓人員如何用數據驅動智慧城市，同時為城市精準決策系統的專案撰寫頂層設計。
很多人把城市決策系統與數據大屏（類似儀錶盤）混為一談，但實際上，從數據視覺化中簡單知道發生了什麼事，與基於綜合分析作出準確決策，當然是兩件事。
從我的經驗所知，自動化決策系統與其他系統很容易互相排斥，並會放大人類的偏見、加大數據的偏差，以及因代碼程式設計造成邏輯僵化等問題，不得不嚴陣以待。
我舉一個智能投資顧問的例子，投資策略是基於對經濟和市場的了解，根據客戶的需求提出投資計劃。簡單的數據大屏看到股票的波動，但不代表能夠選到好的股票。投資決策很大程度上取決於對經濟進展、企業經營、市場波動的預測，再加上風險控制。不管經驗有多豐富，受精力所限，只能閱讀和分析一定規模的數據。
相比之下，人工智能可以輕鬆地消化大量財務數據，即時分析趨勢以便對市場快速回應。人工智能還可在大量投資交易數據中學習，不斷優化演算法。
大家會否覺得，超級無敵的智能投資顧問已經近在咫尺？
還記得2016年AlphaGo擊敗圍棋高手時，我說過別忘了李世石是被另一班人類用工具及創意所擊敗的。既然是人造出來的人工智能，自然也會存在不完美和偏差，就如用劍的高手一樣，寶劍固然重要，但如何運用更是關鍵。
回到智慧城市上，數據視覺化（包括Dashboard）僅是了解城市狀況的第一步。要深入幫助城市管理者做決策，我們必須先理解數據在城市決策中的角色，譬如前紐約副市長所說，希望數據能協助他在事情變得更糟糕之前，找出應變方法。
然而，3個前提必須具備：1）快速發現異常事件（發生了什麼）；2）告知發生的原因細節及影響範圍（為什麼會發生）；3）提議有效的處理辦法 （如何應變，過去的經驗是什麼）。
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