信息技术与产业园区的交汇融合引发了数据量迅猛增长，数据正在成为与能源同等重要的战略资源，然而大量原始数据并不能给园区运营直接带来价值，如何经过加工、挖掘与分析，从繁杂冗余的数据提取有价值的信息，并转化成园区的生产力已然成为产业园区运营的新关注点。

       由于大数据分析涉及数据采集、数据融合、数据挖掘、数据建模等一系列过程，因此在园区运营实践中应结合具体的应用场景，围绕园区的运营目标，采用多种渠道收集原始数据。这就要求产业园区在前期策划遵循以终为始的思路，围绕产业园区要实现的运营目标、应用场景来布局感知硬件设施设备、部署智慧园区平台服务及接入第三方应用平台，按照统一的数据格式建立共享数据仓库。

1、应用场景与运营目标

       立足产业园区的多种应用场景，将智慧运营的总目标划分为若干个子目标，围绕每个子目标提取主导因子，构建相应的量化指标体系。

2、数据来源收集

       （I）智能化设施如传感器、RFID、视频监控、一卡通、无线WIFI、门禁梯控、智慧停车设施等、可编程逻辑控制器（PLC）等；

       （II）智慧园区平台，包括APP端、PC端和微信端等，统计访问量、浏览量、成交量、订单量、服务评价等数据指标；

       （III）合作伙伴，包括第三方专业服务机构、大型互联网公司、政府机构、科研机构等合作伙伴的数据共享资源等。

3、数据分析策略

       以“关联”为原则，打破各个业务系统的“信息孤岛”，从时空尺度把相关因子综合考虑在内，分析人、物、事、设施的信息流、现金流和能量流等，从而实现园区运营的科学决策。在产业园区的数据运营可以有如下分析策略：

       （I）以移动轨迹为导向，构建园区人才的日常行为画像

       从时空尺度，利用园区的各类感知设施监控人才的移动轨迹，结合具体应用场景建立人才移动轨迹的画像，从而优化园区的物业管理（安防、停车场、秩序维持、门禁梯控）、商圈服务等。

       （II）以服务关联为核心，构建企业客户的需求画像

       以企业客户、服务类别、服务订单量等相关因子，建立数据模型分析高度相关的服务项目，为园区企业提供捆绑式服务项目。如园区的小微企业的发明专利获得认证，与之相关的服务可能有高新技术企业认证、知识产权补贴、企业税收优惠等相关需求，并对此进行标签化。

       （III）以提升物业管理效率，构建设施设备预警机制

       从设备台账的录入到各设备的巡检、保养、故障报修、运行时间等各项数据指标的收集，通过数据统计分析全程掌握设备运行状态，识别即将进入报废阶段及高频故障的设施设备，以便及时维护或更换设施设备，使得园区整个系统在正常运作的情况下，经济损失最少，设备利用效率最高。