数据中台在沈阳智慧城市建设中的技术实践

随着数字化转型的深入，沈阳市积极推动智慧城市建设项目，其中“数据中台”作为核心支撑平台，发挥了重要作用。数据中台通过统一的数据采集、处理和共享机制，提升了城市治理效率。

在技术实现上，数据中台通常采用分布式架构，如Hadoop和Spark进行大规模数据处理。以下是一个简单的Python示例，展示了如何使用Pandas库对数据进行清洗和聚合：

    import pandas as pd

    # 读取原始数据
    df = pd.read_csv('data.csv')

    # 数据清洗：删除缺失值
    df.dropna(inplace=True)

    # 按城市分组并统计平均值
    grouped = df.groupby('city').mean()

    # 输出结果
    print(grouped)
    

此代码模拟了数据中台中常见的数据清洗与聚合操作。沈阳市利用类似的技术手段，整合了交通、环保、公安等多部门数据，实现了跨系统数据互通。

在沈阳的实践中，数据中台不仅提高了数据利用率，还为决策提供了实时、准确的数据支持。未来，随着AI与大数据技术的进一步融合，数据中台将在智慧城市发展中扮演更加关键的角色。