基于多元数据融合的智慧高速数据中心(平台介绍).ppt
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1、,南京交通控股 基于大数据的综合运营调度指挥云平台,目录,概 述,高速公路数据中心,省级交通综合运行监测平台,城市交通运行及监测预警平台,概 述,为什么需要建设数据中心?,数据标准化,数据交换规范化,数据挖掘应用,建设数据标准化,是通过数据中心的数据定义,实现统一的基础主数据,实现标准数据结构、标准存储、实现标准和规范数据交换体系和接口,数据中心最重要的应用:数据挖掘,简单来说,跨部门、跨平台、跨系统的整合资源,然后做主题或者跨主题的关联分析,关联分析是最基本的数据挖掘,此外还有站在历史、现在和未来的角度进行的预测、研判、专题分析等等,交通行业数据应用面临的挑战,数据存储,数据共享,数据分析与
2、挖掘,数据应用,高速公路大数据的储存面临难题,主要在于两个方面:一,数据规模庞大,且以分秒的速度成级数增长;二,数据类型多,不仅包含非结构化的数据,还包含语音、视频等数据类型,交通大数据的基础数据分散在多个政府部门、咨询单位,不面向公众公开,且彼此孤立,难以实现共享,给交通大数据的发展造成了很大阻力,数据的分挖掘面临的挑战,主要在于三个方面:一,对有效数据的筛选。二,对数据分析模型的建立。三,对有效数据的快速处理实时分析,大数据的应用需面向不同群体,如何实现针对不同用户主体,开发个性化的应用系统,也是未来发展需要关注的问题,数据中心类型,难点,数据中心建设目标,数据标准化,形成资源基础,互联互
3、通,数据交换, 从而资源交换,工作协同联动,为新建系统提供参照,消除 建设系统即产生孤岛问题,数据挖掘,动态报表、 营运报告、决策依据,为企业创新、营运管理水 平提升、提供数据驱动,难点,数据中心建设内容,统一的数据 交互平台,数据 标准化,数据采集,数据仓库 建设,数据安全 体系建设,数据 分析利用,数据中心建设内容,DT在交通行业的应用,交通行业是天然的大数据行业。交通的规划、管理、决策等各方面都要以大量交通数据的分析和预测为支撑。而今,随着全国智能城市、感知公路等信息化建设的推进,以物联网为方向的信息采集技术逐渐普及,4G网络传输技术迅猛发展,交通海量数据正在通过不同的途径成级数增长。这
4、为交通大数据的发展提供了条件,交通行业数据来源,城市交通管理系统,路监控数据、出租车调度系统、公交运营系统、地铁售票检票系统、停车管理系统、公共自行车运营系统、公交一卡通统计数据、长途客运售票系统数据,公安交警系统,移动运营商,公路系统,企业,专车运营数据、滴滴打车数据、车辆导航信息、邮政包裹数据、快递包裹数据、港口码头集疏运数据等,规划部门,城市居民出行调查数据(抽样调查数据)、历年城市交通年报等,天网工程治安卡口数据、交警电子眼数据、交通事故统计数据等,手机指令数据,道路收费系统、道路流量检测系统、电子监控系统、车牌识别系统、路上称重系统、信息服务平台数据等,高速公路运营 数据中心,为什么
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