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科学决策型数据中心数据交换型数据中心大数据型数据中心资源型数据中心设备型数据中心难点数据中心建设目标0102030405数据标准化，形成资源基础互联互通，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、专题分析等等难点数据中心建设目标0102030405数据标准化，形成资源基础互联互通，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难点数据中心技术架构难点首页介绍难点主题统计分析统一功能展现介绍一难点主题统计分析统一功能展现介绍二难点主题统计分析统一功能展现介绍三难点主题统计分析统一功能展现介绍四难点专项介绍：高速入口OD预测难点专项介绍：总流量月预测难点GIS电子地图介绍城市交通运行及监测预...
