基于多元数据融合的智慧高速数据中心(平台介绍)PPT课件

,南京交通控股基于大数据的综合运营调度指挥云平台,1,.,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,2,.,概述,3,.,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,4,.,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,5,.,数据中心类型,6,.,难点,数据中心建设目标,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,7,.,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,8,.,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,9,.,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,10,.,高速公路运营数据中心,11,.,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,12,.,难点,数据中心建设目标,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,13,.,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,14,.,难点,数据中心技术架构,15,.,难点,首页介绍,16,.,难点,主题统计分析统一功能展现介绍一,17,.,难点,主题统计分析统一功能展现介绍二,18,.,难点,主题统计分析统一功能展现介绍三,19,.,难点,主题统计分析统一功能展现介绍四,20,.,难点,专项介绍：高速入口OD预测,21,.,难点,专项介绍：总流量月预测,22,.,难点,GIS电子地图介绍,23,.,城市交通运行及监测预警平台,24,.,建设目标,为行业内各部门提供接口明晰、高质量、业务范围内全面共享的数据服务，同时为“智慧城市”提供数据支撑，为市政府其它管理部门提供数据共享服务,整合数据,交通数据专业分析、挖掘,交通管理的可视、可测、可控,高效地保障业务级数据容灾、数据安全,传统的数据恢复备份虽然能解决数据应用复用，但是会间断服务。通过云网络安全防护部署数据和应用安全，提高数据、网络、应用抗攻击能力。,在数据源、中间件、应用层均有数据聚类、数据周期分析、数据二次挖掘的业务功能，指导交通相关部门和信息系统开发企业更有效地利用数据，从而服务社会。,提升交通运行的上层监控能力；提升应急事件的协调指挥能力；提升辅助决策的智能支持能力,25,.,数据来源,数据库是数据资源的存储表现，数据资源是数据库的实质内容。根据数据库需求分析过程，通过数据归属域与数据项的二维分解对数据资源进行统一规划，建立完整的城市交通运输数据资源目录，实现城市交通业务数据一数一源。数据资源建设需满足全面性、唯一性、权威性。数据主要来源于以下七个方面：交通信息中心数据、运管数据、航道数据、海事数据、客管数据、公路管理数据、维管与驾培数据,26,.,案例一：南京交通运输综合数据中心和交通运行监测及预警平台,27,.,总体架构,28,.,公交专题,29,.,出租专题,30,.,案例二：徐州市智慧交通系统,31,.,应急指挥处置系统,32,.,集中控制与显示系统,33,.,集中视频监控管理系统,34,.,公众出行信息服务平台,35,.,省级交通综合运行监测平台,36,.,难点,平台简介,遵循江苏省交通运输信息化“十三五”发展规划，为充分发挥全省交通运输综合应急指挥中心的日常运行效能，江苏交通综合运行监测平台已建立了由交通设施、交通运行、行业治理、安全监管和公众服务共5大主题、60个指标构成的交通运输综合运行监测指标体系。,37,.,主要功能,38,.,监测指标体系,39,.,难点,交通设施界面