交通大数据生态运营平台体系架构

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1、交通大数据生态运营平台体系架构　　摘要“十三五”时期，国家大力推进大数据和“互联网+”行动，交通运输行业以基础数据资源体系建设作为基础性工作，通过加强数据生态运营，实现共享互通、应用协同，推动智慧交通发展。　　【关键词】智慧油田大数据应用　　“十三五”时期，国家实施大数据产业发展战略，推进数据资源向社会开放，增强政府公信力，服务公众企业。综合交通运输发展，要求智慧交通作为“四个交通”发展的关键，在交通运输管理创新、服务水平提升、转型发展、经济社会发展先导性作用方面发挥关键作用。而交通数据资源作为智慧交通的基础，需要通过生态运营的方式，破解

2、当前存在的基础数据能力薄弱、资源共享难、互联互通难、协同应用难等问题，形成信息化规模效应，推进智慧交通发展。　　1交通大数据在智能交通领域的应用　　交通大数据的活化应用对交通的发展将带来巨大的变化，这主要体现在大数据技术的实时性、分布性、高效性及预测性方面。　　1.1实时性　　传统的海量数据模糊查询和统计分析无法达到交通实时性的需求，大数据能够实时地对交通大数据分析、处理，提供秒级响应，帮助人们在海量的交通数据中快速发现交通异常，并定位症结，方便交通管理，使交通运行得更加合理。　　1.2分布性　　传统的数据应用多为单表挖掘分析，一旦涉及到

3、跨表关联就会因效率问题而无能为力，大数据的分布式并行处理擅长复杂的块表关联分析，推动数据串并关联，提高数据处理能力，支撑高并发多用户访问，协同人们在交通紧急事件中多方协作、快速处置。　　1.3高效性　　高效的交通大数据挖掘能力，能够快速发现海量交通数据中的内在关联规律，进而提高交通运营效率以及路网的通行能力.伦敦市利用大数据减少了交通拥堵时间，提高了交通运转效率。　　1.4预测性　　大数据技术较高的预测能力可降低交通状态误报和漏报的概率，通过建立区域交通状态的监测及预测模型，共享交通运行与路况环境数据，?S时对交通的动态性进行实时监控，帮

4、助驾驶者及用户预先了解交通拥堵状况，避开拥堵路段。　　大数据对交通的巨大影响除了以上几个方面外，对交通环境的安全性也有巨大影响。大数据的实时性和可预测性以及综合的决策模型有助于提高交通安全系统的数据处理能力。大数据快速整合各个传感器数据，结合车辆运行轨迹数据，综合分析车辆行驶安全性，为应急决策提供辅助，提高应急救援能力，有效降低交通事故的发生。由此可见，大数据技术的出现及应用能够有效地解决智能交通面临的好多难题，为了利用大数据技术，深入挖掘交通数据的潜在价值，需要一个数据管理平台来处理各种类型和规模的数据。　　2生态运营平台需求定位　　推

5、进交通基础数据建设工作，为数据应用创新提供营造数据创新环境，最直接有效的方式是通过建设数据生态运营平台，解决数据能从哪里来、怎么来，以及能往哪儿去、怎么去的问题，打通数据输出和服务的渠道，建立了数据服务的动力机制，打造促进交通数据生长发展的生态系统和环境，深化数据跨界对接和创新应用。平台基于定位需求：　　2.1汇聚　　以数据向外服务转换成价值为目的，提供数据服务和应用发布的统一平台，方便有数据供需者在一个平台上找到多方服务，为既有平台和系统增加数据对外服务的渠道。　　2.2简便　　提供可视化、灵活、便捷的数据分析操作功能，降低数据分析使用

6、的门槛，让业务人员不再因为技术门槛而被拒于数据分析的门外。　　2.3安全　　对数据流通环节进行安全认证，确保数据服务的可信性、权威性。为敏感数据提供在线数据分析、应用的试验。　　3平台功能　　平台基于数据融合和综合利用的需要，基于交通行业数据资源为基础，验证数据的交付输出服务模式，实现数据的注册、可视化展示、试用分析、流通等功能。平台具体主要分为数据展示、数据应用和数据流通三个业务功能模块。　　3.1数据展示　　提供数据可视化展示，结合地理信息系统及可视化BI工具，能够结合地展示专题数据，也能够进行统计图表展现或综合分析报告等，便于数据提

7、供者更直观的向需求者展示自身数据。　　3.2数据应用　　平台具备线上试数据、线下分析数据和线上流通数据一整套数据应用及流通能力。　　3.2.1线上试数据　　结合平台提供数据，利用平台内置数据整理、可视化等分析工具，对数据进行初步的研究试验，初步供用户决策数据是否满足需求。　　3.2.2线下分析数据　　基于试数据的结果，明确所订购数据为需要数据，结合线下数据实验室的数据分析设备和工具，进一步就数据进行分析、加工、直至完成数据产品的开发工作。在数据管理方面，严格控制原始数据的流出，保证数据的安全可控。　　3.2.3线上流通数据　　当所需数据类

8、型、字段等内容需求明确后，平台联合数据相关方完成应用开发，最终向用户提供数据应用流通服务。　　3.3数据流通　　平台能够以多种形式提供数据的流通服务。　　3.3.1数据API接口　　以面向服务