省级交通数据中心建设模式浅析
智慧交通大数据建设方案
智慧交通大数据建设方案智慧交通大数据建设是指利用现代科技手段和信息化技术对交通运输系统进行智能化、信息化改造，通过数据采集、传输、处理等环节，将交通系统内的各类数据整合起来，建立一套完整的数据平台，为交通规划、管理和服务提供依据，保障城市智慧交通的发展。
一、建立智慧交通大数据平台智慧交通大数据平台是智慧交通的核心。
建立数据平台是实现大数据处理、分析、应用的基础。
数据平台需要通过数据采集、处理、存储、分析等环节，将各类数据实时汇总，运用大数据技术进行分析，为智慧交通系统提供数据支持。
二、加强数据采集管理建设智慧交通大数据平台的基础是数据采集。
通过建立车载设备、多信号集成传感器等，对交通车辆行驶状态、路面状况、交通信令等数据进行采集，实现实时数据获取。
对于停车场，可利用智能设备获取车辆停车状态，进一步汇总车辆停车位置信息。
三、实现数据共享数据共享是智慧交通大数据建设的重要环节。
各部门之间应实现数据共享机制，对数据进行标准化管理。
同时，通过建立交通运输网站或者交通信息公共系统，将交通信息和城市管理、公共服务等各类信息实现有机结合，促进管理信息更加科学化、规范化和便利化。
四、加强数据分析运用建设智慧交通大数据平台后，需要进行数据的分析和挖掘。
通过建立数据挖掘系统和智能运算模型，对采集到的交通数据进行大数据分析，并整合公共交通、城市出行、城市服务等多种资源，为交通规划和管理提供智能化支撑。
提高交通服务效率，为交通决策提供科学化依据。
五、实现智能控制智能控制是支撑智慧交通系统运作的基础。
建设智慧交通大数据平台后，可以利用大数据技术，对交通适时进行调度，提高交通运输效率。
同时，在安全控制方面，可以利用数据分析、识别技术以及智能控制模型，对交通安全进行预测和预警。
六、加强智慧交通公共服务在智慧交通大数据建设中，公共服务是不可或缺的重要环节。
通过采用智慧停车系统、公交查看、行程规划等功能模块，提供更便捷高效的交通服务。
智能交通建设交通大数据中心
智能交通建设交通大数据中心智能交通建设交通大数据中心交通大数据中心作为整体智能化项目数据的汇聚，为系统建设及稳定运行提供数据支撑。
大数据中心主要包含两方面的应用，其一是数据交换服务，其二是数据中心。
数据交换服务旨在通过对接交通已建的电警、卡口、视频监控等外场设施、应用系统，打通数据壁垒，解决信息孤岛的现状问题。
数据中心，作为整体项目的数据仓库，存储交通基础数据、交通专题数据、道路信息、GIS资源、车辆信息、视频信息、服务信息、成本定额八大数据，以及其他相关的业务数据。
数据中心数据中心包括整个交通智能化平台的基础数据、交通专题数据库、道路信息库、GIS资源库、车辆信息库、视频信息库、服务信息库及成本核算定额库，它是整个平台的基础，也是九大应用系统的数据中心，通过数据交换平台的数据整合、数据融合，实现交通数据的无缝整合和有效利用。
基础数据库基础数据包括道路、卡口、电警、车辆、驾驶人等基础信息，1/ 8是整个平台的最基础、最核心的底层数据。
交通专题数据库交通专题数据库是存储交通专题类数据，为交通相关专题活动提供数据支撑服务。
道路信息道路信息是存储道路路况、车道、早晚高峰、道路车流路等数据信息。
车辆信息车辆信息存储车车牌号码、车牌颜色、车辆图片、车牌图片、车身颜色、车辆类型、号牌种类等车辆基础信息。
GIS资源库GIS资源库存储市的GIS地图数据，里面包含各卡口、电警、非现场处罚在GIS地图上所标记上的相关资源信息。
视频信息库视频信息库存储各卡口、电警所拍摄的路口过车和人流的视频。
服务信息库服务信息库存储全市跟车辆相关的服务类信息，包括救援车辆、救援单位、公众出行等。
交通违法信息库用于集中保存交通违法信息，核心库之一。
2/ 8交通违法信息库基于“权威数据”机制与六合一平台核心库之间进行数据传输：对于本地新发生的交通违法信息，以智能交通系统的交通违法信息库为准，推送至六合一平台；对于其他地市、地区发生的交通违法信息，以六合一平台为准，更新至交通违法信息库中。
数据中心建设模式分析
数据中心建设模式分析在当今数字化的时代，数据中心已成为支撑企业运营、科技创新和社会发展的重要基础设施。
数据中心的建设模式多种多样，每种模式都有其特点和适用场景，了解这些模式对于规划和实施有效的数据中心建设项目至关重要。
一、自建数据中心模式自建数据中心是指企业或组织自行投资、设计、建设和运营数据中心。
这种模式的优点在于企业可以完全掌控数据中心的设计和运营，能够根据自身的业务需求和技术要求进行定制化建设，确保数据的安全性和隐私性。
例如，金融机构、大型互联网企业等对数据安全和业务连续性要求极高的组织，通常会选择自建数据中心。
然而，自建数据中心也存在一些明显的缺点。
首先，建设成本高昂，包括土地购置、建筑施工、设备采购、人员招聘和培训等方面的费用。
其次，建设周期长，从规划到投入使用往往需要数年时间，这可能会导致企业在业务快速发展阶段无法及时获得足够的 IT 支持。
此外，运营和维护数据中心需要专业的技术团队和丰富的经验，对于一些缺乏相关技术能力的企业来说，这是一个巨大的挑战。
二、租赁数据中心模式租赁数据中心是指企业向第三方数据中心提供商租赁机柜、服务器等基础设施来部署自己的业务系统。
这种模式的优势在于企业可以快速获得所需的 IT 资源，无需进行大规模的前期投资和建设，能够灵活地根据业务的增长或收缩调整租赁规模，降低了成本和风险。
租赁数据中心通常分为两种类型：零售型和批发型。
零售型租赁数据中心提供较小的机柜空间和灵活的租赁期限，适合中小企业或短期项目需求。
批发型租赁数据中心则提供较大规模的机房空间和长期的租赁合约，适用于大型企业或有稳定长期需求的用户。
不过，租赁数据中心也存在一些不足之处。
企业可能会受到数据中心提供商的服务水平和设施条件的限制，无法完全满足个性化的需求。
此外，数据的迁移和管理可能会面临一定的复杂性，尤其是在更换租赁提供商时。
三、共建数据中心模式共建数据中心是指由多个企业或组织共同投资、建设和运营一个数据中心。
智慧城市公共交通大数据平台建设综合解决方案
智慧城市公共交通大数据平台建设综合解决方案随着城市化进程的不断加快，城市公共交通面临越来越多的挑战，如交通拥堵、公交车辆调度不合理、乘客满意度低等问题。
为了解决这些问题，建设一套智慧城市公共交通大数据平台是非常必要的。
本文将针对智慧城市公共交通大数据平台的建设，提出一种综合解决方案。
首先，建设智慧城市公共交通大数据平台需要收集和整合各类数据，包括交通流量、车辆位置、乘客出行数据等。
可以通过城市交通监控摄像头、GPS设备、刷卡乘车系统等技术手段进行数据采集。
收集到的数据需要通过数据清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。
其次，建设智慧城市公共交通大数据平台需要建立一个强大的数据存储和处理系统。
可以利用云计算技术，将数据存储在云端，提高数据的可靠性和可用性。
同时，应该采用大数据技术，对数据进行实时分析和处理，以提供可靠的决策支持。
第三，建设智慧城市公共交通大数据平台需要建立一套数据分析和挖掘模型。
通过对大数据的分析和挖掘，可以得到公交车辆的运行状况、乘客出行的规律等重要信息。
这些信息可以用于优化公交车辆的调度计划，改善交通拥堵状况，提高乘客的出行体验。
第四，建设智慧城市公共交通大数据平台需要建立一套实时监控系统。
通过实时监控系统，可以对公交车辆的位置、速度、到站时间等进行实时监测，及时发现和解决问题。
同时，还可以对乘客的出行情况进行实时监控，及时了解乘客的需求，提高服务质量。
第五，建设智慧城市公共交通大数据平台需要建立一套综合管理平台。
通过综合管理平台，可以对公交车辆和乘客信息进行统一管理，实现对公交车辆调度、服务质量监控等方面的综合管理。
同时，还可以实现和其他城市管理系统的数据共享和协同，实现城市智能化管理。
最后，建设智慧城市公共交通大数据平台需要配备一套完善的安全保障系统。
数据的安全和隐私保护是智慧城市管理的重要内容。
针对公共交通大数据平台，应该建立起严格的数据权限管理机制，确保数据的安全性和隐私性。
数据中心建设思路与方案
数据中心建设思路与方案随着信息技术的快速发展，数据中心已成为企业运营的核心基础设施。
数据中心的建设不仅需要考虑到技术的先进性、系统的可靠性，还需要考虑到未来的扩展性以及维护的便捷性。
本文将探讨数据中心的建设思路和方案。
一、建设思路1、需求分析首先，我们需要对企业的业务需求进行深入分析，确定数据中心的规模、性能、安全等要求。
这包括了对现有业务的评估以及对未来业务的预测。
通过对这些信息的综合分析，我们可以制定出符合企业实际需求的建设方案。
2、总体规划在明确了需求后，我们需要进行总体规划。
这包括确定数据中心的地理位置、建筑结构、电力供应、冷却系统、网络连接等各个方面。
在这个阶段，我们需要考虑到各种可能的风险因素，并制定出相应的应对策略。
3、技术选型在总体规划的基础上，我们需要进行技术选型。
这包括选择合适的服务器、网络设备、存储设备等。
在这个阶段，我们需要考虑到设备的性能、可靠性、兼容性以及成本等多个方面。
4、设计实施在技术选型完成后，我们需要进行详细的设计和实施。
这包括设备的布局、布线、供电、散热等各个方面。
在这个阶段，我们需要严格遵守相关的规范和标准，确保数据中心的稳定运行。
二、建设方案1、数据中心选址数据中心的选址应考虑到多个因素，包括地理位置、气候条件、交通便利性、电力供应等。
一般来说，数据中心应选择在地质条件稳定、气候适宜、电力供应充足的地方。
此外，还需要考虑到与业务相关的因素，例如客户群体的分布、网络连接的质量等。
2、建筑结构数据中心的建筑结构应考虑到多个因素，包括承重能力、空间布局、防火性能、防震能力等。
一般来说，数据中心应选择在承重能力强、空间布局合理、防火性能好、防震能力强的建筑中。
此外，还需要考虑到设备的布局和布线，确保设备的运行环境良好。
3、电力供应数据中心的电力供应应考虑到多个因素，包括设备的功耗、电源的质量、备份电源等。
一般来说，数据中心应配备专用的电源设备，确保电力供应的稳定性和可靠性。
云南省交通运输行业数据中心管理平台建设思路
隧道信息、 涵洞信息 、 路 口属性信息 、 公路沿线设施信息、 路产信息、 云计算、 虚拟化技术 ， 提 出云南省交通运输行业数据 中心管理 平台 路况信息 、 收费 公路信息、 公路监控信息 、 应急救援信息等 ； 建设的主要思路。 下一步 ， 将在专题数据库 电子地图主题库 的基础 公路运 输信 息数据库 ， 包括营运车辆 、 从 业人员、 经营业 上 建 设 云南 省 公路 水 路 一 张 图 ， 在 公众 出行 主题 库 的 基础 上 建设 云 南省综合交通信息服务平台， 在应急指挥主题库的基础上建设应急 户、 客运站、 货运站 、 驾培类 、 城市公 交、 出租车信息等 ； 以实现整合资源的有效利用 水路基础信息数据库 ， 包括港 口、 航道 、 航线、 跨河建筑物、 处置系统 ，
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拟采用８ Ｇ ｂ ／ຫໍສະໝຸດ ｓ 的光纤网络 。 行业专 网和公共 网主要用于连接分布在 行业 专 网 内的众 多 数 据 采集 前 置 主机 ， 及一 部分 必 须 从 公 网上 采 集
５ ． ３省级数 据 交换共 享 平 台
汇集省运管局、 省航务局、 省公路局 、 省路政总队等各部门的数 数据的前置主机 。 管理网 ， 主要 是 提 供 ｒ ｅ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ 与 四台 ｐ ｃ ］ ｉ 务器通 据 ， 经 过 汇总 和 整 合 ， 并实 现 各 单位 数 据 的共 享 和 交换 。 整 个 平 台总 信的途径 ， 以实现云计算环境 的管理和调优（ 图２ ） 。 体架构如 （ 图３ ） 所示 。 ５ ． ２数 据 设 计 方 案 数据汇聚子系统完成数据的汇聚采集 。 具体包括确定数据源 、 对采集的数据进行 分类 、 处理、 加工 ， 形成信息 资源库 。 信息资 数据 的采集和传输 、 数据转换、 数据入库和数据更新等功能 。 源库主要包括业务数据库群 、 基础数据库群和专题数据库群 。 数据交换共享子系统实现各单位数据的交换工享。 具体包括提 其中， 业务 数据库群是从行业数据分 中心抽取到的数据， 根据 供各 单位 接 口、 数据的查询和数据的交换等功能。 各业务系统形成业务数据库； 基础数据库群是在对业务数据库 中的 数据 管理 子系统负责对信息资源库、 交换和系统的管理 。 具体 数据进行分析 的基础上形成的 ， 包括“ 公路” 、 “ 水路” 、 “ 运输” 、 “ 政务 包括对信 息资源库 的管理 、 交换过程的管理 、 系统管理等功能 。 服务” 和“ 交通统计” 等基 础 数 据库 ； 专 题 数 据 库 群 主要 用 于支 撑 全 ５ ． ４安 全及保 障体 系 省交通运输行业综合应用系统的运行， 通过对综合应用系统的功能 为保 证工程顺利正常运行 ， 需要配置必要 的安全及保障体系。 需求分析 ， 主要 包 括 “ 应 急决 策 ” 、 “ 公众 出行 ” 、 “ 交通 综 合 运行 分 析 ” 标准化保 障： 在遵循 国家、 部、 省 的相关标准的基础上 ， 制订符 和“ 电子 地 图” 几类数据库。 合云南省实际情况的标 准规 范。 包括 目录标准、 数据标准等 。 ５ ． ２ ． １基础 数据 库群 安全保障： 对数据 中心的网络安全 、 数据安全、 机房安全、 环境 基础数据库通常用来存放人、 车、 路等交通行业的基础数据 ， 遵 安全等制订相关制度进行保障。 循制定 的相关数据标准规范， 进行 数据 采集与整理 ， 通过数据 交换 ６结 语 部署与资源库建设生成 。 公路 基 础信 息 数 据 库 ， 包括 公 路 基础 地 理 信 息 、 桥梁信息、 本文对云南省交通行业信息资源现状情况和问题的分析 ， 依托
智慧城市公共交通大数据平台建设和运营整体解决方案
智慧城市公共交通大数据平台建设和运营整体解决方案概述随着城市化进程的不断加速，城市内的交通问题也日益突出。
为了更好地满足居民的出行需求，政府部门越来越关注公共交通系统，并希望建立智慧城市公共交通大数据平台，以便更好地管理和优化公共交通系统。
本文将介绍智慧城市公共交通大数据平台的建设和运营整体解决方案。
建设方案智慧城市公共交通大数据平台的建设主要包括以下几个方面：数据收集为了建立一个完整的公共交通大数据平台，需要从各个交通系统中收集各种数据，包括车辆运行数据、乘客出行数据、线路信息等。
可以通过使用智能传感器、车载设备和监控摄像头等技术手段获取相关数据，并通过物联网技术将数据上传到云服务器中进行存储和处理。
数据存储和处理公共交通大数据平台需要处理庞大的数据量，所以在数据存储和处理方面需要选择适当的技术和方法。
可以使用分布式存储和计算技术，如Hadoop和Spark，来处理大规模的数据，并利用数据库管理系统来存储和管理数据。
同时，还需要使用数据挖掘和机器学习算法来分析和提取有价值的信息。
数据可视化和展示为了使数据更加直观和易于理解，需要将数据可视化和展示出来。
可以使用数据可视化工具和技术，如Tableau和D3.js，来设计和实现交互式的数据展示界面。
通过图表、地图和动态效果等方式展示数据，帮助决策者和公众更好地理解和利用数据。
接口和应用开发为了实现公共交通大数据平台的有效运营，需要开发相应的接口和应用程序。
可以提供数据查询和分析接口，方便第三方开发者使用平台的数据；还可以开发移动应用程序，方便用户实时查询公交车的位置和到站时间等信息。
运营方案智慧城市公共交通大数据平台的运营需要考虑以下几个方面：数据质量管理为确保数据的准确性和完整性，需要建立完善的数据质量管理体系。
可以制定数据收集标准和数据处理流程，对数据进行质量监控和纠错。
同时，还可以利用数据挖掘和机器学习技术来识别异常数据和进行数据清洗。
数据安全保护对于公共交通大数据平台来说，数据安全是非常重要的。
城市交通数据分析总结
城市交通数据分析总结随着城市化进程的不断推进，城市交通问题日益突出。
为了更好地了解城市交通状况，优化交通规划和管理，城市交通数据分析逐渐成为一种常用的方法。
本文将从交通数据的收集、分析方法以及数据分析结果三个方面进行总结。
一、交通数据的收集在城市交通数据的收集过程中，可分为实时数据和历史数据两种类型。
实时数据主要包括交通流量、速度、拥堵指数等实时监测数据，可通过交通监控摄像头、传感器等设备进行采集；历史数据是指过去一段时间内的交通状况数据，例如历史交通流量、事故数据、出行方式等。
为了保证数据的准确性和全面性，交通数据的收集需要充分考虑以下几个方面：1. 数据来源：可以通过城市交通管理部门、交通相关企业以及第三方数据服务商获取数据。
2. 数据类型：要根据研究目的和需求，收集各类有关城市交通的数据，包括车辆流量、路段速度、交通拥堵等。
3. 数据采集设备：可以利用传感器、GPS定位设备、摄像头等现代化设备来采集数据。
二、交通数据的分析方法城市交通数据的分析可以通过统计学方法和数据挖掘技术等手段来进行。
下面介绍几种常用的分析方法：1. 描述性统计分析：对数据进行总体描述，包括平均数、标准差、频数分布等，以了解交通状况的基本情况。
2. 时空分析：通过对交通数据的时间和空间维度进行分析，揭示出交通状况的演变规律和空间分布特点。
例如，可以分析城市交通高峰时段、拥堵路段等。
3. 趋势分析：通过历史数据的分析，预测未来交通状况的发展趋势，为交通规划和管理决策提供参考依据。
例如，可以基于历史车流量数据预测未来某一时段的交通拥堵情况。
4. 数据挖掘技术：利用机器学习算法对交通数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和关联性。
例如，可以利用聚类分析算法对大量交通数据进行分类，找出特定路段的交通特点。
三、数据分析结果通过城市交通数据分析，可以得到以下几方面的结果：1. 交通状况评估：通过对交通数据的分析，可以评估城市交通的通行能力、拥堵情况以及交通效率等指标，为交通规划和管理提供科学依据。
综合交通数据资源中心建设方案
综合交通数据资源中心建设方案XXX科技有限公司20XX年XX月XX日目录一数据标准规范 (4)1.1 标准文档管理 (4)1.1.1 标准文档管理库建立 (4)1.1.2 标准规范文档对接 (6)1.1.3 数据标准管理数字化执行 (6)1.1.4 数据标准管理流程 (6)1.1.5 数据字典建立 (7)1.2 数据源管理 (7)1.2.1 数据源维护管理 (7)1.2.2 数据源类型定制化管理 (8)1.2.3 数据源更新策略定制 (8)1.2.4 数据源更新方式制定 (8)1.3 元数据管理 (8)1.3.1 元数据获取管理 (8)1.3.2 元数据发布管理 (10)1.3.3 元数据维护 (11)1.3.4 元数据分析 (12)1.3.5 元数据全文检索 (12)二数据汇聚与整合 (12)2.1 基础数据汇聚与整合 (12)2.1.1 数据交换平台采集 (13)2.1.2 数据库级共享采集 (13)2.1.3 专用数据接口采集 (13)2.1.4 文件传送接口采集 (14)2.1.5 人工录入采集 (14)2.1.6 免接口采集 (14)2.2 基础数据查询与统计 (15)2.2.1 领域 (15)2.2.2 指标指数 (15)2.2.3 范围 (15)2.2.4 时间粒度 (15)2.2.5 日期特征 (16)2.2.6 时间特征 (16)2.2.7 统计方法 (16)2.2.8 数据来源 (16)2.2.9 单位 (17)三数据治理与清洗 (17)3.1 数据清洗 (17)3.2 残缺数据清洗 (17)3.3 错误数据处理 (17)3.4 重复数据处理 (17)3.5 数据脱敏 (17)3.6 数据混淆 (18)四数据库建设 (18)4.1 基础数据库 (18)4.2 业务数据库 (19)4.3 主题数据库 (19)4.4 指标数据库 (19)4.5 共享数据库 (19)五数据监测与运维 (20)5.1 系统监控 (20)5.1.1 数据管理整体监控 (20)5.1.2 异常情况实时报警 (20)5.2 数据实时监控 (20)5.2.1 运行情况预警和告警 (20)5.2.2 检核任务执行日志及问题明细的查看 (20)5.3 数据追溯 (20)5.4 异常处理 (21)5.5 监控统计 (21)5.5.1 数据监控信息统计分析 (23)5.6 监控配置 (25)一数据标准规范1.1标准文档管理对国家、部、省等各级数据共享交换标准、数据结构标准进行规范化管理。
交通基础设施信息化建设
交通基础设施信息化建设随着科技的发展和社会的进步，交通基础设施信息化建设已经成为了现代城市发展的重要方向之一。
通过信息化建设，可以提高交通系统的智能化水平，实现交通流量的精准控制和优化，提升交通运输的效率和安全性。
交通基础设施信息化建设可以实现交通流量的精准控制。
通过在道路上布置传感器和监控设备，可以实时地获取道路信息、交通流量和车辆状态等数据。
这些数据可以通过云计算和大数据技术进行分析和处理，从而实现交通信号的智能控制。
交通信号灯可以根据交通流量的变化进行自动调整，以实现交通拥堵的缓解和交通流畅度的提升。
交通基础设施信息化建设可以提升交通运输的效率。
通过信息化建设，可以实现交通系统的智能调度和管理。
交通管理部门可以通过监控中心实时了解交通状况，并根据需求进行交通管制和引导。
同时，交通信息化系统可以为驾驶员提供实时的路况和导航信息，帮助他们选择最佳的行驶路线，减少交通堵塞和行程时间。
此外，交通信息化系统还可以实现交通事故的快速处置和救援，提高交通安全性。
交通基础设施信息化建设可以提升交通运输的安全性。
通过信息化建设，可以实现对车辆和驾驶员的实时监控和管理。
交通管理部门可以通过车载终端和卫星定位系统对车辆进行定位和追踪，及时发现交通违法行为和交通事故。
同时，交通信息化系统还可以提供实时的交通安全提示和预警，帮助驾驶员避免潜在的交通危险。
此外，交通信息化系统还可以实现交通事故的快速报警和救援，提高事故处理的效率和准确性。
交通基础设施信息化建设还可以促进城市的可持续发展。
通过信息化建设，可以实现交通运输的智能化和绿色化。
交通管理部门可以通过智能调度和管理，减少车辆的空驶和拥堵，降低交通能耗和排放。
同时，交通信息化系统还可以为公众提供实时的交通出行信息和交通工具的共享服务，鼓励和推动公众使用公共交通和非机动交通工具，减少对私家车的依赖，降低城市交通压力和环境污染。
交通基础设施信息化建设是现代城市发展的重要方向之一。
2023-交通运输大数据总体建设方案-1
交通运输大数据总体建设方案
随着互联网和信息技术的快速发展，交通运输行业的数据量也随之快
速增长。
这些大数据可以为交通运输行业提供珍贵的信息资源和数据
支撑，有助于优化交通运输系统的运行效率，提高交通运输效益，提
升城市发展的核心竞争力。
因此，制定一项交通运输大数据总体建设
方案至关重要。
第一步，制定数据的采集、整理和管理规范。
交通运输大数据的采集
来源非常广泛，包括传统的数据采集方式和现代的智能化数据采集方式。
必须建立起数据采集、整理和管理规范，确保数据的质量和准确性。
第二步，建设交通运输大数据平台。
数据平台是支持交通运输大数据
的关键基础设施。
建设交通运输大数据平台需要综合考虑数据存储、
计算、分析和应用等多个方面，在平台设计、数据架构和技术选型等
方面做好规划和决策。
第三步，推动数据开放。
数据开放是交通运输大数据应用的重要途径。
通过数据开放，可以让更多的利益相关方参与到数据的分析和应用中来，有效提升数据的使用价值。
同时，也需要确保数据的安全、私密
性和保护机制。
第四步，推广数据应用。
交通运输大数据的应用，可以帮助政府和企
业更好地了解交通运输市场和用户需求，为政策制定和决策提供有力
支持。
同时，还有助于拓展交通运输行业的商业和社会价值。
以上便是交通运输大数据总体建设方案的主要步骤。
通过制定科学的
规划和实施，可以使交通运输行业更好地利用大数据资源，促进交通
运输行业的发展，提高交通系统的运行效率和服务水平，为城市的可持续发展奠定基础。
智慧交通大数据云平台信息化整体建设方案
智慧交通大数据云平台信息化整体建设方案智慧交通大数据云平台建设方案一、目标与范围建立智慧交通大数据云平台的最终目的是提升交通管理的智能化，借助数据的整合、分析与应用，实现对交通流量的实时监测、预测和调控。
具体来说，我们希望达到以下几个目标：1. 提升运输效率：通过对实时数据的分析，优化交通信号的控制，减少交通堵塞，让通行更加顺畅。
2. 增强安全性：利用大数据来识别潜在的交通风险，提前发出警报，从而降低交通事故的发生率。
3. 优化资源配置：通过数据分析，合理配置交通资源，提升公共交通的使用率，减少私家车的出行。
4. 改善出行体验：提供实时的交通信息和智能出行建议，让市民的出行更便捷、更舒适。
二、现状与需求分析1. 现状分析现在，交通管理部门面临着一些问题：- 数据孤岛：交通相关的数据分散在不同部门和系统中，缺乏有效的整合，无法形成全面的交通管理视图。
- 信息滞后：现有的交通监测系统更新频率低，无法满足实时调控的需求。
- 响应机制不健全：在突发交通事件中，缺乏有效的响应机制，导致事故处理不及时。
2. 需求分析为了有效解决这些问题，组织需要：- 建立一个集中化的交通数据管理平台，整合各种交通数据。
- 提高数据更新的频率，以确保信息的实时性。
- 构建一个智能响应系统，以快速处理突发事件。
三、实施步骤与操作指南1. 阶段划分整个建设方案分为四个阶段：1. 需求分析阶段- 调研现有交通管理系统与数据源，明确数据整合的需求。
- 召开需求沟通会议，征集各部门的意见。
2. 平台设计阶段- 设计云平台的架构，选择合适的云服务提供商。
- 确定数据采集、存储、分析与可视化的技术方案。
3. 系统开发与测试阶段- 开发交通数据管理系统，进行功能测试与性能测试。
- 开展用户培训，确保相关人员掌握系统的使用。
4. 部署与维护阶段- 完成系统的部署，进行数据的迁移与整合。
- 建立维护机制，定期更新系统与数据。
2. 具体实施步骤需求分析方面，首先要数据收集，包括交通流量、事故记录、公共交通运营数据等。
基于超融合架构的交通云数据中心建设与应用
178 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】超融合 交通数据中心交通数据中心是智慧交通建设的核心，实现对交通数据信息的集中处理、存储、传输、交换和管理，为交通各业务信息系统提供基础支撑。
随着信息技术的不断进步，尤其是超融合技术的快速发展，软件定义的本质促使传统数据中心全部向虚拟化发展，数据中心将成为虚拟资源中心，能够更好地实现资源自动调配、按需分配，极大地减少运维成本，简化业务部署，为交通数据中心的变革带来新的契机。
1 现状需求分析淮安市交通数据中心在十二五期间建成，采用传统基础架构，实现了部分计算资源和存储资源的虚拟化，其中交通专网向上连接省交通运输厅，向下连接7家县区交通运输局局，横向连接6家交通职能部门，实现了省市县三级交通运输主管部门互联互通与应用协同，打破了系统内的“信息孤岛”，基本实现了各类业务信息资源的整合及共享交换，在一定程度上提升了交通信息化水平。
数据中心是信息系统的中心，通过网络提供信息服务，主要依靠服务器、存储和网络这三者结合才能高效运转。
随着交通业务的不断增长，对系统的要求、期望值及依赖程度也越来越高，现有的数据中心逐渐不能满足需求，传统基础架构的性能瓶颈也日益凸显，而且在后期的管理与使用过程中，也慢慢发现了一些不足。
1.1 资源利用率低存在“烟囱式”的建设模式，每增加一个业务系统，就要新增一套硬件设备，而且各个业务系统内的资源又不能共用或借用。
系统基于超融合架构的交通云数据中心建设与应用文/张广玉运行中有的设备负载太高，不堪重负，有点设备负载又太低，资源储备太多，得不到有效利用，造成对底层资源的投入与上层应用的效果不成正比关系。
1.2 管理维护困难缺乏一体化的运维监控管理系统，基本以业务为单位来增加相关设备，从选型采购到安装部署需要很长的周期，其中牵扯到各类软件的安装，比如操作系统、补丁以及应用软件等，还有网络设备的调试，比如VLAN 、路由的配置等，以及安全设备的调试，比如防火墙端口、访问策略的配置等，比较复杂。
数据中心的建设模式分析
数据中心的建设模式分析在当今数字化时代，数据中心已成为企业和组织运营的核心基础设施。
它们不仅为各种应用和服务提供支持，还承载着大量关键业务数据的存储、处理和传输。
随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，选择合适的数据中心建设模式变得至关重要。
本文将对常见的数据中心建设模式进行分析，以帮助您更好地了解和决策。
一、自建数据中心自建数据中心是指企业或组织自行投资、规划、设计、建设和运营的数据中心。
这种模式具有以下优点：1、高度定制化企业可以根据自身的业务需求和技术要求，定制数据中心的规模、架构、设备选型等，从而实现最优的性能和功能。
2、控制权和安全性自建数据中心可以让企业完全掌控其运营和管理，包括物理安全、网络安全、访问控制等方面，能够更好地保护敏感数据和业务机密。
3、长期成本效益虽然初始投资较大，但在长期运营中，如果能够合理规划和管理，自建数据中心可能会带来更低的总体成本，特别是在企业业务规模较大且稳定增长的情况下。
然而，自建数据中心也存在一些挑战和缺点：1、高额的初始投资包括土地购置、建筑建设、设备采购、系统集成等方面的费用，需要企业具备雄厚的资金实力。
2、技术和管理复杂性数据中心的建设和运营需要涉及多个专业领域的知识和技能，包括电力、制冷、网络、安全等，对企业的技术团队和管理能力提出了很高的要求。
3、风险承担企业需要独自承担数据中心建设过程中的风险，如工期延误、预算超支、技术故障等。
二、租赁数据中心租赁数据中心是指企业从第三方数据中心提供商那里租用机柜、服务器空间或整套数据中心设施。
这种模式的优点包括：1、快速部署企业可以快速获得所需的基础设施，无需经历漫长的建设周期，能够更快地响应业务需求。
2、灵活扩展根据业务的发展，可以灵活地增加或减少租用的资源，避免了自建数据中心可能出现的资源闲置或不足的问题。
3、专业运维数据中心提供商通常具有专业的运维团队和技术能力，能够提供高质量的运维服务，减轻企业的管理负担。
交通大数据分析实践报告(3篇)
第1篇一、引言随着城市化进程的加快和科技的不断发展，交通问题已经成为制约城市发展的重要瓶颈。
为了更好地解决交通拥堵、提高交通效率、优化资源配置等问题，大数据分析技术应运而生。
本文将结合实际案例，探讨交通大数据分析在解决交通问题中的应用，并对实践过程进行总结和反思。
二、背景与意义1. 背景近年来，我国交通拥堵问题日益严重，城市交通压力不断增大。
据统计，全国已有超过100个城市出现交通拥堵现象。
这不仅影响了居民的出行效率，还加剧了环境污染和能源消耗。
因此，如何利用大数据技术解决交通问题成为当前研究的热点。
2. 意义交通大数据分析具有以下意义：（1）提高交通效率：通过分析交通流量、速度、延误等数据，为交通管理部门提供决策依据，优化交通组织，减少交通拥堵。
（2）保障交通安全：通过分析交通事故数据，找出事故发生的原因，为交通安全管理提供参考。
（3）优化资源配置：通过对交通资源的分析，合理调配公共交通、道路设施等资源，提高资源利用率。
（4）促进城市可持续发展：通过交通大数据分析，推动城市交通系统的智能化、绿色化发展。
三、实践案例1. 案例一：某城市交通拥堵治理（1）数据采集：通过车载GPS、交通监控摄像头等设备，采集实时交通流量、速度、延误等数据。
（2）数据分析：运用数据挖掘、机器学习等技术，对交通数据进行分析，找出拥堵原因。
（3）优化措施：根据分析结果，调整交通信号灯配时、优化公交线路、增设交通设施等。
（4）效果评估：通过对比治理前后的交通流量、速度、延误等数据，评估治理效果。
2. 案例二：交通事故预防（1）数据采集：通过交通事故数据库、车载传感器等设备，采集交通事故数据。
（2）数据分析：运用数据挖掘、机器学习等技术，分析交通事故发生的原因和规律。
（3）预警机制：根据分析结果，建立交通事故预警机制，提前预警可能发生的交通事故。
（4）预防措施：针对预警结果，采取相应的预防措施，降低交通事故发生率。
四、实践总结与反思1. 总结（1）数据质量是关键：交通大数据分析的效果取决于数据质量，因此，要确保数据采集、处理、存储等环节的准确性。
2007年《中国交通信息产业》全年文章索引
Ｔ 系 统 安 全 体 系 的 构 建 ｃ
２ 以 严 己宽人 的心态面对三个服务 ２ ２ ０７ ３ ２ ０ 中国交通信息化建设风向标
— —
王 明辉 王 明辉
１ ３高速公路隧道照明节能系统的设计与实现 陈 ２
１ ０ ＩＳ 变 着 我 们 的 生 活 Ｔ 改 ３
—告解读 孙 孙 婧 婧
２ ０ 城 市 智 能 交 通 新 闻 回 眸 ０６
２ ０６ ６ ２ ０ 年度新闻评点 ２ ０ ６ ９ ２ ０ 年度视角集粹 ３ ０ ６ ２ ２ ０ 年度人物解读 ３ ０６ ４ ２ ０ 年度技术盘点 ３ ０ ６ ６ ２ ０ 年度市场评述 ３ ０ ６ ６ ２ ０ 年汽车牌照识别技 术应用现状 ３ Ｔ 领域视频光端机应 用现状及 问题 ８ Ｉｓ ４ ０高速公路Ｅ Ｃ Ｔ 发展趋 势及推广建议 ４ １工控机在交通领域显身手 ４ ２国产事件视频检测器将 成为市场 主流 ４ ３数字矩阵能取代 模拟 矩阵吗７ ４ ５影响计重收费顺 畅进行的重要 因素 ４ ０ ６ ６ ２０ 年度企业感悟 ４ ４数字视频组播监 控系统 是发展 的必然趋 势 张宇欢
刘振华 岑晏青 关晓芙
冯定军 吴志勇
董泳 辉
８ 三种隧道照明节能方案的比较与应用 Ｏ ８ 高速公路 网络 系统Ｉ ２ Ｐ 地址规划
苟
涛
张卫宇
８ ５计 重收费中特殊 事件处理方案
８ ６具 有废卡 回收功能的发卡机 构 ８ 高速公路 通行卡 “ ８ 卡盒 管理 实践 ９ ２卫 星通信在新疆公路 收费业务 中的应 用 ９ ５全 光纤信号分散式控 制传输在高速公路 中的应 用
关晓芙 关晓芙
王 明辉 赵 波
王忠华
尚保 华
记２ ０ 全国智能交通系统标准化技术委员会年会暨标准发布会 ０６ 寿仕敏
数据中心基础设施的设计与建设
数据中心基础设施的设计与建设在当今数字化时代，数据中心已成为企业运营和社会发展的核心支撑。
从大型互联网公司到金融机构，从科研单位到政府部门，几乎各个领域都依赖于高效稳定的数据中心来处理、存储和传输海量的数据。
数据中心基础设施的设计与建设，直接关系到数据中心的性能、可靠性、安全性以及运营成本，是一项复杂而关键的任务。
数据中心基础设施的设计首先要考虑的是选址。
一个合适的位置能够为数据中心的长期稳定运行提供良好的基础条件。
选址时需要综合考虑多方面因素，如地理环境、电力供应、网络接入、自然灾害风险等。
比如，应避开地震多发区、洪涝灾害区等自然灾害频繁的地区；要靠近电力资源丰富、电价相对较低的区域，以降低电力成本；同时，要有良好的网络基础设施，便于与其他网络节点进行高速连接。
在电力系统设计方面，数据中心需要高度可靠的电力供应，以确保服务器和设备的不间断运行。
通常会采用多路市电接入，并配备大容量的 UPS（不间断电源）系统作为备用电源。
此外，还会考虑柴油发电机组作为应急电源，以应对市电长时间中断的极端情况。
电力系统的容量规划要根据数据中心的预期负载进行精确计算，既要满足当前需求，又要为未来的业务扩展预留一定的余量。
制冷系统是数据中心基础设施的另一个重要组成部分。
服务器和设备在运行过程中会产生大量的热量，如果不能及时有效地散热，将严重影响设备的性能和寿命。
常见的制冷方式包括风冷和水冷。
风冷系统通过风扇将冷空气吹入设备，将热量带走；水冷系统则利用水的高比热容来吸收热量，然后通过冷却塔等设备将热量散发到外界。
在设计制冷系统时，要充分考虑数据中心的布局、设备的发热量、室内外温差等因素，以实现高效节能的制冷效果。
数据中心的布线系统也至关重要。
良好的布线能够确保数据的快速传输，减少信号干扰和延迟。
布线系统包括网络布线和电力布线。
网络布线通常采用光纤和双绞线，要按照标准的布线规范进行铺设，确保网络的带宽和稳定性。
电力布线则要考虑电流负载、线路压降等因素，保证电力的安全可靠供应。
交通大数据中心建设背景及作用研究
交通大数据中心建设背景及作用研究随着城市化进程的加快和交通工具的普及，城市交通管理面临着日益严峻的挑战。
为了更好地应对交通问题，交通大数据中心应运而生。
本文将从交通大数据中心的背景出发，探讨其在交通管理中的作用。
一、交通大数据中心的背景随着城市人口的不断增加，交通流量大幅度增加，导致很多城市面临着交通拥堵、交通事故频发等问题。
传统的人工交通管理方式已难以胜任。
为了提高城市交通管理的效率和质量，交通大数据中心应运而生。
交通大数据中心是以交通数据为基础，通过信息化的手段对交通运行状况进行实时监测，并运用大数据分析和处理技术，为城市交通管理部门提供数据支持和决策服务的平台。
交通大数据中心的建设旨在通过充分利用交通数据的统计和分析，获取交通运行的综合信息，为交通管理部门提供科学、准确的数据支持，为城市的交通管理提供重要参考依据。
二、交通大数据中心的作用1. 交通流量监测与预测交通大数据中心通过监测城市的交通流量，实时了解道路的交通状况。
通过对历史数据的分析，可以预测未来的交通流量变化。
这使得交通管理部门可以提前采取相应措施，如调整交通信号灯时间、优化道路规划等，以缓解交通拥堵问题。
2. 交通事故分析与预防交通大数据中心可以对交通事故的数据进行分析和挖掘，找出事故发生的规律和原因。
通过分析事故数据，可以发现事故高发地段、高发时段等信息，从而采取针对性的措施预防交通事故的发生，提高交通安全水平。
3. 交通管理决策支持交通大数据中心提供实时的、准确的交通数据，为交通管理部门制定合理的交通规划和决策提供重要支持。
通过对交通数据的分析和挖掘，可以发现问题的根源，针对性制定解决方案。
4. 交通预警与应急调度交通大数据中心可以根据实时的交通数据，提前预警交通状况的变化，为交通管理部门和车辆驾驶员提供及时的信息。
在交通拥堵或突发事件发生时，可以通过数据分析和算法模型，实现合理的交通调度，提高交通救援的效率。
5. 交通运输规划与优化交通大数据中心可以通过对城市交通数据的分析，为交通规划、交通运输企业提供决策支持。
交通厅信息化建设方案
交通厅信息化建设方案一、背景和目标随着社会的快速发展和科技的进步，交通行业也迎来了一系列的变革和挑战。
为了提高交通管理的效率和质量，交通厅决定进行信息化建设，以打造智慧交通系统并实现以下目标：1. 提升交通管理的精确度和实时性；2. 提高运输安全和效率；3. 优化交通资源配置；4. 加强与其他相关部门和机构的协同合作；5. 提升服务水平，提供更便捷的交通信息。
二、方案概述交通厅信息化建设方案主要包括以下几个方面：1. 基础设施建设：建立全省范围的交通网络，包括互联网、移动通信网络和数据中心，确保数据传输的快速和稳定。
2. 数据采集与处理：通过安装交通传感器和监控设备，实时采集道路交通、车辆流量和交通信号等数据，并将其传输到数据中心进行分析和处理。
3. 信息管理与共享：建立交通信息平台，将交通相关数据和信息集中管理，并与其他相关部门和机构进行共享，以提高协同作战的能力。
4. 智能交通应用：利用大数据分析和人工智能技术，开发智能交通应用软件，包括交通态势预测、智能路况导航、违法监测和交通追踪等功能，为驾驶员和行人提供更好的服务和体验。
5. 安全保障与防护：建立信息安全系统，确保交通数据和信息的机密性和完整性，防止黑客攻击和数据泄露。
三、具体措施为了实现上述方案，交通厅将采取以下具体措施：1. 建设高速的数据传输网络，包括光纤网络和4G/5G移动通信网络，以满足数据传输的要求。
2. 安装车辆上的智能设备，如车载摄像头和车载导航仪，用于采集车辆位置和交通事件等信息。
3. 建立交通信息管理平台，集中管理和共享交通数据和信息。
4. 开发智能交通应用软件，提供实时交通信息和优化的路线导航等功能。
5. 建立信息安全系统，包括网络防火墙、数据加密和访问控制等技术手段，确保交通数据和信息的安全。
6. 加强与相关部门和机构的合作，共同建立跨部门的信息共享机制和工作流程。
四、预期效果和收益交通厅信息化建设方案的预期效果和收益包括：1. 提高交通管理的精确度和实时性，减少事故和拥堵等交通问题；2. 提高运输安全和效率，减少交通违法行为和交通事故的发生率；3. 优化交通资源配置，提高公共交通的利用率和效率；4. 加强与其他相关部门和机构的协同合作，提高综合治理能力；5. 提升服务水平，提供更准确、实时和便捷的交通信息，提高用户满意度。
智能交通建设发展措施浅析
定 局 限性 。笔 者 认 为 在如 今 的硬件 匹 配及 技 术 发 展 条件 生 的 误会 ， 提 高读 者 体验 。 可 以说 ， 有了Ｊ ２ ＭＥ应 用 客 户
下， 基于 Ｊ ２ ＭＥ技术 的移 动 阅读服 务 是最 人 性化 的服 务 方 端 ， 一切 都是 这么 简单 ， 仅 需一个 按键 便 可满 足您 的需 要。 式。 ４ 结语 该 移 动 阅 读服 务 ， 实 际上 就 是 一 种 封 装 集 成 ， 它将 图 尽 管智 能机 已广泛 普及 ， 但 仍 有许 多用 户 没有 升级 手 书馆 提 供 的所 有 服务 封 装于 一个 应用 中 ，采 用 更美 观 、 互 中的移 动 设备 ，不 能满 足 Ｊ ２ ＭＥ应 用 客 户端 对硬 件 的要
动 性 更强 、 操作 使 用 更便 捷 的形 式呈 现 给读 者。 读者 使 用 求 ， 这将 成 为该 应 用发展 的阻力 之 一。 另外 图 书馆移 动 服 时仅 需将 该应 用 下载 并安 装 到移 动 设备 中 ， 即可 享 受 图书 务 不是 一个 孤 立 的技术 模块 ， 它是整 个 图书馆 服 务 的有 机 馆 推 出 的全部服 务 ， 轻松 满足 了读 者 对移 动 的 需求。 组 成部 分 ， 在 技 术平 台之外 ， 还 需要 考虑 整体 网络建 设 、 用 资 源购 买 与使 用 方式 、 信 息 资 源 建 内容 方面 ， 如 图书馆 动态 、 图书馆 数据 库 资 源、 个 性化 户 的移 动 与 控 制 问题 、 定 制 信 息 推 送 等都 可 以 通 过 网络 获 取 。 值 得 一 提 的 是 ， 设方式、 资 源保 障 体 系 变化 、 版权 问题 、 图书馆 理念 Байду номын сангаас化 、
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省级交通数据中心建设模式浅析
灏交通部科学研究院刘振华岑晏青
从２０世纪９０年代开始．在信息化发展的大潮下，交通行业开始应用现代信息技术，提高行业管理与运营的效率和效益。
各省交通部门都根据自身业务的需要利用信息技术开发了部分信息资源，一定程度上提高了管理的水平。
但是，普遍存在自成体系、数据散乱、重复开发、共享困难等问题。
各省都意识到了信息资源整合的必要性和迫切性。
２００６年，交通部在对整个交通行业进行深入调研与分析的基础上，发布了公路水路交通信息化”十一五”发展规划。
在本规划中，交通信息资源的整合开发与利用是”十一五”时期要实现的四个重点突破领域之一：另外，规划提出部、各省厅（局、委）应分别规划、适时建设交通数据中心．有条件的地市根据实际情况建设地市级数据中心。
在这一背景之下．交通数据中心的建设将是“十一五”时期各省交通部门的重点建设内容。
各省交通行业数据分布的特点
目前．我国各省交通行业采取”条块结合”的管理体制，由省交通厅（委）统一管理，下辖市、县交通局：同时，设公路局、运管局、地方海事局、高管局等行业管理局．受交通厅的委托具体行使各自子行业的管理职能，这些行业管理局一般也设三级机构，如省公路局、市公路局、县公路处。
根据管理的职责．交通行业的信息资源来自各个部门．但是大部分的信息源自各行业管理局，尤其是省、市级行业管理局，他们掌握着大量的、详细的行业信息资源，如公路、运输基础数据以及运营信息等，并且有条件及时跟踪这些数据的变化、更新。
目前，各级交通行政主管部门（省厅、市、县交通局）．主要掌握行政管理数据以及部分综合性的行业基础数据。
省级交通数据中心建设模式分析
目前数据管理模式根据数据的分布特点可划分为两大类：集中式数据管理模式和分布式数据管理模式。
根据以上各省交通行业数据分布的特点分析．省交通数据中心宜采用分布式数据管理的模式，这也符合交通部在公路水路交通信息化”十一五”发展规划中的统一要求。
根据行业管理的特点，各省分布式交通数据中心可以根据各省的实际情况，划分为多个业务数据分中心，如图１所示。
主要包括行政管理数据分中心、公路管理业务数据分中心、道路运输管理业务数据分中，Ｃ－、港航海事水运管理业务数据分中心等，必要时也可设置高速公路管理业务数据分中心。
五个数据分中心相互独立，分别由省交通厅、省公路局、省运管局、省地方海事局（港航局、船检局）、高管局（或高速公路运营企业）进行建设、维护和管理。
图１省级交通数据中心构成示意图
在分布式数据管理模式下，数据的共享方式可以划分为两种。
◆第一种方式：各数据分中心建设专门的共享数据库，如图２所示。
各数据分中心建设两类数据库：业务数据库群和共享数据库．业务数据库群为各行业管理局根据自身业务需求和行业管理需求建立的数据库群，共享数据库是为满足行业内数据的共享与交换而专门建立的数据库（由省交通厅制定统一的数据库规范、规定共享数据的内容和数据格式）．这两类数据库之间相互独立。
省级交通基础资源数据库定期提取各数据分中心－Ｊ＜－享
万方数据
数据库中的内容，以更新省级交通基础资源数据库的内容。
通过数据交换平台，根据各部门业务数据需求指令，将省级交通基础资源数据库中的数据进行发布：并可进行综合数据的处理、分析、挖掘，为宏观决策和公共信息服务提供数据支撑。
第二种方式：利用中间件，从各数据分中心的数据库中直接提取所需数据进行信息共享，如图３所示。
利用数据ｉ．：５－问中间，ｒｅ，省级交通资源共享数据库可
以在设定的权限内随时提取
各数据分中心的分布式异构
数据，并根据服务请求和用
户权限等将异构数据进行融
合处理、分析和发布．实现信
息共享与利用的功能。
也可
以进行综合数据的处理、分
析、挖掘，为宏观决策和公共
信息服务提供数据。
比较以上两种模式，第
一种模式要建立专门的共享
数据库．有一定的数据冗余，
但是易于管理．而且数据的
安全性相对来说较高：第二
种模式不必建立专门的共享
数据库，但是要引进或开发
数据访问中间件，另外各数
据分中心数据库软硬件后期的改进受到较大的限制。
实施建议
◆根据各省的实际情况，选择适宜的数据共享模式
各省交通厅应该组织有关力量，进行深入的调研，详细分析已有数据库的分布特点、数据来源的特点．根据实际情况选择数据共享的具体模式。
◆建设好数据标准规范
图２数据共享模式一示意图
图３数据共享模式二示意图
交通数据中心建设的一个基本前提是有比较完善的数据资源标准规范，以避免新一轮的重复建设、数据混乱。
各省的数据资源标准规范要在交通部统一的标准体系框架下，制定相关标准规范．包括信息资源目录体系、信息采集、信息公开、信息共享、数据更新、数据交换等的标准规范等。
◆省级交通资源共享数据库要与交通部资源共享数据库之间做好衔接
省级交通资源共享数据库要按照交通部的统一标准进行建设．与交通部资源共享数据库之间做好衔接，为全国
范围内交通系统数据资源的充分共享提供条件。
匝 万方数据
省级交通数据中心建设模式浅析
作者：刘振华， 岑晏青
作者单位：交通部科学研究院
刊名：
中国交通信息产业
英文刊名：CHINA ITS JOURNAL
年，卷(期)：2007(2)
本文链接：/Periodical_zgjtxxcy200702030.aspx。