城市交通大数据平台方案

微软Windows Azure 城市交通大数据平台

社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的

均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。IT技术的发展为缓解城市交通提供了可能，则用云计算和大数据技术可促进交通管理模式的变革，为智能交通的发展带来了新的机遇：

●大数据技术的海量数据存储和高效计算能力，将实

现交通管理系统跨区域、跨部门的集成和组合，将

会更加有效地配置交通资源，从而大大提高交通运

行效率、安全水平和服务能力。

●交通大数据分析将为交通管理、决策、规划和运

营、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。

●基于交通大数据的分析为公共安全和社会管理提供

新的理念、模式和手段。

在面对技术趋势所带来的巨大机遇时，如何有效的利用技术，建立城市交通大数据平台，真正帮助到城市交通的变革，也面临诸多挑战：

平台建设投入大，周期长：作为城市交管部门，建设城市交通大数据平台，是一项长期而复杂的项目，涉及大量基础环境的建设，需要大量的初期投资，同时建设周期较长，并不能在短时间内建成投入使用。数据碎片化缺乏互通：交通数据分散在不同的部门（我国与交通相关的部门多达10余个），各部门之间缺乏开放互通，造成交通数据资源的条块化分割和信息碎片化现象，无法实现不同交通系统之间的数据交换与共享。数据缺少分析预测：交管中心的系统后台每天都会收集大量的数据，在传统的模式下，这些数据只能收集、存储在单独的数据库中，现有的交通平台在存储和处理能力方面，已经无法满足市民飞速增长的出行需求，交管中心缺乏有效的数据统计和分析手段，难以对这些业务数据进行有效的利用。

必须确保数据安全性：城市交通大数据平台的交通数据存储量大、类型多，如没有完善的存储架构做支撑，数据丢失的风险会大大增加。数据的安全性是大数据平台的核心要素，将直接影响到大数据平台的稳定运行。微软城市交通大数据平台解决方案交通拥堵、交通污染日益严重，交通违章、交通事故频发，这些日益严重的城市病，成为阻碍城市进一步发展的瓶颈。面对城市交通问题，微软基于Windows Azure构建的城市交通大数据平台解决方案，通过对交通数据的分析预判与数据的可视化展现，帮助城市快速构建城市交通的数据分析平台，通过对数据的大数据处理，提高城市交管效率。

城市交通现状已经成为新型的城市病，解决城市交通难题将影响到城市的快速发展。基于微软Windows Azure的城市交通大数据平台解决方案，通过对交通数据的大数据分析和Dashboard仪表盘服务，帮助城市用较低的成本构建智能的城市交通监控分析平台，提高交通管理效率与决策水准。

城市交通大数据处理

城市每时每刻都在产生交通信息数据。Windows Azure提供的HDInsight服务将对收集的数据进行集中处理，HDInsight完全采用Hadoop的云端服务，其架构能够处理任何数量的数据，随时快速创建任意数量的节点。HDInsight能够处理来自网络、社交媒体、服务器日志、设备和传感器等来源的非结构化或半结构化数据，交管中心可借此分析多种类型的数据集。同时Windows Azure提供的机器学习（machine-learning）服务，可以基于云计算和大数据技术对其进行预测分析。机器学习可以深度挖掘各类型的监控数据，通过建立人类学习过程的计算或认识模型，充分利用历史数据来预测未来道路情况。

数据可视化展现

城市交通信息通过大数据分析，得出各种类型的分析结果和预测信息，将这些信息通过更友好、更快捷的可视化方式展现出来，将帮助城市管理者更好地了解情况，做出决策，并对紧急状况进行处理。基于Windows Azure构建城市交通Dashboard仪表盘服务，可以整合来自于不同交通部门的数据，通过网页、移动终端等方式，实时展现城市交通指数，帮助交通监控管理部门简化操作流程，对分析数据做可视化呈现。

关键收益

快速构建 灵活扩展

城市交通大数据平台的部署通常是一件复杂且耗时的工程，微软Windows Azure可以为大数据平台在几分钟内完成Hadoop集群的安装部署，在云中部署Hadoop 无需购买任何新硬件，也无需支付其他前期成本。服务只对实际使用的计算和存储收取费用，可按需求将数据处理容量从数TB扩展至数PB级别。而随着大数据平台的数据量增长, 平台也可在Windows Azure中快速扩展，弹性扩充数据存储空间与计算能力，实现灵活伸缩的大数据平台。智能化的数据管控

城市交通每天都产生大量的数据，微软城市交通大数据平台解决方案通过将公交、铁路、航空等不同部门采集的数据存储在Windows Azure平台进行大数据分析，可轻松实现跨域数据分析和共享。大数据平台集数据采集、管理、分析、服务、传播于一体，通过实时的数据分析和机器学习功能，打造智能的城市交通实时监管分析服务。

应急预判 决策制定

城市交通大数据平台可使用Dashboard可视化的数据展现，反应道路交通实时的数据与指标，并通过历史数据分析，对可能出现的交通拥堵状况做出预判，帮助交通管理者更好的做好应急事件预案和准备。同时，Dashboard最终的数据分析预测也可在移动版的App展示，支持城市管理者使用任何设备连接查询，帮助管理者做出更清晰、直观、科学的决策。

数据安全与高可用性

在传统IT架构中，交管中心管理者随时都需要处理各类型交通数据的存储备份和灾备预案，这项工作既繁琐同时也存在高风险。而将城市交通数据构建在Windows Azure平台上，管理者只需关注自身业务，而不用再考虑平台稳定性。Windows Azure提供了99.9%的服务等级协议（SLA），确保了所存储交通信息资源的安全性。Windows Azure对数据自动进行快照备份，默认将保存3个快照拷贝，而当用户启用异地复制后，将达到6个拷贝备份，覆盖了Windows Azure在不同地点的两个数据中心，实现快速的异地灾备恢复方案。

用户案例

北京交通路况分析平台

微软亚太研发集团通过调用北京市官方的实时交通数据，基于Windows Azure构建了北京市实时路况管理和分析平台，通过对北京市历史数据的分析，得出分析和预测结果，分析预测结果通过Dashboard方式呈现，给管理者更直观的数据体验。北京交通路况分析平台帮助管理者更清晰的了解北京市交通现状，并根据分析结果做出更科学的决策。

更多信息请访问：

https://www.wendangku.net/doc/e01526862.html,/

大数据平台项目方案说明

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

城市交通大数据可视化框架及实现

城市交通大数据可视化框架及实现 随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应 用和迅速发展，其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用，包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等，这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持，不断提高智能交通系统的数据分析判断能力，以优化交通的运行管理，精准地掌握交通状况，给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域，公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。 随着大数据技术的兴起，智能交通的发展也在飞速前进的阶段，交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前，在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上，我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术，有效分析利用交通大数据，实现大数据的可视化，使其发挥出应有的价值，是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程 科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结

构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径，交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。 在相当多的应用场合，异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此，这个流程的第一步需要将数据预处理并转换，导出不同的表达，便于后续的分析，其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中，人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高，但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作，并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策，而是为人所用，增强人的能力，提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要 素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录，输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身，需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和 知识的内涵及相应的上下文。

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案副本

R i c h D a t a智慧城市行业大数据智能分析解决 方案副本 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案 方案概述 智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会创新环境下的城市形态，智慧城市通过物联网、云计算等新一代信息技术以及微博、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程，知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。 “数据驱动世界、软件定义世界，自动化正在接管世界，建设智慧城市将是下一波浪潮和拉动IT世界的重要载体。”《大数据》一书作者涂子沛这样描述。大数据遍布智慧城市的各个方面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划等，都将实现智慧化、智能化，大数据为智慧城市提供智慧引擎。 近年来，相关业界的领先者们也多次预言，大数据将引发新的“智慧革命”：从海量、复杂、实时的大数据中可以发现知识、提升智能、创造价值。“智慧来自大数据”——城市管理利用大数据，才能获得突破性改善，诸多产业利用大数据，才能发现创新升级的机会点，进而获得先发优势。 大数据驱动下的智慧城市，关乎每个人的生活。结合智慧城市对信息的需求，大数据在智慧城市中的落脚点集中在为其各个领域提供强大的决策支持。智慧交通、智慧安防、智慧医疗……未来智慧城市的美好图景已经被勾勒出来。 方案架构 智慧城市大数据总体系统框架分为五层, 分别是数据层，存储层，计算层，模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分，为上层应用提供数据支撑。 智慧城市的本质是对数据的智慧处理，事实上，在任何一个行业中，都不会遇到智慧城市产业中这样跨部门、跨区域和跨类型的数据复杂度。而围绕智慧城市跨部门、跨产业数据整合和分析的大数据业务，引入彩讯大数据平台架构，实现对海量的交通数据、地理位置检测数据、环境数据、医疗数据、政务数据、教育数据、公安数据的实时、全面、系统的数据采集，存储、分析、挖掘，使我们生活的环境变得越来越具备“智慧”特征，我们也将能更“智慧”地利用信息，对世界和他人作出更加“智慧”的判断与回应。

交通大数据的应用

交通大数据应用分析 大数据时代是在现代科学技术跨越式发展的过程中逐步衍生而来,大数据诞生以来,世界各国高度重视,积极探索数据的来源、安全等问题，并将其应用于智能交通、智慧政府、智能金融等各行各业各个领域。[1]在政策方面，我国相继出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《促进大数据发展行动纲要》等文件，明确提出要全面推进大数据的发展与应用；在实践方面，2016年以智慧城市为代表的“互联网+交通”项目在在全国范围内遍地开花，有效提升了城市的智能化水平。交通大数据是“互联网+交通”发展的重要依据，其发展及应用在宏观层面能为综合交通运输体系的“规、设、建、管、运、养”等提供支撑；在微观层面能够指导优化区域交通组织，如：优化交通信号、交通诱导、路况融合、规范停车场管理等。[2] 一、“互联网+交通”发展形势分析 根据高德地图发布的《中国“互联网+交通”城市指数研究报告》，2016年“互联网+交通”领域中数据开放、资源共建、政务智能服务、智能出行、交通拥堵、绿色出行、交通大数据发展势头强劲，七大热点紧跟时代前沿，符合国家政策导向，且与社会大众的生活就业息息相关。[3]在新常态新形势之下，结合国家“创新、协调、绿色、开放和共享”五大发展理念，“互联网+交通”领域将重点发展绿色、便捷、安全、经济、高效的大容量公共交通，一是通过借助“互联网+交通”领域的前沿技术，模拟城市交通运行情况，采取有效的诱导与控制措施，引导居民出行方式，缓解城市交通拥堵，提高公众出行效率与出行舒适度；二是通过政府与企业建立合作协调与资源共享机制，借助“互联网+交通”领域先进技术，共同致力于提升城市道路交通管理水平，充分实现城市道路体系的高效率利用。[4]实践证明，交通大数据是“互联网+交通”发展的关键支撑，是“互联网+交通”科学决策的重要依据，是构建智能出行系统，缓解城市交通拥堵，实现绿色出行的基础，因此，在“互联网+交通”背景下，不仅要关注交通大数据的发展方向与发展形势，如何解决交通大数据的来源、安全、储存及使用效率，充分发挥交通大数据的价值更为关键。[5]

智能交通大数据综合服务平台设计方案

智能交通大数据综合服务平台 1. 概述 随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，城市紧缺的土地资源和高密度的土地利用模式，使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题，近年来机动车保有量持续快速增长，高峰交通拥堵日益加剧，交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。 目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运用于交通数据采集，公安交管部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素（人流、车辆、道路）连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据，具有典型的“3V”特性：大容量、多样性、高速度，也具有价值、复杂性的特点，属于名符其实的交通“大数据”。仅以国内某城市内道路卡口数据为例，每天达到约15GB的数据量，要实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘，就要以日、月甚至年为时间粒度对大数据进行计算和分析。 数据是智能交通的核心，数据为王的大数据时代已经到来[。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持，为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息，成为当务之急。交通数据分析的发展趋势正如TDWI大数据分析报告指出的，由常规分析转向深度分析，如图1所示。

《实时大数据平台规划设计方案》

实时大数据平台规划设计方案 实时大数据平台规划设计方案 本文我们探讨了实时数据平台RTDP的相关概念背景和架构设计方案。在架构设计方案中，我们尤其着重讲了RTDP的定位和目标，整体设计架构，以及涉及到的具体问题和考量思路。 一、相关概念背景 1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台 现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构： 图1 传统数仓

图2 现代数仓 传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。 现代数仓建立在传统数仓之上，同时增加了更多样化数据源的导入存储，更多样化数据处理方式和时效（支持T＋0天时效），更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。 现代数仓是个很大的话题，在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结：

在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出，现代数仓之所以“现代”，是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。 在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上，加以自己的理解，我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力，分别是： 数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） 数据平民化（可视化和自助配置能力） 数据协作化（多租户和分工协作能力） 1)数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例 来源：数据观时间：2015-09-25 16:20:22 作者： 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一、国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM 合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析

人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项， 诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试 验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的 公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，

政务大数据平台建设方案.pdf

第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。

2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；

智慧城市中的大数据分析

智慧城市中的大数据分析 摘要：以物联网、云计算等新一代大数据技术为核心的智慧城市建设理念，是未来城市发展的全新模式。智慧城市一个重要职能就是采集、存储、分析、挖掘城市运行中所承载的大数据，具备全面感知和全面分析的能力，同时能够展示和扩展。智慧城市的建设，有利于解决城市发展问题，有利于提升城市信息管理水平。在智慧城市发展过程中必然产生大数据，因此需要通过处理大数据来体现智慧，其核心是智慧城市信息系统的大数据处理平台，其关键技术对于智慧城市的建设和运转起决定性作用，对提升城市服务、提高管理水平和城市的可持续发展具有重大的应用价值。 关键词：智慧城市；云计算；物联网；大数据；Hadoop 1.智慧城市简介 智慧城市就是运用互联网+、物联网、计算机网络、云计算等新一代信息技术手段，对城市运行系统海量数据的关键信息进行的采集、存?Α⒅悄艽?理和分析，对社会管理、政府管理及社会公共服务的各种需求做出智能化响应和智 能化决策支持，从而实现城市的智慧式管理和运行。智慧城市将改变人们传统的生产、生活方式和思想观念，将原有的粗放式模式改变为科学可持续发展的创新驱动和市场发展

模式，以满足城市的可持续发展，从而构建城市发展的全新城市形态。智慧城的关键特征有以下几点。 1.1全面感知 智慧城市中分布大量的感知终端，通过传感器网络，捕捉到人们的生活、生产及城市环境的多种数据。信息感知网络应覆盖城市的个个角落，能够大量采集不同形态、不同属性的各种数据。随着物联网技术的发展和应用，将为智慧城市提供更多的信息资源。 1.2深度互联 智慧城市的信息感知是以多种信息网络为基础的，城市中拥有快捷的互联通道，数据通过互联网、移动互联网和有线电视网等网络实现陕速互联，各个部门专用网络的加入，实现信息资源的一体化。智慧城市将大大增加信息的交互程度，将多个分散独立的小网连接成互联互通的大网络，使网络的价值大大提升，形成更强的驱动力。 1.3智能处理 智慧城市拥有海量级PB单位的信息数据，这些大数据是智慧城市得以正常运转、决策、控制、展示的基础，智慧城市要具有对所拥有的海量信息进行智能处理的能力，这要求通过大数据处理平台将收集到的数据进行效的集中存储和处理，并对数据进行分析，产生具有价值的信息，为自主进行判断和预测提供支持，从而实现智能决策。这一过程中

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设 本模块主要包含：大数据教学科研一体机 技术参数：

公共交通出行服务大数据平台设计方案

公共交通出行服务大数据平台 解决方案 1概述 随着近几年我省经济的快速发展，公众出行方式日趋多样化，公众对交通出行信息的需求日益增强。如何辅助出行者迅速获取有效交通信息，提高出行效率，提升服务水平，是交通部门面临的一个现实问题。 2005年，交通部将“公众出行交通信息服务系统”确定为三大交通信息化示范工程之一，在交通信息化工作基础较好的几个省市相继开发了一些应用系统，在一定程度上方便了公众的出行，得到了公众的认可。但这些应用系统主要是基于具体部门业务及所拥有的数据进行开发,信息服务的内容还缺少关联性；其次,现有的各类应用系统在服务内容、服务方式、服务质量以及服务范围，以信息发布和推送为主，很少接收来自公众的出行反馈信息，没有形成数据闭环。 目前我省各交通管理部门已经建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。公安交管部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素（人流、车辆、道路）连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据，具有典型的“3V”特性：大容量、多样性、高速度，也具有价值、复杂性的特点，属于名符其实的交通“大数据”。 数据是智能交通的核心，数据为王的大数据时代已经到来。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型，实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘，生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持，为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息，成为当务之急。 本文面对交通大数据，就如何存储、组织和管理数据，并提供政务与商务两方面的公共交通出行服务，提出了解决方案。本文分析了交通大数据分析平台需具备的特点，提出了公共交通出行服务大数据平台逻辑框架，并在现有技术基础上，阐述了平台构建方案。 2功能需求 如前所述，交通服务要提供全面的路况，需要交通综合监测网络对城市道路交通状况、交通流信息、交通违法行为等的全面监测，采集、处理及分析大量的实时监测数据，具有数据量巨大的特点；随着城市机动车保有量不断提高，城市道路交通状况日趋复杂化，交通流特性呈现随时间变化大、区域关联性强的特点，需要根据实时的交通流数据及时全面采集、

大数据在交通方面的应用2018答案

大数据在交通方面的应用（97分） 1.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖（）多个城市以及全国高速路网。（单选题3分） A.一百一十 B.一百 C.九十 D.八十 2.根据周琦老师所讲，高德实时统计用户近（）行驶里程数据与用户数，一旦发现异常则报警。（单选题3分） A.5分钟 B.10分钟 C.15分钟 D.20分钟 3.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它（）以上。（单选题3分） A.90% B.70% C.50% D.30% 4.根据周琦老师所讲，高德交通日均采集数十亿定位请求，系统处理月均（）公里驾驶里程覆盖。（单选题3分） A.50亿 B.80亿 C.100亿 D.150亿 5.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题3分） A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 6.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国高速（）以上。（单选题3分） A.90% B.70% C.60% D.50% 7.根据周琦老师所讲，高德2014年被（）全资收购了。（单选题3分） A.百度 B.阿里巴巴 C.腾讯 D.搜狐 8.根据周琦老师所讲，高德早在（）就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。（单选题3分） A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年 9.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题3分） A.21 B.25 C.30 D.38

10.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15万处更新。（单选题3分） A.2006年 B.2008年 C.2010年 D.2014年 11.根据周琦老师所讲，高德地图有哪些功能？（多选题8分） A.交通路况实时播报 B.智能计算到达目的地所需的时间 C.避堵路线方案规划 D.为用户搜索地点 12.根据周琦老师所讲，高德现在的数据来源主要是（）。（多选题8分） A.公众数据 B.行业数据 C.政府数据 D.国外数据 13.根据周琦老师所讲，对大数据的管理和使用包括哪些方面？（多选题8分） A.大数据的存储 B.大数据的应用 C.大数据的运营 D.大数据的挖掘 14.根据周琦老师所讲，大数据在交通方面可以有哪些应用？（多选题8分） A.出行轨迹选择 B.旅行时间计算 C.数据挖掘 D.多样化展现 15.根据周琦老师所讲，以下哪些属于数据挖掘的内容？（多选题8分） A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 16.根据周琦老师所讲，高德地图使用大数据能进行小路的识别。（判断题3分） 正确错误 17.根据周琦老师所讲，高德地图使用大数据能进行新路的识别。（判断题3分） 正确错误

大数据平台建设实施方案

大数据平台建设方案

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大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据+互联网+智慧交通信息化方案、智慧交通整体建设方案

智慧交通大数据信息化整体建设 设 计 方 案 北京XX科技有限公司 2021年X月

目录 第1章系统概述 (1) 第2章建设原则与要求 (3) 2.1 建设原则 (3) 2.2 建设目标 (4) 2.3 建设标准 (4) 第3章系统总体集成设计要求 (8) 3.1 集成设计思路 (8) 3.2 视频综合管理平台建设 (9) 3.2.1 建设背景 (9) 3.2.2 总体建设架构设计 (9) 3.2.3 平台基本功能模块要求 (13) 3.2.4 平台基本技术要求 (14) 3.2.5 各级平台软件基本组成要求 (16) 3.2.6 平台基本管理功能要求 (21) 3.2.7 平台业务功能要求 (26) 3.2.8 平台互联互通和接入设计规范 (52) 3.2.9 与其他系统的互联 (59) 3.3 视频信息传输网络建设 (60) 3.3.1 IP视频专网建设要求 (60) 3.3.2 网络安全解决方案 (69) 3.4 已经建设视频资源整合接入 (75) 3.4.1 已建视频资源整合方式 (76) 3.4.2 视频综合平台接入方式 (76) 3.4.3 原有模拟矩阵系统整合 (78) 3.5 海量信息存储与管理要求 (81) 3.5.1 存储总体要求 (82) 3.5.2 存储设计原则 (83) 3.5.3 海量数据存储架构 (85) 3.5.4 存储容量计算 (89) 3.6 系统集成方案 (89) 3.6.1 集成建设总体原则 (89) 3.6.2 本期集成项目集成规划思路 (104) 3.6.3 项目成果交付 (118) 3.6.4 项目质量服务体系 (121) 3.6.5 项目服务承诺 (128) 第4章各业务系统建设要求 (133) 4.1 高清监控系统建设 (133) 4.1.1 高清监控系统概述 (133) 4.1.2 高清视频监控应用背景 (135) 4.1.3 高清视频监控应用的意义 (136) 4.1.4 HD-SDI高清监控系统 (137)

大数据中心建设的策划实施方案报告书

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大数据中心建设的策划方案
大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。
大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断，一般按照国标 A 级标准建设，以保证异常故障和正常维护情况下，正常工作， 核心业务不受影响。
数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。
机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。
一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。
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【智慧城市与智能交通中心】大数据平台介绍

智慧城市与智能交通研究中心大数据平台 中国物联网研究发展中心 中国科学院物联网研究发展中心 中国科学院电子研究所 简介 本平台提供智慧城市海量数据的分布式传输、存储和分析解决方案。以低廉和高可靠的方式为用户提供强大的数据存储和计算能力的同时，对数据仓库进行分析与挖掘，形成应用的知识库和信息库，从而对上层的应用系统提供数据支持。 数 据 平 台 感知设备（系统） 业务系统 数据源层 数 据 存 储 系 统 分布式文件系统 分布式NOSQL 数据库 数据库数据 点击流日志 K-V 数据 关系型数据 文档数据 数 据 仓 库 统一化格式数据 聚合数据 多维数据模型 业务模型 数据服务应用接口 应 用 层 数据挖掘 分布式计算系统 报表系统 即席查询 数据分析 分布式计算系统 分布式数据库系统 基础设施资源整合管理系统 分布式文件系统 3 2 1 4 数据仓库 5 对底层的基础设施资源进行资源整合与管理，包括网络资源、存储资源以及计算资源。通过虚拟化与分布式管理技术，实现资源池的 统一管理、调用、分配。 存储结构化数据、海量非结构化文件数据以及海量结构化流式数据， 为各项应用提供存储与数据支撑。 提供经优化后的MapReduce 与MPI 的多种计算模型，并提供调度和 管理功能。大数据平台将来自数据源的多元异构信息组织起来，形 成统一化标准数据，方便进行信息共享和数据处理。 存储海量文件，提供超高速的吞吐率、提供横向扩展功能，为所有 存储系统提供底层支持。 提供面向主题的通用数据存储系统。为用户管理决策提供数据支撑。02 03 04 01 智慧交通：交通分析、交通视频 分析。 智慧城市：城市数据存储、汇聚、 整合。 智慧医疗：多源异构数据的整合、 分析、挖掘。 智慧安防：超大规模数据的快速 检索、异常行为发现。 应用场景 平台组成 分布式存储系统：支持单集群百亿文件存储。支持软RAID 压缩，在不减少可靠性的前提下，大大减少数据冗余。 分布式数据库：支持千亿级数据的存储和检索功能，百亿级容量下，毫秒级检索响应。 分布式计算系统：支持MapReduce 与MPI 等计算任务的混布，支持内存级Shuffle 过程。 数据仓库：支持多数据源数据接入，支持TB 级数据容量，并提供基础的类SQL 检索。 数据分析与挖掘：支持多种分析挖掘工具，支持大规模数据的挖掘。 平台优势

大数据中心建设方案

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；

2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。（7）数据溯源，所有修改行为均留记录； （8）提供多层密码、权限，避免越权操作

城市交通大数据平台方案

微软Windows Azure 城市交通大数据平台 社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的 均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。IT技术的发展为缓解城市交通提供了可能，则用云计算和大数据技术可促进交通管理模式的变革，为智能交通的发展带来了新的机遇： ●大数据技术的海量数据存储和高效计算能力，将实 现交通管理系统跨区域、跨部门的集成和组合，将 会更加有效地配置交通资源，从而大大提高交通运 行效率、安全水平和服务能力。 ●交通大数据分析将为交通管理、决策、规划和运 营、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。 ●基于交通大数据的分析为公共安全和社会管理提供 新的理念、模式和手段。 在面对技术趋势所带来的巨大机遇时，如何有效的利用技术，建立城市交通大数据平台，真正帮助到城市交通的变革，也面临诸多挑战： 平台建设投入大，周期长：作为城市交管部门，建设城市交通大数据平台，是一项长期而复杂的项目，涉及大量基础环境的建设，需要大量的初期投资，同时建设周期较长，并不能在短时间内建成投入使用。数据碎片化缺乏互通：交通数据分散在不同的部门（我国与交通相关的部门多达10余个），各部门之间缺乏开放互通，造成交通数据资源的条块化分割和信息碎片化现象，无法实现不同交通系统之间的数据交换与共享。数据缺少分析预测：交管中心的系统后台每天都会收集大量的数据，在传统的模式下，这些数据只能收集、存储在单独的数据库中，现有的交通平台在存储和处理能力方面，已经无法满足市民飞速增长的出行需求，交管中心缺乏有效的数据统计和分析手段，难以对这些业务数据进行有效的利用。 必须确保数据安全性：城市交通大数据平台的交通数据存储量大、类型多，如没有完善的存储架构做支撑，数据丢失的风险会大大增加。数据的安全性是大数据平台的核心要素，将直接影响到大数据平台的稳定运行。微软城市交通大数据平台解决方案交通拥堵、交通污染日益严重，交通违章、交通事故频发，这些日益严重的城市病，成为阻碍城市进一步发展的瓶颈。面对城市交通问题，微软基于Windows Azure构建的城市交通大数据平台解决方案，通过对交通数据的分析预判与数据的可视化展现，帮助城市快速构建城市交通的数据分析平台，通过对数据的大数据处理，提高城市交管效率。 城市交通现状已经成为新型的城市病，解决城市交通难题将影响到城市的快速发展。基于微软Windows Azure的城市交通大数据平台解决方案，通过对交通数据的大数据分析和Dashboard仪表盘服务，帮助城市用较低的成本构建智能的城市交通监控分析平台，提高交通管理效率与决策水准。

林业大数据平台建设方案

林业大数据平台建设方案 全国首套林长制信息管理平台在安徽旌德县正式上线。该平台以林地小班森林资源数据为资源底图，应用遥感、大数据、物联网等技术，明确各级林长的责任区域、管护职责、考核指标等，实现了林长的综合业务考核。 “这个系统，真正实现了林长制全覆盖，确保一山一坡、一园一林都有专员专管。” 旌德县林业局负责人介绍，目前，旌德县林长制信息平台已经投入到全县各级林长管理、考核的具体实践中。系统建立覆盖到村级林长的网格化管控体系，通过整合森林资源、遥感遥测、大数据平台，构建了目标明确、职责清晰、任务落地、全局覆盖、上下衔接、动态管理的林长制责任一张图，为实现护绿、增绿、管绿、用绿、活绿“五绿”目标，提供了实时、高效、准确的数据信息支持。 开发这个系统平台的企业，正是位于合肥市高新区的安徽天立泰科技股份有限公司。走进天立泰科技的展览馆，看到一个个演示的林业信息化平台，从系统上，可以精准看到所覆盖区域的林业动态。 天立泰科技成立于2006 年，主要从事林业、教育、智能医疗等行业软件开发、信息系统集成和大数据智能管理等领域信息化服务，是高新技术企业、合肥市守合同重信用企业、安徽省“双软”企业及科技小巨人企业。2015 年成功在新三板上市。 安徽天立泰科技股份有限公司董事长丁旭东介绍，天立泰科技积极响应林业发展“十三五规划”，致力于构建天、空、地、物、人立体化多维感知监测体系，通过不断探索林业信息化建设，坚持做林业大数据建设引领者。 目前，天立泰科技林业信息化项目已覆盖安徽、甘肃、青海、西藏、江苏、浙江、天津、广东等区域。几年来，天立泰科技林业信息化，已从一棵幼小的“树苗” 逐渐成长为一棵“大树”。 在青海省，天立泰科技建设森林公安局一体化中心机房及融合调度平台、青海省森林防火指挥系统等项目共20 余个，从以功能为导向转变为以服务为导向，以森林防火预警服务为主体，运用互联网思维与服务模式，提供预警推送、指挥调度推送等服务。 在江苏省溧阳市，天立泰科技建设森林资源监测系统，负责遥感林地变化监测、物联网监测、古树名木监测管理，动态监测区域生态环境。 林业信息化建设不能孤立进行，其最终目的是为了服务林业资源管理。我们坚持运用新技术新手段，实现林地数据一张图管理，将森林资源管理、林地监测、灾害预警、应急指挥