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        EN

        從經驗治理到數據治理的建設實踐

        • 2021年12月03日
        • 瀏覽量:469

        在國家“數據強國”、“交通強國”戰略引領下,交通信息化作為重要的管理技術,仍存在著沒有全面深入且智能地應用到管理對象中去的問題。如今信息化系統階段是遞進式建設的迭代過程,不同時期建設的信息化系統遵循的標準不統一,不同系統中信息的采集、處理、存儲存在較大差異,導致數據內容五花八門,不同系統之間的信息難以打通,數據融合面臨技術和體制機制上的各種壁壘,數據的分析和探索也無從下手,這使得我們的交通管理仍停留在“事后性、處置性、汗水性”的層次,無法達到管理目標中的“事前性、整體性、智能性”的要求。

        易華錄基于多年行業領先的建設經驗和知識沉淀,構建交通大數據資源中心。

        • 圍繞數據的“收、存、治、用、易”為關鍵路徑,匯聚交通管理數據、交通警務數據、社會資源數據;
        • 提供交通數據資產管理能力、交通數據與交通信息的共享與交換能力、交通業務功能服務支撐、數據資產化及交易能力。
        • 在此基礎上,基于“人、車、路、企、事”等交通要素構建分析模型,為上層研判分析應用提供夯實的數據基礎及算法支撐。

        在某省會城市交通大數據平臺項目上,易華錄依托公安網警務云和大數據平臺運行環境和安全保障、運維管理體系,采用支撐層、模型層、接口層、應用層分層解耦設計理念,提供了從數據匯聚、治理、模型構建到業務應用的一整套產品工具及數據治理服務。

        數據治理全流程示意圖

        通過數據接入、數據分類、數據治理和數據組織四個步驟打通數據治理的全流程,本項目中目前已幫助用戶完成1260個數據字典定義以及1500個數據元制定,已接入1000張六合一數據表,并完成卡口數據、122接處警、文明路口執法數據的接入,并已完成200張核心業務表的標準化設計,累計治理數據規模超過300億條。在數據標準化的基礎上,以拖拉拽的方式靈活快速提取數據、建立模型,為交管各級用戶提供按需、快速、敏捷的數據模型服務,真正實現模型創建大道至簡,數據服務私人訂制。

        模型超市及模型算子

        目前,已具備面向違法過濾、事故違法、車輛違法、標簽業務這4大類提供139個算子,實現了通過挖掘海量數據來捕獲情報,完成對人車異常狀態、運行軌跡、活動規律等的實施監控與預警。實戰應用過程中,向用戶提供模型超市統一門戶,上線了企業風險等級評估模型、外埠貨車事故違法模型、超標電動自行車分析模型、文明路口郵政寄遞分析、外賣車分析模型、非現場違法高發模型、一車多人模型、現場涉酒違法分析模型、非現場設備異常分析模型、非現場行政復議分析模型等十余項高價值業務模型,極大的降低大數據技術門檻,通過積木式建模、克隆式共享讓業務專家更加專注于業務革新。

        未來,基于數據工具及數據治理工程打造的交通大數據資源中心,將極具智慧地為用戶提供從數據、模型、應用到管理模式的服務體系,實現交通領域信息融合、資源共享和協同管理,深度挖掘數據與價值提煉,為各地的交通主管部門提供信息化、網絡化、智能化、自動化的管理手段,進一步提高城市交通管理的科技含量和智能化水平,充分提升交通管理效率,使百姓出行更加暢通、安全、綠色。

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