时间：2019-07-13 11:25:46 所属分类：应用电子技术 浏览量:
摘 要：大数据已成为驱动社会经济发展的新引擎。智能交通是未来交通系统的发展方向，也是当前交通运输行业的关注焦点。经过多年的系统建设和经验探索，智能交通的发展按照强数据、拓应用、扩能力的思路，强化数据采集治理和数据资源共享平台建设，支撑辅助决
关键词：大数据 综合交通运输体系 数据资源交换共享与开放应用平台
1、引言
近年来随着交通出行需求日益扩增和新交通业态的兴起，行业运行监测和市场秩序监管压力不断增大。以业务发展作为驱动导向，建设数字化为核心的智能交通系统成为未来发展重要方向。智能交通的基础和核心是利用好数据，发挥数据资源价值，解决当前综合交通运输监测、拥堵、停车难、出行安全等交通热点问题。通过综合分析国家、交通运输部等各层面“互联网+政务”、政务信息资源整合、大数据发展等相关政策文件要求，结合智能交通系统发展特征，聚焦解决交通行业数据资源采集接入能力不足、整合力度不够、共享能力薄弱、数据源头不统一、数据质量参差不齐等痛点问题，本文提出以数据集中和共享为途径，构建数据共享服务平台，作为行业内外唯一数据资源共享出口，支撑跨层级、跨地域、跨系统、跨行业数据要素按需流通、高标准数据管控和高效业务协同应用。
2、总体原则
2.1、整体设计、统筹考虑
从“智慧交通”全局信息化整体推进角度进行数据资源共享平台规划设计，既考虑在智能交通发展中数据共享平台的基础支撑定位，又统筹其与交通行业各业务系统建设次序。平台设计过程中充分考虑避免建设独立、割裂的子系统，而是统筹设计、有机协作的原则，将信息资源目录服务、交换共享管理、质量管控、数据全生命周期监控等应用后台数据流进行有效衔接，真正实现“数据可查、数据可用、价值好用、追溯可查”等目标。
2.2、服务导向、业务驱动
以业务服务为导向，以业务流程为驱动，围绕交通运输信息化内部管理用户和外部单位及人员的数据共享需求，制定能够实现服务按需定制的整体架构目标。一方面为交通运输建设、养护、管理、执法管理和决策提供有力的决策辅助支持，另一方面着眼于为运输企业、公众以及政府其他部门等提供准确、及时、便捷的综合信息服务，并促进用户真正参与到交通运输信息化建设中，更加有效地感知和利用各类信息资源。
2.3、系统构建、突出重点
作为行业数据资源基础支撑平台，在建设过程中充分考虑与纵横向数据对接需求。技术层面上，要构建一个松耦合、跨平台、兼容多源异构数据的交换服务平台，确保结构化数据/半结构化数据、文件类型数据、流数据等可获取、可传输和可共享，同时确保数据流转各环节过程中的安全。在业务层面上，要实现行业内具有共享属性的基础数据、业务数据的采集以及权属范围内数据的共享开放，同时考虑与交通运输行业相关政务信息资源的共享，包括旅游、国土资源、公安交管、气象、规划等，充分发挥数据对行业规划决策支持作用。
3、行业数据资源共享枢纽建设特点
3.1、平台数据源涵盖行业公、水、铁、空、城市交通各领域，成为引领综合交通运输发展基础支撑平台和纵横向数据共享枢纽平台利用多源异构数据交换技术，实现各领域数据的接入。可兼容涵盖公路、铁路、水运、航空以及城市交通中城市路网、地面公交、轨道交通、出租车、共享单车、网约车等各领域动静态数据，同时作为唯一出口，满足上下级单位、相关部门数据共享需求。
3.2、打通行业数据源与数据资源目录体系，避免数据与目录体系两张皮，实现数据资源目录查询与交换共享一站式服务平台设计过程中充分考虑避免建设独立、割裂的子系统，而是统筹设计、有机协作的原则，将信息资源目录服务系统、交换共享管理系统、质量管控系统、平台全生命周期监控等系统后台数据流进行有效衔接，实现基于目录查询资源的交换共享申请一站式服务;源系统新增数据源自动识别、分析与信息资源创建、入库;同时实现数据源从接入、处理、入库等全生命周期过程的质量问题识别与监控，确保数据源的可用好用，真正实现“数据可查、数据好用、价值发挥、追溯可循”等目标。
3.3、建成数据资源应用中心，适应大交通发展趋势，提升数据资源对行业管理能力和服务水平数据资源平台并非只实现各领域数据资源的简单采集汇聚，而是通过深入分析数据形态及应用特点，划分为基础类、业务类、感知监测类等不同类型的共享库，有针对性进行数据的按需存储，并通过数据服务接口需求分析、接口设计、封装与发布等，为交通运输行业在路网运行监测、综合运输便捷互联、公共交通运行、停车管理等领域指数分析提供高质量数据支撑，满足行业管理能力和决策能力;同时对交通运输各类信息资源及时采集、处理和分析，有助于提升交通公共信息公众服务水平。
3.4、搭建数据全生命周期监控体系，切实提升数据的高可用和高质量平台将实现数据从采集、存储、处理、共享等全生命周期监控，同时提供质量审计功能帮助数据管理人员进行质量管控，重点解决数据项缺失、数据不一致、数据标准不符、数据重复等问题，促进交通运输数据资源质量的持续改进。
4、平台总体技术架构
4.1、接入数据源
对接入数据源从接入种类进行了分析，无论内部数据还是外部数据，主要可以归纳为 4 类数据，关系型数据、GPS，AIS 等流数据、视频监控类的流数据
4.2、数据采集接入层
平台将接入交通行业相关实时、历史等多种异构数据，包括公路、水路、轨道、港口、民航铁路等基础数据、业务数据等，同时包括城市路网、公交、出租、共享单车、网约车等实时位置轨迹数据及业务数据。在数据采集层采用分布式的数据接入组件，针对 GPS 及视频类的数据采用流数据组件进行接入，对于关系型数据类型采用数据库及 API 接口进行接入，对于文件类型采用 FTP 及文件目录监控等模式接入。数据接入后进行采集数据存储落地，其价值在于后期数据的追溯及容灾恢复。
4.3、数据质量处理层
通过对各种接入后的数据进行清洗、转换、融合、标注及计算等处理，提升数据质量，保障进入共享库数据的有效性。数据质量处理是一个不断迭代的工程，当有新的数据内容产生的时候，需要制定新的清洗处理策略，改善数据状态，最后保障数据中心的数据为干净、高效、完整的数据，为项目后期数据分析、应用展现等提供准确的数据。 4.4、共享数据库基于数据管理软件来构建共享数据库。按照数据形态及应用特点划分为基础数据库、业务数据库、感知及位置类数据库。在共享数据库层面，构建数据挖掘分析框架，通过 MR、Spark、机器学习等相关技术手段进行部分数据的计算分析及挖掘，支撑上层业务。
4.5、共享应用层数据交换服务共享层
实现应用和数据中心的解耦，抛弃原有应用系统和数据中心一体化的烟囱模型，达到数据和应用的全面隔离，依赖标准的数据接口交换层进行连接。数据接口交换层采用多协议提供数据交换接口服务，支撑各种不同场景的应用机制，达到数据服务交换多样化的目标，具体包括：基于 Rest/Web Service 的同步请求数据接口服务、基于 JMS 的消息接口、基于 FTP 的文件下载接口、基于 Socket 的流数据接口等。
5、预期效益
通过构建行业统一的数据资源共享平台，实现对各领域信息资源的汇聚、整合，避免系统间数据接口的重复建设，体现了集约化原则，大大节省了未来跨系统、跨区域、跨业务、跨行业数据交换共享成本，节约了应用系统各自建设数据资源平台的建设成本。随着交通运输行业信息化、智能化的建设，将更加高效地指导行业管理和决策，将在方方面面影响着社会公众的出行，如减少道路拥堵、合理决策公共交通路线和发车频次、交通应急事件响应等，由此带来的间接经济效益十分可观。同时数据共享枢纽的建设一方面提升行业协同管理水平，加快智能交通建设。通过对交通运输行业数据的广泛采集、整合存储、分析决策，支撑以数据为基础协同各领域的业务职能、管理资源的合理复用和调配，大幅度改善交通主要业务管理的效率和水平，实现数据取之于交通，再用之于交通。同时利用云计算、大数据、机器学习等先进技术对数据资源进行深度分析、挖掘，有利于科学地指导交通运输决策。
参考文献：
[1] 基于云计算的政务信息资源共享交换与整合平台的研究与实现[D]. 彭言海.郑州大学 2017.
[2] 数据采集交换体系及其在交通运输数据中心建设中的应用研究[J]. 王永明,岑春,王林,李聪. 交通信息与安全. 2013(03).
[3] 交通数据中心数据整合与综合数据库的设计研究[J]. 杜勇,李军. 交通科技. 2013(02)
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