交通运输行业 数据中台

对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景，主要涵盖以下几个方面：交通运输领域：时空数据库可以应用于公路、铁路、航空。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是等交通模式的时空分析和智能调度，如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理：时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域，通过分析城市的时空数据，提高城市运营效率和公共服务水平，如交通热点、城市人流分析、公共设施布局等。地理信息系统：时空数据库是地理信息系统的基础数据平台，可以支持GIS软件的时空分析和可视化，如地图制作、地理理论分析、地理资源管理等。物流供应链管理：时空数据库可以应用于物流、供应链及零售等领域，对库存、运输和销售等流程进行时空化监测和分析，如物流节点优化、供应链可视化管理。其他领域：时空数据库在农业、环保、旅游等领域也有着广泛的应用，如农业生产优化

实现互联互通。无论是公路上的车辆流量数据、公交地铁的运营数据，还是航空、铁路的运输数据等，都能在这个数据中台找到“归宿”。通过对这些海量数据的深度挖掘和分析，数据中台可以为交通行业的规划、运营、管理和决策提供有交通数据中台：开启智慧出行新时代交通行业的“数字大脑”降临在科技飞速发展的当下，数字化浪潮席卷了各个行业，交通行业也不例外。交通行业数据中台，这个新兴的概念，正逐渐成为交通领域发展的关键力量，宛如为交通行业装上了一颗强大的“数字大脑”。简单来说，交通行业数据中台是一个整合、管理和分析交通数据的核心平台。它能够将来自不同渠道、不同类型的交通数据进行汇聚，打破数据之间的“壁垒”，让这些数据力的支持，就像大脑指挥身体行动一样，精准地引导交通行业的发展方向。数据中台如何重塑交通格局交通行业数据中台究竟是如何发挥作用，为交通行业带来如此巨大的变革呢？下面，我们将从几个关键方面深入剖析。打破数据孤岛，实现信息互通在过去，交通行业的数据犹如散落在各处的孤岛，彼此之间缺乏有效的联系和沟通。公路、铁路、航空、水运等不同运输方式的数据分别存储在各自的系统中，难以实现共享和协同。这就导致了信息的碎片

信息，可以为政府部门、企业等提供全方位的交通服务、管理和决策支持。交通大数据平台的应用范围非常广泛，包括城市交通建设、公共交通运输、路网监测、交通安全管理、城市规划和交通出行服务等。城市交通建设：城市交通建设需要政府、企业、居民共同努力，有了基于大数据的交通平台，政府可以更加准确地了解城市道路交通状况，为城市交通规划提供基础数据支持和方向决策。公共交通运输：通过大数据分析平台可以为公共交通提供更为交通大数据平台是指通过数据采集、处理、分析和挖掘等技术手段，对交通领域的相关数据进行整合、分析，形成数据化的交通信息资源平台。交通大数据平台能够提供交通运行状态、交通流量、交通事故、地图定位等各种多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地，支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。高效的线路规划、运营调度、车辆调配和安全监管。路网监测：交通大数据平台可以通过远程图像、视频传输等手段，对道路设施的状况进行实时监测和预警，以便调度和管理。交通安全管理：通过交通大数据平台可以对交通

，研究更有效的教学方法和评估体系。交通运输行业交通运输行业产生大量实时数据，数据中台能够高效处理这些动态信息。航空公司和铁路部门通过数据中台整合票务数据、乘客流量数据和运营调度数据，优化运力安排和票价策略。物流企业利用数据中台分析货物运输路径、车辆定位数据和交通状况，实现动态路线规划和资源调度。城市交通管理部门通过数据中台聚合来自摄像头、地磁传感器和公交卡刷卡的数据，分析交通流量模式，优化信号灯配数据中台应用在哪些行业在数字化转型浪潮中，数据中台作为一种新型的数据管理和服务架构模式，正在各行各业展现出强大的适应性和价值。数据中台通过整合分散的数据资源，建立统一的数据标准和治理体系，为不同行业提供高效的数据服务能力。本文将探讨数据中台在不同行业中的典型应用场景。零售与电商行业零售行业是数据中台应用较为成熟的领域之一。面对海量的消费者行为数据、交易记录和库存信息，数据中台能够将这些分散的行业金融行业对数据质量和安全性要求很高，数据中台在这方面的优势尤为明显。银行机构通过数据中台整合来自核心银行系统、信用卡系统、网上银行等多个渠道的客户数据，打破数据孤岛，为风险评估和客户关系管理提供

交通行业数据中台是一个集成和管理交通行业数据的平台。该平台可以帮助交通行业企业将分散的数据进行整合，并通过数据分析、数据挖掘和人工智能技术实现更好的数据价值化。它可以通过整合不同来源的数据来提高交通行业的效率和安全性，例如车辆数据、路况数据、交通流量数据、乘客信息数据等。交通行业数据中台的主要功能包括数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化。它可以帮助交通行业企业实时监测交通状况，并提供有用的数据分析和可视化工具，以帮助交通企业做出更明智的决策和提高工作效率。此外，交通行业数据中台也可以集成不同的应用程序，以辅助交通管理、交通调度、客户服务等方面。星环数据中台解决方案作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个

数字孪生数据归集在当今信息技术飞速发展的时代，"数字孪生"这一概念逐渐从工业领域扩展到城市建设、医疗健康、交通运输等多个行业。而数字孪生能够准确模拟物理实体的关键，就在于其背后庞大的数据归集工作15%。智慧城市建设中，交通流量、环境监测、能源消耗等数据的归集，使城市管理者能够在虚拟空间中模拟政策效果。新加坡的"虚拟新加坡"项目就是典型例子，它帮助城市规划者评估新建建筑对周边风环境的影响。在系统能够理解的"语言"。数据归集的主要方法数字孪生的数据归集通常采用多层次的方法。基础的是物理层数据采集，通过安装在实体设备或环境中的传感器，实时收集温度、压力、振动、位置等物理量数据。例如，在智能工厂中，每台机器都装有多组传感器，持续记录设备运行状态。网络层的数据传输同样重要。随着5G技术的普及，大量实时数据能够以更低的延迟传输到数字孪生系统。边缘计算技术的应用使得部分数据可以在靠近数据源的位置和融合是归集过程中具有挑战性的环节。由于数据来源多样，难免存在噪声、缺失或矛盾的情况。通过数据清洗算法可以剔除异常值，补全缺失数据。数据融合技术则能将不同来源的数据关联起来，形成统一的视图。数据归集的

。为此，越来越多的城市开始探索智慧城市解决方案。智慧城市解决方案是指依靠先进的科技手段，通过对城进行全面信息化、智能化的建设，实现城市治理、交通运输、环境保护、公共安全、医疗卫生、水资源管理等领域的随着城市化进程的加速，越来越多的人涌入城市城市发展对我们的生活带来了很多的便利，但也带来了很多的问题，例如交通拥堵、环境污染、住房不足等。这些问题不仅严重影响了人们的生活质量，也成为城市发展的瓶颈信息化、智能化，并在此基础上提供全方位、高质量的公共服务。智慧交通：智能交通系统是通过先进的信息技术手段，实现交通流监控、调度、预测，提高交通管理的效率，降低城市交通压力和车辆的排放量，为城市的社会经济发展提供强有力的支持。环境监测：环境污染是城市发展中一个十分普遍但十分难以解决的问题。智能环境监测系统可以进行精确监测，及时预警和处理，有效降低城市环境风险，保障环境质量。智慧医疗：建设智能化的医疗卫生目标的过程中，仍然面临着很多的问题。因此，在智慧城市建设过程中，需要各方共同努力，形成合力，共同推动智慧城市建设的健康有序发展。

、隧道参数等）、交通运输工具数据（如车辆的型号、船舶的吨位、飞机的座位数等）、交通流量数据（不同路段、时段的车流量、客流量等）。还涵盖交通管理数据，如交通违章记录、运输企业资质信息等。这些数据就像部门和企业之间能够安全、高效地交换数据。二、功能特点数据共享与协同交通数字底座打破了交通行业中不同部门、不同系统之间的数据壁垒。例如，交通管理部门、运输企业、基础设施建设单位等可以通过这个底座共享数据。像为交通管理和运营提供智能决策支持。例如，通过对历史交通流量数据和实时交通数据的分析，预测交通拥堵的发生时间和地点，从而提前采取措施，如调整交通信号灯的配时、引导车辆分流等。对于交通运输企业来说，可以根据交通数字底座提供的数据分析结果，优化运输线路和运输计划，提高运输效率。安全可靠交通数字底座在数据安全和系统稳定性方面有很高的要求。它采用了多种安全技术，如数据加密技术，防止交通数据在存储和传输过程中应用中，GIS能够精确地显示道路网络和交通设施的位置，帮助用户规划最优的出行路线。还提供身份认证和授权服务，确保只有合法的用户和系统能够访问交通相关的数据和应用。另外，有数据共享交换服务，使不同交通

7月7日，由上海交通运输研究中心与智慧地铁联盟联合主办的第三届“智慧地铁首席信息官&总工程师国际论坛”在上海举行。星环科技凭借在轨道交通行业的实践成果，荣获智慧地铁解决方案创新奖。星环科技轨道交通发展新模式的背景下，星环科技以大数据、云计算、人工智能助力智慧城市轨道交通建设。星环科技提供完整的技术链路，搭建智慧城市轨道交通四中台：技术中台、数据中台、AI中台、业务中台，帮助企业客户构建轨道交通领域的信息化大数据建设上不断开拓创新，助力诸多企业实现技术驱动业务创新，不断提升客户体验。论坛汇聚了国内外知名地铁运营商、轨道交通解决方案提供商、行业协会专家等，共同探讨智慧、高效、安全的轨道交通发展模式，发掘市场潜力，增强国际交流合作。解决方案总监高俊杰受邀出席会议，发表题为“引领新基建-升级城市轨道交通数字化建设”的主题演讲。高俊杰重点分享了在智慧地铁建设过程中，星环科技产品及技术如何赋能用户的转型升级。在新兴的智慧、高效、安全的数字化转型平台。其中，提供的多模态异构数据平台、一站式数据开发平台打造智慧地铁“数据大脑”，让智慧地铁“跑”起来。利用强大的数据分析和挖掘能力，充分发掘各系统数据潜在价值，全面构建城轨交通数据整合能力

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...