交通业务数据治理方案

轨道交通数据治理解决方案是实现轨道交通行业数字化转型的重要手段，通过数据治理可以提升数据质量、保障数据安全、优化运营效率和提升乘客体验。以下是基于当前搜索结果的轨道交通数据治理解决方案：一、轨道交通数据治理的总体框架轨道交通数据治理需要从数据的采集、存储、管理、分析和安全等多个方面入手，构建一个完整的数据治理体系。总体框架可以分为以下几个部分：数据采集与集成：整合轨道交通的各类数据源，包括票务、轨道交通数据治理的实践标准化数据模型：建立统一的数据模型和标准，确保不同系统之间的数据能够无缝对接。数据资产化管理：将数据视为资产，进行分类、标签化和价值评估，提升数据的利用效率。实时监控与预警：利用数据系统、乘客信息系统、列车运行数据、设备状态数据等。数据存储与管理：构建分布式数据存储架构，确保数据的高可用性和弹性扩展。数据分析与应用：利用大数据分析工具和技术，对轨道交通数据进行深度挖掘和可视化展示。数据安全与合规：建立完善的数据安全策略，保障数据的安全性和隐私。二、数据治理的关键环节数据采集与集成多源数据整合：通过ETL工具，将分散在不同系统中的数据进行抽取、转换和加载。实时数据接入：采用消息

交通数据治理是针对交通领域产生的各类数据，运用多种技术和方法进行全面管理与优化的过程，旨在提升数据质量、保障数据安全、打破数据孤岛以实现数据共享协同，并挖掘数据价值从而支撑交通决策、规划、运营及服务创新等工作，具体如下：治理背景数据量与日俱增：智能交通系统发展，如大量交通监控设备、车载传感器、电子收费系统等，使交通数据海量涌现，且数据来源繁杂、格式多样。数据质量欠佳：因采集设备精度差异、传输干扰决策。安全隐私受关注：交通数据含车辆位置、行驶轨迹、车主信息等敏感内容，数据开放共享时，安全和隐私保护面临挑战。治理目标确保数据质量可靠：采取清洗、校验、修复等措施，保证数据准确、完整、一致且及时，为，打破数据孤岛，提升交通系统整体运行效率与服务水平。释放数据价值：通过深度分析挖掘，发现交通规律、拥堵成因、出行需求等信息，助力交通信号优化、线路规划、应急处置等决策。治理关键环节数据标准制定：统一数据共享：搭建集成平台，整合多源数据，克服格式、接口、语义差异，实现数据汇聚融合与跨部门共享。治理流程规划筹备：明确治理目标、范围与策略，评估现有数据资源，制定实施计划、技术路线与预算方案。梳理评估：清查

数据底座可以帮助他们实时监控货物运输车辆的位置和行驶状态，合理安排运输路线，提高运输效率，降低物流成本。交通数据底座建设方案解析数据采集与整合交通数据底座的建设首先离不开多源数据的采集。在现代交通运行状态等多源数据，优化公交、地铁等公共交通工具的调度方案。通过对不同时间段、不同线路的客流量进行分析和预测，合理安排车辆的发车时间和数量，提高公共交通的运营效率和服务质量。利用深度学习算法对公交刷卡交通数据底座：智慧交通的基石在科技飞速发展的当下，智慧交通已成为现代城市发展的关键支撑，而交通数据底座则是智慧交通得以高效运行的基石。交通数据底座，就如同智慧交通的“大脑”和“心脏”，它整合、存储并分析海量的交通数据，为交通管理、决策制定以及各种智慧交通应用提供了坚实的数据基础和强大的技术支持。从宏观层面来看，交通数据底座对整个交通体系的优化起着至关重要的作用。随着城市化进程的加速，城市交通面临着前所未有的挑战，如交通拥堵、交通事故频发、公共交通效率低下等。交通数据底座通过对交通流量、路况、车辆行驶轨迹等多源数据的实时采集和分析，能够帮助交通管理部门及时了解交通状况，预测交通拥堵趋势，从而

交通大模型是用于模拟城市交通流量的复杂网络模型。交通大模型可以帮助交通规划者更好地了解交通系统的运行情况，为城市交通治理提供科学依据。交通大模型通常包括个主要部分：路网模型、行车模型和需求模型。路网，可以估计市民的出行需求，包括出行目的、出行方式以及出行时间等。需求模型可以帮助交通规划者了解城市交通需求的特点和变化趋势，为交通规划提供可行的方案。交通大模型的应用范围广泛，可以用于城市交通规划模型是指城市道路网络的几何和拓扑结构统计模型。通过街道、交叉口和连接路段等元素描述，以及车流量、车速和拥堵等变量的记录，可以对道路网络的特性和性能进行定量分析。路网模型可以反映出交通系统的结构和层级，从而帮助交通规划者更好地了解道路网络的脆弱性和瓶颈。行车模型是指交通大模型中用来描述车辆在道路上行驶的行为的数学模型。通过对车辆速度、加速度、车间距等参数的建模，可以模拟车辆在不同交通状下的运动轨迹。行车模型可以用来研究交通流量对道路拥堵的影响，评估不同交通管理策略的效果，预测未来交通状况等。需求模型是指交通大模型中用来预测和模拟市民出行需求的模型。通过对人口、就业、住宅和服务设施等因素的统计分析

交通数据源收集信息，包括但不限于道路监控摄像头、车辆传感器、交通卡口、公交地铁刷卡系统、出租车和网约车平台、手机信令数据、卫星定位数据以及交通管理部门的业务数据库等，涵盖了交通系统的各个方面，如车辆的数据分析和应用提供可靠的数据基础。数据分析与挖掘交通流量预测：运用时间序列分析、机器学习算法对历史交通流量数据进行建模和训练，预测未来不同时段、不同路段的交通流量，提前制定交通疏导方案和资源配置计划，为针对性的治理措施提供依据。出行模式识别与需求分析：基于海量的个体出行数据，挖掘居民的出行规律，包括出行起终点分布、出行方式选择偏好、出行时间分布等，从而为公共交通规划、线路优化、站点设置以及交通预测信息，自动调整交通信号灯的配时方案，实现交通信号的智能优化控制，提高道路交叉口的通行能力，减少车辆等待时间和停车次数，缓解局部区域的交通拥堵。公共交通运营优化：为公交和地铁运营企业提供数据分析支持。应急管理与决策支持：在突发事件发生时，迅速整合相关交通数据，进行事件影响范围评估、应急资源调配分析以及交通管制方案制定等，为交通应急指挥部门提供科学的决策依据，确保应急处置工作的高效开展，最大限度减少事件对交通系统的影响和对公众出行的干扰。

星环科技基于“自主原创，领先一代”的技术发展策略，充分发挥国产大数据平台等核心产品优势，围绕交通行业运营管理、设备管理、决策管理等场景打造智慧交通解决方案，助力交通行业数字化转型升级，为交通管理赋能、决策分析提供有力支撑。

10月21日，星环科技亮相由中国城市轨道交通协会主办的2020北京国际城市轨道交通展览会，发布新轨道交通解决方案，展现了大数据及人工智能技术保障城市轨道高质量发展，提升智慧交通运营水平的新成果。在、高效、安全的轨道交通发展新模式下，星环科技提供完整的技术链路，帮助企业客户构建数字化转型平台，解决方案中提供的多模态异构数据平台(TDH)、一站式AI平台(Sophon)，数据云平台(TDC)在车可视化以及评估检验功能，气象大数据为“黄金水道”航运安全保驾护航；助力山西交警警务价值提升，大大地提升了交警指挥调度行政执法质量和效率。星环科技轨道交通解决方案展台提升运营水平，保障城市“生命线”可靠性，从而为构建“舒适、便捷、环保、安全”的智慧轨道交通提供强力的后台保障，达到提高客户满意度、提升业务效率、节省人力成本的终目的。智能维修维护让资源更集约高效。边缘端即数据边缘采集方面，可通过星环科技的，降低漏检率，保障城市“生命线”可靠性。推动数据智能融合，云平台让一切皆有可能星环科技轨道交通解决方案通过容器云技术对轨交云的智能应用提供有力支撑，改善了传统信息化建设中周期长、运维成本高、资源利用率

集合。它就像是企业数据世界的“交通规则”和“城市规划”，不仅规定了数据如何产生、存储、传输、使用和销毁，还明确了各个部门和人员在数据管理中的职责与权限。数据治理方案的目标提高数据质量：确保数据的准确性生产数据优化流程，数据的价值正以前所未有的速度被释放。什么是数据治理方案数据治理方案的定义数据治理方案，是一套为确保数据在整个生命周期内的质量、一致性和可靠性，而精心制定的策略、流程、标准和技术工具的、完整性、一致性和时效性，是数据治理方案的核心目标之一。加强数据安全：在数据泄露事件频发的今天，保护数据的安全性和隐私性至关重要。数据治理方案通过建立严格的访问控制机制、加密技术和安全审计制度，防止数据企业内部各部门之间、企业与外部合作伙伴之间的数据共享与协同，能释放数据的更大价值。满足合规要求：随着数据相关法规的日益严格，企业需要确保数据处理活动符合法律法规要求。数据治理方案通过制定合规流程和监控机制公开数据。数据使用：通过商业智能（BI）工具和数据分析平台，将治理后的数据转化为有价值的信息，为企业的决策提供支持。业务人员可以利用BI工具，进行数据可视化分析，快速生成各种报表和图表，直观地了解业务运营情况。

星环科技提出轨交COCC/NCC数据中台解决方案,基于大数据基础平台TDH打造轨交数据底座,汇聚和存储大量交通数据,利用大数据开发工具TDS对海量数据进行治理,与智能分析工具SOPHON一起为线网指挥中心COCC/NCC等业务提供支撑,实现轨道交通生产运行能力、运营管理能力和乘客服务能力的提升。应用场景：客流大数据分析：利用数据建模和挖掘分析，实现站、线、网的精准客流预测，为智能化运力动态调整奠定基础。智慧运维：利用星环科技边缘计算平台SOPHONEDGE助力轨交运维智能化,保障城轨车辆全寿命周期使用成本、检修内容周期、故障应急响应等业务。智慧客服：利用SOPHON智能分析工具对乘客画像进行探索，实现咨询服务精准化、票务服务多元化、生活服务人性化、商业服务定制化。

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。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，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以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。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...