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多式联运管理局的智慧城市创新

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 Smart City Innovation for Multi-Modal Transportation Authority - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 数据挖掘
  • 功能应用 - 运输管理系统 (TMS)
适用行业
  • 城市与自治市
  • 运输
适用功能
  • 物流运输
  • 产品研发
用例
  • 自主运输系统
  • 交通模拟
服务
  • 数据科学服务
  • 系统集成
客户

全市多式联运管理局

关于客户

这个全市范围内的多式联运管理机构管理的交通系统对于保持数百万公民和社会经济发展至关重要。当局通过交通管理和私人和公共交通的监管来监督这项任务。它计划、开发和管理短期和长期需求,以提供一个高效的、以人为本的系统,包括公路、铁路、公共汽车、出租车和私家车。

挑战

鉴于这座城市的快速发展和不断增长的人口,如果没有妥善规划,预计的需求预计会给公共交通系统带来压力。

为满足这些预期需求,当局起草了交通网络投资的陆路交通总体规划,预测了十多年的需求。

除了快速增长的人口外,不断扩大的数据量对其技术基础设施构成了相当大的挑战。当局依靠数据和应用程序来确保所有人的顺利出行——每天收集超过 1200 万条公共交通记录。然而,陆路运输 IT 系统的设计是为了快速响应,优先考虑保持交易顺畅;但不适用于将数据保存超过三个月。丢失数据意味着失去进行有意义的趋势分析、制定长期政策规划或从事数据挖掘的能力。

由于预计数据量将继续增长,因此决定创建一个数据管理生态系统,专注于实施新措施以更好地满足通勤需求。

解决方案

Teradata 发起了一项概念验证研究,以确定合适的企业数据仓库,以解决他们不断增长的数据量问题,更重要的是,让他们的数据发挥作用。评估性能、可扩展性和工作负载管理的几个测试场景使查询响应时间提高了 99%。

在取得这些令人鼓舞的结果之后,Teradata 开始利用 Teradata 的技术全面实施数据分析生态系统。它的实施帮助当局制定了创建决策能力的路线,以支持其真正以人为中心的交通系统的愿景。

如今,该生态系统为运输当局提供了执行大规模业务分析和运输模拟的高级能力,以部署各种陆路交通总体规划计划。这使规划人员能够确定效率和资源优化水平——跟踪交通流量和行为、乘客负载、路线运行时间和换乘量,以进行高级趋势分析。

运营影响
  • Today, the data analytics ecosystem provides the transportation authority with advanced capabilities to perform large-scale business analytics, and transport simulation in the deployment of various Land Transport Master Plan initiatives. This enables planners to determine levels of efficiency and resource optimization—tracking traffic flow and behavior, passenger loading, route running times, and transfer volumes for advanced trend analysis. For the transportation authority, data-driven policy and planning decisions with fast turnaround were regarded as the critical success factors of the strategy. A sound infrastructure is the essential building block for any smart city initiative. The infrastructure must be skillfully engineered to integrate and manage a wide variety, and large volumes, of traditional and non-traditional data.
数量效益
  • 99 percent improvement in query response times
  • Ability to capture and analyze more than 12 million records on public transport each day
  • Ability to conduct meaningful trend analysis, create long-term policy planning, and engage in data mining

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