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1从单一解体到资源整合:单一解体包括数据解体、技术解体、业务解体和应用解体。我国大规模信息化建设后，与交通交通相关的大部分部门都建立了自己的信息系统，积累了大量的数据。但目前过多的数据信息只存在于单个部门的垂直业务和单一应用中，部门之间缺乏开放的交流，造成数据资源碎片化和信息碎片化，以及数据共享度低。2从数据统计到智能辅助决策:交通Large数据Large在尺寸和种类上，包括卡口、道路视频监控、电子警察、交通信号控制、。

作者|网络大数据现在的城市交通拥堵情况越来越严重。虽然智能交通布局不断完善，但交通管理仍然收效甚微。数据独立存储难以集成应用，数据内部规律难找，数据缺乏深度挖掘等诸多问题，困难重重。如何解决它们？再来看看城市交通 Da 数据可视化解决方案！交通动态可视、交通更易管理“Da 数据可视化”可以直观地呈现城市运营核心系统的关键点数据，并通过实战，从感官、操作、应用和

internet plus交通":Big数据情报in Times交通上午十点，张先生准备离开城南的公司，去城北的咖啡厅见客户。出发前，他打开手机导航APP，选择了一条车流量最少，条件最好的出行路线-2。二十分钟后，张先生顺利到达目的地。让他感到舒服的是，咖啡店附近新建了一个停车场。以前因为有急事找不到停车位，被罚过好几次。在与客户寒暄的过程中，张先生了解到，客户这次没有开车，而是选择了打车软件。本来他40块钱坐车只花了十几块钱。

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big数据(BigData)也称巨量数据，是指海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式，以具备更强的决策力、洞察力和流程优化能力。“Da 数据”的概念最早是由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编纂《Da 数据 Times》时提出的，意思是所有的数据都用于分析，而不是随机分析，大数据具有4V特性，即成交量(体量)、速度(高速)、品种(品种)、价值(价值)。