遵循交通运输部、省交通运输厅统一的工程建设指南和技术标准规范，包括网络数据传输、业务应用系统建设、工程建设标准、设备技术标准、数据交换标准，结合本地实际，升级完善应用软件和新增执法设备。
三、互联共享
各级部门共建互联互通、信息共享、业务协同、智能便捷的全面交通运输行政执法信息化体系，建立执法信息与许可准入、行业管理、信用监管等信息数据共享机制，实现行政许可和行政执法信息联网查验、违法行为自动甄别，实现跨区域、跨部门、跨执法门类执法信息纵向贯通、横向集成、全面共享、协同执法、联网监管。
四、友好实用
平台涉及的设备选型应遵循“安全可控、按需选择、满足实用、开放兼容、注重性价、国产优先”的原则，提高信息系统的实用性和可操作性，做到便捷高效，进一步提升一线执法人员、后台管理人员以及决策分析人员的工作效率。
系统详细设计方案
智慧执法数据分中心 概述
智慧执法数据分中心是将分散的执法关联数据进行统一采集，通过对出租车智能服务系统、公交智能调度系统、两客一危动态监管系统、交通综合执法系统、城市道路交通运行分析系统等相关业务系统涉及到的GPS、视频、客流、事件、车流等数据进行抽取、映射、转换、清洗、合并、整合、归档等各个处理步骤，完成数据的处理，最终建立运输行政执法支队数据分中心，为交通管理部门大数据分析提供数据支撑。
在数据资源整合上，将设备与数据分离，数据与系统分离，通过统一的标准、格式规范各类数据接入方式，架构上从数据采集层、数据交换共享层、数据清洗层、数据存储管理层、数据挖掘交换层、综合运维管理层进行优化设计，具备数据采集、数据交换、数据清洗、数据标准统一、数据库存储和管理等功能。
大数据设计采用先进技术，如：构架/构件技术、高层中间件技术、海量空间数据及数据管理、GPS/GIS/MIS等的一体化技术、Web/GIS及多媒体的用户通信技术、多种数据引擎及数据库SDE技术、数据标准及规范化技术、面向对象的数据仓库和联机分析、软
件开发和集成平台技术、选择先进的开发工具和环境等，确保数据架构的先进性、开放性、可扩展性、易维护性。
平台的核心数据资源是GPS数据，交管数据联网后，还将融合卡口、线圈、地磁、RFID、手机信令等信息，以及政府相关部门停车场、运管综合违法信息、执法车船定位数据等。其中，GPS数据量最为庞大，大城市一天达到亿级别，特大城市如北京、上海、广州等地甚至超过10亿，针对此类超大数据量，平台采用云计算的架构，采用Spark的分布式计算框架，基于Spark架构的内存运算速度比传统的Hadoop快10~100倍，同时通过分布式集群处理，不但适合对时间要求的流式计算需求，也适合数据量达到PB级的大规模数据计算。
设计思路
智慧执法数据分中心负责执法数据以及关联数据的存储，维护数据的完整性与一致性。数据中心通过对交通内、外部，跨行业、跨部门的基础和业务数据采用统一的数据清理转换工具进行整合处理，建立全局统一的数据资源视图，为交通应用建设提供一个高质量、可靠的数据基础。同时将交通业务数据按照面向分析应用的方式进行组织和重构，提供灵活的查询分析手段，为各业务系统（出
行服务、监管等）和各部门、各级人员提供全面、及时、准确的数据查询、分析和信息发布服务。
本方案构建以云计算为基础，结合多厂商、多种类的算法仓库，实现交通丰富业务场景下的大数据分析研判应用，具体包括可视化大屏、大数据资源平台、综合应用平台、云中心管理平台、运维服务平台。
平台采用开放、灵动的架构设计，将运输行政执法支队GPS、视频数据统一汇聚到云存储中，未来可扩展接入微波、卡口、线圈、地磁等传感器数据类型，很好的解决数据共享的问题，各个应用系统在有权限的情况下都能够方便的使用交通运输各行业所采集的数据，不存在数据烟囱的问题，可以方便的开展大数据研判分析业务，如获取道路交通通行状态，预测交通流变化态势，客流变化趋势等。
平台架构中规则引擎模块设计将各种场景业务模型共性提取出来，用户可以根据实战需要可以很好的自己根据业务共性的逻辑规则开展业务组装，根据业务逻辑自动生成其他衍生业务的功能，真正实现领先的灵动效果。
技术架构
智慧执法数据分中心的主要业务包括如下：
（1）数据汇聚：不同物联数据源、互联网数据和业务数据统一汇聚到数据池，便于用户进行数据治理和数据挖掘分析；
（2）数据存储：对汇聚的结构化和非结构化数据进行有效存储；
（3）数据治理：对汇聚的数据进行各类数据治理，包括数据目录管理、数据规则定义、数据清洗、数据维护、数据安全等；
（4）数据分析：对整合的数据，按照资源的更新频度、数据结构、访问特点、数据位置等对数据资源进行顶层规划，按照数据用途、功能定位把整个交通数据平台的数据划分成三个交通数据库群；
（5）数据服务：对治理后的数据可根据用户需要提供各类数据查询和数据订阅等服务。
系统概述
2021年综合执法信息化系统解决方案
