大数据产业的快速发展与其应用的日益普及关系密切，如今，大数据不仅在电子商务、互联网金融等新兴领域应用广泛，在医疗、交通等传统行业的应用也日渐深入。寄云科技认为，大数据、云计算和物联网的融合发展，正在深刻地影响企业的商业模式，既可直接为企业带来利润，也可为企业带来难以复制的竞争优势。
寄云科技打造的智慧交通基础设施大数据分析系统，助力中国智能交通领域的发展，推动交通行业大数据在营运管理、安全管理和道路养护方面的应用，让道路变得更加顺畅，行车更加安全，交通管理的工作也更加的轻松。
交通设施养护任务加重催生大数据应用
交通网络的高速发展正在让其养护任务变得“繁重而紧迫”。据交通部网站公布的数据显示，截至2015年末全国公路总里程已达457.73万公里，相应的，全国公路养护里程已经从2006年底的268.21万公里上升至2014年底的435.38万公里，占公路总里程的97.5%。预计，公路行业“十三五”养护资金需求将超过1.5 万亿元。
但目前我国大部分干线公路只有个别指标实现了自动化检测设备采集，其余仍主要依靠人工目测和手工丈量的传统检测方式。“智慧城市”的建设正在改变这一状况，但要有效地收集、整合城市公路的监测、检测和养护信息，就需要建立一体化的信息管理平台，并辅以智能决策系统。只有这样，才能及时为突发事件的应急响应、基础设施的预防性养护和大、中修提供决策建议，切实有效地为城市运营安全提供技术保障。
寄云科技致力打造的智慧交通基础设施大数据分析系统能够融合多源异构信息，将业务系统、交通信息、地理拓扑数据和公路设施数据等集中到数据仓库，并利用强大的大数据分析能力，进行公路病害、灾害分析以及对应的养护费用分析，并根据公路健康状态、公路养护作业情况预测交通影响程度与范围，提供及时的交通安全预警。
寄云科技大数据分析系统让道路养护走向智能化
据了解，寄云科技智慧交通基础设施大数据分析系统分为数据仓库和大数据分析平台两大核心部分，分别从数据采集、数据处理、分析等方面提供支撑。
在数据采集方面，寄云科技数据仓库已经做到了自动化取数、高质量和数据可追溯。数据仓库通过结构化数据实现数据可读，通过多维度分析提升分析质量，通过预加载技术提高分析效率，通过数据汇聚平台、手工采集实现对多元异构信息的采集。
在大数据分析上，寄云大数据分析平台可以对数据进行深度加工和分析，充分发掘潜在的数据价值，通过前端展现创建运营驾驶舱仪表盘以及运营效率、养护、健康度、养护费用等分析报告，全面提升客户对公路的运营、管理和养护能力。
1、健康度大数据分析方面，寄云大数据分析平台融合了静态的公路长度、车道数、出入口信息，动态的24小时车流信息，离散的公路健康信息以及抽象的地理拓扑数据等多元异构信息数据。在这些基础上，构建“公路-交通影响模型”，模拟和预测相应公路不同健康状态、养护工作对交通产生的影响，推测周边交通受到的影响，比如堵塞、延时效果，并及时进行安全预警。
2、健康度与养护费用整合分析方面，对不同源的公路健康数据和对应的养护费用进行整合，实现对不同级别公路的共性养护工作及对应费用的横向对比，特殊养护工作及对应费用的纵向对比，并建立公路健康状态与养护费用关联分析模型，从而实现公路养护费用的差异性评估模型，提供不同级别公路养护费用的历史趋势分析，以支持下一年的养护费用预算。
3、公路病害诊断模型构建方面，可以实现对公路病害的自动监测；提供公路病害演化预测，并基于预测结果及报警阈值进行公路养护计划建议；提供隧道温度关键因素分析，根据分析结果动态调整各节点的温度门限值，降低误报概率；提供隧道沉降关联因素分析，在相应因素发生重大变化时（如水位、恶劣天气）时进行提醒预警。
众所周知，大数据分析的结果呈现在大数据的应用中至关重要，寄云科技提供了通过门户访问的管理驾驶舱、报告、查询和数据挖掘功能。其中，总部驾驶舱基于总部概览、战略布局、运营效率、安全管控等方面对公路的总体保养和运营状态进行分析；分版块驾驶舱基于版块概览、运营效率、保养作业、结构监测、病害处理、环境监测、安全管控等仪表盘方面对公路的各版块保养和运营状态进行分析。
借助寄云科技智慧交通基础设施大数据分析系统的应用，交通设施养护部门可以通过数据大集中、领导驾驶舱实时了解到各个分公司、支部及关键项目的关键数据，对比和评估各部门的运行效率和管理能力；并通过大数据分析建模技术实现对道路病害自动识别能力，对病害演变进行有效的预测，结合养护费用分析模型，对养护活动进行决策支持，合理的预测养护费用。
