智慧旅游大数据平台建设方案
智慧旅游平台建设主要包括智慧旅游公共服务平台、智慧旅游运行监测平台、智慧旅游目的地营销平台和智慧旅游目的地体验平台四个方面。
重点介绍一下智慧旅游运行监测平台和智慧旅游目的地营销平台的建设要点。
首先，智慧旅游运行监测平台建设需要包括旅游行业监测、涉旅数据管理、游客流量监测预警、旅游舆情监测预警、旅游大数据决策、数据大屏信息显示、视频监控管理等智慧管理体系，为旅游目的地运营管理者提供决策方案框架。
其次，智慧旅游目的地营销平台建设需要包括游客消费分析、景区品牌策划等，做到真正的服务游客，服务景区。下面简单介绍一下海鳗云智慧旅游大数据平台建设方案。
其旅游大数据游客流量监测预警平台优势：
（1）精准的实时客流统计以及景区承载量预警工作；
（2）通过景区客流统计分析，进行游客路线合理规划及疏导；
（3）景区客流热力图可视化展现；
（4）突发事件实时预警；
（5）游客属性全面分析；
（6）建立景区私域流量。
其旅游大数据旅游舆情监测预警平台优势：
（1）可选择监控的景区和地区，以及时间段； （2）筛选条件下的预警事件数量；
（3）因为预警事件是同一事件聚类的，所以，本条显示总体数据量；
（4）筛选条件下的负面评价量；
（5）按照关键词出现的频度权重进行展示的重点关键词；
（6）筛选条件下的舆情数据量随时间的变化趋势；
（7）筛选条件下主要舆情数据的主要来源；
（8）全部新发生的预警舆情的滚动数据；
（9）全部新发生的负面评价的滚动数据。
其旅游大数据游客消费分析平台优势：
（1）以旅游目的地为对象，通过对交易金额、交易笔数、交易卡数等消费指标的分析，来对旅游目的地消费者画像等进行全方位的分析，全面掌握旅游目的地消费情况。
（2）以消费画像为依据，促进旅游目的地投资和运营。
（3）通过旅游目的地的一些关键性指标的排行榜、消费维度等来进行全面分析。
海鳗云旅游大数据营销的前提是精准定位。海鳗云根据游客的不同消费心理和消费行为，通过海鳗云旅游营销管理平台，建立客户关系管理系统，实现对消费者的个性化服务，部署属于旅游局、景区管委会自己的私域流量。海鳗云旅游精准营销对象为旅游局和景区的目标客户，通过对游客群体的区分、游客画像精准分析和品牌树立及维护等，使营销更精准。
第1页 共2页 淮南日报/2018年/1月/19日/第004版 专版 建设时空大数据云平台 助力准南打造智慧城市 ——我市时空大数据及云平台建设助推转型发展 核心提示:淮南是国家首批智慧城市试点市,国家新型智慧城市建设部际协调工作组在《2017年度智慧城市发展中期报告》中显示:淮南在惠民服务、精准治理、生态宜居、基础设施建设、信息资源、网络安全等六大领域中智慧程度居全国前列,在综合考评中,总分居全国前列,为淮南建设时空大数据六平台、打造智慧城市奠定了坚实基础。 智慧城市是实现城市可持续发展的新路径、新模式、新形态,也是落实国家新型城镇化发展战略,促进城市发展方式转型升级的系统工程。时空大数据与云平台是智慧城市建设的基础和先行。党的十九大报告提出:“建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会”、“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。 为贯彻落实十九大、省委“打强数据资源牌”指示精神,市委市政府高度重视大数据产业发展,前瞻性布局大数据产业基地,综合推进煤电大数据、卫星大数据、高铁大数据、气象大数据、时空大数据、医疗大数据等发展,创新性探索大数据存储、加工、展示、交易等全产业链发展,取得了积极成效。 国家新型智慧城市试点工作要求,试点工作要与国家发展战略、城市重点工作、民生需求及经济社会发展水平紧密结合。力争到2018年底,经济发达的省(自治区、直辖市)有2-3个试点城市,经济欠发达的省(自治区、直辖市)有1个试点城市,使试点工作取得明显的成效。到2020年,时空大数据与云平台建设在有条件的城市全面展开,时空大数据与云平台建设初具规模,经济和社会效益显著,有力支撑智慧城市建设。 淮南市大数据办(市政府信息办)高度重视时空大数据与云平台建设,多次到北京招商,与中国移动(安徽)数据中心、大连九成测绘企业集团积极洽谈,促成了九成时空大数据科技有限公司落户淮南。目前,已在淮南建成了 E8级时空大数据中心。 大连九成测绘企业集团创建于2002年,是国家批准成立的第一家民营甲级测绘地理信息单位。经过十六年的创新创业,现已发展成为一家集海陆空测绘、地理信息开发、软件研发,云计算、互联网和大数据应用、智慧城市建设等于一体的高新技术企业;是中国地理信息产业百强企业(2017百强第八名)、中国“互联网+行动”百佳实践单位、国家智慧城市产业创新战略联盟成员单位和国家智慧城市领军企业;拥有全球领先的LEICA RCD30倾斜数码航摄仪和ADS80推扫式数码航摄仪、TCA系列测量机器人、九成系列无人机以及GPS、GNSS接收机、全站仪、水准仪、自动绘图仪等仪器设备2000余台(套);开发了配套先进的测绘地理信息、智慧城市顶层设计、智慧城市建设管理系统处理软件。与武汉大学等多所知名高校、院所紧密联姻,成立了 “院士工作站”和“九成智慧城市建设研究院”,集聚了 100多位国内外杰出的专家学者,进行了许多重大课题攻关。 目前,九成在遥感、航空、地上、地下、海洋数据获取和处理、地理信息软件研发、地理信息深层次开发应用与融合发展等方面的能力,均处于国内领先地位。持别是拥有自主知识产权的实景世界(GR World),是全球首套覆盖实景三维数据获取、处理及应用全流程的系列产品;在全球率先实现了一套数据在桌面端、互联网端以及移动端的同时发布,是时空大数据与云平台建设运营商。 2017年10月,九成入驻淮南市,通过国家工商总局核名为《九成时空大数据科技有限公司》,注册资本5000万元。已投入三架无人机对淮南市高新区规划区范围进行了实景三维航空摄影测量。投入50多人、100多台工作站进行后期的三维数据模型处理,已完成固定资产投资6000万元。
智慧城市数据中台建设方案
目录
一、内容概述................................................2
1.1 背景与意义...........................................3
1.2 目标与愿景...........................................4
二、需求分析................................................5
2.1 城市数据需求.........................................6
2.2 业务需求.............................................8
2.3 技术需求.............................................9
三、架构设计...............................................10
3.1 总体架构............................................11
3.2 数据层..............................................12
3.3 服务层..............................................13
3.4 应用层..............................................15
四、技术选型...............................................16 4.1 数据存储与管理......................................17
4.2 数据处理与分析......................................18
I
新型智慧城市建设项目
总体方案规划
2
目录
1 智慧城市总体规划方案 ...................................................................... 3
1.1 指导思想 ................................................................................... 3
1.2 发展原则 ................................................................................... 3
1.3 建设目标 ................................................................................... 4
2 智慧城市建设内容 .............................................................................. 8
2.1 概念设计 ................................................................................... 8
2.2 总体架构 ................................................................................... 8
2.3 网络架构 ................................................................................. 10
2.4 数据架构 ................................................................................. 11
