数据融合是指将来自不同来源、格式和结构的数据进行整合和统一处理，消除数据冗余与冲突，实现数据的一致性和完整性。通过数据融合，企业能够获得更全面、准确的业务视图，提升决策的科学性和精准度。本栏目将介绍数据融合的技术方法、应用场景及实践案例，助力企业构建高效、智能的数据分析体系。
每天有数以亿计的车辆在高速公路、城市道路穿梭，交通监控摄像头、ETC门架、信号灯和各类传感器正源源不断地产生着庞大的数据流。你或许很难想象，这些数据背后，隐藏着影响城市安全、交通调度、事故还原、政策决策乃至司法公正的关键线索。可现实中，许多交通管理者却为“数据丢失”“查找无门”“合规风险”头疼不已——一旦某段时间的数据归档流程不规范，轻则追溯困难，重则面临监管问责。如何科学、高效且合规地归档交通数
你或许已经在刷短视频时偶然看到过“虚拟前台”、“沉浸式套房”这样的酒店创新场景，甚至有用户在社交平台评论“住过一次，像穿越未来”。但你是否知道，背后驱动这些体验升级的，是混合现实（MR）在酒店数字化转型中的深度应用？据《2023中国酒店数字化白皮书》显示，超过70%的高端酒店已将混合现实纳入未来3年战略规划。为什么从“智能门锁”到“数字大堂”，再到“虚拟管家”，混合现实技术逐渐成为行业新标配？本篇
如果你每天都在城市里通勤，或在交通行业工作，你一定对数据的碎片化与孤岛现象痛感深刻。北京、上海、深圳等地的地铁、公交、出租车、共享单车、甚至交通枢纽的摄像头、电子支付和手机APP，都在每分每秒产生海量数据。据中国智能交通协会统计，2023年全国交通行业每天新增数据超过12PB！但这些数据常常分散在不同系统和平台，难以整合分析。想象一下，交管部门需要实时掌控道路拥堵状况，运输企业盼望精准调度，乘客渴
交通行业数据集成，远比“数据打通”四个字听起来复杂。你是否曾经被这样的场景困扰：交通管理部门想要分析城市拥堵情况，却发现交警系统、公交系统、道路监控、气象预报、地图服务等数据各自为政，格式不一，更新频率不一致，甚至连基础的时间戳都无法统一？即使拥有海量数据，决策者往往仍然只能“盲人摸象”。据《中国智能交通发展报告（2023）》显示，超过70%的交通信息化项目在数据集成环节遭遇严重延误，甚至项目夭折
你有没有想过，城市路口的红绿灯为什么有时候会让你等得心烦意乱？明明深夜街头车辆寥寥，红灯却还要等上几分钟；高峰时段，主干道上一场小事故就能让全城瘫痪。其实，这背后不是技术不行，而是交通数据的“孤岛现象”——不同部门、不同类型的数据各自为阵，“信息壁垒”导致调度、预测、响应能力大打折扣。随着“智慧交通”“数字孪生城市”这些热词被频繁提及，行业越来越清楚地意识到：只有把多源交通数据真正汇聚融合、深入挖
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