3.2　构建成长型技术环境，加大推动力

城市交通大数据分析技术环境的搭建是交通工程师和信息工程师共同参与的成长过程，且进一步分化为多种角色。

（1）城市交通战略实验室的分析人员。战略实验室并不承担具体大数据分析系统开发任务，而是根据对总体态势和趋势的研判，提出新的战略性交通对策理念，研究大数据环境下城市交通规划和管理的新模式、新方法，提出大数据应用的需求框架。

（2）数据资源开发技术人员。深入剖析数据资源的应用价值，制定信息资源应用方案，解决相关数据挖掘和信息融合问题。开发技术人员与第一类人员不同，相对聚焦于一个较窄的领域精耕细作，一般不会跨界工作。

（3）大数据分析系统研发人员。根据第二类人员所提出的设计方案来具体实现。

（4）数据驱动的决策分析人员。他们是与实际应用最贴近的技术人员，运用上述大数据分析技术方法改善实际交通问题。

技术环境建设过程也是各类人员相互交流、沟通和融合的过程，因此交通大数据分析系统需要搭建与这些人员有效参与相适应的合理构成方式。在图7所示的系统架构中，底层基础数据仓库具有较为稳定的结构，一方面为上层系统的搭建提供基础性支持，另一方面也为交通工程师有效使用数据并摸索、积累分析经验提供有效帮助。上层的应用系统则呈现逐步稳定下来的结构特征，即伴随对问题理解的深化，逐步完善和成熟。中层是中间件工具，在底层数据模型上定义的相应算法以及上层应用系统开发中提炼的重要算法，将逐步丰富中间层包含的各种分析工具。

城市交通大数据分析技术环境并非一个单纯的决策支持系统，也是交通工程师逐步取得经验的实验室。交通工程师不仅以用户身份，而且尽早以摸索经验的设计者身份参与到系统成长过程，将极大地影响系统成熟速度。