随着城市化进程的加速，城市停车难问题日益突出，智慧停车应运而生。智慧停车通过信息化技术手段，实现了停车场资源的智能管理和优化，提高了停车场的利用率，缓解了城市停车难问题。然而，智慧停车领域的数据信息处理与应用存在着标准化不足的问题，为此，本标准应运而生。

1. 数据采集
1.1 数据来源
智慧停车大数据信息的来源包括停车场管理系统、车辆识别系统、支付系统等。数据来源应当明确，确保数据的准确性和完整性。
1.2 数据采集方式
智慧停车大数据信息的采集方式包括手动录入、自动采集等。采集方式应当符合国家相关标准，确保数据的真实性和可靠性。

2. 数据处理
2.1 数据清洗
智慧停车大数据信息的清洗包括数据去重、数据格式化、数据标准化等。清洗后的数据应当符合国家相关标准，确保数据的一致性和可比性。
2.2 数据分析
智慧停车大数据信息的分析包括数据挖掘、数据建模、数据预测等。分析结果应当符合国家相关标准，确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据存储
3.1 数据库设计
智慧停车大数据信息的数据库设计应当符合国家相关标准，确保数据的安全性和可靠性。
3.2 数据备份
智慧停车大数据信息的备份应当符合国家相关标准，确保数据的可恢复性和可靠性。

4. 数据应用
4.1 数据展示
智慧停车大数据信息的展示应当符合国家相关标准，确保数据的可视化和易懂性。
4.2 数据应用
智慧停车大数据信息的应用包括停车场资源管理、停车场运营管理、停车场用户服务等。应用结果应当符合国家相关标准，确保数据的有效性和可靠性。

相关标准
- GB/T 35273-2017 智慧城市信息技术 信息安全技术要求
- GB/T 35275-2017 智慧城市信息技术 信息安全管理指南
- GB/T 35276-2017 智慧城市信息技术 信息安全评估指南
- GB/T 35277-2017 智慧城市信息技术 信息安全应急管理指南
- GB/T 35278-2017 智慧城市信息技术 信息安全技术术语