建交通大数据 先从系统应用做起

发布时间:2025-06-21 点击:14
中国交通报2016年9月第6322期
“交通公共数据资源开发工程”、“交通运输行业大数据中心工程”、“综合交通出行服务及大数据应用”……《方案》推出的27项重点示范项目中,多项与交通大数据有关。
自大数据概念一出现,就成为科技信息化领域追逐的热点。交通大数据也为我们描绘了未来的美好蓝图:收集大量的数据,通过分析计算产生各种奇妙的应用,为出行者和管理者提供科学决策。但说起来容易,做起来难,如何建立大数据系统,收集有效的数据,收集起来的数据如何管理,交通大数据的特点是什么,有哪些服务模式……上述问题对交通大数据应用的成败至关重要。
记者带着这些问题采访了中国交通通信信息中心导航中心副主任王淑芳。她主持运行的“全国重点营运车辆联网联控系统”上接入了400多万辆营运车辆,“全国道路运政管理信息系统”涉及从业人员2000多万人,都是名副其实的大数据系统。在她看来,科学的系统架构,海量的数据应用是关键,进而保证数据质量和数据活跃度,为下一步深度挖掘和应用打好基础。
先找应用 以用促建
“系统数据来源于系统用户,所以对于大数据系统来说,最重要的是先找一个能吸引海量用户的应用,让系统活下来,持续运转,产生活跃的数据。”王淑芳以“全国重点营运车辆联网联控系统”为例介绍说,最开始,该系统用于上海世博会,用来监控进入上海的危险品运输车辆。目前,上海已经出台配套政策:为了保证安全,危险品车辆如果没有接入联网联控系统,就不能进入上海。这项政策保证了车辆的接入,同时系统产生的数据还可以为危险品车辆运输企业提供服务,实时管理车辆,保证了持续的吸引力。这样,在政策的强制力和服务的吸引力两方面保障下,用户越来越多,系统也产生越来越多的数据。
所以说,大数据系统的建设不是静态的,系统一定要找一个应用和配套政策,吸引用户产生数据,再用数据吸引更多的用户,产生更多的数据……这样一个动态的大数据生态系统就建立起来了,以用促建才是大数据系统成长的核心。
边用边清 保证数据质量
一个有着海量用户的大数据系统是不缺数据的,但随着系统愈加庞大,还会产生很多垃圾数据,如果不清除这些垃圾数据,那么数据的质量就会下降,今后计算分析产生的应用和服务也会大打折扣。
王淑芳介绍说,在“全国重点营运车辆联网联控系统”中,70多万辆的“两客一危”车辆每天就能产生15亿条数据。所以交通大数据系统担心的不是数据量,而是数据质量。以“全国道路运政管理信息系统”为例:某一运输车辆接入后,但由于市场或者个人原因,它不从事运营了,该车辆的数据就变成了不活跃数据,甚至最终变成垃圾数据。面对这种情况,大数据系统的数据自动分级管理就变得尤为重要:把数据按活跃度分为多个数据库,把活跃度差的数据及时分隔出去,保证数据的活性。但被分隔出去的数据并不表示已经没用了,如果上述车辆又重新运营,那么该车辆的数据又会重新回到活跃的数据库。“流水不腐,户枢不蠹”,数据的及时更新保证了数据应用和服务的质量。
大数据﹢云计算是主流服务模式
建设交通大数据系统是有门槛的,对资金、技术和人才都有较高的要求。因此,王淑芳建议,对于交通运输行业,不是每个地方交通运输部门都需要建交通大数据系统,对于资金不充裕,缺少技术人才的地方,完全可以购买大数据服务。充分利用云服务平台,通过远程的大数据系统进行分析计算,再把结果反馈回来。只要结果、不要过程是基于云服务的大数据的主要特点之一。
对于交通大数据的应用,王淑芳表示,交通是服务民生的应用型行业,其计算应用并不深奥复杂。如对于在本地注册、但在外地跑的运输车辆来说,年度审验要长途跋涉回到本地。但通过“全国道路运政管理信息系统”再配合相关政策可以轻松实现异地审验、车辆转籍备案等,给运输业户节省大量时间和成本。
王淑芳说:“‘千里之行,始于足下’,好用的系统、活跃的数据、接地气的服务,是一个交通大数据系统成功的关键,只有这些做好了,才有后面的数据深度计算分析和应用挖掘,而且交通大数据系统在其成长的各个阶段都会发挥作用。”
(天津市交通运输委员会 2016-09-08 16:21:14)

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