大數據應用下交通管理工作發(fā)展思考

(湖北工業(yè)大學 湖北 武漢 10500)

引言

自大數據(Big Data或Mega Data)的概念提出以來，西風東漸，英國人維克托·邁爾-舍恩伯格(Viktor Mayor-Sch?nberger)和肯尼斯·庫克耶(Kenneth Cukier)所著《大數據時代》(Big Data)①在中國出版后，更是一時間引發(fā)熱議。近幾年，在智能交通不斷發(fā)展的背景下，大數據作為很多智能交通解決方案的基礎，獲得了前所未有的關注。

一、大數據理論概述

(一)大數據的定義

關于大數據，目前沒有統一和權威的定義。大數據在百度百科中的定義為，無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的巨量數據集合②。涂子沛③認為“大數據”之“大”，不止在于它的信息量，更多的是人類可以“分析和使用”的數據在大量增加，通過對數據的交換、整合和分析，可以發(fā)現新的知識，創(chuàng)造新的價值，從而帶來“大知識”、“大科技”、“大發(fā)展”以及“大利潤”。

(二)大數據的特征

美國國際商業(yè)機器公司(International Business Machines Corporation,IBM)則歸納出大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。雖然不同學者或機構對大數據的具體定義有所不同，但是基本上提及了上述4項特點。大數據為科學研究和技術應用帶來了思維方式的改變，即使用全樣本數據而非抽樣樣本數據、關注效率而非精確度，關注事物事物的相關性而非因果關系④。

(三)大數據的發(fā)展狀況及趨勢

科技改變著人類社會生活的方方面面，進入21世紀后，大數據在交通管理系統中的應用將為城市交通問題的解決發(fā)揮重大的作用⑤。大數據的發(fā)展及應用已經成為不可逆轉的必然趨勢。當前，我們應該做的是，立足于宏觀發(fā)展的角度，對大數據本身以及它在智能交通中的應用進行深入的分析。

大數據是一把雙刃劍，它在帶來機遇的同時也使我們面臨更多的問題。其一，我們需要在明確數據的屬性、價值及本質的基礎上才能挖掘其價值；其二，大數據在應用過程中會涉及信息安全及隱私保護問題；其三，整合信息資源需要強大的技術支撐；其四，目前在專業(yè)人才上還存在缺口。

二、大數據應用下于交通管理工作可行性分析

(一)傳統交通管理工作面臨嚴峻挑戰(zhàn)

隨著社會的快速發(fā)展，人們的生活節(jié)奏加快，交通需求量不斷增長。為了滿足人們不斷增長的出行需求，抑制擁堵，交管部門建造了很多的復雜多車道道路以適應高速增長的現代化交通需求。但是，相應的管理技術并沒有隨之發(fā)展起來，所以，傳統交通管理模式與現代化交通發(fā)展之間的矛盾日漸突出。

長期以來，交通管理工作主要通過人海戰(zhàn)術、疲勞戰(zhàn)術達到保安全、降事故的目的，其主要特點就是靜態(tài)管理、事后預防。隨著交通管理作業(yè)面的不斷拓展、人財物的快速流動和信息化水平的不斷提高，依靠傳統的拼體力、拼時間、拼消耗的戰(zhàn)術很難完成現有的工作任務。因此，發(fā)展應用于復雜多車道道路上的現代交通管理技術，提高現代交通管理水平，仍然是各級交通管理部門亟待解決的重要問題。

(二)“大數據+交通管理”顛覆交通服務

“大數據”已成為全球關注的焦點，各國都期望能夠在各個領域中發(fā)揮大數據技術的作用推動整體經濟的發(fā)展。美國專門組建了“大數據高級指導小組”，推出“大數據研發(fā)計劃”。隨著經濟發(fā)展及生活水平的提高，人們的購買能力不斷增強，為了出行方便，越來越多的城市居民配備了自己的車輛。這使得城市道路系統原本的平衡難以繼續(xù)維持，而交通需求日益復雜，之前的管理模式已經無法適應，因此一些大城市面臨的交通問題日趨嚴重。將大數據管理應用到交通系統中，是對傳統管理模式的顛覆性創(chuàng)新，也使得公共交通管理體系呈現出全新的面貌。

三、“大數據+交通管理”工作的整體思考

(一)“大數據+交通管理”的優(yōu)勢

1.大數據可以實現跨區(qū)域管理

政府為了提高管理效率，將我國分成各個行政區(qū)域。區(qū)域的劃分能夠使各個地區(qū)在中央統一管轄下進行地方的自我管理，也使得各地區(qū)都將關注重點放在所轄區(qū)域之內，這就導致了區(qū)域與區(qū)域之間的交通及其他基礎設施的管理不是十分到位。將大數據應用到交通管理體系中，就能夠突破行政區(qū)域的邊界限定，使各個地區(qū)在遵循相關原則的基礎上各行其是，提高管理的科學性。

2.大數據能夠解決信息分散問題，實現統一管理

大多數城市的交通運輸管理機構處在不同部門的管轄之下，相互之間的聯系不是十分緊密，這就導致管理無法集中，使交通管理出現信息集成困難、內容不夠詳實等問題。大數據的應用，能夠提高交通信息體系的綜合化管理程度，將所有具備分析價值的信息進行統一收集，提高信息的利用率，完善交通管理體系。利用大數據技術對信息進行處理與分析，能夠為交通問題的解決提供技術支持，緩解大城市各方面的交通壓力。

3.大數據可以實現交通信息資源的合理配置

許多地區(qū)的交通管理機構沒有明確的職務分配，也有一部分公共交通管理機構存在重復性分配現象，所以導致資源利用效率不高。將大數據應用到交通管理體系中，可以為管理人員在制定計劃時提供科學的指導，明確不同交通管理機構的職能擔當，實現信息資源的合理配置。

4.大數據可以在整合不同發(fā)展方面的基礎上完善交通管理體系

按照以往的發(fā)展方式，為了緩解交通壓力，會在基礎性建設中引入更多的資本，增加道路可容納車輛的規(guī)模，然而，有限的土地資源決定了這種解決方式已經不適應需求。大數據的應用可以在考慮到相關制度的基礎上發(fā)揮技術優(yōu)勢，將交通管理與信息技術結合，使土地資源不再對交通問題的解決形成過多的限制。

(二)“大數據+交通管理”應注意的問題

1.大數據并非萬能

與其他技術一樣，大數據技術顯然也不是萬能的。海量數據所具有的價值只是潛在且不確定的，業(yè)界經驗認為海量數據庫中僅有約10%～20%的數據才是真正有價值的。大數據技術的成功運用，受制于數據基礎、算法、軟件等各種因素，例如數據信息采集技術的限制，采集方法的缺陷，以及樣本量過于小等因素，都會極大影響后期分析處理，使得大數據技術成為無本之源。

鑒于我國道路交通管理領域信息化建設尚處于早期發(fā)展階段，積累的數據相對有限，數據質量不高，很多道路交通管理部門存在應用大數據技術時面臨諸多的挑戰(zhàn)。因此，需要腳踏管理部門在數據的熱潮中，冷靜思考大數據的應用和限制條件，特別是在自身底子薄，零基礎的情況下，需要慎之又慎，切忌為了政績和相關利益企業(yè)的游說而盲目上馬相關的大數據項目。

2.大數據屬于高成本項目

與其他眾多消費品一樣，大數據的采集、存儲和處理是有成本的。除了一些人工的數據采集方法，大數據的采集主要依賴于這技術和資本密集型的交通檢測器，而大數據多樣性又依賴于安裝在不同位置、不同類型的交通檢測器，這些交通檢測器的購置和運營維護成本較高。因此，在追趕大數據潮流、上馬交通大數據項目時，道路交通管理部門需要首先衡量自身的人力和物力基礎，在成本效益分析基礎上進行考慮。

3.發(fā)展大數據需要堅實的基礎

國外發(fā)達國家的道路交通信息化管理走過了一條漫長而堅實的道路，憑借先進的管理體制、完善的交通管理設施、發(fā)展相對較早的信息技術和網絡技術，在過去的交通管理工作中逐步積累了大量交通數據。

與國外發(fā)達國家相比，中國交通管理領域的信息化建設則呈現跳躍式發(fā)展特征。中國的交通信息化管理起步較晚，科技、設施、人才、經濟基礎相對較差，以往積累的信息數據種類和數量有限，數據質量不高，利用率較低。在這樣的基礎上，面對大數據浪潮的襲來，業(yè)界反應不一，有的在現有基礎上適當發(fā)展大數據應用迎頭趕上，有的沒有基礎也要強行上馬大數據項目；有的積極完善數據采集，研發(fā)各種交通模型充分利用大數據技術，有的則在追逐大數據的同時卻做不好基本的交叉口配時應用。

因此，發(fā)展大數據技術不能操之過急，須首先判斷自身的科技、設施、人才、經濟、數據的積累，做好科學系統的規(guī)劃后再逐步引進和應用大數據技術。此外，在應用大數據技術的同時，不能只關注成功案例，還要多關注失敗案例，從中汲取教訓。

【注釋】

①維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

②百度百科.大數據巨量數據集合(IT行業(yè)術語)[EB/OL].[2016-01-03]http://baike.baidu.com/subview/6954399/

③涂子沛.大數據[M].桂林：廣西師范大學出版社，2012.

④維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

⑤維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

【參考文獻】

[1]維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]徐煒.交通管理已進入大數據時代[J].道路交通管理，2013(11)：36-37.

[3]李佳師.貴州用大數據解決交通擁堵[N].貴州日報，2015-01-06(11).

[4]Yu Huijun,Wang Zhigang,Liu Xiaoyan,et al.A Big Data Application in Intelligent Transport Systems[J].Applied Mechanics and Materials,2015,734:365-368.

[5]馬繼華.解決交通擁堵，大數據應用靠譜嗎？[N].人民郵電，2014-05-05(4).