大數據在鐵路信息化中的應用及展望

陳東康

摘要：大數據在鐵路信息化中的應用，能有效整合鐵路內外部數據資源，推動鐵路建設的創新發展和全面變革，是鐵路信息化發展的新機遇新起點。本文將在分析大數據背景下鐵路信息化發展現狀的前提下，對大數據在鐵路信息化中的具體應用策略進行探討，并對大數據在鐵路信息化中的發展方向進行了研究。

關鍵詞：大數據;鐵路信息化;應用;發展

1大數據背景下鐵路信息化發展現狀

1.1國外鐵路大數據發展現狀

美國鐵路行業開發了混搭型智能數據平臺，運用大數據技術優化基礎設施狀態管理和養護維修計劃，保障了鐵路行車安全，有效防范了事故發生。應用大數據技術Amtmk公司將列車運行圖和谷歌地圖結合起來開發了實時列車定位圖，提升了旅客互動和體驗。日本自20世紀50年代以來就以信息化立國，本開發了列車貨物運輸版的GIS系統，做到了實時掌握運輸動態信息。英國鐵路安全和標準化委員會在2012年提出了鐵路大數據整體框架，哈德斯菲爾德大學鐵路系統的大數據風險分析項目在精確性上有了很大提升，可服務于英國鐵路安全和風險管理。德國建立了統一的鐵路大數據中心服務平臺，實現了信息數據的精確分析，并開展了多項數據分析工作。

1.2我國鐵路信息化發展和研究現狀

1.2.1我國鐵路信息化發展

（1）鐵路運輸領域：鐵路部門利用大數據和云計算以旅客信息等為基準，全方位了解和掌握其出行信息，并實現精確細分，針對不同群體的旅客，設計出適應其出行需要的方案，還可以提供更加符合他們需求的服務。

（2）鐵路管理領域：在鐵路內部的大數據平臺中，通過合理評估各部門的人才和人力狀況，對于人事調整和調度等管理工作能做到更科學更有序;在鐵路內部安全管理方面能提高檢查監督的針對性，提高應急處置能力，創新治安管控監管方式。

1.2.2研究現狀

伴隨我國鐵路信息化的探索應用也凸顯出很多問題。第一，我國鐵路各部門積累的海量實時狀態數據，由于不同的業務部門主管，存在數據量大、呈現信息分散碎片化狀態;第二，鐵路信息中視頻、圖片、音頻、網絡日志等非結構化數據量遠遠大于結構化數據的體量，鐵路信息化水平有待提高;第三，鐵路信息化的發展亟需專業數據分析人才，并旦是與大數據建設相關的、同鐵路業務相結合的人才。

2大數據在鐵路信息化中的具體應用策略

2.1構建數據服務平臺以及信息管理平臺

為妥善解決異構性數據問題以及數據交換等各項問題，在進行大數據使用過程中，需要按照鐵路自身情況以及大數據技術特點，展開管理平臺建設，實施數據服務平臺以及信息化平臺管控模式，確保數據交互共享能夠達到預期要求。數據服務平臺建設需要以為公司提供大數據分析服務、基礎數據以及共享數據為核心，應按照整體工作流程以及規劃情況，對數據組成以及各模塊功能等詳細內容展開設置。一般數據服務平臺主要包括基礎數據管理、數據集成以及數據共享和大數據儲存幾部分內容。其中，數據集成模塊，具有非結構化數據集成、結構化數據集成以及實時流數據集成等能力，主要用于數據采集;而數據共享模塊，是以滿足全類型數據查詢以及存儲等需求為主的，可對非結構化以及結構化數據展開計算與存儲，且能夠展開數據申請以及授權等一系列管理，能夠按照不同用戶具體情況完成對應數據共享策略設置，實現字段級粒度控制;大數據分析與存儲模塊，具備可視化服務、統計分析以及數據挖掘等功能，會通過對數據集勢以及數據倉庫的運用，完成統計分析功能組件構建工作;基礎數據模塊管理主要以元數據信息管理、主數據信息管理以及地理信息管理為主，是針對鐵路主數據進行對外服務以及管理的平臺。由于主數據具有低變動頻率以及高共享性等特征，在進行管理過程中，平臺會對數據展開集中清洗以及維護等一系列處理，可實現大規模數據匯總以及分類管控，能夠有效提高數據管理關聯性以及完整性，會為后續數據信息挖掘奠定良好基礎。會通過對主數據標準的運用，展開數據清洗以及后續規范化處理，確保不同系統中的數據信息能夠得到統一規范，保證平臺內數據信息質量，進而為大數據精準分析創造出更多有利條件。

2.2加大優勢技術應用力度

鐵路部門要加大對各項優勢技術的研究與運用分析，要對各項技術展開深入性學習，并按照各鐵路段實際需要將其應用到其中，以保證數據應用效果。以知識圖譜數據建模技術為例。該項技術會通過對知識圖譜的運用，利用數據之間的密切關聯，展開主數據圖譜分析與編制，確保數據價值能夠最大化發揮出來，保證大數據技術應用水平。在進行技術應用過程中，需要展開知識獲取，應通過對模糊層次分析技術的運用，對主數據展開識別，做好歸屬字段以及類別歸屬分析，按照人員機構以及固定設施等項目，對數據展開分類，并通過知識融合的方式，對數據歸屬部門進行劃分，實現數據統一化處理，消除不必要的分歧。同時，運用傳統資源描述框架將數據實體關系呈現出來，并存儲到數據庫之中，展開知識推理，且在對字段進行更新時，需要對相關聯組數據字段進行同步更新，從而保證數據時效性，方便管理人員對數據信息展開應用。

2.3做好客戶管理與分析

由于大數據應用主要以服務為主，所以在進行平臺建設以及技術應用過程中，均需要加大對客戶管理以及分析工作的關注力度。應以保護數據安全以及保障客戶隱私為核心，通過對大數據技術的運用，對客戶群體消費特征展開分析，明確各群體客戶需求特點，并制定出配套服務策略，以便為用戶帶來更加優質的服務。同時，因為大數據分析系統自身存在著一定安全風險，可能會對用戶隱私形成威脅，所以為最大限度保護用戶合法權益，需要對用戶數據存儲機制以及訪問規則等展開嚴格限制，防止出現用戶隱私泄露問題。

2.4加強數據安全管理

由于數據泄露或其他方面安全問題，會對鐵路公司形象以及正常工作開展產生直接影響，所以必須要做好數據安全管理工作。一方面，需要對數據進行加密保護，并要定期對數據進行備份，防止出現丟失問題，要通過對操作人員用戶等級以及相關權限進行嚴格設置的方式，保證關鍵數據能夠得到最大限度保護，進而降低數據被篡改或泄露等問題發生概率;另一方面，通過對主數據字段粒度權限展開控制的方式，有效提高數據維護安全性以及訪問安全性。

3大數據在鐵路信息化中的發展方向

3.1科學布局大數據服務平臺

構建集中統一的大數據處理平臺，統籌規劃大數據的架構，建立完善的數據管理機制。

3.2建立專業人才培養體系

新型鐵路大數據專業人才要熟悉鐵路專業知識，善于融合多學科知識，建立健全多層次、多類型的鐵路大數據專業人才，引進高層次人才和領軍人才，建立大數據專業分析團隊。

3.3與其他行業共建大數據分析平臺

通過大數據聯結其他行業，加強交流合作實現共同發展，共建大數據分析平臺，共享大數據分析成果。

3.4加強市場分析和頓測，準確把握市場需求

在海量的原始信息中深入挖掘數據變化過程和規律，預測市場的未來走向實現精準定位，為市場分析和預測提供有力的支撐，進而提高鐵路收益管理。

4結束語

鐵路有關部門需要加大對大數據及其應用的研究力度，按照大數據應用情況，對現有信息化模式展開調整與優化。要通過不斷進行經驗總結與分析的方式，達到有效提高信息化應用水平以及質量的目標，確保鐵路信息化發展能夠得到有效推動，從而為智能型鐵路建設與應用奠定良好基礎。

參考文獻

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