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數字化轉型下鐵路客運營銷輔助決策系統優化研究

2023-02-18 13:11:02韓新建
鐵路計算機應用 2023年1期
關鍵詞:優化功能系統

韓新建

(中國鐵路鄭州局集團有限公司 客運部,鄭州 450052)

隨著數字經濟發展,數字化轉型下的業務重構影響著人們的生活方式和思維模式。商品所有權和使用權通過數字交互完成分離,使得整體的社會資源得到充分利用和最大化節約[1]。從適應數字技術到依賴數字技術并逐漸形成數字化思維,進而實現企業的數字進化是實現現代化治理的過程。鐵路行業在依托12036 互聯網售票、95306 貨運電子商務等系統建設的基礎上,讓數字服務直接下沉為基礎設施,進而促進鐵路行業的數字生態建設[2]。

中國鐵路鄭州局集團有限公司(簡稱:鄭州局集團公司)客運營銷輔助決策系統(簡稱:營銷系統)于2012 年上線運行,經過近10 年的建設,系統功能不斷完善,支撐了客流統計、運營分析、營銷決策等業務的開展[3-5]。隨著客運數字化業務的迅速發展,鐵路“精細化”運營管理和“一日一圖”組織模式的深入,鐵路客運產品結構不斷優化,新的售票組織手段和營銷策略不斷提出,現有營銷系統在使用過程中出現數據同步更新不及時、查詢速度慢、報表系統不穩定等問題;此外,其自動化程度低,新業務跟進受限,智能化決策支持功能擴展困難,因此,需要對現有營銷系統應用功能進一步優化,充分利用大數據、人工智能等技術,實現營銷系統從技術到業務功能支撐上的數字化轉型。

1 數字化成熟度

1.1 數字化轉型成熟度模型

企業數字化運營程度取決于數據要素在企業管理中發揮的作用和價值。數字化成熟度模型用于評估企業數字化水平[6-7],該模型有六級,如圖1 所示。級別越高,數據發揮的價值越大。

圖1 數字化轉型成熟度模型

1.2 營銷系統成熟度

于2012 年上線運行的營銷系統建設之初,處于技術中心輔助決策層級(三級),隨著信息化程度的不斷提升,目前,已達到技術中心系統運營層級(四級)。為解決營銷系統目前面臨的問題,滿足后續業務發展的需要,須提升現有信息系統的數字化水平,分別從系統優化和功能優化兩個方面[8],向業務中心數據運營層級(五級)發展,并為形成數據競爭力奠定基礎。

2 系統優化

2.1 架構優化

優化后的營銷系統架構如圖2 所示。

圖2 優化后營銷系統架構

優化數據庫系統結構,從雙機主備模式升級為多機集群模式。對Sybase IQ 版本進行升級,新版本支持集群模式,且能在X86 服務器上部署安裝,支持大多數Linux 操作系統,具備線性擴展能力,能夠根據業務量的擴大及時進行集群擴展。

鄭州局集團公司使用多臺X86 服務器構建集群作為數據倉庫及數據庫系統服務器,替換下原有的IBM P750 小型機,增強了系統擴展性,節約了設備更新及維修保養成本。

2.2 復制優化

為避免由于營銷系統與中國鐵路客票發售和預訂系統(簡稱:客票系統)資源不匹配導致客票系統復制堵塞的情況,優化現有數據復制結構。通過引入異構數據同步中間件,確保在不影響客票業務的情況下實現營銷系統數據異步傳輸,同時,使營銷系統具備對接實時大數據處理的能力,如圖3 所示。

圖3 數據復制優化示意

2.3 報表服務優化

利用Windows 操作系統中的網絡負載均衡技術,搭建新版報表系統和資料庫集群:(1)用戶通過虛擬IP 訪問營銷系統,主節點的切換不影響使用,做到營銷系統變動對用戶透明;(2)資料庫實現了數據冗余備份,避免了單點故障,從而實現報表系統的高可用。優化后的報表系統結構如圖4 所示。

圖4 優化后報表系統結構

2.4 終端接入優化

通過在營銷系統與辦公網接口間部署安全隔離設備,在辦公網接口端增設接入服務器,為授權辦公網終端提供營銷系統訪問服務,從而實現辦公網用戶對營銷系統的訪問。辦公網接入能夠方便業務人員使用;通過實施安全隔離和白名單控制,保障營銷系統網絡安全。

3 功能優化

隨著客票系統的發展,新業務不斷涌現,須在既有功能的基礎上進一步深化,滿足客運市場化改革與數字化轉型發展的需要。為實現五級數字化的功能支撐,實現客運管理人員自主需求數據的提取、分析與展現,優化前后的功能模型如圖5 所示。

圖5 優化前后的功能模型

3.1 客運運營指標分析

進一步完善客運運營指標分析,基于市場分析理論、統計學基礎,研究設計鐵路局集團公司運營關注的指標體系,主要包括總體運營指標(本局集團公司、站段的客運發送量,客運收入的增幅、排名、占比等)、銷售類指標、列車產品類指標、需求類指標、線路類指標、效益類指標等。進一步完善常用客運分析報告模版設計,結合一日一圖、周分析、日常及專題的分析需求,提供定制化的分析報告。目前,定制化的分析報告已經在鄭州局集團公司客運管理部門應用。

3.2 客流預測

基于運能、運量、預售等數據,綜合考慮各種事件因素的影響,采用數理統計、數據挖掘、機器學習等方法,對鐵路局集團公司及重點方向、車站、線路(含新開線)、列車等進行總量或OD 間的客流預測。結合客流預測數據,提出分方向、區段的列車加開、運能調整等輔助決策建議。

3.3 售票策略監控預警

以營銷系統中的列車實時數據和歷史數據為基礎,綜合考慮旅客發送量、新線開通、營業里程和列車開行對數等情況,實時監控、分析每趟列車客票銷售情況,并與列車預測、票額預分、售票規律等數值進行對比,設定閾值,實現自動報警,并給出具體操作建議,實現一車一策略。建立售票組織策略評價體系,對售票組織策略的應用、客票銷售的情況進行評價,提出相應調整建議。

3.4 列車效益評估

以提升擔當列車整體效益為核心,深入分析列車開行全過程,根據財務部門提供的列車分項成本數據,結合客票收入(或擔當收入)進行列車盈虧點、盈利額的測算及效益評估;在開行方案的基礎上進行新開車效益估算,為客運產品設計、調整等經營環節的精細化管理和科學決策提供支持。

3.5 數據可視化

為方便管理者直觀地發現問題、追蹤異常、捕捉機會,對數據可視化做補強,結合客運業務,對鐵路局集團公司及各站段的任務進度、重點區域客流、重點方向客運能力、重點區段候補需求、重點列車客座率等主要指標進行可視化展示;根據日常及節假日業務需要,實時監控、展示鐵路局集團公司售票、旅客發送量等關鍵指標。

4 結束語

結合數字技術的發展和數字化轉型的需要,本文對鄭州局集團公司營銷系統的系統結構、數據復制、報表系統、終端接入及業務功能進行了優化,使營銷系統的穩定性、可擴展性、使用方便性等得到了進一步增強,業務功能得到了進一步完善。在鄭州局集團公司的應用結果表明,優化后的系統解決了計算資源擴展困難、報表分析功能不足的問題,系統穩定性、報表用戶體驗明顯改善,報表刷新效率顯著提高,數據分析及輔助決策功能得到了進一步完善,可視化展現功能進一步增強。該系統也是為實現客運業務數字化轉型進行的應用實踐。

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