張凡

摘要：隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)呈現(xiàn)出爆炸式的增長現(xiàn)象，人們的生活正在被各種數(shù)據(jù)包圍，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。軌道交通企業(yè)作為近年來全國的城市青睞的優(yōu)質(zhì)交通工具提供者，每天也產(chǎn)生者各種數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)有何特點，以及在使用這些大數(shù)據(jù)時又會帶來哪些挑戰(zhàn)，本文做出簡要的探討。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；應(yīng)用；軌道交通

中圖分類號：TP3；U23 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）013-0-01

進入新世紀(jì)以來，隨著博客、微信、移動設(shè)備以基于位置服務(wù)的LBS服務(wù)的新型信息發(fā)布方式的發(fā)展，數(shù)據(jù)的種類和數(shù)量正在以幾何級的速度增長和積累，人們的生活已經(jīng)被各種各樣的數(shù)據(jù)包圍，大數(shù)據(jù)時代的到來給人們帶來了更多生活上的便利和行為習(xí)慣的改變。學(xué)術(shù)界、工業(yè)界、政府機構(gòu)早已對大數(shù)據(jù)開始了各種研究。然而大數(shù)據(jù)的火熱并不意味著對大數(shù)據(jù)的深刻理解，反而可能影響了大數(shù)據(jù)的真正含義的理解。

一、大數(shù)據(jù)的基本概念

大數(shù)據(jù)本身的概念比較抽象，但有一點是確定的，即他表示數(shù)據(jù)的規(guī)模龐大，但是僅從數(shù)量上難以區(qū)分與海量數(shù)據(jù)（massive data）、超大規(guī)模數(shù)據(jù)（very large data）的差別，大數(shù)據(jù)目前的定義并沒有一個公認(rèn)的說法，但從不同的定義中可以歸納試圖給出定義，而最有代表性的要數(shù)3V定義。即認(rèn)為大數(shù)據(jù)需滿足三個特點：規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）、和高速性（velocity）.對于提出4V定義的有國際數(shù)據(jù)公司的價值性（value）和IBM認(rèn)為的實用性（veracity）。維基百科對大數(shù)據(jù)的定義則更簡單明了：Big data is a term for data sets that are so large or complex that traditional data processing application software is inadequate to deal with them. 大數(shù)據(jù)時指利用常用軟件應(yīng)用工具已經(jīng)不能夠處理的龐大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。

作者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的概念不必拘泥于某一個，在面對實際問題時，把握4V（規(guī)模性、多樣性、高速性、價值性）特點的基礎(chǔ)上適當(dāng)?shù)目紤]數(shù)據(jù)處理的可容忍時間即可。

二、軌道交通企業(yè)大數(shù)據(jù)特點

軌道交通領(lǐng)域涉及專業(yè)多而廣，其中土木、車輛、機電、供電、維保、通信、信號、環(huán)控、AFC等，這些專業(yè)通過人工或自動傳輸?shù)确绞讲杉a(chǎn)生的數(shù)據(jù)數(shù)以百萬計，應(yīng)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，深入探索軌道交通系統(tǒng)的運行規(guī)律，對于提升軌道交通的運營服務(wù)質(zhì)量和水平有著重要的理論指導(dǎo)意義和實踐管理作用。

1.數(shù)據(jù)種類

根據(jù)軌道交通企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的來源，將大數(shù)據(jù)分為內(nèi)部大數(shù)據(jù)和外部大數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)包括客流數(shù)據(jù)、各類型設(shè)備反饋的數(shù)據(jù)、物資材料消耗數(shù)據(jù)、內(nèi)部管理數(shù)據(jù)（財務(wù)、人力、效率數(shù)據(jù)）；外部數(shù)據(jù)包括天氣數(shù)據(jù)、大型活動數(shù)據(jù)、其他相關(guān)公共數(shù)據(jù)等。按照數(shù)據(jù)的產(chǎn)生的過程分為直接數(shù)據(jù)和間接數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)研究的基本都是直接數(shù)據(jù)，對直接數(shù)據(jù)加工處理產(chǎn)生的間接數(shù)據(jù)，根據(jù)其家公的程度來確定該數(shù)據(jù)是否還需再處理。亦或是用來指導(dǎo)管理決策。

2.數(shù)據(jù)特點

（1）數(shù)據(jù)動態(tài)性強

以重慶軌道交通開收班時間計算，軌道交通系統(tǒng)每天運轉(zhuǎn)將近17個小時，在運行的這段時間各種數(shù)據(jù)時刻變化，且各數(shù)據(jù)動態(tài)性強、隨機性強、個體間差異明顯，變化粒度多樣，各數(shù)據(jù)間相互聯(lián)系，每一個數(shù)據(jù)的變化都可能帶來其他方面的影響或變化。

（2）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性強

在列車晚間進站到早班發(fā)車的間隔時間內(nèi)，相關(guān)的其他工作維保、公務(wù)、供電、道岔、橋隧等檢修工作也差生這各種不同的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)將直接影響著第二天軌道交通系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)情況。

（3）數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)廣泛的異構(gòu)性

首先數(shù)據(jù)來源廣泛，軌道交通系統(tǒng)涉獵專業(yè)繁多，業(yè)務(wù)復(fù)雜，每個部門都產(chǎn)生這各種各樣的數(shù)據(jù)；其次，數(shù)據(jù)種類繁多，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比較大；再次，數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式多樣，隨著移動終端的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生模式也由被動提取轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃赢a(chǎn)生進而發(fā)展為自動發(fā)送、上傳的模式。

（4）數(shù)據(jù)規(guī)律性強

軌道交通系統(tǒng)每天能夠正常運轉(zhuǎn)主要依賴于完善的工作計劃，如列車運行計劃、人員排班計劃、列車檢修計劃、客流組織計劃、設(shè)備設(shè)施巡檢、檢修計劃等，而完美的計劃需要依賴于對數(shù)據(jù)規(guī)律的掌握。

（5）數(shù)據(jù)的安全保密性要求高

作為支撐企業(yè)長久發(fā)展的核心信息，如新技術(shù)的研發(fā)、外來技術(shù)的國產(chǎn)化、核心技術(shù)、核心指標(biāo)、管理方法的創(chuàng)新、安全技術(shù)的應(yīng)用、盈利模式的創(chuàng)新、關(guān)鍵的財務(wù)數(shù)據(jù)等都需要較高的保密性。

三、軌道交通企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)集成挑戰(zhàn)

軌道交通數(shù)據(jù)的采集方式的多樣性和數(shù)據(jù)類型的多樣性使得數(shù)據(jù)集成成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的巨大挑戰(zhàn)。首先數(shù)據(jù)得廣泛異構(gòu)性表現(xiàn)在數(shù)據(jù)類型從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化，其次數(shù)據(jù)采集方式的多樣性體現(xiàn)在傳統(tǒng)固定設(shè)備的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向移動設(shè)備的快速變動數(shù)據(jù)，且產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，并有著明顯的時空特性。不同類型、不同方式、不同緯度的各種數(shù)據(jù)形成的大數(shù)據(jù)需要新的集成方法才能發(fā)揮其大數(shù)據(jù)的作用。

2.數(shù)據(jù)清洗挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)量巨大并不代表數(shù)據(jù)的價值大，數(shù)據(jù)量的增加導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量低劣，噪聲增多，反而會影響有用數(shù)據(jù)的篩選和使用。一方面很難由單個幾系統(tǒng)容納下不同數(shù)據(jù)源集成的海量數(shù)據(jù)，另一方面數(shù)據(jù)集成并不是簡單的將數(shù)據(jù)聚集在一起而不作任何清洗，這樣有用數(shù)據(jù)就會被大量的干擾數(shù)據(jù)淹沒。大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)清洗需要更加謹(jǐn)慎，因為有限的、細微的有用信息需要從巨量的數(shù)據(jù)中清洗出來，如果清洗粒度選擇不合適，或大或小，都將無法達到真正的清洗效果。

3.數(shù)據(jù)解釋挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)解釋旨在更好的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，不恰當(dāng)?shù)慕忉尫椒赡軐?dǎo)致解釋結(jié)果晦澀，難以理解。然而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)解釋方式并不能應(yīng)對大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，尤其是在面對類型復(fù)雜、數(shù)量巨大的軌道交通企業(yè)大數(shù)據(jù)時更為如此，外部的大數(shù)據(jù)與內(nèi)部的管理數(shù)據(jù)以何種技術(shù)呈現(xiàn)解釋結(jié)果，需要提出全新的大數(shù)據(jù)解釋方式。云計算的發(fā)展為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，但是對于大數(shù)據(jù)去粗取精、內(nèi)外數(shù)據(jù)互聯(lián)融通的過程，云計算猶如大海撈針，仍顯得無力。

四、軌道交通企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

目前軌道交通系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用都尚處于起步階段，查詢知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，也發(fā)現(xiàn)目前的研究應(yīng)用較少，在少有的應(yīng)用中主要提及的是地鐵耗能仿真和節(jié)能操縱研究、地鐵乘務(wù)技術(shù)管理、車在信號設(shè)備主動維護研究、地鐵票制創(chuàng)新、地鐵車輛牽引系統(tǒng)故障診斷等，從以上文獻不難發(fā)現(xiàn)，行業(yè)內(nèi)真正的大數(shù)據(jù)研究應(yīng)用還很缺乏，這些數(shù)據(jù)仍處于專項數(shù)據(jù)的集成處理研究，數(shù)據(jù)尚不夠“大”，對于管理決策的支撐研究也很少。

五、結(jié)語

本文通過大數(shù)據(jù)概念，結(jié)合軌道交通行業(yè)目前的數(shù)據(jù)特點、應(yīng)用挑戰(zhàn)及應(yīng)用現(xiàn)狀提出簡單的分析，希望助力于大數(shù)據(jù)在軌道交通行業(yè)的深入、廣泛、恰當(dāng)?shù)膽?yīng)用，促進大數(shù)據(jù)的良性發(fā)展。

參考文獻：

[1]維基百科：大數(shù)據(jù).（2017-5-22）https：//en.wikipedia.org/wiki/Big_data

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