大數據下的鐵路運輸發展策略

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摘要：伴隨著我國社會經濟發展進程持續加快，我國各行各業都獲得了迅猛發展，基于此背景下的新的信息化技術也層出不窮。就現階段而言，大數據理念的廣泛應用對鐵路運輸發展意義重大。本文主要圍繞“大數據”背景下鐵路運輸發展策略進行討論，首先闡述了大數據在鐵路運輸中的意義，接著提出了當前鐵路運輸數據統計存在的問題，最后從多個方面提出了具體的發展策略，旨在以科技化手段大數據技術為支撐，推動鐵路運輸整體工作效率的提高。

關鍵詞：大數據；鐵路運輸；發展策略

大數據是繼“物聯網”和“云計算”之后又出現的一個新的名詞，是現階段各界人士廣泛關注的熱點問題。運用大數據可以在海量數據中挖掘出存在特定關系的數據信息，又能夠以更深層次為基礎對人類科學間的運行規律進行有效識別。對于當前迅猛發展的鐵路運輸事業而言，其想要更好地滿足市場化運營需求，達到鐵路運輸效率、效益和自身競爭力同步提升的目的，大數據運用則具有重要意義。

1大數據在鐵路運輸中的意義分析

1.1積極響應國家政策要求

據了解，大數據是在2012年開始被關注的，自此，我國對大數據技術發展和應用就給予了高度重視。大量實踐證明，將大數據應用到商業領域當中可以收獲較大的經濟效益。而對于鐵路運輸來講，其在國民經濟發展過程中具有基礎性作用，伴隨著鐵路運輸的持續發展以會產生海量數據，將大數據應用到鐵路運輸當中勢必也會對鐵路運輸發展產生積極影響[1]。另外，2015年國務院頒布的有關大數據的綱要提到，大數據應向電信、金融和交通等領域延伸。這一方面說明了大數據已成為國家戰略層面的內容，另一方面也明確了鐵路作為交通領域的重要部分理應對綱要進行執行。總的來說，大數據技術在鐵路運輸中的運用是積極響應國家戰略部署和要求，是數據強國建設過程中不可或缺的步驟。

1.2能夠提高鐵路科技水平

對于鐵路運輸來講，最為關鍵的就是要確保運輸安全，可以說，一切活動都是基于安全的背景下來開展的，從而以此為前提促進鐵路運輸效率和服務水平的提升。但是就現階段來講，鐵路運輸想要實現安全運輸和運輸效率和服務水平的提升僅僅依靠加大投資這一渠道是遠遠不足的，因此，可以注重大數據的運用。大數據技術可以使安全管理得以全面化實施，從而在資源開發基礎上，建構起既具高效性又具靈活性的大數據網，從而形成綠色、安全的現代化鐵路，對提高鐵路科技水平也具有重要意義。

2鐵路運輸數據統計存在的問題

2.1對自身統計指標過于看重

雖然鐵路信息數據統計系統歷經長期的發展已形成了相對完整的指標體系，但是對其指標進行深入分析可知，其大多是運輸過程中的自身經營情況統計指標等內容，沒有注重與我國國民經濟間的聯系。同時，鐵路是當前重要的交通運輸方式，其整體運輸量會對我國經濟發展水平產生直接影響，所以從這個角度來講，只關注自身統計指標而不考慮自身與國民經濟影響未免有些片面。以貨運為例，2009年鐵路貨運量滯漲嚴重，2010-2011則呈現了快速增長，而2011至2016年則大幅下跌。究其原因可以得知，其與全球金融危機、我國四萬億資金拉動等有著直接關系。如果只是從統計數值層面來對鐵路運輸行業發展情況進行分析，則會出現較大的局限性。

2.2統計系統未注重高效整合

通過剖析我國鐵路統計信息系統可以得知，各專業統計數據都來源于基層鐵路站點向鐵路局再至鐵路總公司傳輸形成的金字塔式的信息系統結構當中。就鐵路運輸行業來講，需要在機、車、電、工、輛等部門的通力合作背景下來完成，無論是哪個部門進行數據統計時，都需要以其他部門數據為基礎和前提。如果其中一個部門統計指標出現變化，那么其他部門也會受到連帶影響。然而，當前鐵路運輸統計信息依然具有碎片化特征，不僅沒有高效信息集成為支撐，而且也無法使鐵路部門間的信息統計結合需求得到滿足。

2.3統計數據無法為有效決策提供依據和支撐

鐵路運輸統計數據在實施層層匯總時，要對細節化數據給予高度關注，保證其完整性，從而為決策者的后續決策提供重要依據。而現階段的鐵路運輸統計指標體系無法實現對我國整體時長運輸需求的系統性覆蓋，同時對于運輸經營和運輸決策發展而言，鐵路管理部門依然依靠自身經驗來進行決策。這種沒有大數據支撐的決策方式通常會是決策者的決策具有較大的局限性，同時，決策的準確性和科學性也無法得到保障。

3“大數據”背景下鐵路運輸發展策略

隨著大數據的持續發展，數據具有的重要作用也越發突出，就現階段來講，數據已成為較為寶貴的資源。然而，如何以外部市場數據和內部經營數據為立足點，對其進行深入挖掘，從中提取出有用信息，進而更好地為鐵路運輸發展所服務是接下來著重要探討的問題。

3.1注重外部數據的挖掘，契合市場需求

3.1.1以對外合作為載體，實現對市場需求的挖掘加大對對外合作的重視力度，這樣不僅可以實現對外合作范圍的拓寬，而且也能夠更好地把握當前社會發展過程中的市場需求。未來我國高速鐵路網的建立與通車是釋放鐵路客貨運輸能力的重要措施。伴隨著我國經濟的平穩發展，未來客貨運輸市場將會向“買方市場”所發展，市場競爭較現在相比也會更加激烈，在此背景下，注重對市場需求的挖掘已成為鐵路運輸業未來競爭過程中的關鍵與重點。以鐵路運輸企業角度來講，雖然其掌握著海量數據信息，但基本以自身運營數據為主，包含的外部市場需求數據信息相對較少，這也體現了當前數據挖掘工作依然未展開的客觀事實。而受到市場需求信息零散且遍布互聯網這一特點的影響，因此想要保證市場信息挖掘的順利開展就需要從外部借力來進行。例如可以搜索當前較為知名的搜索引擎公司，與當前較為專業的搜索引擎公司如Google、百度等進行合作，以其提供的海量互聯網信息檢索數據為輔助，實現對現階段運輸市場需求和未來發展形勢的準確挖掘，并剖析出不同經濟發展階段下運輸市場需求的演變規律。

3.1.2合理調整運輸產品，滿足市場需求要對市場需求有充分地了解與把握，并以此為基礎，對現有運輸產品供給進行合理化調整，使其更好地滿足市場需求[2]。而對于現階段出現的一些的新的運輸需求來講，可以借助新產品研發等方式保證其需求得到滿足。對于在運量方面需要降低的運輸需求來講，合并車次、減少列車開行頻率是有效減少運輸供給的措施，同時，對于資源優化配置也大有裨益。以客運方面為例，可以在了解人口遷移數據的基礎上實現對列車運行方案的及時調整；又如貨運方面，如果大宗物資運量呈逐漸降低的態勢，那么相應的列車開行數量也要進行合理縮減。

3.2注重內部數據挖掘，促進運營效率的提升

3.2.1提升指標體系完善性，建立有機整體就鐵路運輸管理部門來講，其需要關注多方面內容，例如自身運營指標、客戶信息指標以及市場信息指標等，這也是推動具有整體性特征的數據分析指標體系得形成的基礎與關鍵。以貨運客戶信息方面為例，要提升客戶屬性等信息的完善性，例如增加發貨時間、批量等信息，這樣既可以為后續數據挖掘與分析提供便利，又能夠確保后續推薦的運輸產品與貨主需求相吻合，有助于路企雙贏的實現。另外，還要將著眼點放在機、車、工、電、輛等部門運營數據上，從而在部門運營數據整合的基礎上，形成統一的整體。

3.2.2以運營數據為立足點進行挖掘，提升作業效率列車運行數據、貨運請求車數據以及基礎設施養護維修等數據都是需要重點挖掘的運營數據，在挖掘和整理上述數據的基礎上，了解和掌握其分布規律，為后續作業效率的提升奠定良好的基礎[3]。例如可以在上述數據輔助下剖析出列車區間運行時間和運行圖標尺偏離間的規律；以挖掘的售票數據為依據，結合線路客流量變化，可以使列車?？空痉桨傅玫絻灮?，適當增加或減少旅客列車；對于貨運方面來講，可以在挖掘全路請求車檢測數據基礎上，保證貨車排空組織的及時性，對貨車中轉停時進行合理壓縮，以此確保運達速度。

3.2.3實現對監測數據的挖掘，確保運輸的安全性圍繞環境、列車運行和設備監控等監測數據進行深入挖掘，并以此為前提推動行車安全智能預警機制的建立，在保護鐵路運輸安全方面意義重大?，F階段，鐵路全路范圍中均建立了包括天氣、風速和超偏載軌道衡在內的監測系統，并在日常運行過程中積累了海量的歷史數據信息，將這些數據進行挖掘、整合與分析，可以更好地掌握其中潛藏的規律，并進行及時預警，從而使鐵路運輸安全性大大提升。

3.3將數據予以展示，為決策提供重要的數據支撐

數據展示簡單來講就是將數據挖掘成果展示出來，伴隨著大數據的快速發展，決策會受到龐大數據影響而變得十分困難[4]。這時，可以以二維或三維圖形等方式為輔助將挖掘結果展示出來，從而使決策焦點變得更加清晰，在強化用戶交互性基礎上，結合數據展示，為決策者更好地解讀數據間關系提供重要幫助，進而使數據信息得到清晰化表達，使決策人員將更多的精力由分析繁雜數據轉移到主要矛盾當中。大數據背景下鐵路運輸發展思路如圖1所示。

3.4著重打造鐵路“數據供應鏈”

鐵路運輸的大數據應用優勢與互聯網和電子商務的大數據應用優勢有著顯著區別。據了解，鐵路運輸在進行決策性數據分析時，多以鐵路運輸發展過程中逐步形成的集標準化、結構化為一體的運營數據為主，通常在鐵路運輸業運營分析過程中運用較多[5]。而想要使鐵路運輸大數據應用具有的實質性特征得以保障，那么就要基于客戶關系管理背景下，建構起具有針對性且立體化的客戶數據資源庫，這也保證了鐵路運輸各部門和行業實現協調與配合。此外，還要將著眼點放在多項數據積累上，以此推動大數據時代的數據供應鏈的形成，從而在數據鏈中多項數據信息資源支撐下，推動鐵路決策水平的提升。

結束語

綜上所述，高速鐵路網的建成可以說是釋放鐵路客貨運輸能力的重要措施。近年來，我國經濟增速逐漸放緩且趨于平穩，在此背景下，運輸市場競爭必將更加激烈。而在大數據這一時代下，鐵路如果僅僅以現有統計分析體系為支撐并不能滿足其未來發展需求，這就要求以外部和內部兩個方面為著手點，對外開展運輸市場需求和經濟發展背景下運輸需求演變規律進行充分挖掘；對內要持續提升鐵路統計指標體系完善性，立足運營數據進行充分挖掘，促進運營效率的提升。注重監測數據挖掘，保證運輸安全；最后，還要依托數據展示為鐵路發展決策提供重要參考和支撐。

參考文獻

[1]白旸昱,常利平.“大數據”背景下鐵路運輸發展策略分析[J].時代金融,2018(03):216.

[2]蘇長俊.大數據背景下我國鐵路運輸工作的精進措施分析[J].現代經濟信息,2017(19):95.

[3]吳恒.鐵路運輸發展策略在“大數據”背景下的探討[J].黑龍江科技信息,2017(11):154-155.

[4]張明.大數據環境下我國鐵路運輸調度指揮工作優化策略[J].交通世界,2019(33):6-7+15.

[5]馬麗梅,史丹,高志遠,李華杰.大數據技術及其行業應用:基于鐵路領域的概念框架研究[J].北京交通大學學報(社會科學版),2019,18(03):58-67.

作者：宋亞奪 單位：河北軌道運輸職業技術學院軌道運輸系