大数据在铁路信息化中的应用及展望

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作为现代化建设关键要点，信息化建设是保证铁路现代化建设模式落实质量的关键与核心。铁路信息化加大了对各种现代通讯技术以及信息技术的利用力度，构建起了极具中国特色的铁路信息系统，为现代经营管理以及客户营销等工作开展都带来了极大的便利，资源配置更加合理，运输能力也得到了切实提升，都为我国铁路高质量服务输出创造出了更多的有利条件。

一、铁路信息化基本情况

随着民众对于铁路出行需求量的不断增加，铁路基础设施以及信息化发展速度呈现出了明显增长的趋势，各业务部门纷纷建立起专业化业务信息体系，涵盖运输调度系统、战略管理系统以及计划统计等各系统内容，能够实现对铁路运营各项数据的科学化处理，保证海量化数据处理精准性以及可靠性，为铁路各项决策制定提供了可靠的数据信息方面支持。

业务系统的完善与运用，帮助铁路公司积累了海量数据，为大数据分析应用提供了充足的数据资源。但因为大数据技术应用时间相对较短，铁路公司核心基础数据分布较为散乱，各系统中存在着大量不一致以及重复性数据，导致大数据应用受到了一定限制。

二、大数据应用难点

由于我国铁路目前正处于发展关键期以及转型关键期，数据基础平台建设存在不足之处与数据共享困难等方面的问题，均对大数据应用产生的直接影响，所以大数据应用现状仍然不容乐观。

通过对大数据数据分析、采集以及提取等环节操作的分析发现，技术应用困难点主要集中在以下几个方面：异构性问题。在进行数据收集以及处理过程中，普遍存在着呈现非均匀分布状态的状况，需要通过对有效算法的利用，對数据信息格式展开调整;数据准确性以及完整性问题。由于各业务数据平台处于较为独立的状态，而各项数据分散分布于各系统之中，所以很容易会出现数据完整性以及精准性不达标的状况，数据信息无法得到有效挖掘与利用;数据合并问题。对各数据库内不同信息展开合并，需要统一标准以及算法作为支持，并要对数据展开测试与分析，而目前该项工作还在不断研究与完善之中。

三、大数据在铁路信息化中的发展

大数据今后在铁路信息化中的发展方向：

构建数据服务平台。为摆脱传统工作模式束缚，大数据技术今后应用会以构建统一处理数据平台为主，会通过进行科学数据架构统筹规划的方式，形成完善管理机制以及标准，进而为各项数据信息深入性挖掘与应用提供可靠技术依据;人才培养。大数据技术应用与人才团队整体水平有着密切关联，所以为保证技术应用能够顺利展开，需要加大对人才培养力度，不仅要做好现有人才考核以及培训，帮助他们掌握大数据应用方式以及技术应用技巧，同时还要与高校签订合同，通过实施校企合作的方式，为公司提供源源不断的高技术、高水平人才，以便为技术高质量应用提供专业人才团队支持;和其他行业一起共建大数据分析平台，通过对其各项优势的整合与运用，实现共同发展模式，保证分析平台建设质量，进而做好大数据分析以及共享等一系列工作;注重市场预测与分析，通过对数据变化规律的挖掘与分析，把握市场需求，预测市场发展变化，进而为铁路各项管理决策制定提供精准支持，帮助铁路获得更大的经济效益以及社会效益。

四、大数据在铁路信息化中的具体应用策略

（一）构建数据服务平台以及信息管理平台

为妥善解决异构性数据问题以及数据交换等各项问题，在进行大数据使用过程中，需要按照铁路自身情况以及大数据技术特点，展开管理平台建设，实施数据服务平台以及信息化平台管控模式，确保数据交互共享能够达到预期要求。

数据服务平台建设需要以为公司提供大数据分析服务、基础数据以及共享数据为核心，应按照整体工作流程以及规划情况，对数据组成以及各模块功能等详细内容展开设置。一般数据服务平台主要包括基础数据管理、数据集成以及数据共享和大数据储存几部分内容。其中，数据集成模块，具有非结构化数据集成、结构化数据集成以及实时流数据集成等能力，主要用于数据采集;而数据共享模块，是以满足全类型数据查询以及存储等需求为主的，可对非结构化以及结构化数据展开计算与存储，且能够展开数据申请以及授权等一系列管理，能够按照不同用户具体情况完成对应数据共享策略设置，实现字段级粒度控制：大数据分析与存储模块，具备可视化服务、统计分析以及数据挖掘等功能，会通过对数据集势以及数据仓库的运用，完成统计分析功能组件构建工作;基础数据模块管理主要以元数据信息管理、主数据信息管理以及地理信息管理为主，是针对铁路主数据进行对外服务以及管理的平台。由于主数据具有低变动频率以及高共享性等特征，在进行管理过程中，平台会对数据展开集中清洗以及维护等一系列处理，可实现大规模数据汇总以及分类管控，能够有效提高数据管理关联性以及完整性，会为后续数据信息挖掘奠定良好基础。会通过对主数据标准的运用，展开数据清洗以及后续规范化处理，确保不同系统中的数据信息能够得到统一规范，保证平台内数据信息质量，进而为大数据精准分析创造出更多有利条件。

（二）加大优势技术应用力度

由于各项优势技术应用是保证大数据技术应用质量的关键，所以铁路部门还需要加大对各项优势技术的研究与运用分析，要对各项技术展开深入性学习，并按照各铁路段实际需要将其应用到其中，保证数据应用效果。

以知识图谱数据建模技术为例。该项技术会通过对知识图谱的运用，利用数据之间的密切关联，展开主数据图谱分析与编制，确保数据价值能够最大化发挥出来，保证大数据技术应用水平。在进行技术应用过程中，需要展开知识获取，应通过对模糊层次分析技术的运用，对主数据展开识别，做好归属字段以及类别归属分析，按照人员机构以及固定设施等项目，对数据展开分类，并通过知识融合的方式，对数据归属部门进行划分，实现数据统一化处理，消除不必要的分歧。同时，运用传统资源描述框架将数据实体关系呈现出来，并存储到数据库之中，展开知识推理，且在对字段进行更新时，需要对相关联组数据字段进行同步更新，从而保证数据时效性，方便管理人员对数据信息展开应用。

（三）做好客户管理与分析

由于大数据应用主要以服务为主，所以在进行平台建设以及技术应用过程中，均需要加大对客户管理以及分析工作的关注力度。应以保护数据安全以及保障客户隐私为核心，通过对大数据技术的运用，对客户群体消费特征展开分析，明确各群体客户需求特点，并制定出配套服务策略，以便为用户带来更加优质的服务。同时，因为大数据分析系统自身存在着一定安全风险，可能会对用户隐私形成威胁，所以为最大限度保护用户合法权益，需要对用户数据存储机制以及访问规则等展开严格限制，防止出现用户隐私泄露问题。

（四）加强数据安全管理

由于数据泄露或其他方面安全问题，会对铁路公司形象以及正常工作开展产生直接影响，所以必须要做好数据安全管理工作。一方面，需要对数据进行加密保护，并要定期对数据进行备份，防止出现丢失问题，要通过对操作人员用户等级以及相关权限进行严格设置的方式，保证关键数据能够得到最大限度保护，进而降低数据被篡改或泄露等问题发生概率;另一方面，通过对主数据字段粒度权限展开控制的方式，有效提高数据维护安全性以及访问安全性。

五、结语

通过本文论述使我们更加深刻认识到大数据在铁路信息化中的作用与价值，铁路有关部门需要加大对大数据及其应用的研究力度，应在明确铁路信息化特点以及实际需求的基础上，按照大数据应用情况，对现有信息化模式展开调整与优化。要通过不断进行经验总结与分析的方式，达到有效提高信息化应用水平以及质量的目标，确保铁路信息化发展能够得到有效推动，从而为智能型铁路建设与应用奠定良好基础。

作者单位：通号通信信息集团有限公司成都分公司