編者按：近日，在賽文交通網舉辦的“交通運輸大數據技術發展與實踐”線上研讨會上，中國交通信息科技集團有限公司、智慧交通事業部總經理吳靜媛做了《交通運輸大數據應用實踐與展望》的報告，報告結合信科集團在TOCC方面的實際案例，為交通運輸大數據的應用實踐提供了示範和思考。

報告詳細展現了“省-市-區”三級平台的大數據運用實踐情況，對省、市、區三級的不同需求進行了解讀，結合具體的案例，從數據采集、數據目錄建立、數據質量管理、服務平台搭建等多個方面進行了詳盡的展示和說明。

一、交通運輸大數據發展形勢分析

1.交通強國建設着力“三個轉變”

2019年9月，國務院印發了《交通強國建設綱要》，這标志着我們踏上了從交通大國向交通強國轉變的偉大征程，這也是賦予我們這一代中國交通人的崇高使命。綱要的總體要求裡，對交通運輸行業如何發展提出了三個轉變：

● 新發展理念：由追求速度規模向更加注重質量效益轉變

● 新發展方式：由各種交通方式相對獨立發展向更加注重一體化融合發展轉變

● 新發展動力：由依靠傳統要素驅動向更加注重創新驅動轉變

2.數據資源成為交通強國建設關鍵要素

随着數字中國戰略的實施，數據資源的重要性與日俱增，數據作為一種新型的生産要素已經寫入黨中央發布的相關文件之中，與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列為要素之一。獲得更多、更全的數據，并把大數據運用好，才能真正提升行業治理水平，提高服務水平。可見，誰掌握了數據，誰就掌握了未來。

二、交通運輸大數據應用實踐

1.數據大腦5大關鍵能力

信科集團是國内最早一批參與綜合交通運行監測與應急指揮平台的企業，經過十幾年的不斷優化，目前已經形成了一套成熟的解決方案，以交通運輸大數據中心為核心，通過數據資源的彙聚、治理、應用，打造行業治理中心、監測應急指揮中心、分析決策中心、政務服務中心、服務治理、應急決策中心等。

從最開始的運行監測平台，經過不斷叠代，已經與具體業務深度融合，成為了綜合交通運輸的“數據大腦”。這個“數據大腦”不隻是一個交付的産品，更是一整套技術支撐的體系，它具有五個關鍵能力：

彙聚行業海量數據、數據治理融合貫通、數據賦能智慧應用、信息服務行業内外、現代治理有機融合，這5個能力圍繞數據資源，從彙聚到治理、賦能具體的智慧化應用，服務行業内外，最終實現與治理體系有機融合，打造現代化治理體系。

2.“省-市-區”三級平台

數據大腦的主要服務對象是各局的政府部門，包括省交通廳、地市和區縣的交通局，這三級項目雖然看上去大體相似，但各級管理部門還是有各自的特點和需求。

1) 省級平台：交通運輸大數據深化應用實踐

由省廳信息系統産生的數據相對較少，更多的數據産生自部裡或市級平台，但是在應用過程中，也要站在全省的角度系統考慮，除了實時動态的數據之外，能反映宏觀以及較長時間規律的數據愈加重要。

通常省廳綜合交通運輸信息服務平台，主要是想實現這樣5個目标：

● 最大化的彙集行業數據資源

● 摸清全省交通運輸的家底和現狀

● 在此基礎上打造多尺度、多監測網絡

● 構建數據驅動的決策支持體系

● 建成一觸即達的應急指揮中樞，提升應急能力

因此，平台的設計重點針對以下兩個模塊：

模塊1：交通運輸的全景監測。對基礎設施、運輸服務以及行業的動态運行情況進行實時的監測，反映的是現狀的能力狀态，主要通過用指标和可視化的手段來展現。

模塊2：交通運輸專項監測。針對特殊時期，對涉及國家戰略的重點區域進行監測，部、省的專項行動，以及根據地方特色設計的專題等。

2) 市級平台：交通運輸大數據交換共享實踐

對于市級平台來說，既要連接省部和區縣，又要與市裡其他單位産生交集，因此，市級平台面臨交通部和市政府兩條線對數據交換共享的不同要求。

市局的業務更加全面，涉及範圍包括：路網的建、管、養，公路、水路運輸、維修，駕培等。因此，建設現代化治理體系、提升治理能力的需求非常迫切。

另外，市交通局的很多監管和服務是直接面向公衆的，大數據如何與提升行業服務能力結合，是很多地方需要重點考慮的問題。

下面以某市交通運輸行業數據資源交換共享開放應用平台為例，看看平台是如何在數據資源的整合和應用方面開展工作的。

為了解決了數據資源采集共享難度大、交換共享不成體系、應用系統分散獨立等問題，我們主要從以下三個方面開展工作：

工作一：全面梳理、構建信息資源目錄及标準體系

平台很大一部分工作量是梳理存量數據，編制數據資源目錄。為了達到目錄清晰、全面覆蓋、分類規範的要求，我們花了大半年的時間去調研，逐個進行系統對接，梳理數據資源。按照交通部和市政府對信息資源目錄的要求，設計了資源目錄，實現了應接盡接。

目錄由各責任單位編制和維護，并在統一的平台發布，使用者通過檢索即可申請使用數據，通過編制完整的數據資源目錄、建立數據資源交換、開放門戶，實現了整個數據的資産化管理。

工作二：建立數據資源平台

平台主要開發的系統功能包括6項：數據資源目錄系統、數據交換共享管理系統、數據質量管控系統、數據資源平台監控系統、數據展示系統和視頻整合管理系統，構成了市級平台主要的模塊和功能。

數據交換共享管理系統：

首先是數據的采集和接入階段，我們對交通局及下屬單位的系統逐個對接，對市面上幾乎所有數據庫都進行了适配支持，最終接入了交通局管轄所有行業，數據總量破百億。再以服務的方式對外提供數據。資源目錄和數據源同步更新，在門戶網站即可完成查詢、申請和服務配置的操作，極大地減少了使用數據的成本。

數據質量管控系統：

針對過去數據中心可能存在的數據缺失、數據易值、數據錯誤等問題，提供數據全鍊條質量管理功能。我們建立了從原數據接入到系統應用全鍊條監控，對數據流入、清洗、流出全過程進行記錄，及時發現數據傳輸過程中的中斷、丢失等問題，這樣平台可以去定位發生中斷的位置及時去進行修複。

數據質量管控系統主要是實現對數據質量的審計和管理，系統會根據設置的規則對數據質量進行審計：一方面是信息化的，比如，超出值域數據類型等錯誤，由系統進行設置；另一種是和業務相關的，比如計算錯誤、關聯錯誤等，由責任單位設置相應的規則。系統經過審計會生成一個質量報告，對各數據源進行評分，并且提示主要問題，方便從源頭開始提升整個數據的質量和水平。

工作三：建立應用集成和統一入口服務平台

平台建成後，主要服務于兩類用戶。

一類是服務于交通運輸部。數據資源平台是部級平台的一個分節點，為交通部提供路網運行，行業信用安全監管等數據，同時可以通過部級交換共享平台，實現與鄰省、市的數據交換共享。

另一類是服務于市政府和行業用戶。作為市交通運輸行業數據分節點，通過市政務信息共享網站，可實現與市公安交管、國土資源等其他相關委、辦、局的數據共享調用。

在服務民生方面也得到了應用，如利用市政政務數據共享平台，與學籍信息關聯，實現了一卡通學生優惠票的一站式辦理；通過交通數據和網信辦人口數據的對比，協助一卡通公司注銷失效證件。

本平台建成後，持續為各系統提供數據服務，應用系統調用累計次數達到過億次，推送共享數據百億條，交通大數據在服務行業方面發揮了很大的作用。

3) 區級平台：交通運輸大數據場景化應用實踐

區級平台相對簡單，卻十分重要，因為省市的很多數據都是來自區縣，要建好采集體系。區裡關注的點也很明确，對大數據的需求是場景化的，和具體業務結合非常緊密。

下面以某國家級新區智慧交通項目為例，分享一下我們在做區級項目大數據場景化應用的一些實踐經驗。

區交通局計劃通過三年時間打造一個在西北地區領先、達到國内一流水平的智慧交通體系。目前我們已經完成了智慧交通一期項目。一期項目先解決有無問題，搭建了一系列的基礎平台軟件，整合了新區存量的數據資源和應用系統。

從第二期開始考慮聚焦具體的場景，并且接入省交通廳、市交通局的路網、車輛、運輸等數據。針對重大活動、交旅融合等場景建設大數據分析系統。今年交通局計劃繼續聚焦若幹個實際場景，利用新區的示範區優勢進行大數據應用的創新。

我們在新區開展的建設當中融合了幾方面的大數據，一方面是跨區域的，把市和新區兩個地區數據進行了融合；第二方面是跨行業的，把交通行業、政務數據、旅遊行業數據、氣象數據、手機信用數據等進行融合，實現了之前隻用交通行業數據無法分析的場景應用。

例如：利用省交通廳、市交通局、手機信令等數據，對城市群一體化出行特征進行分析。發掘出在新區工作的人群的居住特征，分析出城區和新區的交通聯系，對比分析兩地出行需求和供給的匹配情況，為新區制定更加符合都市圈一體化要求的交通政策提供了決策依據。

新區本身有多個熱門景點，我們利用信令數據，分析景點的動态人流分布和出行特征、景區周邊的停車場設置、公共交通運行情況等，對以上信息進行比對，為遊客提供更加人性化的出行建議，同時對優化景區周邊交通狀況提出更加科學的建議。

新區交通局管轄的路網超過1700公裡，為提高養護效率，利用巡檢設備對新區路網進行病害巡檢，将普通的貨運、營運客車、私家車等交通運行情況與公路病害情況進行融合，分析兩者之間的相互影響，對病害的分布、發展進行研判，進而給出公路養護的動态需求估計結果，為公路養護提供決策支持。

3.信科綜合交通大數據應用實踐感悟

頂層設計：大數據一定是一把手工程，大數據應用的基礎是先掌握大數據，而這些需要做好頂層設計，建立統一的技術架構，才能以可接受的成本彙聚、形成行業大數據資源。

木桶效應：高質量的大數據資源體系的建立存在明顯的木桶效應，受技術、機制、标準等共同影響，任何一個環節沒有做好，最終都會導緻數據資源無法滿足應用要求。

融合碰撞：跨行業、跨部門數據融合碰撞可以激發新的價值。我們在做的市級共享交換平台，就是在進行大量技術工作的同時，編制了相關的管理規範和技術标準，并由交通局進行宣貫，才能最終實現預期的效果。

需求導向：做大數據應用應當結合具體的場景開展建設，因為大數據的特點就是價值密度低，不結合業務部門的具體需求，最後建成的系統都是界面很好看，但是沒有具體的實效作用。

安全可控：目前信息安全已經上升為國家戰略，而大數據的應用必然需要用到很多相對敏感的數據，我們在實際建設當中要在其中取得一個平衡，采用恰當的技術手段建設模式，不能因噎廢食。

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