城市轨道交通大数据体系建设的思考

顾伟华 黄天印 郭 鹏 赵时旻

(1.上海申通地铁集团有限公司，201103，上海；2.万达信息股份有限公司，201102，上海//第一作者，教授级高级工程师)

随着我国城市化进程的加快，城市轨道交通以其安全、快速、便捷、环保等优势得到了迅猛发展，许多城市的轨道交通已步入网络化发展阶段。城市轨道交通已成为广大市民出行首选的交通方式，乘客在城市轨道交通系统内停留时间越来越长，活动内容也更加丰富。城市轨道交通已经从一种单纯的交通方式转变为融出行、居住依赖、工作、消费、娱乐于一体的城市新生态形式，城市轨道交通的发展模式也从建设规模的高速增长，向运营管理和服务的高质量发展转型。

伴随这种变化而来的是城市轨道交通数据的几何级增长[1]。这些在管理、生产和服务中产生的海量数据，给传统管理模式提出了新的挑战。大数据技术能从各种各样类型的数据中快速获得有价值的信息，它即是一种技术手段，也是一种思维模式。利用好这些数据，实现“掘金大数据”，不仅是技术推动城市轨道交通进步的必然结果，也为管理者突破原有观察能力局限和思维定式提供了新的途径[2]。

城市轨道交通大数据体系的建设，涉及业务、技术、管理、人才等一系列问题，是一项系统工程。研究确定城市轨道交通大数据体系架构和建设途径是城市轨道交通大数据建设必须首先考虑的重大问题，也是城市轨道交通大数据能否充分发挥作用的关键所在。本文从城市轨道交通大数据特点和建设需求出发，探讨了城市轨道交通大数据应用框架，重点分析了存在的问题及应对策略。

1 城市轨道交通大数据内涵及特点

城市轨道交通包含工程建设、运营服务、维修保障、资产经营、企业管理等多种类型业务，因此，城市轨道交通大数据内涵丰富，既有内部的线网基础信息、设备运行状态信息、业务管理信息和乘客交互信息，又有外部的环境、资讯、交通衔接等各类信息。数据类型复杂多样，既有结构化数据，也包含大量视频、图像、文档等半结构化、非结构化数据。这些数据部分保存在专业系统中，更多的则是分散于业务管理的各个环节。城市轨道交通大数据的内容、特点和典型代表见表1。

2 城市轨道交通大数据建设的要求

现阶段，城市轨道交通大数据体系建设需要重点解决以下几个方面的问题[3]：

表1 城市轨道交通大数据的数据内容、数据特点及典型数据

(1)网络化运营管理。基于客流大数据分析及预测，动态调整运能，优化网络运营组织策略；利用大数据辅助票务营销决策，促进票务收入最大化；基于乘客行为大数据分析，提供路径诱导及个性化信息服务；基于应急事件的大数据分析，建立智能高效的应急联动和预警体系。

(2)设备全生命周期维护。利用设备维修数据，建立设备健康度分析模型，优化预防修和状态修策略，降本增效；通过对设施设备实时运行状态数据分析，挖掘设备状态变化规律，提升故障预警、故障处置效率和风险应对能力；建立备品备件消耗分析模型，实现物资库存精细管理，降低库存成本。

(3)管理模式创新。综合运用业务运行数据，实时获悉企业运行状况，通过基于经营管理主题的大数据专项分析，优化企业经营管理策略，构建卓越绩效管理新模式；使用工程建设数据，构建工程造价数据分析模型，辅助项目投资管理和造价决策，构建供应商征信评价体系，降低风险，提升采购效率。

(4)城市发展一体化要求。密切关注城市轨道交通对沿线、重点区域的人口和商业的影响，以及对城市经济发展和城市空间形态的影响，促进“地铁+居住”、“地铁+生活”、“地铁+消费”、“地铁+商业”、“地铁+办公”的生态圈构建，发挥好城市轨道交通对城市发展的支撑和引领作用，以城市轨道交通与其它交通方式的衔接互动为切入点，推动综合交通一体化发展。

(5)融入“智慧城市”建设。“智慧地铁”作为“智慧城市”的重要组成部分，城市轨道交通大数据建设要符合“智慧城市”的总体框架要求。通过城市轨道交通大数据治理，夯实城市轨道交通数据基础的同时，要勇于创新，探索智慧应用的新途径，将“智慧地铁”很好地融入“智慧城市”建设。

3 城市轨道交通大数据应用架构

城市轨道交通大数据应用聚焦安全、效率、服务、创新等方面，利用数据连通各业务“神经元”，借助“地铁大脑”，形成数据驱动的感知—决策—执行一体化业务新模式，遵循连通、融合、创新的建设思路，整合BIM(建筑信息模型)、GIS(地理信息系统)等基础数据，形成“智慧地铁”基础骨架；连通底层基础信息，融合客流数据、设备运行数据、管理数据和外部数据，赋予地铁感知能力。借助数据分析让地铁学会“思考”，通过应用创新提升管理水平，构建“有骨有肉、能想会动”的“智慧地铁”。图1为城市轨道交通大数据应用框架。

4 城市轨道交通大数据建设要点及对策

4.1 统筹管理

城市轨道交通大数据建设涉及管理、技术、人才等多个方面，需要协调各方资源，因此，必须引起高度重视，要集中统一领导，将其纳入重点工作计划，并落实具体实施的重要议事日程，以便及时解决新情况、新问题。此外，有必要对城市轨道交通大数据建设进行体系化顶层设计，从企业战略业务目标开始入手，结合业务总体目标进行逐级分解，梳理出相关的发展业务方向及应用重点，明确建设目标，绘制系统化、清晰化、可操作的蓝图，集中力量攻克难关，率先实现重点核心目标，以期达到预期的整体效果。

注:OLAP——联机分析处理;API——应用程序编程接口

图1 城市轨道交通大数据应用架构

4.2 数据治理

数据治理是基础，必须保证数据的统一性、准确性、可靠性。城市轨道交通大数据治理的主要内容包括：制订数据的统一标准，确定数据的采集方式，建立数据的安全策略，实现数据的全周期质量监管等。

大数据建设初期，数据治理要与业务需求紧密结合，根据业务特性确定数据汇聚内容，业务管理部门要保障数据的一致性、准确性，相关管理部门要明确数据可共享范围。

数据治理是一项多元化的协同工作，需要从多个层面加强管理。规划层面，完成数据管理体系和管理流程的整体设计；组织层面，由主要领导亲自挂帅成立跨部门的数据治理管控组织；制度层面，通过制定相关管理制度及技术标准，覆盖数据定义、产生、存储、加工、交换和应用的全过程，为数据管理工作提供保障；技术层面，通过建设大数据管理系统，实现元数据管理、数据质量管理、数据安全保障等功能；考核层面，通过设立数据管控专项考核指标，保障数据管理各项具体工作的有效落实。

4.3 数据资源服务目录

城市轨道交通大数据资源服务目录是基于统一数据模型，通过对各类业务数据进行标准化编目而形成的可管理、可利用的数据资源体系。通过对资源目录的编目、注册和发布解决“有哪些信息”的问题，通过对信息资源目录的查询解决“信息在哪里”的问题，通过对资源目录的调阅和推送解决“如何获取信息”的问题。

城市轨道交通大数据资源服务目录可参照多级分类思路进行设置，如采用“类—项—目—细目”4级划分方式。“类”分为数据资源和服务资源2类，“项”依照业务域分为工程建设、运营管理、维修维护、资源开发、技术研发、企业管理、公共服务、外部资源等，“目”可以按照业务内容的组成部分或业务流程的先后顺序进行分类，“细目”根据实际需要对“目”进行细化。

数据采集要依据自身特点采用经济、有效的方式进行。自动化程度高的业务领域，如列车运行监控、设备运行监控等，具备比较好的数据基础，可以借助物联网等新技术手段，在充分利用原有系统的基础上进行完善；信息化程度较低的业务领域应从业务处理数字化入手，通过提高信息化来提升业务数据获取能力；对BIM、VR(虚拟现实)等新技术，在进行业务应用探索的同时，应当充分考虑大数据的数据需求，避免不必要的风险。

4.4 数据开放共享

城市轨道交通大数据开放共享的首要目标是提供易于发现、访问和理解的数据[4]。城市轨道交通业务数据大多分散于各应用系统和应用平台中，因此普遍存在数据编码标准不统一、数据共享口径不一致、多系统交叉共享压力过大等问题。以大数据资源服务为基础建立大数据资源服务目录，完善相关的标准及规范，通过构建企业级数据交换平台，实现城市轨道交通大数据开放共享。

4.5 信息安全管理

城市轨道交通大数据涉及数据采集、传输、存储、分析挖掘、信息服务等环节，各个环节都存在数据丢失、篡改、越权访问等风险[5]，同时，这些数据还可能包含大量个人隐私数据，这些都对信息安全管理提出了更高的要求。

城市轨道交通大数据建设尚处于初期起步阶段，因此，信息安全管理要充分借鉴其他行业的成熟经验，要依据信息安全全方位管控的要求，对不同保护等级、不同安全区域的信息系统实施全过程的安全管理；建立数据安全运营管控机制，协调信息系统各个环节所采用的安全防护措施和安全管理要素，形成严密高效的安全防护体系，降低安全风险，提升城市轨道交通大数据的信息安全管控水平。

4.6 大数据基础设施建设

大数据基础设施是城市轨道交通大数据应用的基础，必须保证建设资金的投入。大数据基础设施建设应当遵循“统一规划、分步实施、集约建设”的原则，统筹近期需求和长远发展目标，逐步升级完善，在保证功能需求的前提下，充分整合利用现有资源，避免投资浪费。还可以考虑加强与社会专业化机构的合作，发挥合作共享优势，通过“云服务”方法，减少基础设施自建资金的投入，提升专业化服务水平。

4.7 人才培养

城市轨道交通大数据建设依靠强大的技术支撑，因此大数据分析及应用需要专业的技术人才。如何建立一支既熟悉城市轨道交通业务又具备大数据专业技术能力的核心队伍，是城市轨道交通大数据建设所面临的主要挑战。针对城市轨道交通大数据专业技术人才严重匮乏的问题，一方面可以通过内部培养、外部引进等多种途径形成自有的大数据建设核心队伍；另一方面可以与社会专业机构建立战略合作，联合建立大数据建设专业技术人才团队，协作共赢，共同推进城市轨道交通大数据建设的快速发展。

5 结语

上海申通地铁集团有限公司高度重视城市轨道交通大数据建设，早在2016年就发布了《推进上海轨道交通大数据应用发展的指导意见》，同时开展了基于大数据客流分析、基于大数据应急决策支持机制等项课题研究，这些探索为后期城市轨道交通大数据的有效应用指引了方向。目前，高速数据网、上海轨道交通行业数据中心等重大基础设施即将建成投用，在造价管理、设备健康管理、供应商信用等业务方面已有大数据试点应用。统一的大数据资源中心和大数据分析平台的建设为上海轨道交通大数据应用发展创造了基础条件。上海轨道交通在大数据体系建设及大数据应用方面所做的探索，可为我国轨道交通行业大数据建设提供一些有价值的参考。