大数据环境下铁路统计模式构建

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1、大数据环境下铁路统计模式的构建摘要：随着我国铁路事业的迅速崛起，铁路统计任务日益繁重，传统统计工作模式仅能满足最基木的铁路牛产、管理需要，而难以支持牛产预测、即时分析、综合调度等工作的开展，铁路企业要想做大做强，向增量要效益，就必须尽快引入大数据技术。基于此，本文分析了铁路统计应用大数据的重要性，探讨了大数据环境下铁路统计存在的问题，并提出了大数据环境下铁路统计模式的构建路径,以期为铁路统计工作提供借鉴与参考。关键词：大数据；铁路统计；数据整合；构建路径大数据环境下，传统的铁路统计工作模式日益显得力不从心，积极重构现代铁路统计工作模式

2、，满足铁路大数据的统计分析需求，成为铁路工作者面临的重要课题。铁路统计应用大数据的重要性铁路统计是铁路指挥决策、铁路运输调度的重要数据依据，对保障铁路生产任务的顺利完成意义重大。但目前铁路统计的工作模式比较落后，部分铁路局虽然引进了“十八点统计分析通用系统”及“BusinessObjcct,,等信息化统计工具，统计质量较以往有所提高，但基础数据来源仍具有很犬局限性，错报、误报现象依然时有发牛。而大数据技术所具有的强大数据采集、整合、分析能力，能够为铁路决策提供更为全面、具体的基础数据支持，可以第一时间发现生产、决策过程中的矛盾，并且给

3、出最优解决方案，更好地保障铁路运输任务的完成。二、大数据环境下铁路统计存在的问题1•总体现状现阶段，统计信息系统已经全面覆盖铁路各个专业，能够为铁路牛产提供最基本的数据支持和保障。但目前铁路各统计专业各自为战，不同的统计系统之间彼此孤立运作，引发孤岛效应，相关统计数据不能及时进行共享、汇总和分析。在铁路生产任务口益繁重的新形势下，现有统计模式难以支持运输预测、即时分析等工作的开展，不利于铁路企业做大做强。2.具体问题（1）统计模式不合理铁路统计实行报表逐级上报制，从基层站段到铁路局再到总公司逐级进行上报，再逐级向下确认，这种统计模式下

4、，分管不同业务的信息系统分别负责各自领域的统计工作，往往只重视生产统计与实物量统计，而对于价值量统计不予关注，且统计数据量稍大便束手无策。铁路统计工作要想有所突破，关键在于消除统计专业壁垒，从原始的“业务驱动”模式向“数据驱动”模式靠拢。（2）编码标准不统一铁路统计有车、机、工、电等不同专业之分，不同专业的统计系统在编码规则上不尽相同，导致同一统计信息对象在不同统计业务模块中以不同形式呈现出来，包括名称、定义、赋值类型、数据格式等都存在一定差界，这给统计数据的共享及交互使用造成了很大不便。大数据环境下，必须尽快对相关统计数据编码进行统

5、一制定、管理及维护，确保同一统计信息对象在不同业务系统屮具有唯一标识。（3）采集手段单一化铁路统计采用的是专业分工模式，一般根据年报、季报、月报等报告期的不同来汇总I古I定报表。这种情况下，数据采集颗粒度大，管理流程不细致，数据分析结果在铁路运营屮的应用十分有限。大数据环境下，亟需改变以往以报表信息为主的采集方式，不断提高获取原始数据的能力，这就要求对传统数据采集模式进行变革，通过育接采集设备原始信息或原始统计台账等形式获取原始数据，进而借助一定的数据挖掘手段予以智能化分析。三、大数据环境下铁路统计模式的构建路径1•优化数据统计流程大

6、数据对铁路统计的影响不单体现在数据量方面，更体现在统计流程的变化上。在大数据技术支持下，构建一种以数据自动采集、实时获取、智能整合、分析应用为主要流程的铁路统计工作模式成为可能。这就要求我们从统计各环节、各层次入手，对数据的采集、存储、加工流程进行优化改造，消除以往的统计专业壁垒，摒弃基于固定报表获取的数据采集方式，灵活引用大数据技术手段，建立起以“原始数据获取一数据存储一数据整合一统计指标核算一数据发布一猶能挖掘一分析应用”为主的一体化铁路统计工作流程。2.改变数据采集方式当前铁路统计主要采取逐级上报报表的方式，釆集模式较为粗放，不

7、能达到精细化统计管理效果。对此，需要重构统计数据采集模式，力求第一时间获取原始统计资料；建立规范化的数据采集平台，实现对各方面信息的自动采集以及采集流程的全方位管理；改变以报表收集和报表加工为主的基层统计职能，提高基层统计人员的原始数据审核能力和统计分析能力，全而提高统计工作价值。重构后的铁路统计数据采集架构如图1所示：铁路总公司瓯始倍息服务器数据接II服务器1数据采集、处聊服务器©终喘铁路周周域网单位対域网丛口局域M5~铁路1/i.•站段序呈层单位地厅饮路和合资铁路终端终端:饮路局及其他下属聾数据采集、处理终翊I服务器£X互联网/铁

8、路信息安全平台数抿采栗、处理终端服务器饮路总公胡财域崔图1铁路统计数据采集该数据采集架构下，直接从各铁路局、站段、地方铁路及合资铁路处采集原始数据，并经铁路信息网汇总至总公司的原始数据库。例如，在货车统计中，可将某一货车