探究大数据平台在铁路货运中的有效运用

探究大数据平台在铁路货运中的有效运用

严天全,朱贤,杨俊

兰州石化公司油品调合中心（国储公司）铁路运输车间 730060 甘肃省兰州市

摘要：在铁路货运的发展领域中，大数据是十分重要的信息资产，因此就需要针对大数据信息，建立起相应的大数据平台，集中对这些数据信息实现处理与分析，最终得到相应的价值。在本文的分析中，主要阐述了大数据平台在铁路货运当中的运用方法，为相关领域工作人员提供一定的技术参考。

关键词：铁路货运；大数据技术；管理系统

引言：大数据是一种十分重要的信息资产，往往要利用专业化的综合挖掘与处理方式，才可以体现出较强的决策能力。伴随着铁路的发展，使得大量货票结构化数据的出现，对于工作开展带来了全新的挑战，为了全面促进铁路货运的发展，就需要建立相应的大数据平台，以此实现大数据的共享与分析，深入挖掘信息的内在价值。

1.铁路货运大数据特征

1.1 数据类型多

在铁路长期的发展进程中，所形成的数据信息包含着结构化、非结构化两种不同的数据类型。结构化数据就是涉及到交易、运输、设备以及统计报表的各种数据类型。而随之对应的非结构化数据，则是涉及到沿线、车站监控视频信息等数据信息。铁路货运组织的工作中，由于工作较为复杂，加上工作流程比较多，数据信息的类型也相对较为复杂，特别是进入到新时期之后，人们对于铁路运输提出了全新的要求，更加加大了数据类型的数量[1]。

1.2 数据增长快

我国由于进入到了社会经济发展的全新阶段，让铁路运输相比较过去得到了全面的发展，因此数据信息的体量发生了较为明显的提升。例如，在货运设备运转、交易业务积累的各个环节，都形成了庞大的编组、发送以及到达的物流信息的作业环节，出现了数据信息的快速增长与进步。在铁路货运的大数据总量的发展中，已经得到了PB级别，铁路货运的大数据增长也较为快速。

1.3 数据准确性高

铁路货运单位的工作，是我国货运主要载体，因此前段衔接着供给方，而末端联系着需求方，这样的运输工作稳定性，得到了社会广泛的关注。在进行日常行业的发展中，要始终保持数据信息的内在数据准确，同时积极的加强以各个行政部门的沟通与联系，这样就可以提升数据信息内在价值。但是在铁路的运行中，由于采用半军事化管理的方式，数据信息也基本上是内部网络采集，因此使得基本上由专门的工作人员进行操作。这样的工作流程下，具备着安全性、准确性以及实时性的各种特征[2]。

2.大数据平台在铁路货运中的应用现状

2.1 管理系统独立

伴随着信息化技术的发展与建设，使得大量的货运公司都建立了货运电子商务系统。但是在实际的系统运行阶段，很多系统由于每天会产生大量的数据信息，需要进行处理的难度系数比较高。但是由于各个系统之间运行较为独立，使得不同系统之间的契合关系并不充足。在大部分的数据信息，仅仅在内部进行分析，因此缺乏横向综合对比分析，这样会直接限制系统的价值性提升。在进行数据的背后价值的分析中，数据共享备份也并不充足，一旦业务的系统出现故障，就会导致出现数据信息的问题[3]。

2.2 数据录入不准确

数据分析一直都是系统建立运行的重要环节，也是对未来决策提供意见的重要参考。一旦基础数据信息不准确，就会导致对数据信息的分析带来严重的影响。因此，数据信息的准确性处理，对于大数据平台的运用起到了十分重要的作用。在铁路货运的过程中，对于不同系统的基础数据信息，都是在车站当中由人工进行操作，但是人工的工作模式，导致数据标准化程度并不高，直接影响到了数据信息的质量。

2.3 数据分析技术能力不足

数据分析是一种十分复杂的技术类型，涉及到清理、转换、数据建模的各个流程，为了进行全面具体的分析与处理，就需要发挥出平台的技术优势。在进行数据分析统计的处理环节，一旦使用了传统的人工处理方式，会降低数据分析的准确性与效率。因此，就需要积极的完善数据平台的建立与功能性，强化决策信息的参考能力。

3.大数据平台在铁路货运中的应用

建立铁路系统的货运大数据平台，要首先明确出当下的数据资源类型，之后才可以进一步的明确出具体的平台主体。对于全面梳理完成的数据信息，经过全面数据整合，加载到大数据平台后，利用对大数据信息的平台综合分析与评价，最终展示数据信息。这样的平台为系统稳定运行提供良好基础支持。

3.1 平台数据采集层

在进行铁路货运的设计中，大数据主要是分为铁路综合办公网内部数据，以及互联网数据这两种类型。货运电子商务系统、快运系统、货运调度系统以及货运计划系统的多方面系统搭建，都是在铁路内部数据的重要来源。铁路是一种运输服务型的企业，因此更加需要全面的关注铁路内部的数据信息。铁通过对客户的需求进行及时反馈与分析，加上对市场动态与经济政策方面的综合评估，可以了解到未来铁路在发展当中的数据规律。互联网技术的使用下，对于铁路货运的未来业务扩展与发展，提供了良好的技术支持，并发挥出一定的指导性的作用。

例如，使用网络爬虫技术，得到较为全面具体的万维网数据信息。在后续进行针对性的提升抓取性能，以及提升抓取速度，在货运大数据平台的建立上，基于多线程的技术方式，实现对不同URL之间的有效链接，进而实现数据信息的全面具体采集与分析。在光度优先措施的使用，也极大的降低了服务器的内存消耗量。

3.2 平台数据传输层

在数据传输层的设置中，涉及到铁路综合办公网的建设。特别是在内网与外网的设置中，采用铁路安全平台实现全面的阻隔处理，以此最大化的保障护林网数据信息，可以传输到安全的区域内部。在后续进行有效保障铁路内部办公数据的安全，以及在数据信息的传输阶段，进一步的提升铁路运输的总体稳定性，才是提升网络载体的关键所在。

3.3 平台数据存储层

铁路货运业务系统的运行中，大量的数据信息都是基于格式化的数据信息，同时基于关系型数据进行存储数据，建立了Oracle数据库。特别是在近些年的发展中，铁路货运业务的开展，是一些十分重要的检测类的辅助系统，因此无法适合存储到数据库内部。在进行数据信息的分析与采集中， 要利用分布式的文件系统，进行数据信息的全面具体存储，加上互联网数据信息的采集，要得到专业软件产品的集中处理，以此实现数据的全面转化与调整，最大化满足人们对于数据信息的存储需求。

3.4 平台数据分析层

在大数据信息的分类上，可以分为结构化数据与非结构化数据这两种基本类型。在进行数据分析的阶段，结构化数据的分析要经过全面具体的处理，之后才可以加载到关系型数据内部。当前技术的发展背景中，结构化数据的分析已经较为成熟。铁路货运的业务开展中，结构化数据分析主要是利用生产系统建立数据仓库，进行数据方面的集中研究，并利用多维查询与联机分析的方式，进一步的提升查询速度，以及保持对数据库当中的大量数据集中反馈预处理，从而降低服务器当中的性能损害量。

3.5 平台展示层

    数据展示的处理当中，基本上是实际的系统运行需求，制定出相应的复杂数据报表，之后进行相应的数据分析与处理。在该技术的实际使用环节，采用针对性较强的数据信息，兼容大部分的浏览器，就可以实现对各种复杂数据的实时动态化的展示，为相关工作人员提供良好的技术参考。

总结：综上所述，在未来进行铁路货运业务的开展中，需要积极的提升大数据平台在铁路货运中的有效运用，并保障在系统发展与建设阶段，符合人们对于大数据技术的内在价值的需求，以此推动我国铁路货运事业的发展与进步。

参考文献：

[1]陈沛.基于QFD方法的中老铁路货运产品设计方案研究[J].铁道运输与经济,2022,44(11):12-18.

[2]王鑫,李清,赵春竹,周瑾.双循环格局下铁路货运发展策略研究[J].铁道货运,2022,40(02):17-22.

[3]黄鑫.铁路货运“十三五”改革成效和“十四五”发展展望[J].中国铁路,2022(02):1-6.