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高速公路交通运输大数据与BI解决方案

上架时间:2023-11-23
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产品详情

一、交通运输行业挑战与数字化建设必要性

    1、管控困难

    交通运输行业涉及的地理范围较广,监控成本高,管控难以及时

    2、数据量大

    交通运输行业有着大量地理信息数据,需要可视化工具可视化后进而发现其规律优化交通运输业务

    3、货运客运量难预测

    交通运输行业的货运量或客运量是不断变化的,有高峰有低谷,需要对其进行预测以备资源

    4、开放数据访问量低

    开放数据访问量低,外部数据与内部数据没有形成良好的对比。

    5、突发事件多

    交通运输行业多是突发事件的处理,对于数据的分析也是事后分析,难以做到提前预警。

    6、报表逻辑复杂

    不仅有各类财务、运作报表需要统计,还有相关国家标准报表需要统计,相关数据的填报与统计维度和计算方法复杂。

二、交通运输行业数据应用目标

    通过数据的汇集与计算,帮助企业机构快速查询数据,并设立预警机制协助管控

    对相应指数进行监控,预测交通运输状况,对货量/车流量/客流量等数据进行预测

    对于运营数据进行实时监控,对安全事故问题进行及时报备预警

    对行业开放数据指标和公司指标进行计算监控,将公司各项指标与行业平均水平进行对比

    自动生成报表,统计各项指标

三、建设主题

以高速公路数字化建设为例,建设业务主题,并对交通运输指标体系建设。

高速公路数据运营主题

高速公路大数据监控

四、建设意义

  1. 信息集成优势和组合效率:大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系,通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合,构建公共交通信息集成利用模式,发挥整体性交通功能。例如,将气象、交通、保险部门的数据结合起来,可以高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查,能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。

  2. 智能配置交通资源:通过对大数据的分析处理,可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案,减少各个交通部门运营的人力和物力,提升道理交通资源的合理利用。例如,根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案,多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。

  3. 提升交通预测水平:大数据的快速性和可预测性能有助于提升交通预测的水平。

  4. 跨域管理:大数据的虚拟性有利于其信息跨越区域管理,只要多方共同遵照相关的信息共享原则,就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。




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