工经之声 | 大数据技术赋能铁路变革：从概念到实战的框架探索
作 者
马丽梅 史丹 高志远 李华杰
发表于 《北京交通大学学报(社会科学版)》
2019年03期
摘要
你是否好奇，大数据技术如何从理论走向行业实践，引爆革命性变革？本文以铁路领域为战场，系统梳理大数据关键技术架构，涵盖数据获取、处理、分析到应用的全链条，并构建一个创新的铁路大数据应用体系框架。该框架包含数据获取层、平台层和应用层，精准刻画处理流程，旨在推动大数据技术在铁路行业落地生根，全面提升数据资源价值，为增强运输安全、实现客货运精准营销、优化运输效率提供实战指南。我们强调，必须结合铁路发展需求，强化顶层设计，借鉴行业经验，分阶段实施大数据战略。
关键词
工业大数据；Spark框架；大数据产业；铁路大数据
基金项目
国家自然科学基金重大应急项目“我国经济高质量发展与产业结构调整升级研究”（71841015）；中国社会科学院工业经济研究所京津冀智库课题“大数据应用及实验室建设”（GJSZK201905）。
一、引言
近年来，随着经济社会和信息技术飞速发展，大数据作为新兴行业迅速崛起，自2011年起进入公众视野并持续升温。我国政府高度重视大数据产业，国务院等部门印发《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划（2016—2020年）》等文件，20多个省份出台本地规划，推动产业进入快车道。大数据以4V特征著称：体量大、种类多、速度快、真实性高，正重塑经济格局。
当前，大数据在经济领域的应用聚焦两类：一是宏观经济预测，通过搜索引擎或数据抓取优化传统指标，如预测GDP、失业率等；二是行业关联挖掘，利用海量数据优化企业经营。例如，国内外研究已用Google Trends预测失业率，或通过电商评论挖掘用户偏好。大数据在电力、零售、交通等行业广泛应用，驱动智能化转型。
现有研究多集中于现代服务业，传统行业如铁路的大数据应用尚未充分探索。本文聚焦铁路领域，在解析大数据技术架构基础上，尝试构建铁路大数据概念框架，旨在促进技术落地，为提升运输安全、营销精准度和效率提供参考。创新点在于：融合“大数据+铁路”，阐述传统行业升级路径，基于产业链构建系统架构，为规划设计、实施示范提供借鉴。
二、大数据的技术架构
大数据处理按时间跨度分为三类：流处理（实时数据）、交互式分析（历史查询）和批处理（复杂计算）。核心组件包括Hadoop和Spark，支撑图1所示的四层架构：数据获取层、数据处理层、模型层和应用层。
图1 大数据技术架构
1.数据获取
数据获取主要依赖两类方法：系统日志采集（如Hadoop的Chukwa、Flume等分布式工具）和网络数据采集（通过网络爬虫或API提取非结构化数据）。这些技术支持每秒数百MB的采集需求，实现图文、音视频等多源数据整合。
2.数据处理
数据处理层依托Hadoop和Spark架构。Hadoop作为开源框架，以高可靠性、扩展性和容错性著称，通过Map Reduce模型处理TB级数据。Spark则以内存计算为核心，统一流计算、图计算等模型，实现高效数据分析，成为行业热门工具。
3.数据模型
数据挖掘与机器学习是模型层核心，通过算法从海量数据中提取有价值信息。常用工具包括R、SAS等统计分析软件，以及Oracle、Java等技术，方法涵盖聚类、关联规则等，驱动智能决策。
4.数据应用
大数据服务化通过云计算实现，包括托管模式和服务化模式。应用场景覆盖智慧城市、交通、医疗、金融等领域，以门户网站、邮件系统等为媒介，赋能行业创新。
三、案例研究：
铁路大数据的应用框架探索
我国铁路部门积累了大量数据，涵盖结构化与非结构化格式。铁路系统复杂，模块化管理涉及机务、车务等多部门，构建大数据框架需强化顶层设计，推动跨部门协作与技术耦合。
（一）铁路大数据及其内涵
1
铁路大数据内涵
铁路大数据融合技术、思维与理念，驱动数据从传统统计向智能化、精准化转型。它覆盖全产业链，利用海量数据（如来自BIM平台、12306系统的实时信息）优化设备管理、客货预测和故障诊断，并提供增值服务，如通过“出行地图”助力城市规划。
2
铁路大数据特征
除4V特征外，铁路大数据独具三性：泛在性（覆盖运输全环节）、地域性（跨18个路局集团的时空数据）和交叉性（关联军事、公共管理等多领域）。这些特征拓展了应用场景，前景广阔。
（二）铁路大数据概念框架设计
1
铁路大数据产业链分析
铁路信息系统涵盖运输生产、调度指挥、安全管理、客货营销等业务，表1展示了部分系统，为大数据应用提供基础。
表1 部分铁路相关业务系统
资料来源：铁路总公司《铁路信息化总体规划》。
2
铁路大数据系统架构
基于图1的技术架构，结合铁路特性，我们构建了五层系统架构（图2），覆盖数据采集到应用全流程。
图2 铁路大数据系统架构
（1）数据获取层。 通过传感器、信息系统等采集数据，如机车6A系统实时监测制动、防火等，CMD系统集成机车状态信息，经北斗卫星传输，构建高质量数据资产体系。
图3 机车车载安全防护系统
（2）平台层。 通过批量计算、内存计算等方式处理数据，支持实时分析与离线批处理。例如，客运大数据可清洗、聚类出行距离，预测客流量；基础设施大数据则挖掘故障模式，评估接触网质量，实现智能化维护。
（3）应用层。 深度赋能业务决策，涵盖战略管理、经营优化和现场操作。在运输安全中，预测隐患、分析事故；在客户服务中，实现精准营销与体验提升。多维应用场景释放数据价值，驱动效率飞跃。
（三）铁路大数据处理流程
铁路大数据流程包括采集、预处理、管理、建模和应用五步。采集依赖硬件与网络；预处理通过清洗、标准化提升质量；管理运用分布式数据库；建模采用数据挖掘技术；应用拓展至旅游、经济评估等领域。例如，人脸识别技术简化安检，打击犯罪，展现跨界潜力。
四、总结及政策建议
在大数据时代，数据成为战略资源。本文总结关键技术架构，构建铁路应用框架，核心结论如下：
1. 铁路大数据融合技术与思维，具泛在性、地域性和交叉性，为行业升级奠定基础。
2. 三层平台架构（获取层、平台层、应用层）支撑数据全流程管理，提升分析质量与关联能力。
3. 处理流程从采集到应用，利用成熟技术解决共享、治理挑战，推动广泛应用。
为加速大数据技术在铁路行业落地，我们呼吁：
1.强化顶层设计。 从总公司层面统筹目标、任务与保障，推动跨部门协作，确保大数据战略高效实施。
2.充分借鉴其他行业的大数据应用经验。 学习电信、电力等垄断性行业的成熟案例，如数据采集与智能化建设，为智能高铁提供思路。
3.分阶段开展大数据应用。 铁路体系庞大，应用需分步推进：初期依托现有设施打造试点；中期建设数据中心，扩大范围；后期实现业务全覆盖，形成成熟体系。现在，就让我们一起行动，探索数据智能如何重塑交通未来——分享你的见解，共同推动行业创新！
参考文献
[1]麦肯锡.麦肯希大数据指南[M].北京：机械工业出版社,2016.
[2]ASKITASN,ZIMMERMANN K F.Google Econometrics and Unemployment Forecasting[J].Applied Economics Quarterly,2009,55(2)：107-120.
[3]MCLAREN N,SHANBHOGUER.Using Internet Search Data as Economic Indicators[J].Bank of England Quarterly Bulletin,2011,51(2)：134-140.
[4]ICENTE M R,LÓPEZ-ÉMENÉNDEZAJ,PÉREZR.Forecasting Unemployment with Internet Search Data：Does It Help to Improve Prediction When Job Destruction is Skyrocketing?[J]Technological Forecasting & Social Change,2015,92(92)：132-139.
[5]CAVALLO A,RIGOBON R.The Billion Price Project：Using Online Prices for Measurement and Research[J].Journal of Economic Perspective,2016,30(2)：151-178.
[6]姜文杰,赖一飞,王恺.基于百度指数的房地产价格相关性研究[J].统计与决策,2016,(2)：90-93.
[7]李凤岐,李光明.基于搜索行为的经济指标预测方法[J].计算机工程与应用,2017,53(6)：215-222.
[8]ANTWEILER W,FRANK M Z.Is All That Talk Just Noise? The Information Content of Interest Stock Message Boards[J].The Journal of Finance,2004,59(3)：1259-1294.
[9]GILBERT E,KARAHALIOS K.Widespread Worry and the Stock Market[R].Palo Alto：Association for the Advancement of Artificial Intelligence,2010.
[10]MOAT H S,CURMEC,STANLEY H E,et al.Anticipating Stock Market Movement with Google and Wikipedia[J].Nonlinear Phenomenain Complex Systems：From Nano to Macro Scale,2014,(1)：47-59.
[11]LIY,ARORAS,YOUTIEJ,et al.Using Web Mining to Explore Triple Helix Influences on Growth in Small and Mid-size Firms[J/OL].Technovation,2016,http://dx.doi.org/10.1016/j.technovation.2016.01.002.
[12]CHITTARANJAN G,BLOM J,GATICA-PEREZD.Mining Large-scale Smartphone Data for Personality Studies[J].Personal and Ubiquitous Computing,2013,17(3)：433-450.
[13]李杰.工业大数据——工业4.0时代的工业转型与价值创造[M].邱伯华等译.北京：机械工业出版社,2015.
[14]吴力波,周阳,陈海波,杨增辉.基于智能电网大数据的工业企业大气污染排放特征研究[J].中国环境管理,2016,(4)：37-42.
[15]郭雷风.面向农业领域的大数据关键技术研究[D].北京：中国农业科学院农业信息研究所,2016.
[16]田歆,汪寿阳,额尔江,丁玉章.零售大数据与商业智能系统的设计、实现与应用[J].系统工程理论与实践,2017,37(5)：1282-1293.
[17]周辉宇.基于大数据规则挖掘的交通拥堵治理研究[J].统计与信息论坛,2017,(5)：96-101.
[18]谢康,肖静华,王茜.大数据驱动的企业与用户互动研发创新[J].北京交通大学学报(社会科学版),2018,17(2)：18-26.
[19]朱洁,罗华霖.大数据架构详解：从数据获取到深度学习[M].北京：电子工业出版社,2016.
[20]李华杰,史丹,马丽梅.基于大数据方法的经济研究：前沿进展与研究综述[J].经济学家,2018,(6)：96-104.
[21]EMC Education Services.数据科学与大数据分析[M].曹逾等译.北京：中国工信出版集团、人民邮电出版社,2016.
[22]刘俊等.智能铁路大数据分析平台研究[G]//中国智能交通协会.第十一届中国智能交通年会大会论文集,北京：电子工业出版社,2016：105.
[23]申瑞源.机车车载安全防护系统(6A系统)总体方案研究[J].中国铁路,2012,(12)：1-6.
[24]王同军.中国铁路大数据应用顶层设计研究与实践[J].中国铁路,2017,(1)：8-16.
马丽梅
深圳大学中国经济特区研究中心讲师。研究方向：产业经济学。
史丹
中国社会科学院工业经济研究所所长、研究员、博士生导师。研究方向：产业经济学。
高志远
中国铁道科学研究院运输及经济研究所助理研究员。研究方向：运输经济学。
李华杰
中国社会科学院工业经济研究所。
马丽梅,史丹,高志远,李华杰.大数据技术及其行业应用:基于铁路领域的概念框架研究[J/OL].北京交通大学学报(社会科学版),2019(03):1-10[2019-07-25].https://doi.org/10.16797/j.cnki.11-5224/c.20190717.002.
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