岳国宝
大庆车务段
摘要:随着现代社会发展速度的不断加快，信息化技术的应用范围也在不断扩大， 在铁路运输事业发展的过程中，大数据信息发挥了非常重要的作用，在货物营销管理、 客户关系管理、铁路运输收益、铁路运输物流等方面，铁路运输部门都已经实现了数据化管理。本文就“大数据”背景下铁路运输发展策略进行研究 ，希望能够在一定程度上铁路运输的工作效率。
关键词:大数据； 铁路运输； 发展策略
大数据主要是数据信息量过多，导致在对信息进行共享、提取和检索的时候，当前的软件无法对其进行有效地处理的情况。大数据的数据类型都比较复杂，并且这些数据本身的价值密度都非常低，在对其进行处理的时候必须要有非常快的处理速度。随着近几年我国高铁发展速度的不断加快，人们对高铁运输的需求也在不断提高，相关人员要不断提升高铁运输的竞争力，这样其才能满足市场对其的需求。
1基于“大数据”下铁路运输管理现状研究
大数据技术中心系统中，共设置了专业安全管理工作区域、运输效率及运输成本管理工作区域以及资产资源管理工作区域以及应急指挥管理区域等不同区域管理内容。
1.1铁路运输数据统计现状概况
我国的铁路运输统计工作主要是借助铁路总公司的计划统计部所完成的，涉及了统计信息系统包括客车、货车、客运、机车、劳动、货运、设备以及节能等多种专业化的统计系统，还包括12个专业化的大业务系统，包括了客票、货票以及运输调度管理等[3]。不同的系统都有着不同价值的数据，在将所统计的有关数据发布之前，我国的铁路管理有关部门通常按照1月1次的数据统计月报发布频次。将铁路客运货运的具体运营指标公布社会，按照1年1次的统计频次，将铁路运输的科技、节能环保、运输经营以及基础建设等多种情况统计公报。与此同时铁路系统还能够根据上一年所公报的有关数据，完成统计资料的汇编工作，从而全面汇总当前铁路运营的主要数据。
2铁路运输数据统计主要问题所在
2.1过度重视自身统计指标
我国铁路运输行业在发展的过程中，经常会出现过度重视自身统计指标的现象，这种现象导致铁路运输行业在发展的过程中，其总是会出现和国民经济的发展严重缺乏联系的现象，这种现象在一定程度上制约了我国铁路交通事业的发展。铁路本身就是一个国民性非常强的运输方式，其在运输的过程中运输量经常会出现波动。
现在我国铁路在发展的过程中，仍旧存在着相关统计指标不足的现象，这种现象在一定程度上制约了我国铁路运输的发展，因此相关部门在对铁路运输进行分析的时候，不应该只对统计数值进行分析，这样铁路运输在发展过程中的局限性才能得到降低。
2.2统计系统缺乏高效结合
在对铁路的相关数据进行统计的时候，一般这些统计数据主要是由各个站点传输到铁路总公司和铁路局的，其在进行统计的时候信息系统的整体结构都是层层递进的。铁路在进行运输的过程中，要不断加大对工、机、辆等部门之间的合作，其在进行相关信息统计的时候，都是多个部门之间进行共同努力的成果。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在这个过程中如果其中一个部门的指标出现变动的话，其他部门的相关指标也会出现变化。
现在我国铁路运输信息统计都出现了碎片式的状态，这种情况在一定程度上降低了信息集成的效率，制约了我国铁路运输行业的发展，对我国交通运输的发展造成了非常不利的影响。
2.3统计数据无法提供有效决策支撑
在对铁路相关的数据进行统计的过程中，一般采取的方式都是层层递进的方式，这种方式在进行相关数据收集的时候，很多细节数据就能被保存下来，能够对决策者的决策起到重要的支持作用。当前的铁路运输统计指标体系，也并未系统性的覆盖我国整体时长的运输需求，对运输经营以及进一步的运输决策发展存在闭合回路，铁路管理部门仍然需要借助本身的工作经验完成针对性决策。由于缺乏大数据等多方面的支撑，因此往往导致决策者的决策存在较大局限性，更在一定程度上影响了决策的准确性和科学性。
3大数据背景下铁路运输发展策略
3.1深挖内部数据提升运营效率
需要对自身的运输指标体系进行不断完善，确保其形成一个有机整体。铁路运输管理部门需要在重视自身运营指标之外，还应当逐步构建并且根据实际情况，完善用户信息、市场信息等多项指标，从而形成具备全方面数据信息的分析体系。比如在货运客户信息方面，需要增强客户属性等有关信息，包括了企业的所属行业、具体的产品发货时间、相应的规模及产品批量，包括请求车类型等诸多内容。通过数据挖掘及进一步分析，为货主推荐能够适合运输产品、且减少运输成本的运输路线及方式。除此之外还可以实现将机、车、电、工、辆不同部门的运营数据信息达到集成，从而形成一个高效的整体。
3.2打造铁路“数据供应链”
相较于互联网、电子商务的大数据技术应用优势有所不同，铁路运输作为我国的传统发展企业，在实现决策性数据分析过程中，绝大多数都是在铁路运输业的发展中所不断积累形成的标准化、结构化运营数据，此部分数据只是仅限于铁路运输业的运营分析中。绝大多数数据都被广泛应用于铁路运输业的多个部门中。那么为了确保铁路运输大数据的应用实质性，需要在实现客户关系管理中，构建针对性的立体化丰富客户数据资源库，确保铁路运输各个部门及各个行业协会之间的共同配合。同时还应当重视多项数据的共同累积，从而构建大数据时代的数据供应链，将供应链中的多项数据信息资源，能够成为提升铁路决策水平的“外向力”。
3.3构建完善的铁路安全责任机制
除此之外各个铁路运输局还需要针对性构建铁路安全责任机制，重视将具体责任下发至基层铁路运输站点，实现责任至人。并且构建相应的责任追究机制，一旦某一方责任人所管辖的铁路运输段出现安全事故，该负责人则应当立刻受到惩处。各个基层单位也要重视对安全规章机制的贯彻制定，做好相应的安全考核工作。对于考核不合格的应当重新学习，直至考核成功之后才能上岗。借助此种方式，使得铁路运输工作人员能够树立“安全运输最大”的意识认知，从而在铁路运输工作开展中，能够更加自觉的遵守安全规章机制。除此之外还要根据实际情况对机车运转交路进行制定，务必遵守不同运输路段的实际情况，基于客观角度全面确保运输路段的安全性，杜绝出现盲目贪小失大的情况。针对运输条件尚不成熟的路段，应当暂缓长交路以及单司机的运行机制，从而保证铁路的整体运输安全性。
4结论
综上所述，要想提升高铁的运输能力，就要不断提升高铁的运营效率，不断对现有的高铁运输策略进行调整，不断加大对经济发展规律和运输市场定位的把握，这样高铁的效益才能得到提升。相关部门要不断结合铁路运输发展的实际情况，对其的内部数据进行详细分析，对其的运输战略进行调整，这样我国社会发展的速度才能得到提升。
参考文献:
[1]王涛. “大数据”背景下铁路运输发展策略探讨[J]. 物流技术, 2016, 35(8):9-11.
[2]白旸昱, 常利平. “大数据”背景下铁路运输发展策略分析[J]. 时代金融, 2018(3).
[3]谢俊. 基于大数据下铁路运输发展策略的研究[J]. 人民交通, 2018(4).
[4]吴恒. 铁路运输发展策略在“大数据”背景下的探讨[J]. 科学技术创新, 2017(11):154-155.
论文作者:岳国宝
论文发表刊物:《防护工程》2018年第28期
论文发表时间:2019/1/2
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