摘要：随着互联网的高速发展，大数据已成为一个国家的重要的战略资源。城市轨道交通凭借其大容量运输和高效率运输水平，在缓解交通拥堵方面有重要作用。如何在轨道交通中挖掘和发挥大数据的创新价值，如何利用大数据挖掘、预测、可视化等技术服务轨道交通行业有着重要的意义。对此，本文简要概述了大数据技术，分析了轨道交通大数据研究挑战，并提出了应对措施，希望能为相关人员提供理论参考依据。
关键词：大数据技术；轨道交通领城；挑战；应对
1大数据技术简介
大数据（Big Data）是指借助于计算机技术、互联网，捕捉到数量繁多、结构复杂的数据或信息的集合体。大数据的“大”并非仅仅指数量繁多，还指通过数据挖掘、分析进行专业化的处理，蕴含的价值大。大数据具有5V的特点：（1）Volume（大量），即数量繁多，形式多样，杂乱无章；（2）Velocity（高速），即数量高速增长，呈几何式增长，越到后期增长速度越快，对数据处理的速度不断提高；（3）Variety（多样），数量类型多样、结构复杂，表现形式不一，价值不等；（4）Value（低价值密度），包含大量无用信息，而有价值的信息往往被无用信息所覆盖，使得数据的利用变得更加困难，即海量数据需采集、分析才能捕捉到有价值信息；（5）Veracity（真实性），即数据的产生与处理是实时的，具有准确性。大数据的这些特点，使其具有巨大的应用潜力。
2轨道交通大数据研究挑战
2.1数据收集
由于车辆和行人的频繁移动，在特定地点或在某些时间，在轨道交通中收集的数据可能不准确，不完整或不可靠，如车辆没有嵌入提供实时定位数据的设备、道路传感器收集的道路交通数据可能丢失。解决这一难题的一个可能途径是投入新的数据采集技术，提高数据采集能力。随着物联网技术的发展，新的传感器技术应运而生，有助于提高数据采集和数据质量。此外，采用数据捕获自动化来最小化手动数据输入也是提高数据质量所必需的。
2.2数据隐私
在大数据时代，最具挑战性和最关心的问题是隐私问题。个人隐私可能在数据传输、存储和使用过程中泄露。以往的轨道交通系统收集的数据是非个人数据，如车辆数据、交通流数据。而现有的数据收集涉及到个人隐私数据，如个人和车辆的位置信息。如果不严格保护这些数据，窃取这些数据的人将损害数据所有者。因此，隐私问题一直备受关注，隐私保护是其大数据应用的重要内容。为防止未经授权的个人隐私信息泄露，各国政府应制定完整的数据隐私法，包括哪些数据可以发布、数据发布和使用的范围、数据分发的基本原则、数据可用性等方面。交通部门应严格规范个人数据定义，加强数据安全认证管理，并采用更先进的算法来提高数据安全级别。
2.3数据存储
目前，大数据的数据量已经从TB级跃升到PB级，数据存储容量的增长速度远远落后于数据增长速度。特别是在轨道交通运维中，将每天从各种传感器产生各种数据。传统数据存储基础设施和数据库工具已经无法应对日益庞大和复杂的海量数据。因此，设计最合理的数据存储体系结构已经成为一个关键的挑战。主要的公共云存储提供商，如谷歌和微软，通过提升大数据集成能力来改进其服务，多云存储和混合存储正在成为大数据存储的关键领域。它们的计算能力在处理计算密集型分析工作负载中极具优势。此外，将智能与存储相结合也是一个很好的解决方案。企业通过研发智能管理工具，在存储系统中提供集成分析，使得企业不但能够进行资源监控而且能够充分利用现有的存储基础设施。
2.4数据处理
轨道交通中的大数据应用有很强的时效性，需要及时、快速地处理数据。这些大数据应用包括交通数据预处理、交通状态识别、实时交通控制、动态路径引导和实时交通调度。轨道交通数据包含大量的来自不同数据源的异构数据，同时必须与历史数据进行比较，并在短时间内进行处理。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆数据处理系统必须能够处理更复杂和日益扩大的数据。如何在处理海量数据的同时保证过程的及时性是一个巨大的挑战。最近出现了许多处理实时数据源的通用大数据框架，如Apache Storm、Apache Fink、Apache Samza、Apache Kafka等。此外，还开发了专用的大数据处理框架，如实时交通控制平台。这些处理框架为实时数据处理提供了良好的解决方案。
2.5数据开放
为了使运输服务用户和应用程序开发人员能够有效地查找和重用数据，需要对数据进行归档，并以良好的质量公开访问。数据质量指的是其准确性、完整性、可靠性和一致性。数据质量欠佳的大数据会误导决策甚至产生有害的结果。然而，开放优质数据需要时间和成本。需要在低成本下快速开放数据和以高成本获得高质量数据之间做出权衡，这使得开放高质量数据成为一个更大的挑战。有效的解决方案包括采用自动数据捕获，利用人工智能来验证数据等。此外，运输部门应制定相应的数据管理机制，确保原始数据的准确性。
3应对轨道交通大数据挑战的措施
3.1外部法律监管
在法律上明确分享者的权利范围和相关法律责任，规范共享数据信息的使用范围和使用对象，对数据恶意造假或违法滥用数据作出明确的法律解释，对企业数据信息提供立法保护，在行为上明确信息共享准则及相关制裁依据，确立信息拥有者的产权保护及对数据真实性的法律制约。
3.2建立统一的安全信息平台
建立起规范化及标准化信息平台，加强数据的统一管理，对各家轨道交通企业共享的常用数据，在平台上建立起统一的计量标准，运用国家标准作为技术准则予以指导，同时以技术支撑推进行业规范，在平台内部建立起信息共享库，推进标准化、统一化的数据库。
3.3内部信息安全技术控制
围绕大数据突出的安全和涉密问题，构建数据全生命周期的安全管理体系，对企业所有生产和运作中出现的数据进行数据安全等级分类，对不同门类级别的数据进行不同标准的安全技术加密控制，并在企业内部制定相应的信息管理制度和信息行为加以制约。
3.4行业自律
企业应开自律型运营方式和盈利模式，坚持诚信化、规范化，开展良性的企业合作模式，摒弃一切有损行业声誉的思想和行为。加强行业自律，行业协会是重要的监督机构之一，行业协会应加强对于企业自律方面的引导及监督，引导行业良性、健康发展。
结语
总而言之，快速发展的城市轨道交通在城市交通中发挥着巨大的作用，积累了海量的数据规模。这些原始数据有多源异构、周期变化大，传播速度快，动态的数据体系等特点，具有明显的大数据特征。如何在轨道交通管理中挖掘和发挥大数据的创新价值，如何利用大数据挖掘、大数据预测、大数据可视化等技术分析轨道交通大数据，有助于发现轨道交通中潜在的数据规律，分析决策需求，优化数据采集和处理。要积极应对大数据技术在轨道交通领城中的挑战，综合应用多种应对措施，发挥出大数据技术在轨道交通领城中作用。
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[3]张新房.大数据时代城市轨道交通实现战略突破[J].中国公共安全,2018(Z1):137-138.
[4]张新房.大数据时代城市轨道交通实现战略突破[J].中国公共安全,2018(Z1):137-138.
论文作者:王玉红
论文发表刊物:《基层建设》2019年第4期
论文发表时间:2019/5/23
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