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付长青:交通大数据的分类

2018-12-10

来源 : 赛文交通网

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随着城市交通大脑的出现,大数据在交通管理和交通运输领域得到普遍应用,交通大数据已经逐步成为城市交通管理的基础性资源,日益显示出在交通管理中举足轻重的作用和地位。

交通大数据的特性之一是内容丰富结构复杂,具备“多源异构”的特点,即数据来源多元化和数据结构复杂化。

任何单一来源数据都不能称之为交通大数据,交通大数据必须符合“多源异构”的特性。 

很多公司在对交通大数据的理解上存在偏颇,认为数据量大就是大数据,忽视了数据种类多的大数据特性,笔者认为只有符合了“数据种类多、数据量大”才能算得上是名副其实的交通大数据。

交通大数据特性之二是与交通行业的相关性,即与交通有关的数据都可以被视为交通大数据,并不是一定是交通管理产生的数据才是交通大数据,能够服务于交通管理的数据都可以视为交通大数据。

综上,交通大数据内涵的特性是多源异构,外延的特性是相关性丰富。如果对交通大数据进行分类,笔者认为可以分为“政务数据”、“运营数据”、“物联网数据”和“互联网数据”四大类:

 一、政务数据 

政务数据是指在政府管理中所产生的数据 ,政府政务数据的产生依托于政府各个部门信息化建设,也就是说政府各个部门的信息系统产生的数据就是政务数据。

政务数据中与交通管理相关的数据可以按照交通管理工作的需求进行以下细分:

一是公安交通管理数据,主要产生自公安交警信息化系统,包括车辆管理、驾驶人管理、交通违法、交通事故等业务数据,同时也包括警情数据、宣教数据、道路数据、设备数据、设施数据、警力数据、装备数据等。

二是交通运输数据,主要产生自交通委或者交通局的信息化系统,包括客运数据、货运数据、物流数据、公交数据、轨道数据、交通枢纽数据、出租车数据、公路数据、桥隧数据、养护数据、维修数据等。

三是规划数据。主要产生自国土规划部门的规划信息化系统,特别是近年各地开展的”多规合一”系统建设,实现了多部门规划的整合,极大促进了规划数据在交通领域的应用。

四是气象数据。主要产生自气象部门的信息化系统,包括气象卫星、高空气象气球、地面气象监测站等获取的数据,重点是关于对雨、雪、雾、冰、风等各种灾害性天气预报数据。

五是工商法人数据。主要产生于工商管理部门的工商信息管理系统,重点是系统中的客运、货运、物流、汽车修理厂等与交通相关的企业法人数据。

六是城建数据。主要产生于住建部门和城建部门的信息系统,包括购房数据、二手房数据、在建工地数据、施工管理数据、渣土车数据等城市建设所涉及的数据。

七是大型活动数据。主要产生自旅游委部门的信息管理系统,包括门票数据、停车数据、要客数据、演员数据等。

八是诚信数据。包括失信企业和个人数据,九是交通一卡通数据。交通一卡通数据是交通运输管理部门所发行的一卡通使用数据,包括人员信息、使用信息等。 

 二、运营数据 

运营数据是指经国家授权经营的企业在运营生产中所产生的数据。

一是电信数据。包括中国电信、中国联通、中国移动等电信运营商在经营活动中所产生的装机数据、用户数据、位置数据、话费数据等。

二是铁路客运数据。铁路客运数据是铁路部门运营所产生的数据,包括购票数据、车次数据、时刻数据和延误数据等。

三是民航客运数据。民航客运数据是各个航空公司日常经营活动中所积累的数据,包括乘客数据、航班数据、延误数据等。

四是保险数据。保险数据是保险公司日常经营活动中积累的保险相关业务数据,包括理赔数据、安全信用数据等。

五是充电桩数据。充电桩数据是国家电网公司所建设运营的新能源充电桩数据,包括新能源汽车充电桩的位置数据、数量数据、使用率数据等。

三、物联网数据 

物联网数据是政府投资建设或授权建设的交通感知数据:

一是交通流量流据。包括主动感知检测技术的微波检测、超声波检测及被动感知检测技术的视频检测、线圈检测、地磁检测等。

二是车联网数据。包括出租车数据、渣土车数据、公交运行数据、重型卡车货运数据、客运数据等。

三是道路环境监测数据,包括结冰、积水、能见度、温度等。

四是机动车号牌监测数据,即卡口数据,包括过往车辆的号牌、车型、显色等数据。

五是交通视频监控数据,包括路口、路段、高空的交通监控信息,重点是形成以视频结构化为基础的视频大数据积累。

 四、互联网数据 

物联网数据是指物联网公司通过运营所产生的数据。

一是导航数据。包括高德、百度、腾讯、新浪、搜狗等物联网公司的地图导航系统所产生的数据。

二是网约车数据。包括滴滴、神州、首汽、易道、美团、曹操等互联网网约车公司所产生的数据。

三是外卖数据。包括饿了么、美团外卖、百度外卖等3家较大规模企业所产生的数据,还包括笨熊造饭、到家美食会、口碑外卖、零号线等较小规模的地域性企业的运营数据。

四是快递数据。包括中国邮政、顺丰、京东、菜鸟、圆通、申通、德邦等规模性企业运营数据,另外还存在大量的小规模公司。

五是共享单车数据。包括摩拜、ofo、、小蓝车等企业,从目前看摩拜的运营数据比较有价值,其他运营均存在较大问题。

六是人员位置数据。包括微信、QQ、搜狗、美团、头条等众多互联网入口所产生的位置数据,较为有价值的是微信、QQ社交平台所产生的位置数据。

 结语 

交通大数据分类研究的目的:

一是为了明确了大数据获取的渠道和方法,只有进行了科学准确的分类,才能知道数据的供给方是谁?也才能明确数据汇聚和共享的方法。

二是为了明确交通大数据应用的内容,只有在明确数据分类和数据内容的基础上,我们才能知道用这些数据如何为交通管理服务。

交通大数据只有在种类尽可能齐全,内容尽可能丰富的情况下才能发挥大数据的作用,才能真正发挥大数据的作用为交通管理提供支撑与服务。

笔者在此文中只是对交通大数据进行了比较粗浅的分类处理,由于对交通大数据认识的局限性,难免在观念和理念上存在偏颇,敬请业内同行批评指正。

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