大数据在交通行业中的未来发展趋势
近些年，随着互联网的迅速发展， 大数据已经应用于各行各业中， 由于云计算的出现又一次推动了大数据的发展， 现如今，我国已经将大数据应用于交通行业，借助大数据使交通更加智能化， 也有利于更好的管理交通秩序， 实现高效运作。
1.大数据的概述
随着社会的发展，产生了海量的信息，由此大数据一词走进了我们的生
活，目前普遍对大数据的理解是 4 个 V（海量 Volume，多样 Variety，价值 Value，速度 Velocity）：第一，数据体量巨大，从 TB 级别跃升到 PB 级至 EB级。第二，数据类型繁多， 包括文字、视频、 图片、地理位置信息、 传感器数据等。
第三，价值密 度低，应用价值高，以视频为例，连续不间断监控过
程中可
能有用的数据仅仅有一两秒。第四， Velocity 处理速度快， 1 秒定律。 2.大数据在交通行业现状
随着科技的发展，信息技术的更新，各种传感器、软件，应用而生，为数
据的采集提供了可靠的物理保障， 使得交通行业积累了大量的数据信息， 大型存 储设备的出现也为海量数据存储提供了可能， 云计算的出现使数据的计算更加高 效，交通行业的数据特征基本符合大数据
信息采集
目前，我国交通行业信息采集主要是通过人工与自动和半自动化设备记录。
人工方面主要是人工填写的各种报表， 由于人工在操作过程中有可能导致错， 所以信息的可靠度不高， 并且人工采集的信息量具有一定限制； 自动与半自动设备方面信息的来源主要有基于互联网的公众出行服务数据， 如大运输联网、 网上售票、城市公交刷卡、公众在线交通路线查询、网购物流数据、银行数据、生活消费数据等；基于行业运营企业生产监管数据，如货运源头称重数据，货运、危险
4V 特点。
品运输电子运单数据， 客运进出站报班及例检数据， 营运车辆维修检测数据， 邮政包裹数据等； 基于物联网、 车联网的终端设备传感器采集数据， 包括车辆相关
动态数据： GPS 位置信息、车辆能耗、车辆技术状况信息，路网监控信息
：卡
GPS等。
口视频监测 、基于传感器的路况监测、路上动态称重设备、桥梁监测
数据挖掘分析
大数据目前在挖掘分析方面应用到的技术有数据库技术， 也就是利用数据
库管理系统对数据进行查找，搜索； SQL ON Hadoop 技术是直接建立在 Hadoop
上的 SQL查询，这种技术能将信息管理能有结构化数据延伸到非结构化的数据；
传统数据仓库与联机分析处理技术， 数据仓库是将不同数据源的数据进行
ETL处
理，形成统一的数据仓库，并基于数据仓库进行查询，联机分析处理等。也可以
应用一些计算工具或第三方平台对数据进行分析， 汇总，形成有用的数据， 来为决策提供数据支持。
大数据在交通行业的应用
针对公共服务方面， 如武汉元光科技有限公司开发的一款公交车实时定位软件
《车来了》，通过《车来了》这款手机软件能够实时查询公交信息，车来了不仅
能提供公交车的到站距离、预计到站时间，还能显示整条公交线路的通行状况，
让用户不再盲目等待， 有效缓解用户候车的不安全感； Lathia N 等通过统计地铁
系统中流动性的刷卡数据来判断地铁里面
人群在不同站点的通行时间，从而指
导乘客选择出行时间、购 票方式 ，最小化乘客的花在公共交通上的时间和精力；
Ceapa I 等 根据出行数据估计了单个地铁站里面的拥挤状况，
从而优化乘客的出
行。。对于智慧出行方面， 如实时交通数据采集商 INRIX-Traffic可以通过实时获取 用户的出行数据， 然后进行数据分析， 最后给用户提供最佳线路， 能够让用户躲
避拥堵；，Yuan J等设计的 T— Drive 系统利用出租车的 GPS轨迹数据来分析交通
流量，并且为驾驶者设计最快行驶路线。 关于货运交通， 学术界也利用物联网大
数据对货物运输进行实时监控、 路线优化。 例如 ，高连周 基于物联网采集到的
运输车辆的数据，提出了一种远程智能监控系统，实时控制危险物品和车辆 ；陈丰照基于物联网实现快速采集数据、 实时传输并运用改进的 Dijkstra 算法对配送路线进行优化。
虽然大数据在交通行业已有所应用，但是这只是大数据的冰山一角，有更多的
应用方面有待我们去挖掘与开发， 在大数据这个领域我们只是前行者， 我们要认识到这点，然后脚踏实地的去探索大数据的奥秘。
3.大数据在交通行业存在的问题
数据信息分散化
在我国，由于政府管理体制为“条块结合” ，也就是区域化比较严重，大量的数据主要存储在基层， 各级政府部门对数据不能及时共享。 由于我国管理制度主要是中央统一领导， 区域有一定的自治权， 各省都在大力的发展自己的经济， 组建自己的交通信息网络， 导致各个地区交通信息不能共享。 信息化建设方面， 有国家专项支持， 一般由交通管理部门规划发展交通发展方向和项目， 地方单位申请项目并承建， 然后按着上级单位的要求进行交通信息化的建设， 但是在不同的地区由于经济发展的不均衡和在信息化道路交通方面发展没有创新， 导致资金不能更有效的利用，同时，一些欠发达的地区， 由于资金的限制和创新思维的缺乏，在交通发展方面不能与地方特色很好的结合，只是一味的按照上级规划路线发
展，导致信息化建设项目同质化严重， 阻碍了当地信息化建设的发展。 在信息采集方面，由于各地方规定不同， 导致信息采集的标准不一， 造成信息分析加深难度。
信息存储困难和成本提高
在信息技术快速发展的今天，虽然大数据已经渗透各行各业，我们用大数据也
做了不少的事， 但是随着信息技术的不断发展， 信息的数量不断的增多， 就会需要硬件设施不断更新， 数据存储技术也在不断发展， 从业人员就要不断地学习新
的技能，对于交通管理部门就要投入大量的资金和技术来维持现有设备的更新与
维护。地方政府交通管理部门， 对于自建的信息中心维护难度也越来越难， 投入会越来越多，就会感觉入不敷出， 不愿有更多的投入， 导致现有的信息资源浪费。
4.大数据在交通行业的未来发展趋势
商业化模式
服务精准化
大数据在商业领域的应用已经有所体现， 如武汉元光科技有限公司开发的一款公交车实时定位软件《车来了》 ，通过车来了这款手机软件能够实时查询公交信息，车来了不仅能提供公交车的到站距离、 预计到站时间， 还能显示整条公交线路的通行状况， 让用户不再盲目等待， 有效缓解用户候车的不安全感。 尽管大数据在交通行业已有所应用， 但是，目前大数据在交通行业的应用只是处于低层次的应用，我认为以后大数据在交通行业的应用更能体现在精准服务方面。 什么是精准服务，精准服务就是运用大数据能够为每一个人的出行提供精准服务， 可以精准到你去哪里， 几点几分能到哪里， 运用什么交通工具更适合你的出行等等一系列的精准服务模式。 如何做到精准服务对于精准服务， 可以通过对人们出行的数据进行记录，然后对记录的大数据进行精确的分析，利用现有的资源和技术，
以及后期有可能出现的新的技术进行合理的应用， 分析出大数据中能够为交通出行提供决策的信息， 然后其他方面的情况进行对比， 结合各方面的资源， 最终推算出有利于个体出行的计划。
大数据在交通行业精准服务在未来的发展，将会给服务提供者，带来无限的商
机，就如，服务商可以根据大数据分析结果， 然后根据特定的消费者的出行计划，
然后在消费者可以出现的地方投掷面对个体消费者的广告，还可以通过数据分
析，得出消费着的消费习惯为消费者选择喜欢的交通工具， 还可以根据消费者到达什么目的地，然后根据大数据分析，对消费者接下来要做的事情提供参考方案。
个性化出行
个性化，顾名思义，就是非一般大众化的东西。在大众化的基础上增加独特、另类、拥有自己特质的需要，独具一格，别开生面的一种说法。打造一种与众不同的效果。而对于个性化出行，可以利用大数据，对出行者日常的出行习惯，购物习惯，生活习惯等一系列要素进行分析。 如可以利用大数据分析出行者在什么心情下愿意乘坐什么类型的车， 针对这种情况可以为出行者提供特制的服务， 还可以根据出行者的人物个性， 身体状况， 所处的环境进行数据分析， 然后为出行者提供独特的出行方式以及出行工具。 所以随着科学技术的发展， 人们生活中的行为习惯，性格特征等数据都有可能被记录下来， 然后利用这些数据进行精确的分析，然后为出行者提供具有与众不同的出行方式及其生活体验。 在现在快速的生活方式中如果能有特制的服务方式， 不仅能够为出行者提供了不同的出行体验换可以降低出行成本以及在出行时间上得到高效的利用。
非商业化模式
形成高效统一的管理系统
大数据最终的目的是使使用者能够根据大数据实现高效的决策。对于交通而言，交通具有很强的流动性，由于参与要素的不同，会将信息分散在很多地方，
存储在不同的行政单位， 例如存储在交通局中的， 存储在公安局中， 还有各种航
运公司等这些信息之间的共享性不是很高， 大数据有助于在各级行政单位将会把
信息共享，信息统一性， 实现高效的管理， 而将地理区域和行业区域化分成不同
的块，这种划分将会有利于， 地区和行业的发展， 可以利用大数据进行有效的决
策。这样一种系统将会有很多优点， 比如提高信息的集成率， 还可以提供多样化
信息，在面对道路交通中拥堵问题可以其前进行分析， 然后将分析结果发送给司
机，让司机选择最短并有利于自己的通行方案，这样就能够缓解交通拥堵问题，
换可以改善交通质量， 让出行者切身体会到公共交通的便捷性， 也能提高公共交
通的服务体验，让出行者有种享受的感觉。
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