鐵路大數據平台

❶ 大數據室如何應用的有什麼大數據平台的推薦呢

大數據如何應用到各個行業，需要根據企業需求進行定製化互聯網解決方案。應用的行業也非常的廣泛的，有工程機械行業、紡織行業等等。工業大數據平台可以選徐工信息漢雲這類有硬實力和方案定製軟實力的品牌。隨著5G快速普及，徐工信息漢雲也將幫助更多企業釋放物聯網大數據的潛能，帶領行業一起跨入5G時代。

❷ 中鐵智慧局怎麼樣

中鐵智慧襪轎局是中國鐵路總公司的全資子公司，致力於推進智慧鐵路建設和服務。作為智慧交通領域的重要參與者，中鐵智慧局旨在發揮數字化技術的優勢，通過智能化控制、智慧化運營、智造化提升等手段，實現鐵路行業的高效、便捷、安全、綠色發展。

中鐵智慧局在智慧鐵路建設方面有著豐富的經驗和技術積累。該公司不僅深入推動鐵路信號、機電設備智能改造工程，而且還專注於建設具有國際先進水平的大數據平台，以及應用等前沿科技來優化辯銀鐵路運營，提升安全性和效率性。此外，中鐵智慧局還積極推進綠色智慧鐵路建設，加強資源節約和環境保護，助力打造綠色低碳的交通出告灶肆行體系。

總之，中鐵智慧局具有較強的技術實力和領先的思維模式，在鐵路智慧化進程中發揮著重要作用。未來，中鐵智慧局將繼續深化技術創新和產業轉型，為中國鐵路事業的發展做出更大的貢獻。

❸ 航班管家開放平台——打造航空鐵路出行行業的企業級SaaS服務平台

「 本項目案例由 航班管家 投遞並參與 由數據猿&上海大數據聯盟聯合推出的「行業盤點季之數智化轉型升級」大型主題策劃活動之《2021中國企業數智化轉型升級創新服務企業》榜單/獎項的評選。

航班管家開放平台是航空鐵路出行行業首個SaaS級服務平台，聚焦大交通出行服務行業數字化升級，基於民航局空管局授權的官方動態數據，整合航空、鐵路、場站、旅客、貨運等多維度數據，結合擁有自主知識產權的演算法模型與行業Know-how，面向行業提供多種數據服務產品和數據解決方案，賦能行業合作夥伴、幫助其提效降本。

如數字化程度有待提高的旅行社、票務代理、TMC、企業差旅部門等，用戶在其平台購票後，需要通過其他第三方平台查詢航班/列車動態信息，用戶體驗感和便利程度大大降低，航班管家面向這些企業，提供SaaS級產品【行程服務H5】，客戶可根據自身需求進行頁面個性化配置，然後將配置好的頁面直接嵌入自有APP、公眾號、小程序等產品中，方便用戶在自有平台完成購票、動態查詢等服務，形成服務閉環，提高用戶體驗，同時降低企業開發成本。

面向數據分散在各個部門、協調難度大，但正在進行數字化轉型的航司、機場等企業，還有需要分析數據的金融、券商、媒體、院校、咨詢公司、研究機構等行業，航班管家提供【智數出行】服務，包括數據分析平台、可視化大屏、大數據分析報告等產品，分析行業數據、洞察行業發展，提供有價值的分析結果與行業洞見，以滿足行業日常工作及決策支撐需要，助力企業數字化轉型升級。

實施時間

開始時間：2021年1月初完成項目立項

里程碑節點：
2021年1月25日
·官網V1.0版本上線。
·華為雲上代碼部署，正式環境搭建完成。

2021年4月8日
·平台V1.0版本上線，支持賬號認證、產品服務開通。

2021年5月31日
·平台V2.0版本上線，行程服務產品支持套餐包購買，H5版本官網、產品介紹頁上線。
·首批客戶上線，分貝通、公務之家、QQ瀏覽器、UC瀏覽器等。

2021年6月30日
·平台V3.0版本上線，官網全新改版、行程服務產品支持功能模塊可配置化、支持在線掃碼支付。

截止時間：2021年年8月底

依託於航班管家多年的數據積累及服務B端、C端用戶經驗總結，打造一站式開放平台，致力於為多種行業用戶提供民航、鐵路、航空貨運大交通數據及其衍生產品與服務，如行程服務H5、API介面、大數據分析報告、數據分析工具及可視化等，助力企業提升服務水平、降低成本、提高效率，並為企業決策提供輔助支持。

行程服務H5

為OTA/TMC/旅行社/企業差旅部門等，提供基於H5頁面的航空/鐵路行程全流程信息服務，企業可將H5頁面直接嵌入自有移動端產品中，如APP、公眾號、小程序，讓出行旅客/員工不再依賴其他第三方產品，在自有產品中即可掌握行程動態信息，方便旅客/員工合理安排規劃行程，提升出行體驗，提高服務滿意度，增強用戶黏性，同時降低企業開發維護成本。

API介面

為各類需要航班/列車動態信息、航班/列車准點率、飛機/列車基礎參數、機場/車站基礎設施信息及其他相關數據的企業，提供API介面服務。如用車行業，基於實時的航班/列車動態信息，做好機場/車站接送業務支持，合理安排車輛調度，提高服務效率；保險業，基於准點率數據，實現延誤險動態定價，基於航班/列車動態數據，自動判斷航班延誤/取消是否達到賠付標准，實現自動理賠，提高理賠效率；OTA，提供飛機/列車基礎參數數據，如機型、車型、座椅間距、 娛樂 設施配備等，供用戶在選擇航班時做參考，提升服務體驗感。

數據報告

基於航班管家多年的民航鐵路數據積累，分析民航鐵路交通運輸和旅客出行狀況，提供定期、專題等多種類型的專業分析報告，還可基於行業專家團隊能力提供深度行業咨詢服務，從整體上把握市場趨勢，為日常工作及生產經營決策提供支持。如為發動機製造商，圍繞機隊數據、飛機利用率、停場時長等指標，提供機隊分析報告，幫助其快速掌握航司機隊狀況；為機場、航司、金融、證券、媒體等行業，圍繞計劃/實際航班量、航班執飛率、航班座位數、航班擁擠度、旅客運輸量等指標，提供民航運行周報，從整體上把握民航運行狀況，了解行業趨勢；節假日時發布專題報告，分析旅客出行數據， 探索 旅客出行規律，為航司、旅行社、酒店等企業，在制定節假日產品時，提供數據支持。

數據分析工具及可視化

基於行業領先且專業的民航鐵路出行大數據及擁有自主知識產權的演算法模型，通過可視化平台，將分析、預測數據深入淺出的展現出來。如Mapping System（航線網路圖），提供航司、機場航線布局，並對數據進行分析展示，方便用戶直觀便捷的查機場/航司航線狀況、通航點狀況、空鐵聯運銜接狀況；大數據平台，提供官方統計、機場分析、航司分析、航線分析、鐵路分析等分析模塊，幫助航司/機場快速掌握民航鐵路整體運行狀況，了解對標機場/航司運行狀況，為機場/航司運行、服務提升、產品優化提供數據支撐；為文旅廳，提供空鐵聯運實時監測系統，幫助文旅廳實時掌握機場/火車站實時旅客流量、航班運行狀況、旅客運行狀況，提前做好景區開放、接待籌備等工作。

海量數據實時處理，及時准確對外輸出。我們的數據覆蓋全球1100+家航空公司，5000+座機場，境內航班數據覆蓋率達100%，全球航班覆蓋率達98%，每天處理超過20萬趟航班的動態信息，智能推送40多類旅客行程關懷信息，國內航班實際起降時間准確率達99%。同時，自建鐵路資料庫已覆蓋國內3138個車站，10000+班車次，每日覆蓋中國國內90W+進出站車次。

航班動態的數據是由數據生產者實時解析的，數據生產者將解析的數據發送到Kafka，由消費服務對數據進一步消費處理，最終由消費服務將有效的數據同步到MySQL資料庫中存儲。

全球每天約有10萬次航班的起降，預計每分鍾產生5萬條航班動態數據合計14M，每天產生的數據約20.4G，每月612G，每年7.2T ; 航班管家數據覆蓋全球1100+家航空公司，5000+座機場，境內航班數據覆蓋率達100%，全球航班覆蓋率達98%，每日處理超過20萬趟航班的動態信息。

為了面向行業提供多種數據服務產品和數據解決方案，賦能行業合作夥伴、幫助其提效降本，2021年01月06日，公司領導召集部分員工，確定了項目的大致方向，提出了依託現有的航班、高鐵數據介面，開發一個「航班管家開放平台」的SaaS平台。

01

項目設計

研發人員根據項目提出的需求，第一時間畫了簡單的設計圖。

航班管家開放平台可主要分為3個大模塊和15個子模塊：3個大模塊分別是控制台模塊、數據服務模塊、數據中心模塊。15個子模塊分別是：用戶模塊、鑒權模塊、產品模塊、網關模塊、API數據模塊、H5數據模塊、控制台模塊、管理後台模塊、賬單模塊、余額模塊、批價模塊、支付模塊、時間軸模塊、行程中心模塊、行程消息模塊。

控制台模塊：

提供用戶專屬賬號登陸「航班管家開放平台」的控制台，開通「行程服務」中的產品獲取航班、高鐵服務的專屬API介面數據和下載「數據報告」產品中有價值的大數據分析報告等。

數據服務模塊：

數據中心模塊：

基於民航空管局授權的官方動態數據，整合航空、鐵路、場站、旅客、貨運等多維度數據，結合擁有自主知識產權的演算法模型與行業Know-how，構建有價值的數據。

02

技術選型

技術團隊了解完業務的需求，考慮到用戶的類型和規模，為了保證系統的安全性、可用性、穩定性、可伸縮性和可維護性，確定了以下的架構模式：

2.1、分層模式：

控制台模塊採用的是分層模式：表示層、應用層、數據訪問層。

表示層：

使用Vue.js等進行前端展示，完成集成和數據展示功能。

應用層：

使用Spring Cloud、Log4j、MyBatis等開源框架，Spring Cloud使用的計算機編程語言是Java，保證了系統代碼的可移植性、安全性、可維護性，同時它也是一個分布式系統，保證了系統的可伸縮性、可維護性、可用性。

數據訪問層：

綜合使用Kafka、MySQL、Redis等多種開源技術，高效完成數據存儲、資源調度、數據計算等，為業務及其他環節做支撐。

2.2、主從設備模式

數據中心模塊中的資料庫MySQL採用主從設備模式：主設備儲存數據最終的計算結果，從設備中返回主設備中的計算結果。

MySQL使用主從設備模式，實現了實時災備，在單台機器發生故障的時候，可以迅速的切換到其它機器，即實現了數據的備份，又保證了服務的高可用，同時從設備可以有多個，也保留了服務的擴展性。

2.3、代理模式

採用Nginx伺服器的反向代理，防止主伺服器被惡意攻擊，確保數據的安全，提供數據的防護能力。同時Nginx伺服器提供有負載均衡和動靜分離的實現支持，可以極大的提高服務的安全性、穩定性，可用性。為了進一步保證網路安全，所有的服務均採用HTTPS加密協議進行網路資源傳輸，為用戶良好的體驗效果提供保障。

03

實施過程

2021-01-18

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

1. 產品模塊完成了H5資源和API資源的在線配置相關介面；

2. 鑒權模塊完成了資源訪問的鑒權相關介面；

3. 用戶模塊完成賬戶信息的維護相關介面；

4. API數據模塊完成了航班數據輸出介面、高鐵正晚點數據輸出介面；

5. H5數據模塊完成了航班詳情頁和高鐵詳情頁伺服器端介面；

6. 控制台模塊完成產品列表、應用列表相關介面。

2021-01-25

1. 控制台模塊和產品模塊、鑒權模塊、前端完成聯調和上線；

2. 網關模塊和鑒權模塊、產品模塊、H5數據模塊、API數據模塊完成聯調並上線；

3. 管理後台模塊完成了基礎框架的搭建和許可權系統的開發、測試和部署到線上華為雲。

2021-02-25

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

1. API數據模塊完成高鐵動態、列車時刻表輸出相關介面；

2. H5數據模塊完成航班詳情頁內部跳轉鏈接頁面、高鐵詳情頁內部跳轉鏈接頁面；

3. 時間軸模塊完成卡片元數據和階段卡片關聯的相關介面；

4. 控制台模塊完成用戶注冊、找回密碼、更換手機號、主題配置相關介面；

5. 管理後台模塊完成產品貨架的展示、產品上下架，用戶信息，系統配置。

2021-03-08

1. API數據模塊和網關模塊完成高鐵動態、列車時刻表輸出的聯調、上線；

2. H5數據模塊和網關模塊、前端完成航班詳情頁、高鐵詳情頁內部跳轉鏈接頁面的聯調、上線；

3. 時間軸模塊和管理後台模塊完成卡片元數據和階段卡片關聯的聯調、上線；

4. 控制台模塊和用戶模塊、前端完成戶注冊、找回密碼、更換手機號、主題配置的聯調、上線；

5. 管理後台模塊完成產品貨架的展示、產品上下架、用戶信息、系統配置的上線。

2021-03-26

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

2. 行程消息模塊完成消息推送、消息列表展示的相關介面；

3. 控制台模塊完成用戶的認證、應用的動態配置、銀行卡對公轉賬充值的相關介面；

4. 批價模塊完成了產品的批價處理相關介面；

5. 賬單模塊完成了生成產品的消費訂單相關介面；

6. 余額模塊完成了消費訂單的扣費相關介面

7. 支付模塊完成了企業賬戶信息的維護、銀行卡對公轉賬充值到余額、余額支付、余額查詢的相關介面；

8. 管理後台完成用用戶認證審核、戶充值的訂單和充值處理的相關介面。

2021-04-08

1. 行程中心模塊和網關模塊、控制台模塊完成了聯調、上線；

2. 行程消息模塊和網關模塊、控制台模塊完成了聯調、上線；

3. 賬單模塊和批價模塊、余額模塊、支付模塊完成了聯調、上線；

4. 控制台模塊和支付模塊、管理後台模塊、前端完成了聯調、上線；

5. 管理後台模塊和控制台完成了聯調、上線。

2021-05-15

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

1. 支付模塊完成支付寶、微信掃碼支付的相關介面；

2. 賬單模塊完成了日賬單、月賬單統計和明細查詢的相關介面；

3. 控制台模塊完成了用戶賬單的匯總和明細的展示和導出、行程服務產品套餐包展示和購買和訂單的支付、查詢相關介面；

4. 批價模塊完成行程服務產品套餐包的批價；

5. 管理後台模塊完成產品套餐的錄入、上下架，用戶購買套餐的展示、用戶訂單的相關功能。

2021-05-31

1. 支付模塊和控制台完成掃碼支付的聯調、上線；

2. 賬單模塊和控制台完成賬單統計和明細查詢的聯調、上線；

3. 控制台模塊和支付模塊、前端完成套餐的展示、購買和訂單列表的查詢的聯調和上線；

4. 批價模塊和控制台模塊完成套餐包相關產品的計費調整的聯調和上線；

5. 管理後台模塊完成了測試和上線。

2021-06-18

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

1. 控制台模塊完成支付寶、微信掃碼充值到余額，航班詳情頁、高鐵詳情頁支持功能模塊可配置化；

2. H5數據模塊完成航班詳情頁、高鐵詳情頁功能模塊的動態展示。

2021-06-30

1. 控制台模塊和支付模塊、前端完成掃碼充值聯調、航班/高鐵詳情頁的功能模塊動態配置的聯調、上線；

2. H5數據模塊和前端完成航班詳情頁、高鐵詳情頁功能模塊的動態展示的聯調、上線；

3. 前端完成官網的全新改版上線。

民航局空管局官方授權數據，為航班信息提供了官方來源的數據，充實、完善了底層資料庫。

·與交通行業專業院校、科研院所、金融券商等展開合作，特聘各領域專家組成專家團隊，為客戶提供深度的行業咨詢服務及分析報告產品。

一、項目定位

1. 概述：大交通數據及服務開放平台，為多種行業用戶提供民航、鐵路、航空貨運大交通數據及其衍生產品服務，並根據各行業特色和需求，提供個性化、配套完善的解決方案。

2. 目標：封裝航班管家的各項能力，向平台用戶輸出多種類的產品服務及解決方案。提供一站式自助化線上服務，降低自身人力成本投入。

3．提供成熟穩定的行程服務H5頁面，企業可在自有移動端產品中嵌入航班、列車行程服務及行程管理頁面，以企業自己的品牌，在自有產品中一站式全流程服務出行用戶，讓用戶能輕松管理自己的行程。幫助企業顯著提升用戶出行體驗，更好服務用戶，創造更多商業價值。

4. 可為企業高效快速對接以下成熟型行程服務產品降低企業開發成本、提升用戶出行服務滿意度，如行程管理、航班行程服務、列車行程服務、全場景服務信息推送。用戶可隨時查看已有行程/ 歷史 行程

用戶可自主添加航班、列車行程，支持航班號/起降地查詢航班信息、車次號/出發到達站查詢火車信息，航班行程服務，圍繞用戶航空出行場景，提供精準的航班動態信息，並將航空出行全流程劃分為多個階段，在不同階段提供不同的數據和服務，企業可通過H5頁面將服務嵌入自有產品中，為用戶提供一站式全流程服務。不同行程階段，給用戶提供的服務，可以在平台進行配置。實時、精準呈現航班動態相關信息，大數據預測起飛及到達時間，准確告知值機櫃台和登機口信息，詳細指引登機路線，確保用戶順利登機，航班近期准點率及平均延誤時長統計。

二、目標群體

1. 短期目標群體：

有數據使用需求的中小型用戶，如券商、咨詢公司、學者學生、創業開發者等（對標API介面產品）。

有數據分析需求，需要數字化分析工具的用戶，如機場、航司、政府、製造商等（對標數據平台、數據報告產品）。為C端提供行程服務需求的用戶如中小型OTA、TMC等（對標行程服務產品）。

2. 長期目標群體：

有貨運數據需求的用戶，如物流、貨運代理等（對標貨運服務產品）

為服務的各領域提供專業的解決方案，如OTA、物流、航司、機場、製造商、用車、保險、車聯網、集成系統開發、雲服務等。

成效：

保險：行業數據分析核算，實時核保，賠付周期提升99%，賠付率降低50%，優化用戶服務體驗。

網約車：合理優化網約車資源利用率，平均減少接送機司機空等時間75分鍾/年。

酒店：為酒店提供用戶行程管理，6小時酒店航班信息同步，提高房源利用率，提升「機+酒」服務體驗。

物流：為物流快遞行業提供發貨前中後數據信息參考，航班管家為中國90%的航空快件服務商賦能提效。

航班管家

航班管家是國內領先的智能出行平台，以「航班+高鐵」的行程服務為核心，服務全面覆蓋航班、高鐵以及專車接駁三大出行場景，服務所有大交通出行用戶。面向C端，航班管家為用戶提供航班/列車動態信息、票務/酒店預訂、專車接送、出行攻略內容等在內的一站式出行服務，讓出行成為美好的生活方式；面向B端，航班管家構建覆蓋航班和鐵路出行全場景的企業級SaaS平台，聚焦大交通出行服務行業數字化升級，為OTA、TMC等行業提供多場景服務解決方案，賦能合作夥伴，提效降本。

❹ 現在沈陽鐵路局大集體查辦大數據是什麼意思

檢查一個平台的數據。
核查大數據的意思是，指何時檢查一個平台的數據。
好期待有個結果啊！鐵路大集體職工有上萬人都期待呢。
他們生活在社會的底層，待遇不如下崗職工，下崗職工有國家和社會補貼。
農民種地有補貼、買農機有補貼、買汽車有補貼、買家電有補貼。
鐵路大集體職工什麼都沒有，還要自己繳納社會養老金，並且還要替繳納企業的20%。
一級級的改制，時間不會太久的。

❺ 2020年交通大數據行業應用現狀

【導讀】可以說交通是國家經濟的命脈所在，而隨著大數據是的商用化普及，智能交通也得到了快速的發展，我們老百姓也可以享受到交通大數據帶來的福利，今天我們就來聊一下2020年交通大數據行業應用現狀如何?一起來看看吧!

作為人類行為的重要組成部分和重要條件之一，對大數據的感知是最為迫切的。近年來，我國的智能交通發展迅速，許多技術手段已達到國際領先水平。問題和困難,但是,非常突出,也從城市發展的角度,智能交通的潛在價值並沒有被有效的挖掘:知覺和交通信息的集合是有限的,大量的數據管理系統中存在的不能共享使用,有效的交通情況分析預測疲勞,公共交通信息服務難以滿足需求。雖然有不同的建築概念和投資在不同地區,整個智能交通的現狀特點是低效率和智能不足,這使得許多先進的技術和設備未能發揮應有的作用,還會導致大量的投資浪費。最重要的是在困難時期的損害較小的數據:管理理念和技術設備模擬時間只有在某種程度上,和關系資料庫管理系統的分析只能嚴格的特定關系,對於大規模數據,尤其是半結構化和非結構化數據。

雖然數字化已經基本實現，但是數字化和數字化並不是一回事。它只是提高了本地收集、存儲和應用的效率，但本質上沒有太大的改變。大數據時代的到來，必將為解決難題帶來巨大機遇。大數據必然要求我們改變小數據條件下的盲目和精確計算，但更好地面對困惑，把握宏觀形勢;大數據不可避免地要求我們關注的不是因果關系而是相關性，這使得處理大量的非結構化數據成為可能，促使我們將一切都數字化，最終實現方便高效的管理。

交通大數據行業的現狀是什麼?目前，大數據在交通中的應用主要有兩個方面。一方面，大數據感測器數據可以用來了解車輛的交通密度，合理的道路規劃可以包括單車道的路線規劃。另一方面，可以利用大量的實時數據實現信號量的實時調度，提高現有線路的運行能力。信號燈的科學布置是一項復雜的系統工程，需要利用大數據計算平台制定出更加合理的方案。科學信號系統將使現有道路的通行能力提高約30%。在美國，政府基於特定路段的交通事故信息增加了更多的交通信號燈，從而將事故發生率降低了50%以上。依託大數據實現機場航班起降，提高航班管理效率。航空公司可以利用大數據來增加乘客容量和降低運營成本。鐵路利用大數據有效安排客運和貨運列車，提高效率和降低成本。

以上就是小編今天給大家整理的關於「2020年交通大數據行業應用現狀」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

❻ 到2020年中國鐵路將實現哪三個領先世界

據報道，日前鐵路公司負責人提出了服務國家戰略，鐵路應率先實現現代化，並提出了2020、2025、2035年的奮斗目標，到2020年，中國鐵路將實現「三個世界領先」。

到2020年，建成科學完備的鐵路安全防範治理體系和技術標准體系，運輸安全可靠性和運輸安全指標領先世界。建成鐵路大數據中心，客運12306、貨運95306服務平台的品牌建設取得重大突破，建成方便快捷、優質高效的現代化客貨運輸服務體系，建成公開透明、公平合理的鐵路客貨運輸市場化承運人清算體系和制度，建成更加完善的調度指揮、市場營銷、服務保障和運營維護體系。

希望中國鐵路可以促進經濟的發展！

❼ 大數據成為趨勢，有沒有應用於城市招商方面的數字展示平台呢

中國大數據的十大商業應用 在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。 1、智慧城市 如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。 城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。 大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。 2、金融行業 大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展的較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。 金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面： （1）精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦 （2）風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐 （3）決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制 （4）效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度 （5）產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品 3、醫療行業 醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。 如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。 醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。 4、農牧業 農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。 農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。 5、零售行業 零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。 零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。 零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。 電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。 利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。 6、大數據技術產業 進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B（5ZB），這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。 這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。 未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。 大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。 7、物流行業 中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。 物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10％左右的收入，其市場價值將在5000億左右。 8、房地產業 中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。 藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。 9、製造業 製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。 例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。 大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。 10、互聯網廣告業 2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。 過去到廣告投放都是以好的廣告渠道＋廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。 大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。 目前影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。 大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。 但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。 最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。 以上是小編為大家分享的關於中國大數據的十大商業應用的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❽ 鐵路火車票大數據處理中心在什麼地方由哪一家單位負責

在中國鐵路總公司內，有中國鐵路總公司負責。開發是有中國鐵道科學院完成的。

❾ 大數據在系統工程中的應用

大數據技術在系統工程中的應用

（一）雲計算技術在計算機信息系統中的應用。想要應用雲計算技術在計算機信息系統中進行數據處理，通過雲計算的分布式網格計算，對整個資源進行數據處理，首先要構建相關模型。雲計算模型的構建可以讓全部數據都遷移到雲端，合理有效地降低計算機系統在信息處理上的經濟費用。在雲計算下，技術服務軟體利用無線區域網自動產生了相應的傳輸移動數據的網格，面向大數據信息構建出了一個的閉環反饋信息處理模型。在雲計算處理數據的過程中，雲計算又以一個有向無環的數據流圖展示出來，流圖為G=(V,E)。

（二）數據備份技術在計算機信息系統中的應用。新時代背景下，商業環境越發復雜化，企業要從多種方面來加強對數據的保護，包括數據的備份恢復系統無休運行以及提高系統的容錯率，在企業建立數據備份的同時，應該建立數據備份系統的容災系統，建立對信息數據的最優備份方案，即「數據備份加數據保險庫」。現階段大部分企業對數據備份的重要性沒有足夠的認識，導致應用數據備份系統的企業只有20%，而被應用的數據備份系統中含有容災系統的只有5%-6%，應該在國內大力推廣實施數據備份技術，加強對企業信息的保護，讓企業家認識到數據保護對企業的幫助。想要從根本上保障企業的信息安全，除了要做到對數據的定期備份之外，還應該強化備份細節，部分企業認為拷貝數據到移動儲存就是數據備份，這樣的觀念，給企業信息資源留下了極大的隱患。

實現數據備份的方式多種多樣，首先備份的存儲介質要使用磁帶、移動硬碟、U盤等設備備份，還要做到異地存放，在存放的地點安裝完整的計算機、互聯網等相關通信設備，確保意外發生後，能夠立刻啟動備份數據系統。再將備份數據系統與企業系統相連接，以此恢復企業本部系統數據。除了要將數據存儲到可移動設備上，還要將數據傳輸至遠程備份中心，製作成光碟，雙重保證企業信息安全。企業都會建立相關企業信息資料庫，因此，在做到信息詳細內容備份的同時，還應該在備份機上建立對應的備份資料庫，通過通信系統，保持主資料庫和備份資料庫同步更新，在事故發生時，備份資料庫就可以立即代替主資料庫，恢復企業相關信息，減少企業因為數據丟失造成的經濟損失。數據備份還可以應用對主資料庫和重要文件的監控和跟蹤，在備份機中生成對應的更新日誌，備份系統會根據更新日誌，自動對備份磁碟進行數據更新。綜上所述，企業可以根據企業的實際情況，按照企業的需求，制定出對企業最佳的數據備份方案，保證系統的可實施性。

（三）Hadoop在計算機信息系統中的應用。Hadoop系統由於自身具有的極高的擴展性能和低成本，被廣泛應用在各行各業中，並且對於Hadoop來說無論是怎樣的數據都可以快速大量地儲存信息數據，能夠做到和絕大部分的數據倉庫系統完美融合不出現排斥現象。以鐵路貨運為例，鐵路運輸存在數據類型多、數據資源難以進行整合、運用其他系統成本較高等諸多實際問題，而Hadoop則從根本上解決了鐵路運輸信息的問題，滿足鐵路運輸中絕大部分類型的數據，Hadoop系統和鐵路運輸的數據倉庫系統一起構成了貨運信息的大數據分析平台，Hadoop系統在平台上對數據存儲備份進行管理，兩個系統互相配合，使得數據信息的整合和管理變得簡單便捷。從鐵輪貨運系統對Hadoop系統的應用可以看出，Hadoop系統在針對復雜數據的整合儲存、集中管理方面的優異性，Hadoop系統的各個零部件在運行過程中發揮各自功能的同時能做到相互協作，給數據資源處理提供所需的功能，目前Hadoop系統的開發逐漸步入完善階段，各個功能部件的功能分工明確，細致劃分，逐漸形成一套功能豐富、作用完善的大數據信息分析平台應用系統。

❿ 目前國內有哪些好用的大數據分析平台

專業做旅遊大數據的平台，推薦一個叫海鰻雲旅遊大數據平台。平台數據量大，信源全。