
大数据 VS 大拥堵:大数据治理交通
而现在对于这种损耗已经有了相应的解决方案。麦肯锡全球研究院在2013年宣布,通过大数据对现有的基础设施的进一步强化管理和维护,每年就节省将近4000亿美元的支出。通过对交通数据的收集和分析挖掘,来对现有交通设施性能进行改善,提高其利用效率。
下文列举了三个成功案例。
以色列实时识别模式系统
以色列在特拉维夫和本古里安机场之间的13号公路上铺设了一条1英里的快车道,这条车道的收费系统是基于车辆的道路通过时间来收费的。它的工作原理是这样的:采用非常高阶的实时识别模式系统,通过统计在此快车道上的车辆数目或者通过计算两车之间的平均距离来评估道路的拥堵程度,从而可以智能选择在该道路系统能够承受的前提下是否该增加“吞吐量”,而其收费方式也相应会智能化,当道路车流密度越高,收费就越高,车流密度越低,则收费越低。这种智能收费系统通过这种方式,在一定程度上降低了道路的拥堵程度。
巴西优化航空路线利用率
巴西航空交通在过去十年里迅速发展,预计在2030年年客运量将至少增加一倍,旅客人次将达到3.1亿以上。而为了解决空中交通拥堵的问题,巴西引进了一种系统,即利用GPS收集的数据来优化对现有的航空路线的利用效率,来缩短飞机航线。它的工作原理是:改变了飞机在空中排队等候降落地面降落的一般性方法,同时为每一架飞机都设计了唯一的路线。听起来似乎很简单,但是系统工作需要收集大量的数据,并对数据进行快速有效的分析,包括对飞机之间的距离,行驶时间,飞机行驶性能等进行综合性评估,以此来保证飞机能够以最短的路线行驶。最早部署这一系统的巴西利亚国际机场的飞机,每一次降落都将节省7.5分钟和77加仑的燃料,相当于减少22海里的飞行距离。巴西计划将该系统部署到该国最繁忙的十个机场,初步估计这一部署在北美机场的举措将会为巴西带来16%到59%的客流量的增长,当然,还需要考虑机场硬件设施等各类条件。
欧洲铁路公司应用大数据提高交通客流量
欧洲铁路基础设施供应商通常要求运营商为他们提供详细的火车行驶路线,然后供应商开发一个尽力满足每一条路线的时间表系统。而这种系统通常难以保证列车性能和客流量的最佳配置。在德国,绝大多数的货运列车不会如期出发,这一情况不可避免地会导致轨道并发症。最近,一些铁路公司开始利用大数据“工业化”的方法来对铁路交通进行优化。基于对过去铁路客流量以及列车性能的需求分析将铁路轨道分裂成适应不同速度的插槽,能够满足不同性能的列车行驶速度和不同客流量的需要。而实现这些优化则需要有先进的规划技术。例如针对列车的延迟出发可以考虑为其变换适应速度较高的铁路轨道插槽,从而弥补列车出发的一个时间差。通过这种创新,不仅提高了铁路行驶的准确性和可靠性,还带来了交通客流量10%的提升。
尽管出现了一些令人鼓舞的将交通基础设施和大数据信息整合的例子,总体看来,这一方向进展还是缓慢。在机场行业相关的聚会上,经常会有很多人热情讨论亟待使用大数据对跟踪乘客的移动设备而收集的信息来做出相应决策,例如在乘客登机时,通过对排队乘客的步行速度分析,在减少安全队列的基础上通过文本消息的提醒方式对乘客定制一些购物建议。尽管如此,能够将想法付诸行动的机场依然寥寥无几。
为什么基础设施供应商在利用大数据这一领域进展如此缓慢?为了加快这一速度,我们可以做些什么?至于经济可行性这一点,无需考虑,因为投资这一技术所能带来的回报将远远大于投资具有类似提升能力的设备。
在与行业从业者的对话过程中,我们确定了利用大数据来提升对基础设施利用效率的三点障碍。
第一,数据缺乏透明度。交通基础设施的参与者网络非常复杂。例如,一个机场的参与者,涵盖了多个航空公司、地面处理公司、零售商、空中交通管制、海关以及机场运营公司本身。每个企业参与者都能够收集各自领域的数据,但是却不愿意共享。从企业角度来看,这个有时确实是有道理的,就好比没有零售商想放弃商店。但是对乘客数据的分析可能会受益于这里面的每一个企业参与者。例如,分析客流量的变化趋势有助于机场各类资源的优化分配。这不仅可以为机场带来更大的客流量,而且还能提高商店的零售收入。然而,前提是数据能够共享。
第二,信息共享的成本和收益的矛盾。例如,航空公司为了缩短旅程航行时间,自然希望乘客进站时间越短越好,而零售商可能更喜欢乘客逗留,以增加商店的收入。机场更倾向于提高资产利用效率,但也有可能为了在突发事件发生后能够快速恢复的灵活性能的提高而降低资产利用效率。因此,需要共同寻找一个合理的解决方案使得每一个企业参与者都能够获得收益,这个并不容易,需要大家一定程度上的实实在在的相互信任。
第三,监管约束不足。基础设施在很多情况下都是属于垄断行业。因此政府这一角色至关重要,不仅要确保政策公平且划算,还要创造一个允许收集和使用数据并且保证数据的机密性和隐私的监管环境。前提是,竞争方和保护数据方以及政府必须相信数字化是有益于后续的事业发展,这一点至关重要。另外,我们还面临一个相当大的挑战,即确保在阐述如何收集数据、如何使用数据、如何通过对数据的分析来使消费者受益的前提下,解决用户的隐私问题。
上述三点障碍相互依存,必须同时解决。没有透明度,就没有办法建立信任,实现公平共享。没有公平共享和明确的公共利益,监管机构不会参与。没有负责的监管机构参与,企业则不愿共享他们的数据。
让所有参与者在基础设施网络中合作并不容易,首先需要有一个合格的领导者。一般来说,政府在基础设施的参与利益很明显,因此一个办法是由国家或者多国政府出面。另外特权持有者也具有一定的优势,例如机场运营商或者铁路公司。也可以是二者的组合,由政府出面设定目标,建立一个数据使用共享的平台,特权持有者设定机构,来进行数据工作的分析。
利用大数据提升基础设施的利用效率这一工作目前才刚刚开始,并且在逐步推进。要想形成这种趋势,一个比较可行的策略是推行一个试点计划,例如在机场或者火车站对采用大数据分析策略结果进行测试,并且记录下最终收益。但也许最重要的是要能够认识到这些信息是提升基础设施的利用效率的潜在助力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18