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姜文杰等[6](2016)运用百度指数

发布时间:2019-08-07 13:13 来源:未知 编辑:admin

  大数据管理是指利用数据库技术、分布式文件系统技术等实现对各种数据的有效组织,达到快速索引、高效查询等目的。传统的数据库技术以关系型数据管理为主,数据量级相对小,在面对半结构化、非结构化数据洪流时,其扩展性存在障碍,难以满足需要。面对类型多样、形态各异、数量庞大的铁路大数据,需要根据具体需求选择合适的数据库。图存数据库以及文档数据库等非关系型数据库、传统关系数据库系统以及New SQL数据库等都将在铁路大数据的管理中起到重要作用。例如,对客运大数据进行管理,全路每天上千辆列车运行产生海量数据,在进行数据预处理后按照特定需求对数据进行判别,建立数据仓库,进而形成不同类别的数据库。

  在大数据时代,数据成为基础战略性资源,本文对大数据关键技术架构进行总结,并以铁路行业为例,构建了大数据技术在铁路行业的应用概念框架,主要总结如下:

  根据图1的大数据技术架构,以及铁路大数据产业链及其本身的特性,本文构建了铁路大数据的系统架构,并将其分为五个层级来满足大数据技术从数据采集到最后应用端的全部过程,见图2。

  近年来,随着经济社会的发展和信息技术的进步,大数据作为一门新的行业,其热度不断提高,从2011年开始进入人们的视野,之后飞速发展。我国政府高度重视大数据行业的发展,国务院等部门先后印发《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016—2020年)》等指导性文件,20多个省份出台了本地区大数据产业发展规划,我国大数据产业已进入快速发展的轨道。国务院在《促进大数据发展行动纲要》中提出了大数据的概念,其特征包括类型多、容量大、存取速度快、应用价值高等,这样一系列的集合即为大数据,大数据产业是指对大数据开展采集、存储数据的分析并且创造价值和提升能力的产业。在维克托和库克耶编写的《大数据时代》中指出,大数据是不采用抽样调查等传统分析法进行处理,而采用计算机信息技术进行分析处理的数据。麦肯锡[1](2016)指出,大数据是一种数据集合,即在数据采集、存储和分析方面大大超过传统数据工具处理的能力,具有海量数据规模、多种数据类型、数据快速流转和价值密度低等特征。从一般意义上讲,普遍认为大数据具有4V特征,即体量大(Volume)、种类多(Variety)、速度快(Velocity)和真实性(Veracity)。

  [19]朱洁,罗华霖.大数据架构详解:从数据获取到深度学习[M].北京:电子工业出版社,2016.

  铁路大数据是由结构化数据和非结构化的数据组成的。随着各种智能设备在铁路中不断的推广应用,非结构化数据也在快速发展,其数量将大大超过结构化的数据,铁路大数据不仅能够满足4V特点,它还包括以下三个明显的特征:①泛在性。铁路大数据覆盖了铁路运输生产各个环节,包括机、车、工、电、辆,实现了业务链条全覆盖。②地域性。由于我国铁路分布较广,全路18个路局集团公司所管辖的机车、动车组、车辆、轨道、信号等都会产生各类数据,具有较强的时空特征。③交叉性。铁路大数据不仅仅涉及铁路企业自身管理,而且还涉及军事输送、资源调配、社会安全、公共管理等多个方面。交通出行将成为未来国家经济发展的重要组成部分,铁路大数据的应用前景会随着与不同行业的交叉关联,变得更为广阔。

  在国内大数据行业研究领域,现有研究主要集中于现代服务业以及互联网相关行业,大数据在传统行业的应用并未得到足够的重视和充分探讨,本文在对大数据的技术架构进行整体描述的基础上,根据我国铁路大数据的发展现状,尝试探索铁路大数据技术框架的构建,这将进一步促进大数据技术在我国铁路行业的落地生效,为铁路提高运输安全水平、实现客货运精准营销、提高运输效率提供参考。主要创新点在于:在解析“大数据+铁路”的基础上,阐述大数据之于传统行业升级的重要意义,基于产业链构建铁路大数据系统架构,尝试对铁路大数据的

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