1、軌道交通大數據中心工程可行性研究報告第第 頁 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark0 o Current Document 1項目概述41項目名稱4 HYPERLINK l bookmark4 o Current Document 項目單位4 HYPERLINK l bookmark6 o Current Document 建設背景4 HYPERLINK l bookmark8 o Current Document 現狀分析4 HYPERLINK l bookmark10 o Current Document 項目必要性分析5 HYPERLINK l bookm

2、ark12 o Current Document 項目可行性分析6 HYPERLINK l bookmark14 o Current Document 社會經濟效益分析7 HYPERLINK l bookmark16 o Current Document 項目建設目標7 HYPERLINK l bookmark18 o Current Document 2企業構建大數據中心趨勢8 HYPERLINK l bookmark20 o Current Document 3軌道交通行業構建大數據中心趨勢10 HYPERLINK l bookmark22 o Current Document 4大數據中

3、心價值分析11 HYPERLINK l bookmark24 o Current Document 5大數據中心總體設計方案135建設原則13 HYPERLINK l bookmark28 o Current Document 建設范圍14 HYPERLINK l bookmark30 o Current Document 總體架構16 HYPERLINK l bookmark32 o Current Document 應用框架17 HYPERLINK l bookmark34 o Current Document 技術架構19 HYPERLINK l bookmark36 o Current

4、 Document 物理架構20 HYPERLINK l bookmark38 o Current Document 6大數據中心分項設計方案216數據倉庫設計21 HYPERLINK l bookmark42 o Current Document 非結構化數據存儲平臺24 HYPERLINK l bookmark44 o Current Document 數據采集平臺設計25數據抽取.25數據映射.25數據轉換26數據檢查.26數據加載、26異?？刂?27作業管理.27 HYPERLINK l bookmark46 o Current Document 企業數據模型設計28 HYPERLIN

5、K l bookmark48 o Current Document 數據分層存儲28臨時數據層（ODS層） 29基礎數據層.29匯總數據層.30應用數據層.30 HYPERLINK l bookmark50 o Current Document 數據治理30數據盤點.30數據標準.31數據質量管理.32元數據管理.32 HYPERLINK l bookmark52 o Current Document 7大數據中心分階段建設規劃33 HYPERLINK l bookmark54 o Current Document 概述33 HYPERLINK l bookmark56 o Current D

6、ocument 數據接入規劃34 HYPERLINK l bookmark58 o Current Document 數據容量測算34 HYPERLINK l bookmark60 o Current Document 建設范圍規劃35 HYPERLINK l bookmark62 o Current Document 雙中心規劃建議36 HYPERLINK l bookmark64 o Current Document 8大數據中心第一階段業務應用設計38 HYPERLINK l bookmark66 o Current Document 8.1統計分析38指標管理.38CoMET 指標.4

7、7MOPES 指標51& 2專題分析550D 分析.55線路、車站統一視圖.55客流預測.57運力運量匹配分析.57設備生命周期管理分析.58物資供應鏈分析.58 HYPERLINK l bookmark70 o Current Document & 3第一階段應用效果示意58運管人員駕駛艙、58客流、0D專題分析.59報表系統.60靈活查詢、61車站統一視圖.62線路統一視圖.62手機APP提供公眾信息63 HYPERLINK l bookmark72 o Current Document 9大數據中心第一階段工程進度63 HYPERLINK l bookmark74 o Current D

8、ocument 項目風險與風險管理64 HYPERLINK l bookmark76 o Current Document 10. 1風險識別和分析64 HYPERLINK l bookmark78 o Current Document 10.2風險對策和管理65 HYPERLINK l bookmark80 o Current Document 大數據中心組織架構設計66 HYPERLINK l bookmark82 o Current Document 大數據中心第一階段投資預算評估67 HYPERLINK l bookmark84 o Current Document 大數據中心第二階段

9、投資預算評估68 HYPERLINK l bookmark86 o Current Document 機房環境要求68 HYPERLINK l bookmark88 o Current Document 14.1第一階段機房環境要求68 HYPERLINK l bookmark90 o Current Document 14.2第二階段機房環境要求68主中心.68備中心.691項目概述1-1項目名稱XXX軌道交通大數據中心工程1.2項目單位XXX市軌道交通（集團）有限公司1.3建設背景XXX軌道交通是服務于中國XXX直轄市的城市軌道交通系統，最早于2005 年6月18日正式開通運營,是中國西部

10、地區第一個城市軌道交通系統。截止2015 年12月30日，XXX軌道交通運營線路有5條，包括1、2、3、6號線及國博線， 線網覆蓋主城九區，運營里程達到202公里，車站120座。2015年，XXX軌道 交通年乘客量達到億人次，口均客運量多萬人次。XXX軌道交通在建線路5條主線（包括4、5、9、10號線及環線）及其它 延伸線（如1號線璧山段），將于2020年前先后通車，屆時運營里程將超過400 公里，口客運量預計超過 萬人次。線網規模的不斷擴大及客流的不斷增長將給XXX軌道交通在運營組織、協 調管理、安全保障和指揮決策等方面帶來新的挑戰。在同樣的飛速發展形勢下， 國內一些地鐵公司已經開始探索基于

11、數據倉庫技術構建運營大數據中心進行客 流、行車和設備的綜合分析，實現其“讓數據說話”的大數據戰略目標，這在國 內軌道交通行業內己經成為一種趨勢。1-4現狀分析XXX軌道交通集團企業信息化工作經過多年努力，已經建設了以EAM、ACC 等系統為代表的一系列生產、運營、辦公信息化系統，初步實現了企業在生產、 運營、管理等領域的的信息化、流程化、自動化支撐，但由于各個系統分散建設、 沒有統一規劃、建設廠家眾多，信息化整體上存在以下問題：沒有統一的企業數據標準，數據一致性、準確性存在較大問題。A生產、運營系統數據統計、數據分析功能弱，無法滿足上級單位、集團 運營、業務部門需求。應用孤立、數據孤立，業務系

12、統之間信息交互困難。A各系統之間數據無整合，無法形成跨域數據分析能力。缺乏有效的數據存儲、歸檔、管理手段，數據資產利用率低。1.5項目必要性分析XXX軌道交通各信息系統單獨建設，由于建設單位不同、信息數據標準不 統一、各系統間無法形成有效聯動，從而導致各專業間無法及時溝通協調，這將 給運營管理的整體效率帶來負面影響、甚至影響應急事件的處置效率。另外，各 專業系統信息數據分別存儲，無法統一訪問、分析，管理決策人員無法站在全企 業高度對全路網數據進行綜合統計分析及進行數據挖掘工作，從而難以利用數據 價值對企業運營管理和路網規劃發展進行輔助管理和決策。結合城市軌道交通建設投資大，建設周期長的特點，在

13、依靠擴大線網規模提 高城市軌道交通的覆蓋率后。要再提高運營效率，還必須依靠“大數據”信息技 術等信息一體化的“巧勁”實現城市軌道交通智能化，起到“四兩撥千斤”的效 果。目前，人類己進入大數據時代。在大數據時代，“數據”正在成為一種“資 源”或“資產”，越來越多的企業、科研機構和政府，開始利用數據分析、數據 挖掘來創造新的價值。依據數據進行運營管理，從數據中獲取價值，讓數據主導 決策，是一種前所未有的運營管理決策方式，正在推動著人類信息管理準則的重 新定位。XXX軌道交通構建企業級大數據中心有以下必要性：從行業發展趨勢來看，大數據中心是軌道交通企業信息化建設中不可或缺 的重要一塊。借助大數據中心

14、建設進行企業數據治理、構建企業數據標準、為未來企業 信息化發展構建良好基礎，對于XXX地鐵來說非常迫切。各專業業務分析需求的提升、跨部門綜合分析需求的提升、科學決策需求 的提升需要大數據中心進行支撐。大數據中心的建設可以應對各專業數據有效整合、歷史數據有效存儲管理 的需求。將數據當成企業的一項重要資產進行管理，通過分析、挖掘等手段不斷從 數據中發掘有用價值，推動企業在運營、管理、資源開發、應急等方面的 效率、效益提升。1.6項目可行性分析XXX軌道交通經過多年發展，線網運營已成規模，運營管理己成體系，信 息化建設逐漸成熟，人次儲備口趨完善，綜合分析，大數據中心建設具備以下可 行性：業務成熟度可

15、行，具備構建企業大數據中心的條件。理念可行，IT需求驅動、通過數據驅動業務運營成為企業自上而下的一 種共識。技術可行，信息化建設經驗、人才儲備具備了構建大數據中心的條件。運維組織可行，信息化運維管理經驗滿足未來大數據中心的運維管理要 求。資金籌措可行。1.7社會經濟效益分析開展軌道交通行業大數據中心建設具有很的社會效益和經濟效益，主要體現 在：提升業務運營效率、提升資源開發效益、提升應急管控能力、提升科學決策 能力、實現信息系統集約和資源共享、提升公眾服務能力、補足業務分析數據分 析短板。本項目建成后，可以形成以下經濟效益、社會效益：提升企業信息化水平，提高員工數據查詢、數據分析效率；提升線網

16、運營、管控、應急處置效率；降低軌道交通系統故障率；降低采購、倉儲、物流配送成本；優化設備維修機制、降低維修成本；提升資源開發、廣告營銷效益；提升企業科學決策、戰略決策能力；降低能耗、節省電力成本；提升公眾信息服務能力，提升乘客滿意度；提升對交委、運管局、交開投等上級單位的數據服務能力，提升對軌道公 安、消防、醫療等兄弟單位的數據共享能力。1-8項目建設目標XXX軌道交通大數據中心項目的建設目標為：有效整合XXX軌道交通企業 內外部數據，以數據倉庫為核心構建企業級大數據分析平臺，通過數據分析、數 據挖掘、數據展現等技術手段為XXX軌道交通在運營管理、資源開發、規劃建 設、科學決策、應急輔助支撐、

17、公眾信息服務等方面提供高效有價值的數據服務, 通過數據驅動的方式全面提升企業的運營管理效率、資源開發效益和安全保障能力，冇效降低金業運營成本，不斷提升綜合服務水平，助力XXX軌道交通的長 遠發展。從大數據屮心的長遠建設發展來看，大數據中心不僅對內提供與決策、運營、 安全管理相關的分析服務，還將為交委、運管局、交開投、公安、消防、公交等 上級主管部門及外部協作單位提供必要的數據服務，另外還需為公眾乘客提供公 眾信息服務。主眩部門單位析支撐數據服勞f觀如、咖集成企業決第更慶交妥運局交開投(8標體黍|應用極聖i元悄桂型!數握底加大數據中心主眩部門單位析支撐數據服勞f觀如、咖集成企業決第更慶交妥運局交

18、開投(8標體黍|應用極聖i元悄桂型!數握底加大數據中心公安公交消防L :外部協作單位數據服務EAMACCTCCJOMCETCPSCADAAFCFASrBASr1PISATC匚J2企業構建大數據中心趨勢大數據中心是企業信息化應用建設發展的必然階段，傳統信息化建設側重于 對業務邏輯的模擬，應用系統主要任務是對業務過程的電子化和人機交互的支 持，主要是對已知過程的輔助和支撐，大數據中心建設是以數據為核心的數據類 應用系統，總體上是從數據層面對企業的全面模擬，大數據中心是企業“數字化” 的核心基礎，呈現如下總體趨勢：1、統計型大數據中心向運營型大數據中心的演進是核心的發展方向。大數據中心的核心是數據分

19、析，數據分析與在企業運營中的作用一直在不斷 提升，從最初的大數據中心1.0階段以統計、事后描述為主，到大數據中心2.0 階段以數據價值發現、整合內外部數據為特征，再到大數據中心3.0階段以整合 廣泛數據，實現運營級的業務協同為基本特點，呈現岀數據應用與企業運營關系 日益緊密，時效性不斷增強的基本趨勢。2、從內部數據采集到全面整合數據價值鏈的是大數據時代的關鍵轉變。大數據中心建設的集成是數據，隨著大數據技術和網絡條件的發展，特別是 數據生態環境的發展，企業大數據中心的建設在數據采集范圍方面，呈現根據廣 泛的整合外部數據的趨勢，社交網絡的信息、供應商數據、監管機構的數據、合 作單位的數據等等，都成

20、為企業大數據中心建設必須考慮的數據來源，這些不 同來源的數據，共同構成企業數據價值鏈的組成部分，形成企業數據的價值發現 基礎。3、數據應用與業務過程的協同是大數據時代數據平臺應用的重要特征數據分析功能的建設在信息化建設中已經存在了很長時間，傳統的統計系 統、報表系統是分析系統的原型，但傳統系統主要是對數據的事后匯總和統計， 不能實現事中和事后的統計分析，數據分析和業務過程相脫節，不能對業務處理 過程提供支撐。在大數據時代，業務過程中的數據能夠實現實時或準實時的采集 和處理，分析技術也支持對數據進行實時的分析處理，從而達到業務級的響應和 反饋，數據分析的價值將顯著提升，數據與業務過程的協同是大數

21、據時代數據平 臺應用的重要特征。4、大數據中心中心分析應用的復雜度快速提升大數據中心應用建設遵循一定的規律，簡單上可分為報表階段、數據分析、 分析預測、運營輔助和主動支持五個階段，不同的階段大數據中心相關應用的特 征和復雜度存在顯著不同，隨著大數據中心技術的不斷發展，目前各類大數據中 心應用的復雜度不斷提升，報表分析成為必要基礎功能，數據分析功能已經成為 核心能力，預測和及時數據服務反饋成為大數據中心建設的重要內容，數據分析 專家和數據產品日益清晰和重要，運營級的數據分析應用在領先行業開始初步呈 現。5、從關鍵業務領域的數據集成向統一企業級大數據中心的演變大數據中心建設的基本原則是從數據層面實

22、現企業業務的數據層面的模擬， 為保證數據的整合統一，建設統一的大數據中心是必然的選擇，電信、金融等大 數據中心建設較早的行業經歷了管理大數據中心和生產大數據中心分別發展，之 后逐步整合的過程，經歷了從有市場營銷類數據整合到經營類數據整合應用，到 綜合管理類數據應用再到自動化監控數據整合的大致過程，通過整合的統一企業 大數據中心平臺，支持整個企業業務各個層級的數據分析需求，己經成為業界的 共識。3國內軌道交通行業構建大數據中心趨勢1、北京地鐵：系統名稱為北京地鐵路網指揮中心信息中心系統，已經于2012 年建設和上線；服務于路網指揮中心、運營公司和交通委等部門；支持實時客流、 行車和設備的綜合統計

23、分析，支持路網能力評估，支持應急事件決策支持等；系 統訪問支持手機、大屏、電腦等多種接入方式；依托數據倉庫技術及地鐵行業邏 輯模型實現了企業級數據整合，逐漸實現“數據驅動指揮和運營”的戰略冃標。2、廣州地鐵：系統名稱為廣州市軌道交通工程線網指揮平臺數據中心系統, 正在建實施過程中，服務于運營公司，支持行車類指標、服務設施類指標、客流 類指標、能耗類指標的實時統計，依托依托數據倉庫技術及地鐵行業邏輯模型實 現了地鐵運營類數據的整合，目前系統建設中，預計2016年12月系統上線。3、深圳地鐵：系統名稱為深圳地鐵NOCC項目數據中心系統，服務于運營 公司和交通委等單位，應用參考北京地鐵模式，于201

24、5年上半年完成了系統招 標，將依托數據倉庫技術及地鐵行業邏輯模型實現企業級數據整合，目前系統建 設中，預計2017年6月系統上線。4、天津地鐵：系統名稱為天津地鐵綜合控制中心數據中心系統，應用參考 北京地鐵模式，服務于運營公司和交通委等公司，2015年8月完成招標，將依 托數據倉庫技術及地鐵行業邏輯模型實現企業級數據整合，目前系統建設中，預 計2017年6月系統上線。5、上海地鐵：系統名稱為上海軌道交通網絡數據中心示范工程，正在規劃 中，系統將服務于申通地鐵集團和運管中心，2015年底報上海市發改委已批準 立項，預計2016年底之前完成招標，2017年9月系統上線。4大數據中心價值分析基于成熟

25、的數據倉庫技術構建XXX軌道交通大數據中心，可為XXX軌道交 通的網絡化運營管理帶來以下價值：1、實現XXX軌道交通企業級數據集中統一：整合PSCADA、FAS、BAS、 SIG、ATC、AFC、ACC、EAM、財務、人力等系統數據，形成企業級數據統一 視圖。2、輔助運管人員及時了解路網情況、提升運營管理水平：自動化實現客流、 設備、行車、票務、清分等指標的實時統計，輔助運管人員及時了解路網情況， 并可基于OD數據進行清分模型優化和精準票務定價，科學指導運營。3、支撐XXX軌道交通企業中高層管理決策分析：基于整合的企業各專業、 各部門、各系統數據，借助大數據中心強大的數據處理能力和數據分析能力

26、，可 按照不同層次需求構建企業內部管理專題分析模塊，形成跨域綜合分析能力，可 為企業中高級管理人員提供成本效益、財務風險、采購投資、人員績效、計劃預 算等方面的企業管理分析應用，以及面向企業戰略層面的企業宏觀能力分析應 用。4、突發事件輔助決策支持：收集突發事件預案，形成應急預案知識庫，增 強全員安全培訓和預演，在發生突發事件情況下提供決策支持。5、支持路網的規劃指導：結合客流數據、居民居住數據、市政規劃數據等, 提供新線路規劃的數據支持，同時可預知新增線路對路網的影響。6、提升設備維修管理水平：可以集成各線路、各站點各專業設備基礎數據、 使用數據、檢修信息、故障數據、能耗數據，從而可以全面提

27、升設備管理水平， 而且可以以線路、站點視角統一了解各專業設備運行情況，降低設備故障率、減 少設備停機時間。7、提升物資管理、物料采購管理效率：基于物資物料歷史采購使用數據及 當前物資物料采購庫存數據進行綜合分析，管理人員可以精確的掌控各類物資物 料的庫存情況、歷史采購情況、需求周期情況，從而有針對性的制定更加合理采 購計劃、降低采購成本、降低庫存成本，從而提升物資物料管理的整體效率。8、支撐節能降耗分析：通過節能降耗分析，進行行車計劃優化調整，適當 增加空閑時段發車間隔，降低運營成本；通過節能降耗分析，分站點、分站口、 分時段進行設施開關自動設置，減少不必要的電力浪費，降低運營成本。9、支撐P

28、PP模式投融資成本效益分析：提供基礎設施建設成本數據、地鐵 運營成本數據、融資信貸成本數據、地鐵運營收入數據、地鐵商業經營收入數據 等，進行新建線路建設運營成本效益綜合評估預測分析，支撐PPP模式分析， 為多種所有制資本參與地鐵運營提供數據支撐。10、支撐地鐵上蓋資源開發：利用數據分析技術，結合軌道商圈的用戶行為 模型及商業環境特性，實現精準廣告投放、商業選址及地產開發。11、提供軌道交通路況等公共服務：基于歷史數據分析，提供客流預測、預 警，合理引導客流，提升出行乘客的滿意度，并為整個城市智能交通指揮提供決 策依據。12、促進地鐵企業數據標準化：借助于大數據中心的建設，促進全企業數據 標準化

29、、規范化，提升企業整體信息化管理水平。13、為上級主管部門、外部協作單位提供數據服務：基于大數據中心的數據整合 能力和分析服務能力，可為交委、運管局、交開投等上級主管單位及軌道公安、 軌道消防、公交等外部協作單位提供必須的數據服務。5大數據中心總體設計方案5.1建設原則XXX軌道交通大數據中心的建設應遵循“統籌規劃，分步實施，先易后難” 的總體原則，逐步形成完整的企業級數據分析支撐架構。在項目具體建設過程中，必須遵循如下原則：先進性原則：平臺應采用先進、成熟、可靠的技術，遵循目前國際和國家 的相關標準或規范，應具有優良的系統體系結構和先進合理的設備配置，確保整 體系統的先進性。開放性原則：基于

30、業界開放式標準，對系統中的各種網絡協議、硬件接口、 數據接口等進行統一規劃，為未來的系統擴展奠定基礎。前瞻性原則：系統必須具有充分的前瞻性，盡量考慮到未來3-5年的發展 趨勢。靈活性與可擴展性原則：能夠根據應用需求，方便擴展設備容量和提升設 備性能，具備技術升級、設備更新的靈活性，具備支持業務功能的擴展與重構的 靈活性。完整性原則：平臺應滿足XXX軌道交通運營、管理、分析、決策的需求， 同時平臺應能與其它信息系統進行信息共享或提供數據接口。安全可靠性原則：平臺應提供較強的管理機制和控制手段，提供系統備份、 數據恢復、事故監控和網絡安全保密等技術措施。實用性原則：平臺應實現用戶可接受的查詢效率與

31、響應時間，有良好的人 機接口與靈活多樣的展現方式。&可靠性原則：應選用高可靠性的產品和技術，系統軟件要具有較強的容錯 能力，使整個系統不易崩潰和受破壞，并具有良好的恢復能力。5.2建設范圍XXX軌道交通大數據中心將由一個基礎數據平臺、五大業務平臺、三大管理 平臺構成，如下圖所示：管理平臺統計分析平臺運W評估平臺應急輔助決策平臺信 息 服 務 平 臺兀數據管理平臺管理平臺統計分析平臺運W評估平臺應急輔助決策平臺信 息 服 務 平 臺兀數據管理平臺比NKT* ff J J 數據質Si管理平臺基礎管理平臺基礎數據平臺基礎數據平臺基礎數據平臺是大數據中心的核心，定位于XXX軌道交通大數據中心的數據 中

32、樞，負責對全部數據進行整合管理，支持各類數據分析使用需求?；A數據平 臺包括數據倉庫平臺和非結構化數據存儲平臺。數據倉庫平臺需支持海量數據存 儲、支持復雜數據應用的計算、存儲和數據處理，應具備卓越的性能，良好的擴 展性，大并發處理能力?；A數據平臺從邏輯上分為臨時數據層、基礎數據層、匯總數據層和應用數 據層。統計分析平臺統計分析平臺基于基礎數據平臺提供的數據，通過報表、指標查詢、即席查 詢、多維分析、圖形化展示等數據分析展現手段為訪問用戶提供靈活的數據分析 訪問能力。運營評估平臺運營評估平臺主要是面向特定的專項業務分析需求，基于基礎數據平臺提供 的數據，結合數學模型、挖掘算法等分析手段，形成專

33、題分析應用，為用戶提供 深度數據分析結果與報告，如客流預測、票價測算分析、設備預測性檢修等。應急輔助決策平臺應急輔助決策平臺主要基于己有的各類與應急事件、應急資源相關的數據， 支撐應急預案管理、應急資源管理、應急事件評估、應急預案優化等涉及地鐵安 全運營、應急事件處置相關的分析應用，并與應急調度、應急處置系統進行聯動。數據仿真平臺數據仿真平臺主要借助仿真軟件，以地鐵線站基礎數據、客流數據、行車數 據、設備數據、資源數據等數據為輸入，建立相關仿真模型，模擬演練地鐵運營 中可能發生的各類事件的動態狀況。信息服務平臺信息服務平臺主要面向內外部用戶（包括XXX地鐵內部用戶、XXX市交通委、 運管局、交

34、通開發投資集團、公安、消防、公交等部門）提供所需地鐵運營分析 數據，另外也負責對公眾提供地鐵綜合信息查詢、地鐵生活圈信息、地鐵線網運 行實時信息等信息查詢服務。元數據管理平臺元數據管理平臺是大數據中心的知識中心，是大數據中心進行數據管理的基 礎平臺，可以為應用開發、系統運行維護和業務用戶對數據的使用提供幫助。數據質量管理平臺數據質量管理平臺是支撐通過技術手段建立一套結合人員和流程的數據質 量管理機制的技術平臺。數據質量管理通過部署在元數據管理平臺和ETL工具 上的一系列程序、腳本和檢查規則，可以在數據流轉的任何環節對數據進行質量 檢查，最大限度的保證數據的一致性、完整性、正確性。數據質量管理不

35、僅僅是一套技術手段，關鍵是建立一套有效的數據質量治理 流程，將數據質量問題的治理變成一個長效機制?；A管理平臺基礎管理平臺主要支撐大數據中心一系列基礎管理功能，如：系統管理、日 志管理、權限管理、安全管理、備份管理等。5.3總體架構大數據中心的架構在設計上借鑒國際國內同行己有成功案例經驗，并結合 XXX地鐵當前信息化現狀及未來發展規劃，遵循先進性、開放性、靈活性、可 擴展性等原則，采用數據倉庫分層設計理念，總體架構如下圖所示：教垂基教垂基層層數據獲取層：主要從EAM、ACC、BAS、FAS、財務、人事等生產、運營系 統按照預定義好的接口標準獲取相關業務生產數據。數據存儲層：數據存儲層以交通行業

36、邏輯數據模型為參考構建XXX地鐵標 準數據模型，對采集的生產業務數據進行加工轉換并按照主題域的方式進行整合 存儲，并根據業務分析需求進行匯總、計算，對上層應用提供相關數據服務。應用層：根據實際業務需求構建數據分析應用，以報表、指標查詢、圖形化 展示、數據分發等方式提供個性化的數據服務。訪問層：支持不同用戶以多樣化的形式進行數據查詢和訪問。管理服務：以元數據、數據質量管理為核心保證大數據中心數據標準一致、 數據質量可靠，并針對大數據中心提供必要的安全管理、權限管理、日志管理等 功能。5.4應用框架大數據中心應用的建設依賴于業務需求和數據準備兩方面因素，與平臺建設 一樣也采用分階段建設原則，總體應

37、用架構如下圖所示：業務運營躺收入分析躺瞬分析預算管理分析A*瞬分析勞務成本分析設備折舊分析盈虧析財腐卜貼分析員工信息分析員工魏分析企業管理分析分析商戶經營戶分析線網規劃分析線網建詼ms貸趣目房沖業分析廣離營分析地鐵商圈分析WIFI運營分析精確營銷分析綜合信息查詢地鐵生活圈服務分析實時信息推送實時信息葩國家標準分析地分析行析乘客充值分析票卡銷售分析清分清算分析票價測算分析齢卿撿正乘客行為洞察乘1?分析乘分析客流區域分析礴客流分析節假日客流分析客客流預測分析客流仿真分析實時客流預測運營管理分析基礎設施分析線站析橋梁設施分析車站統一視圖線路統一視圖備品備件分析票卡庫存分析設備故障分析票母命周 期管理

38、分析設備生命周 期管理分析設備設置優化設備故障預測電力使用分析節能降耗分析應急預案簷理應急事件分析應急癥翳應急資源分析應急預案優化作業管理分析行車網分析維制乍業分析員工SE班分析CCTVBffOci.0 :CMucy .I.LLhUfakLIak/y mi nu中一：弋1漢七 3 W 二：TH：七-07:16Wl M CCTVBffOci.0 :CMucy .I.LLhUfakLIak/y mi nu中一：弋1漢七 3 W 二：TH：七-c C?JiC t WJ構建車站統一視圖、線路統一視圖，可以為應急預案的編制、優化提供有效的數據支撐，也可以為數據仿真提供必要的數據支撐。8.2.1客流預測為

39、滿足軌道交通路網運營需要，掌握軌道交通短時或未來的客流規模和時空 分布趨勢，需對不同階段（包括實時客流預測、突發事件客流預測、大客流預測、 日常短期客流預測、新線開通路網客流預測）的客流進行預測，具體包括軌道交 通全日和分時間粒度客運量、斷面客流量、進出站量和換乘量等指標，為運力配 置計劃提供模擬客流的數據支持，同時為軌道交通列車運行組織和車站客運組織 提供重要依據，為政府運營管理部門和政府決策部門提供決策參考。2013年92013年9月全路網OD客流總ft約為15167萬人次，且變化規律明顯工作日的OD客流均顯著大于周末或假期，且每個工作周的最后f 工作日通常是客流高峰2013年9月毎日OD

40、客流JB工件日 碌中秋假期8.2.1運力運量匹配分析運力運量匹配分析是對網絡中客流變化、滿載率、各線運力之間的關聯性、 乘客需求的滿足性的深入分析，能夠為提高運輸設備利用率、優化運力配置以及 制定可靠的運行圖提供參考?；趯嵺`經驗以及國內外軌道交通運力運量匹配的相關理論研究，提出運力 運量匹配分析專題的方案，包含運力運量指標圖形化監控展示、運力運量匹配優 化建議。8.2.2設備生命周期管理分析目前EAM系統已經實現了設備臺賬管理、設備維修管理，設備基本信息、維 修保養信息己經相對比較全面，所以可以針對設備建立從采購、入庫、使用、監 控、維保全生命周期的管理分析模塊，既可以在每個環節對設備進行單

41、點分析， 又可以建立全面分析模型，對設備實現涵蓋各個生命周期環節的綜合分析。8.2.3物資供應鏈分析通過從EAM等系統獲取物資釆購數據、倉儲管理數據、物資消耗數據、供應 商數據等信息，建立物資供應鏈分析模型，從而實現：優化釆購計劃及流程；A提高備品備件庫存效率；支撐建立備品備件預警制度；逐步形成完善的供應商評價機制。83第一階段應用效果示意8.3.1運管人員駕駛艙運管人員駕駛艙可以整合客流、行車、票務數據，對關鍵信息進行集中實時展現，方便運管人員進行統一監控。700120081.10 HI售瓢：214.9萬元建國門190861/1300-2013-09-22 *9換乘量前三名削耐1S)展現，方

42、便運管人員進行統一監控。700120081.10 HI售瓢：214.9萬元建國門190861/1300-2013-09-22 *9換乘量前三名削耐1S)他用比例宋家圧1罹而-SS： 16.92% -剽1： 83.0829專正點率始粧薛100伽loom%9Q調整措施平均運師艇0列馳1列5忌此離輛淸人:呦1594km護腳礙件似西直門1026/兌現率閥開丘6867列100.00% 鬧枷* %8.3.2客流、OD專題分析基于客流專題分析，可以優化網絡行車計劃、客運組織方案和緊急情況處理 預案。結合商圈居住數據、市政規劃數據等，可提供新線路規劃的數據支持，同 時可預測新增線路對路網的影響。2013年9月

43、全路網OD客流總量約為15167萬人次，且變化規律明顯 工作日的OD客流量均顯著大于周末或假期，且每個工作周的最后f 工作 日通第是客流高峰2013年9月每日OD客流18.3.3報表系統8.3.4靈活査詢各業務管理人員可以根據自己的工作需求，來進行靈活的查詢分析，從而滿 足自己的工作需要。例如，通過對客流的分析，運營管理人員可以獲取客流量的 信息；而票務管理人員則可以根據客流量，確定線網各站點對票卡數量的需求。muivtms)SHWtAIIK 1NKAJ3SSMWH20 他20120m2014420他201曲nflRw鑰667?108WX110EwwtoK72t76為7的WE10E6W4950

44、 Ittmi10BjiMtt/aiuusM 201$7R2a 彌WAHIM u*yzM-Txprsj 冊sWvhr*W3 dff)8.3.6線路統一視圖.tn m. /ju Mim)oa:ww：!Mtu n 、代(ea)b” as i s4)nu8.3.7手機APP提供公眾信息通過手機八PP,公眾可以方便的進行線路、站點、票價、車站設施等與地鐵 出行相關的信息查詢，還可以方便的查詢地鐵站周邊商業、醫療、娛樂、旅游等 相關信息。19:0319:08博物tfi 中站守19:1095% 1五標檢M氛MKWi j*疋52IRt第門分類ao北京旳代典術館19:0319:08博物tfi 中站守19:109

45、5% 1五標檢M氛MKWi j*疋52IRt第門分類ao北京旳代典術館1號H/0DHM/D 口岀口1號娛CD 19站?？贠 北京二十二腕藝術區14紐/大図越站/C 口出口 J號拔大図繪站C 口O 北京城巾規劃展覽館2號tV祈門站/B 口出口2號11的門站B口2號經/IR門M/B 口出口2號線禺門&8 口出行捂閘北京匕路匹克公ODM/FO出口15號ttftM匹克公COP殲性円東 5:09/23:10Htl*M0Q 5：23/23：55O出入口值恵公交站：952B. 967. 982B.9B3ffi五松公乃事乞中心/公2乃事乞中心/公2站：436H 37OM. 212AR.64ffl4號紐/動IM

46、O站/B 口岀口4號*動輛囚站B 口o 北親古動物ts4磚線/初愉血站/D 口出口.4號tft砂愉QQ站O 口9大數據中心第一階段工程進度大數據中心第一階段建設，即速贏建設階段：為期12個月，主要工作是建 立XXX軌道交通大數據中心的基礎環境，建立完整的數據倉庫平臺，實現初期規 劃數據的采集，以盡量多的數據集中為目標，建立完整的數據架構和企業數據模 型，構建基礎數據管控能力，構建基本的報表統計、指標查詢和少量專題分析應 用，具體工程進度示意圖如下所示：10項目風險與風險管理10.1風險識別和分析風險控制是項目建設和運營管理中的重要工作內容，要遵循成熟的方法和嚴 謹的工作過程，一般來看風險管理流

47、程包括風險計劃、風險分析，風險評估、風 險處理四個方面的工作，數據中心項目復雜、涉及單位眾多，數據接口和數據質 量問題復雜，因此XXX軌道交通大數據中心建設和運營過程中心必須對風險的全 程管理和控制，以達到風險控制的目標。關鍵風險總結如下：集成商的行業經驗不足風險。集成商對軌道交通行業核心業務缺乏經 驗，很可能導致項目需求定義和解決方案設計出現重大偏差，在實施過程中才逐 步暴露，將導致項目交付時間和質量不可控，且難以短期彌補；項目需求范圍和深度變化的風險。業務部門對數據中心需求理解在項 目初期往往并不清晰，但隨著項目開展，將產生大量的需求重新定義變更，極易 導致項目周期調整和項目質量不可控，需

48、要提前做好資源投入準備，做好項目分 期和確認工作；（3）數據接口配合風險。大數據中心建設涉及到眾多系統，屬于不同部門 和開發商，進行數據接口需要各方配合，部分數據接口可能涉及到復雜的數據轉 換工作，需要大量的人員、技術和時間的投入，集成商必須充分考慮相關資源的 投入；（4）大數據中心和應用系統數據統計口徑不一致，導致岀現多套數據，降 低數據中心分析的有效性。應規劃完整的數據架構，大數據中心確保采集服務化 業務分析要求粒度的數據，保證數據統計的一致性，集團領導應積極推動數據中 心數據的獨立性和完整性建設，避免集團數據在各業務領域內單獨使用，缺乏獨 立性。（5）運行過程中數據質量不可控，導致大數據中心應用效果下降。大數據 中心運營過程中，應充分重視數據質量的管控，借助規范的數據治理體系建設， 借助工具和考核，確保數據質量，才能保證大數據中心應用的有效性。10.2風險對策和管理項目建設方應對本期工程建設存在的技術風險、非技術風險、