新形势下综合交通运输大数据中心建设探讨

新形势下综合交通运输大数据中心建设探讨

孙昕  郭睿  孙启涵

吉林省交通信息通信中心(吉林 长春130021)    吉林省交通信息通信中心(吉林 长春130021)   贵州大学 大数据与信息工程学院（贵州 贵阳550025）

摘要：本文深入探讨了综合交通运输大数据中心在新形势下的建设现状和面临的挑战，分析了国家政策支持和技术演进对大数据中心建设的影响。文章系统梳理了数据碎片化、数据安全和隐私保护以及实时数据处理等主要挑战，并针对这些问题提出了一系列优化策略，包括数据资源的有序管理、实现数据全量汇聚、数据清洗治理以及强化数据安全保障措施。此外，通过国内外成功案例的分析，本文提出了对国内大数据中心建设的启示和未来发展的建议，以期促进交通运输行业的数字化转型和提高综合服务效率。

关键词：综合交通运输、大数据中心、数据安全、数据碎片化

大数据技术是推动交通运输行业创新的关键力量，已从20世纪60年代的数据库技术演进到今天的云计算和数据湖。随着信息技术的快速发展和移动通信技术的普及，交通行业的数据量和复杂性急剧增加，促使我们重新考虑数据处理策略，以优化运营效率，提高服务质量和安全。

在这种新形势下，建设综合交通运输大数据中心变得尤为紧迫。国家和各级政府对大数据中心的战略部署不断深化，从“十三五”到“十四五”规划，政策均强调大数据的战略意义和对交通强国构建的支撑作用。因此，构建一个能够实现数据资源全面整合、高效管理和创新应用的大数据中心，已成为我们实现数字化转型和提升国家交通运输竞争力的关键任务。这不仅是技术和管理的挑战，更是一个全方位协同推进的战略需求。

一、国家政策与技术演进的最新动态

随着大数据技术的不断进步和国家政策的深入推动，我国在“十四五”期间对大数据的发展和应用提出了更高的要求。根据《国家综合交通运输信息平台实施方案（2022-2025年）》和《数字交通“十四五”发展规划》，我国明确了建设综合交通大数据中心的战略目标。这些政策不仅强调了大数据对于实现交通运输行业高质量发展的重要性，还指出了数据资源整合、全生命周期数据管理和大数据安全保障的重要方向。

云计算和人工智能为大数据中心提供了新的发展机遇。云计算支持大规模数据存储和处理，并促进了技术从私有向云部署的转变。人工智能，特别是机器学习和深度学习，用于提高数据处理效率和智能水平。同时，中国的数据安全法和个人信息保护法强化了大数据应用的合法性和安全性，为其合规使用和健康发展提供了规范。

国家政策的引导和技术的进步为我国交通运输大数据中心的建设提供了坚实的基础和广阔的发展前景。这些政策和技术的融合，不仅加速了传统行业的数字化转型，也为实现智慧交通和提升公共服务效率打下了基础。

二、当前大数据中心面临的主要挑战

在建设和运营综合交通运输大数据中心时，我们遇到了数据资源整合和利用的挑战。由于历史原因和跨部门合作不足，各单位信息系统多为独立建设，使得重要数据分散在不同系统中。这种“烟囱式”建设增加了数据获取、整合的难度以及数据管理的复杂性和成本。

随着数据量的急剧增长和数据应用范围的不断扩大，如何保障数据的安全和用户的隐私成为了一项挑战。特别是在《中华人民共和国个人信息保护法》和《数据安全法》等法律法规的背景下，大数据中心需要采取更为严格的数据保护措施，确保数据的合法合规使用，同时防止数据泄露和滥用风险。

随着交通运输行业对实时数据分析需求的增加，处理海量实时数据的速度和准确性变得尤为关键。这对大数据技术和管理能力提出了更高要求。在实现数据整合和多重利用的过程中，数据中心常面临数据不准确和冲突的问题，这会影响数据的有效性和决策的正确性。

解决大数据中心挑战需从技术和管理两方面改进。技术上，引入先进的数据整合和分析工具，利用人工智能和机器学习提升数据处理效能。管理上，强化跨部门合作，建立有效的数据共享和协同机制，并严格实施数据安全和隐私保护标准。这些措施将提高大数据中心功能，支持交通行业的数字化转型。

三、优化策略与实施路径

（一）数据资源的有序管理和共享利用的策略

为提升数据的标准化和一致性，需要建立全行业的数据治理架构，包括统一的数据标准和分类体系，以及明确的数据归属和访问权限。此外，建立基于云技术的数据共享平台，支持集中存储和访问，减少冗余并提高数据的可访问性和实时性。同时，推进数据开放政策，通过明确的共享协议和激励机制，鼓励跨部门和行业的数据共享，确保公平性和透明度。

（二）实现数据全量汇聚的技术和方法

采用高效的数据集成工具和平台，如Apache Kafka或Apache NiFi等，可以实现不同来源和格式的数据实时汇聚。同时，使用ETL（Extract, Transform, Load）工作流程，确保数据在汇聚过程中的准确性和完整性。引入数据虚拟化技术，可以无需迁移数据即可进行跨系统的数据集成，这样可以在不破坏现有数据架构的情况下，提高数据的利用率和灵活性。

（三）数据清洗和治理的实施细节

需要对数据进行质量评估，包括准确性、完整性、一致性和时效性的检查。然后，利用自动化工具进行数据清洗，包括去除重复数据、纠正错误、填补缺失值等。同时，应定期审查和更新数据治理政策，确保数据治理活动能够适应快速变化的技术和业务需求。实施数据监管框架，例如数据质量管理仪表板，监控数据质量的变化，及时调整治理策略。

新的数据安全措施包括实施多层安全策略（物理、网络、应用安全），采用最新加密技术保护数据传输和存储，防止未授权访问。加强访问控制和身份验证，确保只有授权用户访问敏感数据，并建立应急响应机制，快速应对数据安全事件，减轻损失。

四、案例研究与实际应用

在全球范围内，多个国家已经成功实施了大数据中心的建设，这些案例为我国交通运输大数据中心的建设提供了宝贵的经验和启示。

美国的交通信息共享系统（ITS）是一个典型例子，它通过整合各种实时交通数据，优化了交通管理和决策。系统应用高级分析和机器学习预测交通流和事故风险，有效减缓拥堵并提高应急响应效率，展示了数据集成提升交通管理预测和调度能力的潜力。

荷兰的交通管理系统通过部署全国交通数据平台，集成了公共交通、私人车辆和非机动车数据，实现了全面覆盖和高效利用。该平台支持政府实时监控交通状况，快速响应事故，并为公交规划和基础设施改进提供数据支持，展示了全量数据整合和高效治理在综合交通管理中的重要性。

国内方面，随着“数字中国”建设的推进，多个省市已经开始探索建设本地化的大数据中心。例如，浙江省的智慧交通系统不仅实现了交通数据的实时监控和管理，还通过数据分析支持了交通规划和公共服务的优化。这些经验表明，地方政府在大数据中心建设中发挥了关键作用，地方特色和需求的深入理解是成功实施大数据项目的关键。

这些案例启示我们：必须确保数据的全面集成和实时处理能力，以支持高效的交通管理和应急响应。数据共享和跨部门协作是提高数据利用效率和服务质量的关键。法规和标准的制定对于保障数据安全和隐私保护至关重要

五、未来展望与调整建议

随着技术进步和数据增加，交通运输大数据中心将迎来新的发展机遇和挑战。人工智能、物联网和5G技术的应用预计将提升交通数据的收集和处理效率，实现更快、更精确的数据处理，促进更细致的交通管理和服务。

建议交通运输大数据中心加强新技术研究和应用，如增强学习和预测性维护，提高数据分析的效能。同时，更新安全策略应对复杂网络威胁，推进跨部门数据共享，充分发挥大数据潜力，支持行业可持续发展。这些调整将帮助中心适应未来需求，促进数字化转型。

本文分析了交通运输大数据中心的建设需求和挑战，强调国家政策支持和技术进步的重要性。文章针对数据碎片化、安全隐私保护和实时数据处理问题，提出了管理和治理优化策略，并通过案例分析展示了成功实施的关键因素。未来，新技术的应用预计将支持大数据中心的发展，推动交通行业的数字化和智能化。

参考文献

[1]孙彪彪.新形势下综合交通运输大数据中心建设探讨[J].中国交通信息化,2022,(S1):20-22.

[2]周晓东.浅析新形势下我国交通运输业的发展[J].北方经济,2009,(14):40-41.

[3]唐皓.新形势下“互联网+”便捷交通的发展策略浅析[J].中国交通信息化,2020,(S1):40-41.