XX轨道交通大数据中心工程可行性研究报告V1

1、轨道交通大数据中心工程可行性研究报告第第 页 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark0 o Current Document 1项目概述41项目名称4 HYPERLINK l bookmark4 o Current Document 项目单位4 HYPERLINK l bookmark6 o Current Document 建设背景4 HYPERLINK l bookmark8 o Current Document 现状分析4 HYPERLINK l bookmark10 o Current Document 项目必要性分析5 HYPERLINK l bookm

2、ark12 o Current Document 项目可行性分析6 HYPERLINK l bookmark14 o Current Document 社会经济效益分析7 HYPERLINK l bookmark16 o Current Document 项目建设目标7 HYPERLINK l bookmark18 o Current Document 2企业构建大数据中心趋势8 HYPERLINK l bookmark20 o Current Document 3轨道交通行业构建大数据中心趋势10 HYPERLINK l bookmark22 o Current Document 4大数据中

3、心价值分析11 HYPERLINK l bookmark24 o Current Document 5大数据中心总体设计方案135建设原则13 HYPERLINK l bookmark28 o Current Document 建设范围14 HYPERLINK l bookmark30 o Current Document 总体架构16 HYPERLINK l bookmark32 o Current Document 应用框架17 HYPERLINK l bookmark34 o Current Document 技术架构19 HYPERLINK l bookmark36 o Current

4、 Document 物理架构20 HYPERLINK l bookmark38 o Current Document 6大数据中心分项设计方案216数据仓库设计21 HYPERLINK l bookmark42 o Current Document 非结构化数据存储平台24 HYPERLINK l bookmark44 o Current Document 数据采集平台设计25数据抽取.25数据映射.25数据转换26数据检查.26数据加载、26异常控制.27作业管理.27 HYPERLINK l bookmark46 o Current Document 企业数据模型设计28 HYPERLIN

5、K l bookmark48 o Current Document 数据分层存储28临时数据层（ODS层） 29基础数据层.29汇总数据层.30应用数据层.30 HYPERLINK l bookmark50 o Current Document 数据治理30数据盘点.30数据标准.31数据质量管理.32元数据管理.32 HYPERLINK l bookmark52 o Current Document 7大数据中心分阶段建设规划33 HYPERLINK l bookmark54 o Current Document 概述33 HYPERLINK l bookmark56 o Current D

6、ocument 数据接入规划34 HYPERLINK l bookmark58 o Current Document 数据容量测算34 HYPERLINK l bookmark60 o Current Document 建设范围规划35 HYPERLINK l bookmark62 o Current Document 双中心规划建议36 HYPERLINK l bookmark64 o Current Document 8大数据中心第一阶段业务应用设计38 HYPERLINK l bookmark66 o Current Document 8.1统计分析38指标管理.38CoMET 指标.4

7、7MOPES 指标51& 2专题分析550D 分析.55线路、车站统一视图.55客流预测.57运力运量匹配分析.57设备生命周期管理分析.58物资供应链分析.58 HYPERLINK l bookmark70 o Current Document & 3第一阶段应用效果示意58运管人员驾驶舱、58客流、0D专题分析.59报表系统.60灵活查询、61车站统一视图.62线路统一视图.62手机APP提供公众信息63 HYPERLINK l bookmark72 o Current Document 9大数据中心第一阶段工程进度63 HYPERLINK l bookmark74 o Current D

8、ocument 项目风险与风险管理64 HYPERLINK l bookmark76 o Current Document 10. 1风险识别和分析64 HYPERLINK l bookmark78 o Current Document 10.2风险对策和管理65 HYPERLINK l bookmark80 o Current Document 大数据中心组织架构设计66 HYPERLINK l bookmark82 o Current Document 大数据中心第一阶段投资预算评估67 HYPERLINK l bookmark84 o Current Document 大数据中心第二阶段

9、投资预算评估68 HYPERLINK l bookmark86 o Current Document 机房环境要求68 HYPERLINK l bookmark88 o Current Document 14.1第一阶段机房环境要求68 HYPERLINK l bookmark90 o Current Document 14.2第二阶段机房环境要求68主中心.68备中心.691项目概述1-1项目名称XXX轨道交通大数据中心工程1.2项目单位XXX市轨道交通（集团）有限公司1.3建设背景XXX轨道交通是服务于中国XXX直辖市的城市轨道交通系统，最早于2005 年6月18日正式开通运营,是中国西部

10、地区第一个城市轨道交通系统。截止2015 年12月30日，XXX轨道交通运营线路有5条，包括1、2、3、6号线及国博线， 线网覆盖主城九区，运营里程达到202公里，车站120座。2015年，XXX轨道 交通年乘客量达到亿人次，口均客运量多万人次。XXX轨道交通在建线路5条主线（包括4、5、9、10号线及环线）及其它 延伸线（如1号线璧山段），将于2020年前先后通车，届时运营里程将超过400 公里，口客运量预计超过 万人次。线网规模的不断扩大及客流的不断增长将给XXX轨道交通在运营组织、协 调管理、安全保障和指挥决策等方面带来新的挑战。在同样的飞速发展形势下， 国内一些地铁公司已经开始探索基于

11、数据仓库技术构建运营大数据中心进行客 流、行车和设备的综合分析，实现其“让数据说话”的大数据战略目标，这在国 内轨道交通行业内己经成为一种趋势。1-4现状分析XXX轨道交通集团企业信息化工作经过多年努力，已经建设了以EAM、ACC 等系统为代表的一系列生产、运营、办公信息化系统，初步实现了企业在生产、 运营、管理等领域的的信息化、流程化、自动化支撑，但由于各个系统分散建设、 没有统一规划、建设厂家众多，信息化整体上存在以下问题：没有统一的企业数据标准，数据一致性、准确性存在较大问题。A生产、运营系统数据统计、数据分析功能弱，无法满足上级单位、集团 运营、业务部门需求。应用孤立、数据孤立，业务系

12、统之间信息交互困难。A各系统之间数据无整合，无法形成跨域数据分析能力。缺乏有效的数据存储、归档、管理手段，数据资产利用率低。1.5项目必要性分析XXX轨道交通各信息系统单独建设，由于建设单位不同、信息数据标准不 统一、各系统间无法形成有效联动，从而导致各专业间无法及时沟通协调，这将 给运营管理的整体效率带来负面影响、甚至影响应急事件的处置效率。另外，各 专业系统信息数据分别存储，无法统一访问、分析，管理决策人员无法站在全企 业高度对全路网数据进行综合统计分析及进行数据挖掘工作，从而难以利用数据 价值对企业运营管理和路网规划发展进行辅助管理和决策。结合城市轨道交通建设投资大，建设周期长的特点，在

13、依靠扩大线网规模提 高城市轨道交通的覆盖率后。要再提高运营效率，还必须依靠“大数据”信息技 术等信息一体化的“巧劲”实现城市轨道交通智能化，起到“四两拨千斤”的效 果。目前，人类己进入大数据时代。在大数据时代，“数据”正在成为一种“资 源”或“资产”，越来越多的企业、科研机构和政府，开始利用数据分析、数据 挖掘來创造新的价值。依据数据进行运营管理，从数据中获取价值，让数据主导 决策，是一种前所未有的运营管理决策方式，正在推动着人类信息管理准则的重 新定位。XXX轨道交通构建企业级大数据中心有以下必要性：从行业发展趋势来看，大数据中心是轨道交通企业信息化建设中不可或缺 的重要一块。借助大数据中心

14、建设进行企业数据治理、构建企业数据标准、为未来企业 信息化发展构建良好基础，对于XXX地铁来说非常迫切。各专业业务分析需求的提升、跨部门综合分析需求的提升、科学决策需求 的提升需要大数据中心进行支撑。大数据中心的建设可以应对各专业数据有效整合、历史数据有效存储管理 的需求。将数据当成企业的一项重要资产进行管理，通过分析、挖掘等手段不断从 数据中发掘有用价值，推动企业在运营、管理、资源开发、应急等方面的 效率、效益提升。1.6项目可行性分析XXX轨道交通经过多年发展，线网运营已成规模，运营管理己成体系，信 息化建设逐渐成熟，人次储备口趋完善，综合分析，大数据中心建设具备以下可 行性：业务成熟度可

15、行，具备构建企业大数据中心的条件。理念可行，IT需求驱动、通过数据驱动业务运营成为企业自上而下的一 种共识。技术可行，信息化建设经验、人才储备具备了构建大数据中心的条件。运维组织可行，信息化运维管理经验满足未来大数据中心的运维管理要 求。资金筹措可行。1.7社会经济效益分析开展轨道交通行业大数据中心建设具有很的社会效益和经济效益，主要体现 在：提升业务运营效率、提升资源开发效益、提升应急管控能力、提升科学决策 能力、实现信息系统集约和资源共享、提升公众服务能力、补足业务分析数据分 析短板。本项目建成后，可以形成以下经济效益、社会效益：提升企业信息化水平，提高员工数据查询、数据分析效率；提升线网

16、运营、管控、应急处置效率；降低轨道交通系统故障率；降低采购、仓储、物流配送成本；优化设备维修机制、降低维修成本；提升资源开发、广告营销效益；提升企业科学决策、战略决策能力；降低能耗、节省电力成本；提升公众信息服务能力，提升乘客满意度；提升对交委、运管局、交开投等上级单位的数据服务能力，提升对轨道公 安、消防、医疗等兄弟单位的数据共享能力。1-8项目建设目标XXX轨道交通大数据中心项目的建设目标为：有效整合XXX轨道交通企业 内外部数据，以数据仓库为核心构建企业级大数据分析平台，通过数据分析、数 据挖掘、数据展现等技术手段为XXX轨道交通在运营管理、资源开发、规划建 设、科学决策、应急辅助支撑、

17、公众信息服务等方面提供高效有价值的数据服务, 通过数据驱动的方式全面提升企业的运营管理效率、资源开发效益和安全保障能力，冇效降低金业运营成本，不断提升综合服务水平，助力XXX轨道交通的长 远发展。从大数据屮心的长远建设发展来看，大数据中心不仅对内提供与决策、运营、 安全管理相关的分析服务，还将为交委、运管局、交开投、公安、消防、公交等 上级主管部门及外部协作单位提供必要的数据服务，另外还需为公众乘客提供公 众信息服务。主眩部门单位析支撐数据服劳f观如、咖集成企业决第更庆交妥运局交开投(8标体黍|应用極聖i元悄桂型!数握底加大数据中心主眩部门单位析支撐数据服劳f观如、咖集成企业决第更庆交妥运局交

18、开投(8标体黍|应用極聖i元悄桂型!数握底加大数据中心公安公交消防L :外部协作单位数据服务EAMACCTCCJOMCETCPSCADAAFCFASrBASr1PISATC匚J2企业构建大数据中心趋势大数据中心是企业信息化应用建设发展的必然阶段，传统信息化建设侧重于 对业务逻辑的模拟，应用系统主要任务是对业务过程的电子化和人机交互的支 持，主要是对已知过程的辅助和支撑，大数据中心建设是以数据为核心的数据类 应用系统，总体上是从数据层面对企业的全面模拟，大数据中心是企业“数字化” 的核心基础，呈现如下总体趋势：1、统计型大数据中心向运营型大数据中心的演进是核心的发展方向。大数据中心的核心是数据分

19、析，数据分析与在企业运营中的作用一直在不断 提升，从最初的大数据中心1.0阶段以统计、事后描述为主，到大数据中心2.0 阶段以数据价值发现、整合内外部数据为特征，再到大数据中心3.0阶段以整合 广泛数据，实现运营级的业务协同为基本特点，呈现岀数据应用与企业运营关系 日益紧密，时效性不断增强的基本趋势。2、从内部数据采集到全面整合数据价值链的是大数据时代的关键转变。大数据中心建设的集成是数据，随着大数据技术和网络条件的发展，特别是 数据生态环境的发展，企业大数据中心的建设在数据采集范围方面，呈现根据广 泛的整合外部数据的趋势，社交网络的信息、供应商数据、监管机构的数据、合 作单位的数据等等，都成

20、为企业大数据中心建设必须考虑的数据来源，这些不 同来源的数据，共同构成企业数据价值链的组成部分，形成企业数据的价值发现 基础。3、数据应用与业务过程的协同是大数据时代数据平台应用的重要特征数据分析功能的建设在信息化建设中已经存在了很长时间，传统的统计系 统、报表系统是分析系统的原型，但传统系统主要是对数据的事后汇总和统计， 不能实现事中和事后的统计分析，数据分析和业务过程相脱节，不能对业务处理 过程提供支撑。在大数据时代，业务过程中的数据能够实现实时或准实时的采集 和处理，分析技术也支持对数据进行实时的分析处理，从而达到业务级的响应和 反馈，数据分析的价值将显著提升，数据与业务过程的协同是大数

21、据时代数据平 台应用的重要特征。4、大数据中心中心分析应用的复杂度快速提升大数据中心应用建设遵循一定的规律，简单上可分为报表阶段、数据分析、 分析预测、运营辅助和主动支持五个阶段，不同的阶段大数据中心相关应用的特 征和复杂度存在显著不同，随着大数据中心技术的不断发展，目前各类大数据中 心应用的复杂度不断提升，报表分析成为必要基础功能，数据分析功能已经成为 核心能力，预测和及时数据服务反馈成为大数据中心建设的重要内容，数据分析 专家和数据产品日益清晰和重要，运营级的数据分析应用在领先行业开始初步呈 现。5、从关键业务领域的数据集成向统一企业级大数据中心的演变大数据中心建设的基本原则是从数据层面实

22、现企业业务的数据层面的模拟， 为保证数据的整合统一，建设统一的大数据中心是必然的选择，电信、金融等大 数据中心建设较早的行业经历了管理大数据中心和生产大数据中心分别发展，之 后逐步整合的过程，经历了从有市场营销类数据整合到经营类数据整合应用，到 综合管理类数据应用再到自动化监控数据整合的大致过程，通过整合的统一企业 大数据中心平台，支持整个企业业务各个层级的数据分析需求，己经成为业界的 共识。3国内轨道交通行业构建大数据中心趋势1、北京地铁：系统名称为北京地铁路网指挥中心信息中心系统，已经于2012 年建设和上线；服务于路网指挥中心、运营公司和交通委等部门；支持实时客流、 行车和设备的综合统计

23、分析，支持路网能力评估，支持应急事件决策支持等；系 统访问支持手机、大屏、电脑等多种接入方式；依托数据仓库技术及地铁行业逻 辑模型实现了企业级数据整合，逐渐实现“数据驱动指挥和运营”的战略冃标。2、广州地铁：系统名称为广州市轨道交通工程线网指挥平台数据中心系统, 正在建实施过程中，服务于运营公司，支持行车类指标、服务设施类指标、客流 类指标、能耗类指标的实时统计，依托依托数据仓库技术及地铁行业逻辑模型实 现了地铁运营类数据的整合，目前系统建设中，预计2016年12月系统上线。3、深圳地铁：系统名称为深圳地铁NOCC项目数据中心系统，服务于运营 公司和交通委等单位，应用参考北京地铁模式，于201

24、5年上半年完成了系统招 标，将依托数据仓库技术及地铁行业逻辑模型实现企业级数据整合，目前系统建 设中，预计2017年6月系统上线。4、天津地铁：系统名称为天津地铁综合控制中心数据中心系统，应用参考 北京地铁模式，服务于运营公司和交通委等公司，2015年8月完成招标，将依 托数据仓库技术及地铁行业逻辑模型实现企业级数据整合，目前系统建设中，预 计2017年6月系统上线。5、上海地铁：系统名称为上海轨道交通网络数据中心示范工程，正在规划 中，系统将服务于申通地铁集团和运管中心，2015年底报上海市发改委已批准 立项，预计2016年底之前完成招标，2017年9月系统上线。4大数据中心价值分析基于成熟

25、的数据仓库技术构建XXX轨道交通大数据中心，可为XXX轨道交 通的网络化运营管理带来以下价值：1、实现XXX轨道交通企业级数据集中统一：整合PSCADA、FAS、BAS、 SIG、ATC、AFC、ACC、EAM、财务、人力等系统数据，形成企业级数据统一 视图。2、辅助运管人员及时了解路网情况、提升运营管理水平：自动化实现客流、 设备、行车、票务、清分等指标的实时统计，辅助运管人员及时了解路网情况， 并可基于OD数据进行清分模型优化和精准票务定价，科学指导运营。3、支撑XXX轨道交通企业中高层管理决策分析：基于整合的企业各专业、 各部门、各系统数据，借助大数据中心强大的数据处理能力和数据分析能力

26、，可 按照不同层次需求构建企业内部管理专题分析模块，形成跨域综合分析能力，可 为企业中高级管理人员提供成本效益、财务风险、采购投资、人员绩效、计划预 算等方面的企业管理分析应用，以及面向企业战略层面的企业宏观能力分析应 用。4、突发事件辅助决策支持：收集突发事件预案，形成应急预案知识库，增 强全员安全培训和预演，在发生突发事件情况下提供决策支持。5、支持路网的规划指导：结合客流数据、居民居住数据、市政规划数据等, 提供新线路规划的数据支持，同时可预知新增线路对路网的影响。6、提升设备维修管理水平：可以集成各线路、各站点各专业设备基础数据、 使用数据、检修信息、故障数据、能耗数据，从而可以全面提

27、升设备管理水平， 而且可以以线路、站点视角统一了解各专业设备运行情况，降低设备故障率、减 少设备停机时间。7、提升物资管理、物料采购管理效率：基于物资物料历史采购使用数据及 当前物资物料采购库存数据进行综合分析，管理人员可以精确的掌控各类物资物 料的库存情况、历史采购情况、需求周期情况，从而有针对性的制定更加合理采 购计划、降低采购成本、降低库存成本，从而提升物资物料管理的整体效率。8、支撑节能降耗分析：通过节能降耗分析，进行行车计划优化调整，适当 增加空闲时段发车间隔，降低运营成本；通过节能降耗分析，分站点、分站口、 分时段进行设施开关自动设置，减少不必要的电力浪费，降低运营成本。9、支撑P

28、PP模式投融资成本效益分析：提供基础设施建设成本数据、地铁 运营成本数据、融资信贷成本数据、地铁运营收入数据、地铁商业经营收入数据 等，进行新建线路建设运营成本效益综合评估预测分析，支撑PPP模式分析， 为多种所有制资本参与地铁运营提供数据支撑。10、支撑地铁上盖资源开发：利用数据分析技术，结合轨道商圈的用户行为 模型及商业环境特性，实现精准广告投放、商业选址及地产开发。11、提供轨道交通路况等公共服务：基于历史数据分析，提供客流预测、预 警，合理引导客流，提升出行乘客的满意度，并为整个城市智能交通指挥提供决 策依据。12、促进地铁企业数据标准化：借助于大数据中心的建设，促进全企业数据 标准化

29、、规范化，提升企业整体信息化管理水平。13、为上级主管部门、外部协作单位提供数据服务：基于大数据中心的数据整合 能力和分析服务能力，可为交委、运管局、交开投等上级主管单位及轨道公安、 轨道消防、公交等外部协作单位提供必须的数据服务。5大数据中心总体设计方案5.1建设原则XXX轨道交通大数据中心的建设应遵循“统筹规划，分步实施，先易后难” 的总体原则，逐步形成完整的企业级数据分析支撑架构。在项目具体建设过程中，必须遵循如下原则：先进性原则：平台应采用先进、成熟、可靠的技术，遵循目前国际和国家 的相关标准或规范，应具有优良的系统体系结构和先进合理的设备配置，确保整 体系统的先进性。开放性原则：基于

30、业界开放式标准，对系统中的各种网络协议、硬件接口、 数据接口等进行统一规划，为未来的系统扩展奠定基础。前瞻性原则：系统必须具有充分的前瞻性，尽量考虑到未来3-5年的发展 趋势。灵活性与可扩展性原则：能够根据应用需求，方便扩展设备容量和提升设 备性能，具备技术升级、设备更新的灵活性，具备支持业务功能的扩展与重构的 灵活性。完整性原则：平台应满足XXX轨道交通运营、管理、分析、决策的需求， 同时平台应能与其它信息系统进行信息共享或提供数据接口。安全可靠性原则：平台应提供较强的管理机制和控制手段，提供系统备份、 数据恢复、事故监控和网络安全保密等技术措施。实用性原则：平台应实现用户可接受的查询效率与

31、响应时间，有良好的人 机接口与灵活多样的展现方式。&可靠性原则：应选用高可靠性的产品和技术，系统软件要具有较强的容错 能力，使整个系统不易崩溃和受破坏，并具有良好的恢复能力。5.2建设范围XXX轨道交通大数据中心将由一个基础数据平台、五大业务平台、三大管理 平台构成，如下图所示：管理平台统计分析平台运W评估平台应急辅助决策平台信 息 服 务 平 台兀数据管理平台管理平台统计分析平台运W评估平台应急辅助决策平台信 息 服 务 平 台兀数据管理平台比NKT* ff J J 数据质Si管理平台基础管理平台基础数据平台基础数据平台基础数据平台是大数据中心的核心，定位于XXX轨道交通大数据中心的数据 中

32、枢，负责对全部数据进行整合管理，支持各类数据分析使用需求。基础数据平 台包括数据仓库平台和非结构化数据存储平台。数据仓库平台需支持海量数据存 储、支持复杂数据应用的计算、存储和数据处理，应具备卓越的性能，良好的扩 展性，大并发处理能力。基础数据平台从逻辑上分为临时数据层、基础数据层、汇总数据层和应用数 据层。统计分析平台统计分析平台基于基础数据平台提供的数据，通过报表、指标查询、即席查 询、多维分析、图形化展示等数据分析展现手段为访问用户提供灵活的数据分析 访问能力。运营评估平台运营评估平台主要是面向特定的专项业务分析需求，基于基础数据平台提供 的数据，结合数学模型、挖掘算法等分析手段，形成专

33、题分析应用，为用户提供 深度数据分析结果与报告，如客流预测、票价测算分析、设备预测性检修等。应急辅助决策平台应急辅助决策平台主要基于己有的各类与应急事件、应急资源相关的数据， 支撑应急预案管理、应急资源管理、应急事件评估、应急预案优化等涉及地铁安 全运营、应急事件处置相关的分析应用，并与应急调度、应急处置系统进行联动。数据仿真平台数据仿真平台主要借助仿真软件，以地铁线站基础数据、客流数据、行车数 据、设备数据、资源数据等数据为输入，建立相关仿真模型，模拟演练地铁运营 中可能发生的各类事件的动态状况。信息服务平台信息服务平台主要面向内外部用户（包括XXX地铁内部用户、XXX市交通委、 运管局、交

34、通开发投资集团、公安、消防、公交等部门）提供所需地铁运营分析 数据，另外也负责对公众提供地铁综合信息查询、地铁生活圈信息、地铁线网运 行实时信息等信息查询服务。元数据管理平台元数据管理平台是大数据中心的知识中心，是大数据中心进行数据管理的基 础平台，可以为应用开发、系统运行维护和业务用户对数据的使用提供帮助。数据质量管理平台数据质量管理平台是支撑通过技术手段建立一套结合人员和流程的数据质 量管理机制的技术平台。数据质量管理通过部署在元数据管理平台和ETL工具 上的一系列程序、脚本和检查规则，可以在数据流转的任何环节对数据进行质量 检查，最大限度的保证数据的一致性、完整性、正确性。数据质量管理不

35、仅仅是一套技术手段，关键是建立一套有效的数据质量治理 流程，将数据质量问题的治理变成一个长效机制。基础管理平台基础管理平台主要支撑大数据中心一系列基础管理功能，如：系统管理、日 志管理、权限管理、安全管理、备份管理等。5.3总体架构大数据中心的架构在设计上借鉴国际国内同行己有成功案例经验，并结合 XXX地铁当前信息化现状及未來发展规划，遵循先进性、开放性、灵活性、可 扩展性等原则，采用数据仓库分层设计理念，总体架构如下图所示：教垂基教垂基层层数据获取层：主要从EAM、ACC、BAS、FAS、财务、人事等生产、运营系 统按照预定义好的接口标准获取相关业务生产数据。数据存储层：数据存储层以交通行业

36、逻辑数据模型为参考构建XXX地铁标 准数据模型，对采集的生产业务数据进行加工转换并按照主题域的方式进行整合 存储，并根据业务分析需求进行汇总、计算，对上层应用提供相关数据服务。应用层：根据实际业务需求构建数据分析应用，以报表、指标查询、图形化 展示、数据分发等方式提供个性化的数据服务。访问层：支持不同用户以多样化的形式进行数据查询和访问。管理服务：以元数据、数据质量管理为核心保证大数据中心数据标准一致、 数据质量可靠，并针对大数据中心提供必要的安全管理、权限管理、日志管理等 功能。5.4应用框架大数据中心应用的建设依赖于业务需求和数据准备两方面因素，与平台建设 一样也采用分阶段建设原则，总体应

37、用架构如下图所示：业务运营躺收入分析躺瞬分析预算管理分析A*瞬分析劳务成本分析设备折旧分析盈亏析财腐卜贴分析员工信息分析员工魏分析企业管理分析分析商户经营户分析线网规划分析线网建诙ms贷趣目房冲业分析广離营分析地铁商圈分析WIFI运营分析精确营销分析综合信息查询地铁生活圈服务分析实时信息推送实时信息葩国家标准分析地分析行析乘客充值分析票卡销售分析清分清算分析票价测算分析齢卿捡正乘客行为洞察乘1?分析乘分析客流区域分析礴客流分析节假日客流分析客客流预测分析客流仿真分析实时客流预测运营管理分析基础设施分析线站析桥梁设施分析车站统一视图线路统一视图备品备件分析票卡库存分析设备故障分析票母命周 期管理

38、分析设备生命周 期管理分析设备设置优化设备故障预测电力使用分析节能降耗分析应急预案簷理应急事件分析应急症翳应急资源分析应急预案优化作业管理分析行车网分析维制乍业分析员工SE班分析CCTVBffOci.0 :CMucy .I.LLhUfakLIak/y mi nu中一：弋1汉七 3 W 二：TH：七-07:16Wl M CCTVBffOci.0 :CMucy .I.LLhUfakLIak/y mi nu中一：弋1汉七 3 W 二：TH：七-c C?JiC t WJ构建车站统一视图、线路统一视图，可以为应急预案的编制、优化提供有效的数据支撑，也可以为数据仿真提供必要的数据支撑。8.2.1客流预测为

39、满足轨道交通路网运营需要，掌握轨道交通短时或未来的客流规模和时空 分布趋势，需对不同阶段（包括实时客流预测、突发事件客流预测、大客流预测、 日常短期客流预测、新线开通路网客流预测）的客流进行预测，具体包括轨道交 通全日和分时间粒度客运量、断面客流量、进出站量和换乘量等指标，为运力配 置计划提供模拟客流的数据支持，同时为轨道交通列车运行组织和车站客运组织 提供重要依据，为政府运营管理部门和政府决策部门提供决策参考。2013年92013年9月全路网OD客流总ft约为15167万人次，且变化规律明显工作日的OD客流均显著大于周末或假期，且每个工作周的最后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运力运量匹配分析运力运量匹配分析是对网络中客流变化、满载率、各线运力之间的关联性、 乘客需求的满足性的深入分析，能够为提高运输设备利用率、优化运力配置以及 制定可靠的运行图提供参考。基于实践经验以及国内外轨道交通运力运量匹配的相关理论研究，提出运力 运量匹配分析专题的方案，包含运力运量指标图形化监控展示、运力运量匹配优 化建议。8.2.2设备生命周期管理分析目前EAM系统已经实现了设备台账管理、设备维修管理，设备基本信息、维 修保养信息己经相对比较全面，所以可以针对设备建立从采购、入库、使用、监 控、维保全生命周期的管理分析模块，既可以在每个环节对设备进行单

41、点分析， 又可以建立全面分析模型，对设备实现涵盖各个生命周期环节的综合分析。8.2.3物资供应链分析通过从EAM等系统获取物资釆购数据、仓储管理数据、物资消耗数据、供应 商数据等信息，建立物资供应链分析模型，从而实现：优化釆购计划及流程；A提高备品备件库存效率；支撑建立备品备件预警制度；逐步形成完善的供应商评价机制。83第一阶段应用效果示意8.3.1运管人员驾驶舱运管人员驾驶舱可以整合客流、行车、票务数据，对关键信息进行集中实时展现，方便运管人员进行统一监控。700120081.10 HI售瓢：214.9万元建国门190861/1300-2013-09-22 *9换乘量前三名削耐1S)展现，方

42、便运管人员进行统一监控。700120081.10 HI售瓢：214.9万元建国门190861/1300-2013-09-22 *9换乘量前三名削耐1S)他用比例宋家圧1罹而-SS： 16.92% -剽1： 83.0829专正点率始粧薛100伽loom%9Q调整措施平均运師艇0列馳1列5忌此離辆淸人:呦1594km护脚碍件似西直门1026/兑现率阀开丘6867列100.00% 鬧枷* %8.3.2客流、OD专题分析基于客流专题分析，可以优化网络行车计划、客运组织方案和紧急情况处理 预案。结合商圈居住数据、市政规划数据等，可提供新线路规划的数据支持，同 时可预测新增线路对路网的影响。2013年9月

43、全路网OD客流总量约为15167万人次，且变化规律明显 工作日的OD客流量均显著大于周末或假期，且每个工作周的最后f 工作 日通第是客流高峰2013年9月每日OD客流18.3.3报表系统8.3.4灵活査询各业务管理人员可以根据自己的工作需求，来进行灵活的查询分析，从而满 足自己的工作需要。例如，通过对客流的分析，运营管理人员可以获取客流量的 信息；而票务管理人员则可以根据客流量，确定线网各站点对票卡数量的需求。muivtms)SHWtAIIK 1NKAJ3SSMWH20 他20120m2014420他201曲nflRw钥667?108WX110EwwtoK72t76为7的WE10E6W4950

44、 Ittmi10BjiMtt/aiuusM 201$7R2a 彌WAHIM u*yzM-Txprsj 冊sWvhr*W3 dff)8.3.6线路统一视图.tn m. /ju Mim)oa:ww：!Mtu n 、代(ea)b” as i s4)nu8.3.7手机APP提供公众信息通过手机八PP,公众可以方便的进行线路、站点、票价、车站设施等与地铁 出行相关的信息查询，还可以方便的查询地铁站周边商业、医疗、娱乐、旅游等 相关信息。19:0319:08博物tfi 中站守19:1095% 1五標检M氛MKWi j*疋52IRt第门分类ao北京旳代典术馆19:0319:08博物tfi 中站守19:109

45、5% 1五標检M氛MKWi j*疋52IRt第门分类ao北京旳代典术馆1号H/0DHM/D 口岀口1号娱CD 19站。口O 北京二十二腕艺术区14纽/大図越站/C 口出口 J号拔大図繪站C 口O 北京城巾规划展览馆2号tV祈门站/B 口出口2号11的门站B口2号经/IR门M/B 口出口2号线禺门&8 口出行捂閘北京匕路匹克公ODM/FO出口15号ttftM匹克公COP歼性円东 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号纽/动IM

46、O站/B 口岀口4号*动辆囚站B 口o 北亲古动物ts4砖线/初愉血站/D 口出口.4号tft砂愉QQ站O 口9大数据中心第一阶段工程进度大数据中心第一阶段建设，即速赢建设阶段：为期12个月，主要工作是建 立XXX轨道交通大数据中心的基础环境，建立完整的数据仓库平台，实现初期规 划数据的采集，以尽量多的数据集中为目标，建立完整的数据架构和企业数据模 型，构建基础数据管控能力，构建基本的报表统计、指标查询和少量专题分析应 用，具体工程进度示意图如下所示：10项目风险与风险管理10.1风险识别和分析风险控制是项目建设和运营管理中的重要工作内容，要遵循成熟的方法和严 谨的工作过程，一般来看风险管理流

47、程包括风险计划、风险分析，风险评估、风 险处理四个方面的工作，数据中心项目复杂、涉及单位众多，数据接口和数据质 量问题复杂，因此XXX轨道交通大数据中心建设和运营过程中心必须对风险的全 程管理和控制，以达到风险控制的目标。关键风险总结如下：集成商的行业经验不足风险。集成商对轨道交通行业核心业务缺乏经 验，很可能导致项目需求定义和解决方案设计出现重大偏差，在实施过程中才逐 步暴露，将导致项目交付时间和质量不可控，且难以短期弥补；项目需求范围和深度变化的风险。业务部门对数据中心需求理解在项 目初期往往并不清晰，但随着项目开展，将产生大量的需求重新定义变更，极易 导致项目周期调整和项目质量不可控，需

48、要提前做好资源投入准备，做好项目分 期和确认工作；（3）数据接口配合风险。大数据中心建设涉及到众多系统，属于不同部门 和开发商，进行数据接口需要各方配合，部分数据接口可能涉及到复杂的数据转 换工作，需要大量的人员、技术和时间的投入，集成商必须充分考虑相关资源的 投入；（4）大数据中心和应用系统数据统计口径不一致，导致岀现多套数据，降 低数据中心分析的有效性。应规划完整的数据架构，大数据中心确保采集服务化 业务分析要求粒度的数据，保证数据统计的一致性，集团领导应积极推动数据中 心数据的独立性和完整性建设，避免集团数据在各业务领域内单独使用，缺乏独 立性。（5）运行过程中数据质量不可控，导致大数据中心应用效果下降。大数据 中心运营过程中，应充分重视数据质量的管控，借助规范的数据治理体系建设， 借助工具和考核，确保数据质量，才能保证大数据中心应用的有效性。10.2风险对策和管理项目建设方应对本期工程建设存在的技术风险、非技术风险、