貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)的建設(shè)與實(shí)施

中圖分類號：F250 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

摘要：基于Sqoop、Flume設(shè)計(jì)和搭建，完成對貨運(yùn)相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的定時定量采集，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理，運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維對鐵路貨運(yùn)作業(yè)體系進(jìn)行研究，建立貨運(yùn)智慧營銷平臺，從而通過優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫，建立大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果多維圖形化展示，提高數(shù)據(jù)使用效率及應(yīng)用效果。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用;數(shù)據(jù)整合;圖形化展示

前言

中國鐵路蘭州局集團(tuán)有限公司地處甘肅、寧夏兩省（區(qū)），連接陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古6?。▍^(qū)），是西北地區(qū)交通運(yùn)輸和經(jīng)濟(jì)建設(shè)的大動脈企業(yè)，是亞歐大陸橋在我國境內(nèi)的重要區(qū)段，業(yè)務(wù)覆蓋范圍達(dá)160萬平方公里，年貨物發(fā)送量7600萬噸。

近年來，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)的技術(shù)也日趨成熟，是助力企業(yè)加速資源整合、數(shù)據(jù)深度分析、海量數(shù)據(jù)高效存取、提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)效能的有效手段。隨著鐵路信息化技術(shù)的不斷深入應(yīng)用，F(xiàn)MOS、貨票電子化、鐵路十八點(diǎn)速報等系統(tǒng)不斷完善，為構(gòu)建貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺積累了海量的數(shù)據(jù)資源。以現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能計(jì)算技術(shù)的不斷進(jìn)步，為貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺提供了強(qiáng)大的分布式計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力。但大數(shù)據(jù)對營銷工作產(chǎn)生的影響絕不限于技術(shù)層面，更本質(zhì)上，它是為管理者提供了一種全新的方法，決策行為將日益基于數(shù)據(jù)分析做出，而不是更多憑借經(jīng)驗(yàn)和直覺，這就圍繞鐵路貨運(yùn)構(gòu)建起了一個與市場營銷相平行的數(shù)字世界。面對我國愈演愈烈貨運(yùn)市場競爭，建立一個以貨運(yùn)經(jīng)營指標(biāo)體系為基礎(chǔ)，通過分析、預(yù)測、任務(wù)跟蹤、市場調(diào)查等模塊組成的貨運(yùn)智慧營銷平臺，不僅能提高日常的工作效率，為貨運(yùn)營銷決策提供可依據(jù)的參考數(shù)據(jù)，從而有效提高鐵路貨運(yùn)的市場占有比率。

一、 貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)實(shí)施背景

（一） 數(shù)據(jù)孤島問題

“巧婦難為無米之炊?！贝髷?shù)據(jù)的基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的生命在于共享，拿不到底層的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析也就無從談起。如今，鐵路數(shù)據(jù)孤島林立、融合困難。“理論上當(dāng)前鐵路數(shù)據(jù)很多，但實(shí)際做數(shù)據(jù)分析會發(fā)現(xiàn)非常困難?！边@是所有貨運(yùn)營銷人員對當(dāng)前貨運(yùn)信息體系的統(tǒng)一認(rèn)知，數(shù)據(jù)孤島是一個嚴(yán)重的問題，不同部門的數(shù)據(jù)儲存在不同地方，格式也不一樣。做數(shù)據(jù)分析先要整合數(shù)據(jù)。由于鐵路各部門之間信息不對稱、操作數(shù)據(jù)系統(tǒng)不一致、業(yè)務(wù)流程各有側(cè)重、管理權(quán)限受限、缺乏公共平臺和共享渠道等多重因素，導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)存在“不愿公開、不敢公開、不能公開、不會公開”的問題，而已開放的數(shù)據(jù)也因格式標(biāo)準(zhǔn)缺失無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)融合，只能通過EXCEL工具粘來粘去，形成孤島。

（二） 底層數(shù)據(jù)分析技術(shù)問題

即便解決了數(shù)據(jù)共享問題，數(shù)據(jù)可供隨時取用，數(shù)據(jù)的采集和分析仍是主要挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)來源眾多、數(shù)量巨大、形式各異，要從中獲得一目了然的信息，就需要真正高效、可靠的貨運(yùn)數(shù)據(jù)管理和分析平臺。另一方面，數(shù)據(jù)分析本身也是一個難題。如何加強(qiáng)貨運(yùn)發(fā)送量、到達(dá)量、收入、收入率、周轉(zhuǎn)量、清算數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析發(fā)掘、數(shù)據(jù)可視化等關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，是該系統(tǒng)研究解決的另一個重點(diǎn)。

（三） 數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性、及時性問題

由于各部門采集數(shù)據(jù)的側(cè)重點(diǎn)不同，數(shù)據(jù)來源不同，造成同一指標(biāo)的鐵路數(shù)據(jù)之間不盡相同，比如貨物發(fā)送量有來源于貨票的數(shù)據(jù)、來源于十八點(diǎn)的數(shù)據(jù)、來源于計(jì)統(tǒng)部門的精報數(shù)據(jù)、來源于確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)背后的細(xì)節(jié)，數(shù)據(jù)源的真實(shí)、全面性，以及處理過程的科學(xué)性是該項(xiàng)目數(shù)據(jù)走向權(quán)威和信任的重要評判標(biāo)準(zhǔn)。

（四） 數(shù)據(jù)分析方法問題

在現(xiàn)實(shí)工作中，營銷人員面對大量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無從下手，不知道怎樣分析，缺乏對分析方法的了解。數(shù)據(jù)應(yīng)用最核心的工作，就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。圍繞貨運(yùn)經(jīng)營和貨運(yùn)安全管理業(yè)務(wù)問題，采用什么樣的分析方法，使用什么樣的分析模型，選擇什么樣的分析工具，這是數(shù)據(jù)分析的核心。一般情況下，有80%的工作都只需要掌握統(tǒng)計(jì)分析方法就可以了，剩下20%的工作需要更深入的分析及挖掘。當(dāng)然，更深層次的營銷業(yè)務(wù)規(guī)律及營銷業(yè)務(wù)模式，需要更高層次的數(shù)據(jù)分析來解決。比如，市場細(xì)分，客戶行為分析，營銷活動分析等等。

（五） 數(shù)據(jù)分析結(jié)果展示問題

大量研究結(jié)果表明人類通過圖形獲取信息的速度比通過閱讀文字獲取信息的速度要快很多，數(shù)據(jù)可視化是當(dāng)前大數(shù)據(jù)分析的時髦用詞，它與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)，主要以餅狀圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等圖形的方式展示數(shù)據(jù)，幫助用戶能夠更快地識別模式，而交互式數(shù)據(jù)分析結(jié)果可視化能夠讓決策者深入了解細(xì)節(jié)層次，去跟蹤鐵路企業(yè)生產(chǎn)與營銷業(yè)務(wù)性能之間的連接，在市場競爭環(huán)境中，為找到營銷功能和市場性能之間的相關(guān)性提供了一種更有效的使用操作型數(shù)據(jù)的方法。

二、 貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)內(nèi)涵和做法

（一） 主要特點(diǎn)及內(nèi)涵

1.主要特點(diǎn)

展示可視化：將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，使應(yīng)用者不再局限于通過關(guān)系數(shù)據(jù)表來觀察和分析數(shù)據(jù)信息，能以更直觀的方式看到數(shù)據(jù)及其結(jié)構(gòu)關(guān)系，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析。

數(shù)據(jù)源多樣化：數(shù)據(jù)源的多樣化便于對既有各種數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合。一是支持Oracle，DB2，SQLServer，MySQL，SqlServer，Informix等數(shù)據(jù)源。支持ODBC數(shù)據(jù)源，支持JNDI數(shù)據(jù)源，支持共享應(yīng)用服務(wù)器數(shù)據(jù)源。二是接口支持javaApi，Hibernate數(shù)據(jù)源，支持WebService、SOA等標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。三是支持文本數(shù)據(jù)，支持將Excel，txt文件，XML文件等文件型的數(shù)據(jù)直接作為數(shù)據(jù)源;也支持內(nèi)置數(shù)據(jù)集。

操作便捷化：一是自定義圖表，實(shí)現(xiàn)非IT人員可以進(jìn)行即時分析，只需要根據(jù)業(yè)務(wù)選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)，即可以進(jìn)行分析數(shù)據(jù)，更快速入手，更方便的使用。二是提供了OLAP多維分析操作，對已有的表樣切換維度來進(jìn)行任意維度自由分析、數(shù)據(jù)鉆取分析、排序、過濾等BI分析功能。三是對維度直接通過分組以及層級設(shè)置進(jìn)行數(shù)據(jù)多層鉆取，查看數(shù)據(jù)的詳細(xì)值，深入了解影響結(jié)果的根源因素。四是不用增加篩選條件，實(shí)現(xiàn)分析模板各個控件的聯(lián)動查詢。五是實(shí)現(xiàn)使用時圖標(biāo)行列自由轉(zhuǎn)換。

分析智能化：一是面向最終分析人員，通過優(yōu)化的算法提供所有影響因素，并且智能判斷重點(diǎn)因素。二是對沒有建立關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來做為整體查看分析，無需技術(shù)人員支持，無需額外數(shù)據(jù)建模工作，只需根據(jù)用戶的語義，提供關(guān)聯(lián)設(shè)置，并將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，既可得到所需數(shù)據(jù)。三是對多種來源的數(shù)據(jù)利用調(diào)度系統(tǒng)智能自動整合，無需額外操作，用戶無需關(guān)注數(shù)據(jù)的來源。四是對一些常用指標(biāo)的跟蹤、排名、變動幅度大小、流失客戶預(yù)警等通過模板實(shí)現(xiàn)智能分析，有數(shù)據(jù)就有結(jié)果。

2.項(xiàng)目內(nèi)涵

——堅(jiān)持營銷管理數(shù)字化推進(jìn)平臺建設(shè)，是平臺建設(shè)的初心。以往存在管理信息采集不規(guī)范，決策與分析信息不全，影響工作的進(jìn)一步發(fā)展。隨著研發(fā)、生產(chǎn)、市場信息化程度的提高，以及數(shù)字的簡單化、易溝通、速度快、最客觀等特點(diǎn)，數(shù)字化管理逐漸被各企業(yè)提上了議程。

——堅(jiān)持以問題為導(dǎo)向，是平臺建設(shè)并順利實(shí)施的關(guān)鍵。立足當(dāng)前數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)存在的問題，正如前面所言，當(dāng)前面臨的數(shù)據(jù)孤島，底層數(shù)據(jù)分析技術(shù)，數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性、及時性，數(shù)據(jù)分析方法，數(shù)據(jù)分析結(jié)果展示等問題，突出問題導(dǎo)向，推動系統(tǒng)平臺建設(shè)順利有效實(shí)施。

——堅(jiān)持以信息化技術(shù)為核心手段，是將營銷工作縱深推進(jìn)的有力武器。信息技術(shù)已成為推進(jìn)現(xiàn)代企業(yè)深入發(fā)展的基礎(chǔ)性力量。平臺建設(shè)的重要抓手就是信息技術(shù)尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的充分運(yùn)用、信息資源的有效整合， “把簡單高效帶給用戶，把復(fù)雜繁瑣留給信息技術(shù)”，從而達(dá)到了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)容量大、數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性高、數(shù)據(jù)處理速度快等目的。

——堅(jiān)持“標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)”理念，使系統(tǒng)具備了可推廣性和可復(fù)制性。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，打破原有不同系統(tǒng)的 “信息孤島”，運(yùn)用信息化手段對現(xiàn)有系統(tǒng)資源進(jìn)行創(chuàng)新融合，具有成本低、可復(fù)制性強(qiáng)的特點(diǎn)。

（二） 實(shí)現(xiàn)方法

1.加強(qiáng)組織領(lǐng)導(dǎo)。為了保證項(xiàng)目建設(shè)順利開展，貨運(yùn)處成立了“貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)” 項(xiàng)目攻關(guān)小組，負(fù)責(zé)“大數(shù)據(jù)”建設(shè)的具體工作。貨運(yùn)處領(lǐng)導(dǎo)班子成員及價格處、信息處、財務(wù)處有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)為委員會成員，重點(diǎn)對項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)行規(guī)劃及總協(xié)調(diào)，抽調(diào)貨運(yùn)處、貨運(yùn)中心、價格處、財務(wù)處業(yè)務(wù)骨干共8人進(jìn)行需求調(diào)查并做板塊設(shè)計(jì)，抽調(diào)信息處高級工程師進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和技術(shù)支持。

2.做好需求調(diào)查。一是對貨運(yùn)當(dāng)前的數(shù)據(jù)指標(biāo)應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行全面調(diào)查。貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺以鐵路大數(shù)據(jù)為基線，對有關(guān)貨運(yùn)營銷因素進(jìn)行建設(shè)規(guī)劃，針對貨運(yùn)營銷過程相關(guān)的車輛開行情況、貨源信息情況，發(fā)運(yùn)及到達(dá)貨物的品類，發(fā)運(yùn)量，收入，客戶，宏觀經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)，進(jìn)行鐵路供給、市場需求等方面進(jìn)行分析預(yù)測。二是明確項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo)。項(xiàng)目將以大數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)，通過建立大數(shù)據(jù)平臺、對非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合治理、建立結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉庫、深化數(shù)據(jù)分析結(jié)果應(yīng)用等方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享分析，對貨運(yùn)市場運(yùn)量的預(yù)測創(chuàng)新、輔助決策。三是加強(qiáng)需求分析，提出業(yè)務(wù)需求、網(wǎng)絡(luò)需求、系統(tǒng)需求、安全需求。

四是組織攻關(guān)小組設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)。貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺涉及多種操作平臺及異構(gòu)數(shù)據(jù)庫，需要跨多個系統(tǒng)采集相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集成與協(xié)同工作?；诿嫦蚍?wù)的架構(gòu)理念，采于分布式、跨平臺的企業(yè)級JavaEE平臺，將系統(tǒng)明確劃分為數(shù)據(jù)訪問層、業(yè)務(wù)邏輯層和表示層，在邏輯上相互獨(dú)立。其三層結(jié)構(gòu)支持靈活的硬件系統(tǒng)和應(yīng)用部署，且具有易擴(kuò)展、易維護(hù)、安全性高等特點(diǎn)。平臺總體采用B/S和C/S混合架構(gòu)模式，前端采用ExtJ、Eclipse RCP等框架，后端采用jsp/servlet/cell技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

3.明確項(xiàng)目建設(shè)基本原則

貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺遵循安全性原則，以貨運(yùn)業(yè)務(wù)驅(qū)動為導(dǎo)向，以綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)為基礎(chǔ)，堅(jiān)持資源集約、分工合作，強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)管理力度，實(shí)現(xiàn)貨運(yùn)作業(yè)從結(jié)果分析向過程管控的轉(zhuǎn)變。方案設(shè)計(jì)遵循以下原則：

（1）業(yè)務(wù)驅(qū)動原則

要選擇解決和產(chǎn)生的業(yè)務(wù)場景，針對需求處理和采取整合大數(shù)據(jù)，快速產(chǎn)生價值。

（2）資源集約原則

充分利用現(xiàn)有信息系統(tǒng)，整合各類數(shù)據(jù)資源，加強(qiáng)與已有、在建、待建系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化、集成化、模塊化融合，避免重復(fù)建設(shè)，提高信息化的資源整合與規(guī)模效益。

（3）分工合作、分步實(shí)施原則

系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)分多個階段進(jìn)行，確定各個階段的目標(biāo)和重點(diǎn)，逐步實(shí)施。

（4）安全運(yùn)行原則

系統(tǒng)采用前沿的加密方法對底層數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲，以“獨(dú)立運(yùn)行，邏輯隔離，安全暢通”為原則，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與交換。并針對不同系統(tǒng)層級建立多級數(shù)據(jù)緩沖帶，有效提高平臺訪問效率。

（5）經(jīng)濟(jì)性原則

通過貨運(yùn)大數(shù)據(jù)管理方式，實(shí)現(xiàn)了貨運(yùn)的多維度數(shù)據(jù)分析，充分利用既有的軟、硬件及網(wǎng)絡(luò)資源在一定程度上提高了貨運(yùn)的經(jīng)濟(jì)收入，提高了投入與產(chǎn)出比例。同時盡量使用市場較成熟的商業(yè)軟件，減少項(xiàng)目開發(fā)成本。

4.建設(shè)十大支持子系統(tǒng)

（1）建立效益分析子系統(tǒng)。效益分析子系統(tǒng)可以為路局營銷項(xiàng)目及貨物運(yùn)輸產(chǎn)品從不同運(yùn)輸方式、不同品類、不同物流去向等運(yùn)價水平及效率指標(biāo)，包括噸收入率、噸公里收入率、車收入率、靜載重以及針對今年執(zhí)行承運(yùn)制清算增加的五項(xiàng)支出率、每噸盈余率、每噸利潤率等效率效益指標(biāo)進(jìn)行分析，謀求實(shí)現(xiàn)效益最大途徑，為各級管理者提供決策分析工具。

（2）建立市場行情子系統(tǒng)。市場行情子系統(tǒng)主要是獲取除鐵路運(yùn)輸以外的相關(guān)信息，為營銷戰(zhàn)略的制定提供數(shù)據(jù)參考。一是通過駐企人員采集管內(nèi)鐵路重點(diǎn)企業(yè)的公路運(yùn)輸量、公路運(yùn)輸價格、鐵路運(yùn)輸量、產(chǎn)品生產(chǎn)量、產(chǎn)品價格、產(chǎn)品庫存等數(shù)據(jù)，通過分析鐵路占比變化、鐵路產(chǎn)運(yùn)系數(shù)變化、公路運(yùn)輸價格變化等信息，分析企業(yè)在鐵路物流存在問題從而為企業(yè)制定物流方案，促進(jìn)企業(yè)提高鐵路物流占比，進(jìn)而提高鐵路市場份額。二是爬蟲技術(shù)獲取互聯(lián)網(wǎng)共享數(shù)據(jù)，如甘寧兩省區(qū)主要工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量及火電、風(fēng)電等各種發(fā)電數(shù)據(jù)，分析鐵路產(chǎn)運(yùn)系統(tǒng)變化，為精準(zhǔn)營銷尋找方向。三是通過在卓創(chuàng)資訊、鋼谷網(wǎng)、中國煤炭市場網(wǎng)、甘寧兩省區(qū)政府網(wǎng)等網(wǎng)站每日抓取行情資訊信息，為營銷人員提供市場資訊信息。

（3）建立重點(diǎn)企業(yè)監(jiān)控子系統(tǒng)。重點(diǎn)是對客戶信息系統(tǒng)化收集，建立完善的客戶信息庫，對客戶信息更新過程中做到隨時記錄和管理分析，系統(tǒng)化客戶的工作過程，細(xì)化客戶的需求點(diǎn)，為制定一企一冊個性化物流方案供支撐，從而提高客戶的滿意度和依存度，維護(hù)客戶關(guān)系。一是細(xì)化客戶信息，包括行業(yè)類型、客戶經(jīng)理、地圖維度、所在省、所在地市、客戶類型（新建客戶、既有客戶、潛在客戶、問題客

戶、其它客戶）、客戶等級（一級、二級、…）、主要物流去向、主要產(chǎn)品、客戶產(chǎn)量規(guī)模、客戶物流總量規(guī)模、特殊物流需求、原材料品名、原材料來源等十余項(xiàng)主要信息，為細(xì)化客戶需求奠定基礎(chǔ)。二是通過對企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)及鐵路運(yùn)輸數(shù)據(jù)的整合，分析企業(yè)公路運(yùn)量、鐵路運(yùn)量、運(yùn)輸距離、歷史記錄（單日、月度、年度）、貨物發(fā)送頻率（與上次發(fā)貨間隔時間）等信息，淡旺季趨勢、流向分布，掌握重點(diǎn)客戶物流消費(fèi)行為。三是按客戶評價辦法對客戶進(jìn)行自動評級。

（4）建立任務(wù)跟蹤子系統(tǒng)。對各級經(jīng)營單位的貨物發(fā)送量及運(yùn)輸收入量大經(jīng)營指標(biāo)每日進(jìn)行預(yù)算進(jìn)度動態(tài)排名，達(dá)到鞭策后進(jìn)的目的。實(shí)現(xiàn)超預(yù)算額度、超前預(yù)算幅度、倒

排日均裝車數(shù)、日均發(fā)送噸、日均運(yùn)輸收入等，倒排指標(biāo)與去年倒排指標(biāo)對比，為實(shí)現(xiàn)各級經(jīng)營單位邊算邊干、邊干邊算成為常態(tài)，準(zhǔn)確掌握任務(wù)目標(biāo)，做出戰(zhàn)略決策。

（5）建立市場調(diào)查子系統(tǒng)。為路局研究貨運(yùn)營銷決策、制定貨運(yùn)政策提供數(shù)據(jù)支撐，為對研究全局年度運(yùn)輸指標(biāo)、制定路局月度運(yùn)輸技術(shù)方案提供依據(jù)，按營銷管理級別，通過安排專人手工錄入的方式采集鐵路貨源調(diào)查基礎(chǔ)信息，分旬、月、季、半年、年等時間段預(yù)測匯總貨源調(diào)查需求情況。主要包括：時間（旬、月、季、半年、年）、地市級、站段、貨運(yùn)中心、發(fā)貨人、發(fā)站、品類、品名、去向（含18個鐵路局）、到站、發(fā)送量、日均車、總計(jì)等項(xiàng)點(diǎn)。

（6）建立總公司數(shù)據(jù)查詢子系統(tǒng)。為全面掌握營銷信息，滿足日常營銷需要，建立總公司數(shù)據(jù)查詢子系統(tǒng)，一是實(shí)現(xiàn)主要指標(biāo)月度、任意階段及累計(jì)排名;二是實(shí)現(xiàn)近30天總公司指標(biāo)及蘭州局指標(biāo)變化趨勢對比;三是實(shí)現(xiàn)總公司每日訂車及裝車查詢分析及需求車兌現(xiàn)率統(tǒng)計(jì);四是實(shí)現(xiàn)對全路指標(biāo)預(yù)算進(jìn)度排名查詢。

（7）建立生產(chǎn)及安全子系統(tǒng)。從貨運(yùn)生產(chǎn)角度嵌入目前在使用的相關(guān)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對貨運(yùn)生產(chǎn)的過程監(jiān)控，從而為提高貨運(yùn)日常統(tǒng)計(jì)工作效率，盯空貨運(yùn)生產(chǎn)的物流環(huán)節(jié)和貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量提供數(shù)據(jù)支持。包括調(diào)度命令查詢、車輛分布動態(tài)查詢、十八點(diǎn)查詢、分界口查詢、移交車分布、計(jì)量設(shè)應(yīng)用動態(tài)監(jiān)控、貨車追蹤、安全監(jiān)測設(shè)備集中監(jiān)控、危險貨物運(yùn)輸監(jiān)控等。

（8）建立預(yù)警預(yù)報子系統(tǒng)。

通過對每日請車與實(shí)際裝車的關(guān)系研究鐵路供給與市場鐵路需求對比，分供給與需求相對平衡、供給不足、需求不足、供給嚴(yán)重不足、需求嚴(yán)重不足等不同警戒線進(jìn)行預(yù)警;對每個車站、每個營業(yè)部、每個貨運(yùn)中心、每個客戶超歷史記錄（分最高和最低）進(jìn)行預(yù)警預(yù)報;分客戶級別對連續(xù)幾日未裝車情況進(jìn)行預(yù)警預(yù)報;根據(jù)車站日常裝車情況對裝車情況進(jìn)行預(yù)警預(yù)報;漲幅較大、較低車站預(yù)警預(yù)報;根據(jù)歷史發(fā)運(yùn)季節(jié)指數(shù)預(yù)警預(yù)報;流失及新增客戶預(yù)警;流失及新增品名預(yù)警等等，提高營銷預(yù)見性研判分析能力。

（9）建立承運(yùn)制清算分析子系統(tǒng)。為適應(yīng)貨運(yùn)承運(yùn)制清算政策的實(shí)施，在貨運(yùn)智慧營銷平臺專門設(shè)立分析子系統(tǒng)，在日常營銷活動中，不僅測算取得的全程運(yùn)輸收入，也要測算為集團(tuán)公司貢獻(xiàn)的盈余收入，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。本系統(tǒng)目前實(shí)現(xiàn)逐票計(jì)算五項(xiàng)支出及盈余，分品類、運(yùn)價號、車型、區(qū)域、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸距離等主要影響因素分析集團(tuán)公司盈利情況，為實(shí)現(xiàn)集團(tuán)公司效益最大化提供決策支持。

（10）建立輔助管理子系統(tǒng)。為實(shí)現(xiàn)對貨運(yùn)信息的一體化管理及完善系統(tǒng)功能，增加如下功能：

駐企日志填報功能、臨時性報表格模板下發(fā)及匯總功能。

嵌入辦公（oa）功能，實(shí)現(xiàn)辦公與貨運(yùn)系統(tǒng)應(yīng)用一體化操作，免登陸。

客戶自定義圖標(biāo)功能，用戶可根據(jù)自己業(yè)務(wù)管理需要自行定制個性化圖表，彌補(bǔ)通用報表沒有實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)的功能。

貨源資源查詢功能，主要是指貨運(yùn)站、專用線（專用鐵路）、貨檢站、物流中心的設(shè)施、設(shè)備（線路、貨位、倉庫、雨棚、裝卸機(jī)具、計(jì)量等）配置技術(shù)參數(shù)、數(shù)量、辦理能力、歷年生產(chǎn)完成情況等信息，為營銷提高生產(chǎn)能力等相關(guān)信息。

移動客戶端APP，通過APP在移動端實(shí)現(xiàn)常用指標(biāo)的查詢及展示，方便管理者隨時隨地掌握營銷信息。

合同（協(xié)議）管理功能，實(shí)現(xiàn)對簽訂協(xié)議運(yùn)量客戶的動態(tài)跟蹤，隨時掌握協(xié)議運(yùn)量兌現(xiàn)情況。

數(shù)據(jù)采集監(jiān)控功能，為保證數(shù)據(jù)的完整性，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)動態(tài)監(jiān)測功能，對各企業(yè)的數(shù)據(jù)錄入進(jìn)行動態(tài)跟蹤監(jiān)控。

蘭州局集團(tuán)公司電子地圖，展示蘭州局專用線示意圖、線路示意圖、企業(yè)布局圖等。

系統(tǒng)視頻培訓(xùn)功能，組織人員對本系統(tǒng)操作進(jìn)行錄制，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上培訓(xùn)。

系統(tǒng)板塊訪問統(tǒng)計(jì)功能，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)各板塊的使用情況統(tǒng)計(jì)功能，如每日訪問量、每個板塊訪問量、訪問用戶、訪問地址等信息，掌握用戶關(guān)注的熱點(diǎn)，完善系統(tǒng)功能。

系統(tǒng)調(diào)度功能，利用客戶訪問較低的時間段及數(shù)據(jù)源形成時間，對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行后臺處理，如貨票、十八點(diǎn)、數(shù)據(jù)精報、總公司數(shù)據(jù)爬蟲操作等多種信息采集方式，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營數(shù)據(jù)的自動化動態(tài)采集，保障數(shù)據(jù)信息的動態(tài)跟新和時效性，確保每日7點(diǎn)后使用數(shù)據(jù)均為動態(tài)最新數(shù)據(jù)。

三、 項(xiàng)目取得的效果

1.數(shù)據(jù)獲取及時全面，突出趨勢預(yù)測，提高了應(yīng)變能力。

在營銷管理的全監(jiān)控過程中，重點(diǎn)關(guān)注自身指標(biāo)體系及市場相關(guān)數(shù)據(jù)信息的實(shí)現(xiàn)和變化趨勢，迫使各級營銷管理者對市場變化和營銷結(jié)果造成的影響做出迅速有效的反應(yīng)，提升企業(yè)的應(yīng)變能力。貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺始終牢固樹立以市場為導(dǎo)向的管理意識，注意動態(tài)把握市場的特點(diǎn)和變動，揣摩市場規(guī)律，并在實(shí)際工作中較好地運(yùn)用規(guī)律使企業(yè)創(chuàng)造效益最大化。另外，系統(tǒng)整合了發(fā)送貨票數(shù)據(jù)、到達(dá)貨票數(shù)據(jù)、十八點(diǎn)數(shù)據(jù)、計(jì)統(tǒng)數(shù)據(jù)、收入精報數(shù)據(jù)、總公司主要指標(biāo)、運(yùn)貨五數(shù)據(jù)、部分市場數(shù)據(jù)、主要企業(yè)產(chǎn)運(yùn)銷數(shù)據(jù)、主要產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)、貨源調(diào)查數(shù)據(jù)、貨運(yùn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、貨運(yùn)安全數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)信息更大更全，僅貨票就分鐵路品類、全品類、品名、發(fā)送省市、發(fā)送單位、發(fā)送營業(yè)部、營業(yè)站、貨票類型、一口價類型、裝車地點(diǎn)、專用線、企業(yè)類型、批量、去向局、去向省、運(yùn)價號、管直、是否出口、時間維度（年、月、日）等30余個維度，通過對大量的貨運(yùn)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行不同維度的觀察分析，將美學(xué)形式與功能結(jié)合起來，創(chuàng)新預(yù)測統(tǒng)計(jì)分析方法，提高數(shù)據(jù)治理及信息共享能力，使復(fù)雜的數(shù)據(jù)更加直觀的呈現(xiàn)在人們面前，加深了人們對數(shù)據(jù)的洞察力。

2.科學(xué)理論支撐，提高了管理的科學(xué)性。

貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)平臺引入了大量科學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析方法，從事中管理和事后分析延伸到事前預(yù)測和模擬，進(jìn)一步豐富了事中實(shí)時監(jiān)控和事后動態(tài)分析方法，使得決策層對經(jīng)營活動的管理得以延伸。在強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)和算法支持下，系統(tǒng)對以往較為薄弱的趨勢預(yù)測進(jìn)行了重點(diǎn)改進(jìn)，對大多數(shù)指標(biāo)均可描繪出日、旬、月、季、年等時間序列和各種動態(tài)數(shù)列，進(jìn)而計(jì)算各種指標(biāo)各時間段的增長量、發(fā)展速度、增長速度、平均發(fā)展速度和平均增長速度等速度指標(biāo)。除對各種總量的指標(biāo)進(jìn)行分析外，系統(tǒng)還包括了對各種效率指標(biāo)的因素分析，比如收入率的固定組成因素和結(jié)構(gòu)組成因素占比及因素影響具體數(shù)字，收入影響因素的定量分析，較全面地涵蓋了在貨運(yùn)營銷管理工作的各個方面，較全面地實(shí)現(xiàn)了營銷管理與監(jiān)控工作的信息化、網(wǎng)絡(luò)化，增強(qiáng)了營銷數(shù)據(jù)的權(quán)威性、科學(xué)性和合理性。

3.與貨運(yùn)生產(chǎn)體系緊密結(jié)合，提高營銷過程控制。

（1） 服務(wù)于營銷管理需求，貨運(yùn)指標(biāo)體系與貨運(yùn)生產(chǎn)體系相互協(xié)調(diào)，為營銷動態(tài)監(jiān)控與分析的開展創(chuàng)造了條件。

（2） 營銷的信息化管理，使?fàn)I銷信息在貨運(yùn)生產(chǎn)的相關(guān)環(huán)節(jié)中，會觸發(fā)各種預(yù)警控制事件，從而對營銷業(yè)務(wù)運(yùn)作過程能夠?qū)嵤┦轮锌刂啤?/p>

（3） 以指標(biāo)變動為基礎(chǔ)，調(diào)用指標(biāo)分析方法，將分析結(jié)果動態(tài)反饋給價值鏈管理的各相關(guān)環(huán)節(jié)及業(yè)績考評系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)事后反饋控制。

4.實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息與營銷業(yè)務(wù)一體化管理。

圍繞“一平臺，兩個中心”既貨運(yùn)營銷數(shù)據(jù)中心、營銷管理業(yè)務(wù)協(xié)同中心的設(shè)計(jì)思路，建設(shè)貨運(yùn)營銷一體化服務(wù)平臺，實(shí)現(xiàn)市場行情監(jiān)測數(shù)據(jù)、營銷指標(biāo)監(jiān)測數(shù)據(jù)、任務(wù)指標(biāo)監(jiān)測數(shù)據(jù)、生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)測數(shù)據(jù)統(tǒng)一收集、匯總、清洗、存儲、整合、數(shù)據(jù)共享及管理，促進(jìn)各類數(shù)據(jù)的整合共享與業(yè)務(wù)協(xié)同，初步實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘分析與創(chuàng)新應(yīng)用，為營銷管理和營銷資源公開等信息提供數(shù)據(jù)服務(wù)和信息支持，為全局增運(yùn)上量提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，并利用多維分析工具，將各類數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)綜合分析，最終將重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，結(jié)果以圖、表、地圖等形式在平臺上進(jìn)行展示，為科學(xué)化營銷管理提供支撐。

5. 便于各級管理者從不同角度提煉所需信息，為決策提供參考。

系統(tǒng)可以方便、快捷地對任何一組數(shù)據(jù)進(jìn)行輕松歸類、匯總，形成多維數(shù)據(jù)模型供管理決策需要。如在對貨物運(yùn)費(fèi)收入的完成情況對比分析時，既可以按車務(wù)段，也可以按貨物發(fā)送區(qū)域、貨物品類、貨物運(yùn)價號、貨物去向、價格浮動標(biāo)志、裝車地點(diǎn)等。這些信息的提供，為有效評價客戶資源，進(jìn)行發(fā)送區(qū)域的合理布局;對站段領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行業(yè)績評價，對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和去向進(jìn)行取舍等決策提供了數(shù)據(jù)參考和客觀依據(jù)，為路局的增運(yùn)增收工作發(fā)揮參謀作用。設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析及預(yù)警預(yù)報板塊共計(jì)150余個，設(shè)計(jì)的維度計(jì)30余個，日均訪問量為300余次，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，該系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)查詢結(jié)果有千萬種以上，最大化滿足營銷工作對信息的需求。

6.推動貨運(yùn)各項(xiàng)工作創(chuàng)新發(fā)展。

圍繞如何利用智慧大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)營銷工作進(jìn)行積極探索，貨運(yùn)處提煉了平臺的核心理念，創(chuàng)新思維推動營銷工作創(chuàng)新發(fā)展。

一是推動科技創(chuàng)新。綜合利用數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)展現(xiàn)和可視化、安全化應(yīng)用技術(shù)，推動開發(fā)團(tuán)隊(duì)技術(shù)創(chuàng)新。

二是推動應(yīng)用和服務(wù)創(chuàng)新。堅(jiān)持以客戶指令、市場需求為導(dǎo)向，及時了解客戶物流動態(tài)，從局部信息走向全局信息，從滯后反饋到及時預(yù)警，從部分分割到信息整合協(xié)同，促進(jìn)資源整合，數(shù)據(jù)互通、開放，掌握各方面相關(guān)物流信息，制定個性化物流方案，推動應(yīng)用和服務(wù)創(chuàng)新。

三是推動制度創(chuàng)新。實(shí)施了圍繞“貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)”系統(tǒng)平臺的規(guī)章修訂工作。推動實(shí)現(xiàn)貨運(yùn)營銷數(shù)據(jù)的“聚 通 用”，在全系統(tǒng)范圍內(nèi)為達(dá)到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集的及時性和數(shù)據(jù)的一致性，組織駐企人員定時上報駐企企業(yè)物流及生產(chǎn)信息;規(guī)范貨源調(diào)查管理流程，對貨源調(diào)查崗位、各級匯總崗位、審核崗位設(shè)定權(quán)限，按時、準(zhǔn)確形成階段貨源調(diào)查報告供各級管理者參考應(yīng)用;通過客戶評級、客戶需求動態(tài)收集、客戶需解決問題歸納上報，完善客戶“一企一策”檔案，修訂《客戶關(guān)系管理辦法》，為精準(zhǔn)營銷提供支持。通過對客戶鐵路物流的行為跟蹤、淡旺季貢獻(xiàn)、運(yùn)量大小、滿意度、依存度等信息，修訂《客戶評價管理辦法》，為運(yùn)力配置、政策應(yīng)用提供依據(jù)。通過對各級營銷管理者、各區(qū)域、各項(xiàng)目營銷結(jié)果的動態(tài)跟蹤，實(shí)施對各級營銷人員的業(yè)績評價，修訂《貨運(yùn)營銷管理辦法》，推動營銷工作健康發(fā)展。

智慧大數(shù)據(jù)的開發(fā)及拓展是只有起點(diǎn)沒有終點(diǎn)，一直在路上的工作，是一個持續(xù)的過程，由于運(yùn)行時間短，尚未成為全體貨運(yùn)管理者及工作人員力推的發(fā)展主軸，隨著需求的不斷完善，技術(shù)的不斷成熟，數(shù)據(jù)容量的不斷積累，相信貨運(yùn)智慧大數(shù)據(jù)必將成為貨運(yùn)系統(tǒng)乃至全局的產(chǎn)業(yè)抓手，成為經(jīng)營數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)。

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作者簡介

門金勇（1968—），男，漢族，河北人，工程學(xué)士，高級工程師，主要從事鐵路運(yùn)輸及科學(xué)技術(shù)管理工作。