大数据应用下交通管理工作发展思考

(湖北工业大学 湖北 武汉 10500)

引言

自大数据(Big Data或Mega Data)的概念提出以来，西风东渐，英国人维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayor-Schönberger)和肯尼斯·库克耶(Kenneth Cukier)所著《大数据时代》(Big Data)①在中国出版后，更是一时间引发热议。近几年，在智能交通不断发展的背景下，大数据作为很多智能交通解决方案的基础，获得了前所未有的关注。

一、大数据理论概述

(一)大数据的定义

关于大数据，目前没有统一和权威的定义。大数据在百度百科中的定义为，无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的巨量数据集合②。涂子沛③认为“大数据”之“大”，不止在于它的信息量，更多的是人类可以“分析和使用”的数据在大量增加，通过对数据的交换、整合和分析，可以发现新的知识，创造新的价值，从而带来“大知识”、“大科技”、“大发展”以及“大利润”。

(二)大数据的特征

美国国际商业机器公司(International Business Machines Corporation,IBM)则归纳出大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。虽然不同学者或机构对大数据的具体定义有所不同，但是基本上提及了上述4项特点。大数据为科学研究和技术应用带来了思维方式的改变，即使用全样本数据而非抽样样本数据、关注效率而非精确度，关注事物事物的相关性而非因果关系④。

(三)大数据的发展状况及趋势

科技改变着人类社会生活的方方面面，进入21世纪后，大数据在交通管理系统中的应用将为城市交通问题的解决发挥重大的作用⑤。大数据的发展及应用已经成为不可逆转的必然趋势。当前，我们应该做的是，立足于宏观发展的角度，对大数据本身以及它在智能交通中的应用进行深入的分析。

大数据是一把双刃剑，它在带来机遇的同时也使我们面临更多的问题。其一，我们需要在明确数据的属性、价值及本质的基础上才能挖掘其价值；其二，大数据在应用过程中会涉及信息安全及隐私保护问题；其三，整合信息资源需要强大的技术支撑；其四，目前在专业人才上还存在缺口。

二、大数据应用下于交通管理工作可行性分析

(一)传统交通管理工作面临严峻挑战

随着社会的快速发展，人们的生活节奏加快，交通需求量不断增长。为了满足人们不断增长的出行需求，抑制拥堵，交管部门建造了很多的复杂多车道道路以适应高速增长的现代化交通需求。但是，相应的管理技术并没有随之发展起来，所以，传统交通管理模式与现代化交通发展之间的矛盾日渐突出。

长期以来，交通管理工作主要通过人海战术、疲劳战术达到保安全、降事故的目的，其主要特点就是静态管理、事后预防。随着交通管理作业面的不断拓展、人财物的快速流动和信息化水平的不断提高，依靠传统的拼体力、拼时间、拼消耗的战术很难完成现有的工作任务。因此，发展应用于复杂多车道道路上的现代交通管理技术，提高现代交通管理水平，仍然是各级交通管理部门亟待解决的重要问题。

(二)“大数据+交通管理”颠覆交通服务

“大数据”已成为全球关注的焦点，各国都期望能够在各个领域中发挥大数据技术的作用推动整体经济的发展。美国专门组建了“大数据高级指导小组”，推出“大数据研发计划”。随着经济发展及生活水平的提高，人们的购买能力不断增强，为了出行方便，越来越多的城市居民配备了自己的车辆。这使得城市道路系统原本的平衡难以继续维持，而交通需求日益复杂，之前的管理模式已经无法适应，因此一些大城市面临的交通问题日趋严重。将大数据管理应用到交通系统中，是对传统管理模式的颠覆性创新，也使得公共交通管理体系呈现出全新的面貌。

三、“大数据+交通管理”工作的整体思考

(一)“大数据+交通管理”的优势

1.大数据可以实现跨区域管理

政府为了提高管理效率，将我国分成各个行政区域。区域的划分能够使各个地区在中央统一管辖下进行地方的自我管理，也使得各地区都将关注重点放在所辖区域之内，这就导致了区域与区域之间的交通及其他基础设施的管理不是十分到位。将大数据应用到交通管理体系中，就能够突破行政区域的边界限定，使各个地区在遵循相关原则的基础上各行其是，提高管理的科学性。

2.大数据能够解决信息分散问题，实现统一管理

大多数城市的交通运输管理机构处在不同部门的管辖之下，相互之间的联系不是十分紧密，这就导致管理无法集中，使交通管理出现信息集成困难、内容不够详实等问题。大数据的应用，能够提高交通信息体系的综合化管理程度，将所有具备分析价值的信息进行统一收集，提高信息的利用率，完善交通管理体系。利用大数据技术对信息进行处理与分析，能够为交通问题的解决提供技术支持，缓解大城市各方面的交通压力。

3.大数据可以实现交通信息资源的合理配置

许多地区的交通管理机构没有明确的职务分配，也有一部分公共交通管理机构存在重复性分配现象，所以导致资源利用效率不高。将大数据应用到交通管理体系中，可以为管理人员在制定计划时提供科学的指导，明确不同交通管理机构的职能担当，实现信息资源的合理配置。

4.大数据可以在整合不同发展方面的基础上完善交通管理体系

按照以往的发展方式，为了缓解交通压力，会在基础性建设中引入更多的资本，增加道路可容纳车辆的规模，然而，有限的土地资源决定了这种解决方式已经不适应需求。大数据的应用可以在考虑到相关制度的基础上发挥技术优势，将交通管理与信息技术结合，使土地资源不再对交通问题的解决形成过多的限制。

(二)“大数据+交通管理”应注意的问题

1.大数据并非万能

与其他技术一样，大数据技术显然也不是万能的。海量数据所具有的价值只是潜在且不确定的，业界经验认为海量数据库中仅有约10%～20%的数据才是真正有价值的。大数据技术的成功运用，受制于数据基础、算法、软件等各种因素，例如数据信息采集技术的限制，采集方法的缺陷，以及样本量过于小等因素，都会极大影响后期分析处理，使得大数据技术成为无本之源。

鉴于我国道路交通管理领域信息化建设尚处于早期发展阶段，积累的数据相对有限，数据质量不高，很多道路交通管理部门存在应用大数据技术时面临诸多的挑战。因此，需要脚踏管理部门在数据的热潮中，冷静思考大数据的应用和限制条件，特别是在自身底子薄，零基础的情况下，需要慎之又慎，切忌为了政绩和相关利益企业的游说而盲目上马相关的大数据项目。

2.大数据属于高成本项目

与其他众多消费品一样，大数据的采集、存储和处理是有成本的。除了一些人工的数据采集方法，大数据的采集主要依赖于这技术和资本密集型的交通检测器，而大数据多样性又依赖于安装在不同位置、不同类型的交通检测器，这些交通检测器的购置和运营维护成本较高。因此，在追赶大数据潮流、上马交通大数据项目时，道路交通管理部门需要首先衡量自身的人力和物力基础，在成本效益分析基础上进行考虑。

3.发展大数据需要坚实的基础

国外发达国家的道路交通信息化管理走过了一条漫长而坚实的道路，凭借先进的管理体制、完善的交通管理设施、发展相对较早的信息技术和网络技术，在过去的交通管理工作中逐步积累了大量交通数据。

与国外发达国家相比，中国交通管理领域的信息化建设则呈现跳跃式发展特征。中国的交通信息化管理起步较晚，科技、设施、人才、经济基础相对较差，以往积累的信息数据种类和数量有限，数据质量不高，利用率较低。在这样的基础上，面对大数据浪潮的袭来，业界反应不一，有的在现有基础上适当发展大数据应用迎头赶上，有的没有基础也要强行上马大数据项目；有的积极完善数据采集，研发各种交通模型充分利用大数据技术，有的则在追逐大数据的同时却做不好基本的交叉口配时应用。

因此，发展大数据技术不能操之过急，须首先判断自身的科技、设施、人才、经济、数据的积累，做好科学系统的规划后再逐步引进和应用大数据技术。此外，在应用大数据技术的同时，不能只关注成功案例，还要多关注失败案例，从中汲取教训。

【注释】

①维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

②百度百科.大数据巨量数据集合(IT行业术语)[EB/OL].[2016-01-03]http://baike.baidu.com/subview/6954399/

③涂子沛.大数据[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.

④维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

⑤维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

【参考文献】

[1]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]徐炜.交通管理已进入大数据时代[J].道路交通管理，2013(11)：36-37.

[3]李佳师.贵州用大数据解决交通拥堵[N].贵州日报，2015-01-06(11).

[4]Yu Huijun,Wang Zhigang,Liu Xiaoyan,et al.A Big Data Application in Intelligent Transport Systems[J].Applied Mechanics and Materials,2015,734:365-368.

[5]马继华.解决交通拥堵，大数据应用靠谱吗？[N].人民邮电，2014-05-05(4).