交通数字化转型怎么做？落地BI推动企业数据运营，快速显成效！
文|帆软数据应用研究院 吴鹏
新一轮科技革命方兴未艾，数字化转型是传统企业寻求突破的必经之路，也是经济社会发展的大势所趋。交通运输行业作为社会经济的重要纽带和基础结构，其数字化转型升级不仅可以促进物流、客流的高效配置，也提升了服务质量。BI作为辅助决策者管理的数据平台，通过对交通大数据的分析、挖掘、展示，充分发挥数据潜在价值，促进交通企业数字化转型。
一、行业现状分析
2019年9月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》，提出要“推进数据资源赋能交通发展”、“构建综合交通大数据中心体系”，明确了新时期综合交通运输大数据发展要求，大数据成为实现综合交通运输体系互联互通的重要载体，也成为提升我国交通运输行业治理能力和服务水平的重要抓手。结合我国交通行业实际情况来看，行业数据现状具有以下特点：
1、细分行业多，不同细分之间数据基础差距大
交通运输行业包括了众多细分子行业，如港口、水上运输；机场、航空运输；公路、陆路运输和铁路运输等，各细分行业发展阶段不同，数据基础差距巨大。以港口为例，集装箱码头生产作业标准化程度高，数据较为标准，自然质量也较好，而散杂货码头作业流程受货种影响较大，标准化程度较低，生成的数据质量也较差。把各细分行业作为一个整体来看，不同阶段数据差异大，很难形成串联多方的综合数据服务平台。
2、系统众多，不同系统之间数据不互通
从1989年发布的《交通运输经济信息系统“八五”发展计划》到2021年发布的《数字交通“十四五”发展规划》，我国交通企业信息化快速发展和提升，建立了大量信息化系统，涵盖生产网和管理网，行业信息化逐步成熟，发展成果值得肯定。但与此同时也面临了新的问题，主要是系统之间孤岛众多，融合困难，导致整体性应用缺乏。
2、应用场景单一，数据运用能力有待提升
面对交通行业大量的数据，企业对数据的应用还较为单一，主要集中在保证生产高效运转以及企业经营管理考核上，仍有大量数据未被利用起来，需要通过构建智能化的应用场景体系，让数据“用起来”。
二、交通行业BI建设思路
1、顶层设计先行
不谋全局者，不足谋一隅。BI建设的顶层设计需要从建设需求、建设层次与阶段划分、重点建设任务三方面进行考虑。
- 建设需求分析
BI平台作为企业数据运营管理的中枢，数据的汇聚是BI建设的关键环节，因此在技术层面需要实现对不同子系统汇聚而来的数据做集中治理、存储、计算和分析。另一方面，对于管理需求及业务需求的分析也需同步考虑。
- 建设层次与阶段划分
建设层次可以按照基础平台层、数据采集层、数据存储层、数据应用层来进行规划设计。基础平台层主要包括各业务系统的建设和完善；数据采集层则将各系统及物联设备的数据读取并传输至数据库中；数据存储层可以结合企业数据情况进行设计，如传统数据仓库、hadoop大数据平台等；数据应用层是数据产生价值的出口，可以考虑应用主题、应用形式等内容。而阶段划分则是将建设目标分阶段进行，通过3-5年建设规划逐步完善BI平台建设，实现数据看得清、管得准、用得好。
- 重点建设任务
结合建设需求及建设层次，对应的设计重点建设任务。如针对数据存储层，重点建设任务可以为构建海量数据分布式存储能力，实现PB量级的数据存储，并保障海量数据的实时抽取及存储。
2、场景应用切入
数据应用离不开实际业务场景，数据与场景之间存在协同效应，即随着企业数字化场景的增多，会丰富和提升企业数据量；随着数据的增加，也衍生出更多场景的数字化，因此选择部分场景应用进行切入是一个很好的思路。在选择场景进行切入时，可以进行场景的优先级划分，即梳理当前业务中可能的数据场景，按照一定的优先级（结合重要性及实现难度来进行规划），确定BI建设的试点场景应用。
3、关键用户展开
在BI项目建设中，有一点往往容易被忽略，那就是关键用户。所谓的关键用户是指业务方对数据需求最紧迫，经营管理对数据依赖性最强的那一批用户。只有“找到关键用户，让头羊欢快的玩耍，带动整个羊群”，围绕关键用户，从用户视角出发，梳理需求设计方案，才能推动BI在企业内部的大规模使用。
4、实践成果
案例1：城市交通数据分析与预警监控平台
常州公交作为城市公共交通领域的标杆企业，陆续荣获了推动中国公交发展特别贡献奖、中国土木工程詹天佑奖、全国城市公共交通十佳先进企业、国家级社会管理和综合服务标准化试点等重大奖项。随着公司中高层管理人员对数据分析的需求与日俱增，科技部门利用BI技术搭建起相对体系化的数据决策分析和实时预警监测系统。
以运营监测为例，虽然可以在ERP系统或者调度系统中进行查询，但是没有一个整体的展示渠道，查询起来很不方便，无论从车队、分公司、集团公司，要想知道当日运营情况，一般都要等到第二天生成出前一日的运营日报表才能总体知晓，各级管理单位和部门无法实时、快速的对本单位的运营情况掌握了解。
对此，运营监测大屏包含了运营相关的主要指标，包括里程、车次、收入、运量、运营速度、投入车辆资源、实时违规报警、收入运量构成等，把这些关键性运营指标集中展现出来，数据准备上进行分层结转，各层级的管理单位和部门进入监测大屏，都可以根据权限查看所属层级的运营情况。
最后，数字化时代，每个企业都积累了大量数据，如何最大程度挖掘数据价值，提高决策效率和生产效率是每个企业数字化转型中都面临的问题。BI自诞生之日起，便基于数据仓库与业务需求，将公司分散数据串联成线，再连接成面，为企业管理者提供综合数据服务，辅助企业管理决策。
在交通企业数字化转型的探索中,帆软针对交通运输行业有丰富的解决方案，涵盖航空、公路、运输物流、港口等，具有丰富的数据应用场景和数字化经验。感兴趣可了解→交通行业数字化解决方案。
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