近幾年，各行各業都在談數字化轉型，公共交通行業也不例外，尤其是受疫情沖擊，軌道交通及網約車、共享單車等新型供給出行方式影響，傳統“端菜式”的公交供給服務已無法滿足乘客“門到門”、“端到端”的個性化出行需求。為此，公交企業都被迫開始數字化轉型。
過去數年，公交企業數字化轉型的邏輯起點是提升生産力，主要推行智能排程，解決了傳統人工生産力效率低的問題，但并未解決科學決策問題。而現階段，公交企業數字化轉型的邏輯起點是滿足乘客需求變化，今天企業面臨的是海量的、實時的、多場景的乘客需求，是以需要将自己轉型為客戶(需求)營運商，實作從“企業端菜”到“乘客點菜”的個性化供給服務轉變，而這不僅需要管理流程、營運生産要數字化，整個企業的資源、決策體系都要數字化，這就需要建構一套全新的數字能力體系，實作各項業務的診斷、優化和評價，進而建立基于客流需求的經營決策機制，而這套數字能力體系的底座便是大資料平台。
(某公交企業公交大資料平台應用場景)
大資料平台建設難點：資料綁架與資料孤島
大資料平台建設最大的難點在于資料治理問題。這些年，許多公交企業都進行了不同程度的資訊化建設，但由于缺少統一規劃，資訊系統分頭建設，導緻資料散落在各供應商手中，企業看似擁有海量資料，但卻無權限、無能力進行管理和利用，進而形成了資料割裂和孤島。
(某公交企業資訊系統台賬)
例如某公交公司在建大資料平台之前，已經擁有排程、ERP、視訊監控、司機行為分析、IC卡等三十多個資訊化系統，這些系統包括軟體公司開發的系統，硬體廠家贈送的系統，以及自主開發的系統等，由于這些資訊系統技術不同，資料标準不一，進而導緻資料無法共享和利用。
大資料平台建設要點：資料規範與資料治理
建設大資料平台的首要目标是打破企業原有各資訊系統資料壁壘，實作資料融合、分析、共享和利用，而這就需要建立标準的資料治理體系。
首先，要建構标準的資料對接接口，便于不同資訊系統的資料接入，以及後續拓展系統的資料接入。其次，建立規範的資料治理機制，對接入的多元異構資料的進行清洗與管理，統一資料标準和規範，打破資料孤島，為資料利用奠定基礎。最後，基于流批一體大資料架構及大資料算法模型，對海量曆史資料和實時資料進行分析、計算，為上層業務展現提供資料分析能力。
大資料平台建設價值：輔助經營和科學決策
上層業務展現，則基于平台大資料分析能力，對人、車、站、線、網、站等海量資料融合與分析，實作資料實時回報、實時分析，并在業務診斷、業務優化和事後評價全過程中發揮價值。
例如在客流分析層面。目前，公交企業最大的痛點為無法建立起全方位的出行态勢感覺能力，通俗的說，就是缺乏掌握客流規律的能力。而大資料平台的客流分析子產品，基于曆史公交客流資料、實時公交刷卡資料等，利用客流分析模型，對全城客流OD、客流熱力等進行診斷分析。宏觀上，可全局掌握整個城市公交客流出行規律，為線網優化提供依據;微觀上，可實時了解某條線路不同時空的客流變化、乘客留存情況，為營運計劃與調整提供依據。通過對公交客流分析與診斷，不斷優化線網、優化營運，進而減少乘客步行時間、換乘趟次，全面提升公交服務品質和競争力。
(公交大資料平台-客流分析：全局掌握城市公交客流出行規律)
再如在客流排班層面。目前公交企業在營運上面臨的最大難題是無法基于客流規律制定營運計劃，這不僅導緻乘客等車時間長、出行體驗差，還極大地浪費了企業資源。而大資料平台的客流排班應用，基于公交曆史客流資料分析結果，全面掌握線路客流在各時段、各方向、各斷面上的規律，然後根據客流規律和線路參數(包括班型設定、收班模式、補能參數等各種限制條件和資源配置條件)，通過智能算法自動生成營運排班計劃。同時，結合線路畫像，對線路營收、費用、客流、滿載率等關鍵名額實時監控，實作線路營運效率的監控和診斷，然後依據診斷結果，不斷調整、優化營運計劃。
大資料平台的客流排班應用為企業建構了在不犧牲服務、甚至提升服務前提下的營運成本節省能力和客流增長、收益增加的能力。具體而言，某公交公司103路在采用客流排班後，在每天減少1位駕駛員、1台車以及減少12個車次的情況下，每天利潤仍平均增長了632元。
(公交大資料平台-客流排班：依據線路不同客流規律自動生成營運計劃)
(公交大資料平台-線路畫像：對線路營運情況實時監控和診斷)
再如在安全分析層面。目前公交安全事故最大起因為駕駛員人為因素，公交企業最頭痛的也是對駕駛員的管理。而大資料平台的安全分析子產品，通過對駕駛員基本資訊資料、安全行為資料、營運生産資料等進行分析，建構駕駛員畫像，并根據其百公裡收入、計劃趟次完成率、綜合準點率、違規行為、表揚次數等名額進行綜合評分，當評分觸發預警時，便可提前掌握該駕駛員是否行為不規範，亦或是營運計劃完成率低等，然後可根據具體情況進行事前幹預，如對其進行針對性教育訓練、考試，提升駕駛員安全意識和服務意識。
大資料平台的安全分析應用不僅提升了企業的安全監管效率，同時也極大地降低企業安全成本。具體而言，某公司公司在使用平台後，百公裡事故成本從20元/百公裡，降低至約1.7元/百公裡，同時還優化了18名安全管理者，全年人力成本節省約150萬元。
(公交大資料平台-駕駛員畫像：對駕駛員行為和營運情況實時監控和診斷)
再如營運分析層面。目前公交行業無法獲得足額補貼，并不完全是财政資金問題，對于有資金能力的城市來說，公交空載、低荷量現象，使得投入資金與收益不成正比，讓政府部門覺得财政資金投入是一種浪費。是以，提高公交資源投入效率非常重要。而大資料平台的營運分析子產品，通過對企業收入、客流、電耗、違規、報警、到站率等各項營運資料融合、分析，建立百公裡收入、百公裡客流、百公裡電耗、百公裡事故成本等關鍵名額實時監控機制，進而實作成本效益分析、資源投入使用效率分析，為公交企業成本規制、降本增效提供依據，也為衡量财政補貼實際效果提供依據。
(公交大資料平台-營運分析：對企業整體營運情況實時監控和診斷)
總結
智慧暢行基于自研資料中台打造的公交大資料平台，以公交資料治理、分析、共享和利用為核心，通過融合、分析人、車、站、線、網、站等資料，并結合自研公交模型算法，對駕駛員、車輛、站點、線路、企業進行畫像，實作各項業務的診斷(找出業務問題與差距)、優化(給予業務優化建議)及評價(對優化結果進行評價)，進而助力企業建立基于客流需求的經營決策機制，實作資料輔助營運生産和科學決策，進而全面提升公交資源投入的使用效率，推動公交數智化科學發展。
作者：公共交通行業專家、智慧暢行總經理 趙聰雲
公司簡介：
湖南智慧暢行交通科技有限公司成立于2015年，是一家網際網路+交通的資料驅動型科技創新企業,公司以車輛為連結，基于物聯網、大資料分析、人工智能、雲計算、智能硬體等先進技術，為政府部門(城市交通大腦)、交通企業(智慧公交雲平台)、乘客(MaaS出行服務)提供一站式數智化解決方案，全面助力交通運輸企業提升資訊化設施建設與營運效率，提高社會車輛資源的使用率和資源調配的效率，滿足大衆個性化出行的需求，助力交通行業全面實作數智化轉型。