近年來，各行各業都在談論數位化轉型，公共運輸行業也不例外，特別是受疫情影響，軌道交通、網約車、共享單車等新型供應出行模式，傳統的“端盤”公交供應服務已無法滿足乘客“門到門”和“端到端”的個性化出行需求。 因此，公交公司被迫開始數位化轉型。
過去幾年，公交企業數位化轉型的邏輯出發點是提高生產力，主要是實施智慧型排程，解決了傳統人工生產力效率低下的問題，但並沒有解決決策科學的問題。 現階段，公交企業數位化轉型的邏輯出發點是滿足客運需求的變化，而如今企業面對海量、實時、多場景的客運需求，因此需要將自己轉變為客（需）運營商，實現個性化供給服務從“企業端菜”到“客點菜”的轉變， 這不僅需要管理流程、運營和生產的數位化，還需要整個企業的資源。決策系統必須數位化，這需要構建一套新的數位化能力體系，實現對各類業務的診斷、優化和評估，從而建立基於客流需求的業務決策機制，而這個數位化能力體系的基礎就是大資料平台。
某客車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、資料孤島
大資料平台建設最大的難點在於資料治理。 近年來，許多公交企業都進行了不同程度的資訊化建設，但由於缺乏統一規劃，資訊系統建設各自為政，導致資料分散在第一批商家手中，企業看似擁有海量資料，卻沒有權威性，沒有管理和利用能力， 然後形成資料碎片化和孤島。
某公交企業資訊系統台賬）。
例如，某公交企業在搭建大資料平台之前，已經擁有排程、ERP、監控、駕駛員行為分析、IC卡等30多個資訊系統，其中既有軟體公司開發的系統，又有硬體廠商呈現的系統，也有自研的系統。
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標是打破企業原有資訊系統的資料壁壘，實現資料的整合、分析、共享和利用，這就需要建立規範的資料治理體系。
首先，需要構建標準的資料對接介面，方便不同資訊系統的資料訪問以及後續擴充套件系統的資料訪問。 其次，建立規範的資料治理機制，對多個異構資料的訪問進行清理和管理，統一資料標準和規範，打破資料孤島，為資料利用奠定基礎。 最後，基於大資料框架和大資料演算法模型，對海量歷史資料和實時資料進行分析和計算，為上層業務展示提供資料分析能力。
大資料平台建設的價值：輔助運營和科學決策
上層業務展示基於平台的大資料分析能力，對人、車、站、線、網、站等海量資料進行整合分析，實現資料實時反饋和分析，在業務診斷、業務優化、事後評價的全流程中發揮作用。
例如，在客流分析層面。 目前，公交企業最大的痛點是無法建立全方位的出行態勢感知，通俗地說，就是缺乏對客流規律的把握能力。 大資料平台客流分析模組利用客流分析模型，基於歷史公交客流資料和實時公交卡資料，對全市客流OD和客流熱度進行診斷分析。 在巨集觀層面上，可以把握城市公交客流的整體出行規律，為線路網的優化提供依據在微觀層面上，可以實時、實時、空間地了解某條線路的客流和客流留存情況，為運營規劃和調整提供依據。 通過對公交客流的分析和診斷，不斷優化線路網路，優化運營，從而減少乘客的步行時間和換乘次數，全面提公升公交服務質量和競爭力。
公共運輸大資料平台-客流分析：掌握城市公共運輸客流整體出行規律）。
另乙個例子是在客流排程層面。 目前，公交企業在運營中面臨的最大問題是無法根據客流規律制定運營方案，這不僅導致乘客等待時間長，出行體驗差，而且極大地浪費了企業資源。 大資料平台的客流排程應用，基於公交車歷史客流資料的分析結果，全面掌握線路各時段、各方向、各路段的客流規律，然後根據客流規律和路線引數（包括班次型別等各種約束和資源分配條件），通過智慧型演算法自動生成運營排程方案設定、換檔關閉模式、能量補充引數等）。同時，結合線路畫像，對線路收入、費用、客流、滿載率等關鍵指標進行實時監控，實現對線路運營效率的監控和診斷，然後根據診斷結果不斷調整優化運營方案。
大資料平台的客流排程應用，為企業構建了在不犧牲服務甚至提公升服務的情況下節約運營成本、增加客流和收入的能力。 具體來看，某公交公司103號採用客流排程後，在每天減少1個司機、1個車廂、12班的情況下，日均利潤仍增加632元。
公交大資料平台-客流排程：根據路線上不同客流的規則，自動生成運營計畫）。
公交大資料平台-線路畫像：線路執行實時監控與診斷）。
另乙個例子是在安全分析層面。 目前，公交車安全事故的最大成因是司機的人為因素，而最讓公交企業頭疼的也是司機的管理。 大資料平台安全分析模組通過分析駕駛員基本資訊資料、安全行為資料、運營生產資料等，構建駕駛員畫像，並根據其百公里收入、計畫出行完成率、綜合準點率、違規次數、表揚次數等指標進行綜合評分。提高駕駛員安全意識和服務意識的考試。
大資料平台的安全分析應用，不僅提高了企業安全監管的效率，也大大降低了企業的安全成本。 具體來說，使用平台後，每百公里發生事故的成本從20元降低到1元左右每百公里7元，同時優化安全管理員18人，全年節省人工成本約150萬元。
公交大資料平台-駕駛員畫像：實時監控和診斷駕駛員行為和操作）。
另乙個例子是運營分析級別。 目前，公交行業得不到全額補貼，不完全是財政資金的問題，對於有財政能力的城市來說，公交車空載和低載客的現象，使得投入資金與收入不成比例，讓第一部門覺得財政投入是一種浪費。 因此，提高公共運輸資源投入效率非常重要。 大資料平台運營分析模組通過對企業收入、客流、用電等各類運營資料的整合分析，建立對百公里收入、百公里客流、百公里用電、百公里事故成本等關鍵指標的實時監控機制， 違規、報警、到港率，從而實現成本效益分析和資源投入效率分析，為公交企業成本調節、降本增效提供依據，也為衡量財政補貼實際效果提供依據。
公交大資料平台-運營分析：對企業整體運營進行實時監控和診斷）。
總結
智慧長興構建的公交大資料平台，以自研資料平台為基礎，以公交資料的治理、分析、共享和利用為核心，通過人、車、站、線、網、站等資料的融合分析，結合自主研發的公交模型演算法對司機進行畫像， 車輛、車站、線路、企業，從而實現對各類業務的診斷（發現業務問題和差距）、優化（給出業務優化建議）和評估（評估優化結果） 幫助企業建立基於客流需求的業務決策機制，實現資料輔助運營生產和科學決策，全面提公升公交資源效率投入，推動公共運輸數位化、智慧型化科學發展。
作者：趙從雲，公共運輸行業專家，智慧長興總經理。
公司簡介：
湖南智慧長興交通科技有限公司成立於2024年，是一家網際網絡+交通資料驅動的科技創新企業，公司以車輛為紐帶，以物聯網、大資料分析、人工智慧、雲計算、智慧型硬體等先進技術為基礎，為第一部門（城市交通大腦）提供先進技術， 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，全面幫助交通企業提公升資訊化設施建設和運營效率，提高社會車輛資源利用率和資源配置效率，滿足大眾個性化出行需求，助力交通行業全面實現數位化、智慧型化轉型。