地铁行业数据中台解决方

涵盖全域数据资源汇聚、数据存储、数据资产管理、可视化展示、运营指标及分析应用等全生命周期的数据支撑和应用。该方案通过数据模型设计,构建地铁统一数据视图,为各应用统一提供数据,提供结构化、半结构化、非结构化的数据存储能力,可以满足离线和实时两类大数据场景,以丰富的数据工具实现业务可视化展现和业务分析能力。

业务挑战

数据分散存储,未能实现集中管理

数据资源分散存储于各个信息系统中,当数字化转型逐步深入的时候,矛盾就愈发明显,跨部门数据需求越来越多,单一部门的数据无法满足智慧地铁发展需要。

数据质量差、口径不一难以使用

各系统的建设时间与信息化程度不同,导致各业务系统的数据标准难以统一,数据容易出现“失真”、“重复采集”甚至“冲突”的情况,不同信息项使用相同编码,同义信息项的字段编码、字段中文、数据类型、值域规则不一致的现象较为严重。

数据类型多、获取难度大

业务系统类型众多,需要整合汇聚,才能最大化发挥数据的价值。多源异构系统间的数据交互类型,各类系统的数据格式不同,结构复杂,各系统对接数据常受制于底层技术异构的影响,数据难以获取。

解决方案场景

场景


汇聚地铁的不同来源、不同形态的数据,经过清洗融合、标准化处理,应用于线网智慧客流管理、线网智慧运能管理、轨道交通客流管理、多模式协同管控与仿真等业务场景,为领导决策提供有力支撑。

解决方案架构


数据中台架构参考业内主流方法论和最佳实践,围绕 “汇、管、用、保”四个维度形成完整数据链路,以安全管理、标准规范等体系框架为保障,实现数据创新应用的标准化、智能化、资产化和服务化。

架构

解决方案优势

优化数据支撑平台技术架构,增加实时计算能力,各类数据海量存储和大规模计算能力以及机器学习能力,全面提升基础平台技术支撑能力。
提升数据存储计算能力
开展数据资产管理能力提升,不断完善公司数据架构和数据标准规范,确保数据质量、安全、可追溯,强化元数据、数据质量、数据标准的系统落地,提升企业数据资产管控能力。
提升数据资产管理能力
开展数据共享分析能力提升,建设数据总线和微服务网关,提供自助分析、标签及指标服务,实现跨专业数据共享分析服务统一构建,支撑跨部门、跨层级数据共享分析应用。
提升数据共享分析应用能力