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付長青：交通大數據的分類
發布時間：2018-12-11 分類：趨勢研究
隨著城市交通大腦的出現，大數據在交通管理和交通運輸領域得到普遍應用，交通大數據已經逐步成為城市交通管理的基礎性資源，日益顯示出在交通管理中舉足輕重的作用和地位。
交通大數據的特性之一是內容豐富結構復雜，具備“多源異構”的特點，即數據來源多元化和數據結構復雜化。
任何單一來源數據都不能稱之為交通大數據，交通大數據必須符合“多源異構”的特性。
很多公司在對交通大數據的理解上存在偏頗，認為數據量大就是大數據，忽視了數據種類多的大數據特性，筆者認為只有符合了“數據種類多、數據量大”才能算得上是名副其實的交通大數據。
交通大數據特性之二是與交通行業的相關性，即與交通有關的數據都可以被視為交通大數據，并不是一定是交通管理產生的數據才是交通大數據，能夠服務于交通管理的數據都可以視為交通大數據。
綜上，交通大數據內涵的特性是多源異構，外延的特性是相關性豐富。如果對交通大數據進行分類，筆者認為可以分為“政務數據”、“運營數據”、“物聯網數據”和“互聯網數據”四大類：
一、政務數據
政務數據是指在政府管理中所產生的數據 ，政府政務數據的產生依托于政府各個部門信息化建設，也就是說政府各個部門的信息系統產生的數據就是政務數據。
政務數據中與交通管理相關的數據可以按照交通管理工作的需求進行以下細分：
一是公安交通管理數據，主要產生自公安交警信息化系統，包括車輛管理、駕駛人管理、交通違法、交通事故等業務數據，同時也包括警情數據、宣教數據、道路數據、設備數據、設施數據、警力數據、裝備數據等。
二是交通運輸數據，主要產生自交通委或者交通局的信息化系統，包括客運數據、貨運數據、物流數據、公交數據、軌道數據、交通樞紐數據、出租車數據、公路數據、橋隧數據、養護數據、維修數據等。
三是規劃數據。主要產生自國土規劃部門的規劃信息化系統，特別是近年各地開展的”多規合一”系統建設，實現了多部門規劃的整合，極大促進了規劃數據在交通領域的應用。
四是氣象數據。主要產生自氣象部門的信息化系統，包括氣象衛星、高空氣象氣球、地面氣象監測站等獲取的數據，重點是關于對雨、雪、霧、冰、風等各種災害性天氣預報數據。
五是工商法人數據。主要產生于工商管理部門的工商信息管理系統，重點是系統中的客運、貨運、物流、汽車修理廠等與交通相關的企業法人數據。
六是城建數據。主要產生于住建部門和城建部門的信息系統，包括購房數據、二手房數據、在建工地數據、施工管理數據、渣土車數據等城市建設所涉及的數據。
七是大型活動數據。主要產生自旅游委部門的信息管理系統，包括門票數據、停車數據、要客數據、演員數據等。
八是誠信數據。包括失信企業和個人數據，九是交通一卡通數據。交通一卡通數據是交通運輸管理部門所發行的一卡通使用數據，包括人員信息、使用信息等。
二、運營數據
運營數據是指經國家授權經營的企業在運營生產中所產生的數據。
一是電信數據。包括中國電信、中國聯通、中國移動等電信運營商在經營活動中所產生的裝機數據、用戶數據、位置數據、話費數據等。
二是鐵路客運數據。鐵路客運數據是鐵路部門運營所產生的數據，包括購票數據、車次數據、時刻數據和延誤數據等。
三是民航客運數據。民航客運數據是各個航空公司日常經營活動中所積累的數據，包括乘客數據、航班數據、延誤數據等。
四是保險數據。保險數據是保險公司日常經營活動中積累的保險相關業務數據，包括理賠數據、安全信用數據等。
五是充電樁數據。充電樁數據是國家電網公司所建設運營的新能源充電樁數據，包括新能源汽車充電樁的位置數據、數量數據、使用率數據等。
三、物聯網數據
物聯網數據是政府投資建設或授權建設的交通感知數據：
一是交通流量流據。包括主動感知檢測技術的微波檢測、超聲波檢測及被動感知檢測技術的視頻檢測、線圈檢測、地磁檢測等。
二是車聯網數據。包括出租車數據、渣土車數據、公交運行數據、重型卡車貨運數據、客運數據等。
三是道路環境監測數據，包括結冰、積水、能見度、溫度等。
四是機動車號牌監測數據，即卡口數據，包括過往車輛的號牌、車型、顯色等數據。
五是交通視頻監控數據，包括路口、路段、高空的交通監控信息，重點是形成以視頻結構化為基礎的視頻大數據積累。
四、互聯網數據
物聯網數據是指物聯網公司通過運營所產生的數據。
一是導航數據。包括高德、百度、騰訊、新浪、搜狗等物聯網公司的地圖導航系統所產生的數據。
二是網約車數據。包括滴滴、神州、首汽、易道、美團、曹操等互聯網網約車公司所產生的數據。
三是外賣數據。包括餓了么、美團外賣、百度外賣等3家較大規模企業所產生的數據，還包括笨熊造飯、到家美食會、口碑外賣、零號線等較小規模的地域性企業的運營數據。
四是快遞數據。包括中國郵政、順豐、京東、菜鳥、圓通、申通、德邦等規模性企業運營數據，另外還存在大量的小規模公司。
五是共享單車數據。包括摩拜、ofo、、小藍車等企業，從目前看摩拜的運營數據比較有價值，其他運營均存在較大問題。
六是人員位置數據。包括微信、QQ、搜狗、美團、頭條等眾多互聯網入口所產生的位置數據，較為有價值的是微信、QQ社交平臺所產生的位置數據。
結語
交通大數據分類研究的目的：
一是為了明確了大數據獲取的渠道和方法，只有進行了科學準確的分類，才能知道數據的供給方是誰？也才能明確數據匯聚和共享的方法。
二是為了明確交通大數據應用的內容，只有在明確數據分類和數據內容的基礎上，我們才能知道用這些數據如何為交通管理服務。
交通大數據只有在種類盡可能齊全，內容盡可能豐富的情況下才能發揮大數據的作用，才能真正發揮大數據的作用為交通管理提供支撐與服務。
筆者在此文中只是對交通大數據進行了比較粗淺的分類處理，由于對交通大數據認識的局限性，難免在觀念和理念上存在偏頗，敬請業內同行批評指正。
