目前遇到的問題

1、海量數據 

軌道交通系統每時每刻都在產生大量數據，來自故障維修系統、實時監控系統、項目實施進度系統、物資物料統計系統等，且數據增長速度越來越快，這些數據是垃圾還是價值?該如何利用提升地鐵運營效率，確保項目交付的及時監控。 

2.數據認知 

大多數傳統系統，故障維修系統，實時監控系統，物資物料統計系統中，已有簡單的分析統計圖表，但數據格式比較單一，靈活性差，交互性低，管理者難以對數據有很好的認知。 

3、管理決策 

大數據運營在地鐵網絡化、大客流運營常態下愈發凸現其對軌道交通安全、高效運行和乘客服務方面的重要作用，能迅速從底層數據中提取關鍵數據，以數據驅動運營方向，對決策提供科學支撐。

總體架構圖如下：

整個系統分為4個層次: 

1、數據層:整合交通行業各信息系統，打破信息孤島，實現數據共享。 

2、建模層:數據決策方面、銷售方面、運營方面關心的指標，建立不同分析主題集市。 

3、業務層:梳理交通行業指標，將分析結果推送至展現層。 

·圍繞客流量方面，對各個線路、站點進行客流量監控，通過流量預警機制，合理調控流量，有效保證運輸安全的同時，提高客流量負載。 

·列車運行健康程度分析。對列車信息/列車行車指標進行監控:列車行進方向、停車狀態、正點率等進行統計展現。 

·圍繞故障方面，對故障線路、站點、系統、設備編號進行實時在線監控，確保故障的及時上報。同時對故障處理效率進行KPI統計分析，如:故防工時、人均耗時等，提升故腳快速響應能力。 

·圍繞材料消耗方面，對軌交運曹中的物料消耗等角度進行數據分析，為物料庫存管理和采購管理提供數據策略支撐。 

·圍繞進度乙風險管理，對各在建項目進行進度管理，統計各環的項目實施時間，問題階段占比，為合理安排項目資源提供依據。