大數據技術在鐵路貨運物流企業的應用分析

信息發展和業務運營是物流企業發展中兩個關鍵因素。近幾年隨著信息技術和電子商務的逐漸發展，“互聯網+”已經成為企業改革和發展的主要方向。鐵路貨運物流為滿足市場需求，適應市場發展，開始對內部物流信息發展和業務運營實施改革，從而實現大數據技術在鐵路貨運物流企業的應用，提升鐵路貨運物流企業在貨運物流市場的核心競爭力。

一、大數據技術分析

大數據技術的形成相對較晚，因此目前對其并沒有明確的定義。但是，根據大數據技術的實際應用，將大數據定義為數據資源整合利用的一種技術手段。大數據在企業發展應用中占有重要的位置，能夠快速、全面收集企業內部數據和外部數據，從而在此基礎上深入統計和分析數據，為企業發展提供動態信息態勢，最終明確企業發展中存在的問題，為企業的發展目標設定提供決策性信息支持。因此，以大數據技術為系統的企業應用程序能夠為企業的穩定發展提高可靠、高效、可伸縮的信息支持，實現企業的信息化管理，最終提升企業市場競爭能力。

二、基于大數據技術的鐵路貨運物流企業

針對當前我國鐵路貨運企業大數據技術的應用構架，對其采集整合、存儲處理、數據應用和基本構架進行深入分析。

（一）采集整合。當前我國鐵路貨運企業在應用大數據技術實現企業內部采集整合的過程中將數據源于電子商務平臺的相關業務相結合，從而創建了結構數據化和非結構數據化兩種資源整合平臺。在其結構數據化中根據客戶基本信息、列車基本信息、訂車基本信息、公共基礎數據、集裝箱貨運數據、貨運運單數據、貨票數據等內容處理，建立結構化數據信息庫。在結構化數據信息庫構建的過程中利用SQL、ETL工具實現數據的導入，并且利用云端數據倉庫存儲信息資源，實現鐵路貨運信息數據化管理。對非結構化的數據信息采用ETL技術、元數據抽取技術和MapReduce編程技術創建貨運文檔信息、電子郵件信息、日常工作記錄信息、貨運圖像信息、貨運語音信息、貨運監控信息、系統其他信息等內容，實現貨運數據信息的快速查詢和檢索，以文本分析的形式呈現給使用者，并且在其點擊數據的同時，系統實現數據自動挖掘和提取，完成日常非機構化數據信息化處理。

（二）存儲處理。當前我國鐵路貨運基于大數據技術進行貨運物流的改革，在其存儲處理上利用大數據技術建立數據庫系統，使用Hadoop源架構，實現主要業務相關對象和行業業務信息存儲。此外，部分鐵路貨運物流企業在構建大數據技術系統的過程中利用微軟并行數據倉庫實現企業數據源的存儲處理。數據倉庫系統和Hadoop源架構系統實現對鐵路貨運物流企業信息資源的永久存儲和臨時存儲，滿足信息的存儲需求，為鐵路貨運物流企業的信息存儲發展帶來重大突破。

（三）數據應用。鐵路貨運物流企業利用OLAP技術建立商業智能應用技術，實現數據倉庫數據的選擇及聯機數據信息處理，實現物流信息篩選、匯總、計算和圖表轉換，與客戶之間建立基本需求關系，并且利用“互聯網+”建立線上合作操作線和線上物流流程處理系統。例如，在客戶關系管理過程中利用客戶每次的貨運數據信息建立專屬客戶貨源信息數據庫，根據數據庫內客戶請求噸數、聲明重量、鐵路重量、批準車數等，實施多維模型分析，實現對客戶貢獻度、貨運同比增長率、客戶信譽度、貨運提報噸數滿足率等信息的輸出。在利用貨運電商系統內部聯機，對數據進行篩選、匯總、計算和圖表轉換形成客戶基本信息的統計與評估。

（四）基本構架。我國鐵路貨運物流企業在實現大數據技術應用轉型過程中根據企業內部發展需求和結構需求建立管理系統、安全系統和資源計算系統三大數據技術框架，三個框架在貨運物流企業和技術轉型中占有重要的位置。其中管理系統主要利用數據倉庫管理系統和Hadoop系統實現對數據信息的管理，完成服務系統的一致性服務。安全系統是利用分布式文件系統HDFS及分布式數據庫Hbase提供數據庫安全性和完整性。資源計算系統中利用MPP數據庫技術和MapReduce計算技術實現資源平臺的數據計算和輸出。

當前鐵路貨運物流企業的大數據化技術應用改革是鐵路貨運改革的主要背景，為響應我國“互聯網+”政策，實現鐵路貨運物流的物聯網化，未來需要進一步實現大數據技術在鐵路貨運物流企業改革中的應用。

（作者單位為湖南鐵道職業技術學院）