淺談大數據與鐵路十八點統計工作

徐??

摘 要：隨著大數據時代的到來，在不久的將來數據將會像土地、石油和資本一樣，成為經濟運行中的根本性資源。作為鐵路統計工作的一員，筆者認為數據就是今后鐵路發展的直接財富，就是核心競爭力，在這里筆者對大數據和鐵路十八點統計工作做一簡單的分析，請各位老師批評指教。

關鍵詞：大數據；統計；提高；依據

中圖分類號： F532 文獻標識碼： A 文章編號： 1673-1069（2016）10-174-2

鐵路運輸統計工作是反映各級運輸企業勞動成果和作業效率的重要指標。在日常運輸生產、經營管理和宏觀決策方面起著重要作用，例如，2014年鐵路總公司下達的65項財務清算指標中，其中59項來自于運輸統計數據，這些數據直接影響到運輸企業的經濟利益，并在為指導日常運輸生產工作中提供重要和積極的依據作用。隨著鐵路運輸生產和管理模式的變化，為及時反映運輸生產經營情況，筆者認為大數據技術和統計工作一定能夠緊密結合，成為向各級運輸部門提供組織、指揮、決策的重要依據。

所謂大數據，是指所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊，大數據有四個特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity（簡稱4V特點）。大數據不僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度，是數據采集和分析等的前沿技術，從各種的數據中快速獲得有價值信息的能力，這就說明大數據技術具備走向眾多企業的潛力。

大數據技術在鐵路統計工作的應用，就是把鐵路運輸全日的每個時段、每個環節、每個細節的數據采集起來加以細化規范，通過完善計算指標和嚴格的公式計算，得出鐵路運輸過程中每個步驟的各項數據，為各級管理層指揮日常運輸生產、企業經營管理和宏觀決策提供指向性的科學數據。

傳統統計工作與大數據技術還是有區別的：大數據的特點是它通常來源于物聯網，不是為了特定的數據收集目的而產生，而是人們一切可記錄的信號，比如，從類型上看，傳統數據基本上是結構型數據，也就是定量數據加上少量專門設計的定性數據有格式、有標準，能夠用常規的統計指標或統計圖表表現出來；大數據更多的是非結構型數據、半結構型數據或異構數據，包含一切可記錄、可存儲的信號，多樣化、無標準、用傳統的統計指標或統計圖表難以加以表現。不同的網絡信息系統有不同的數據識別方式，相互之間也沒用統一的數據分類標準。譬如說現在許多數據庫是非關系型的，不需要預先設定記錄結構就能自動包容大量各式的數據。

按量化方式上看，傳統數據的量化處理已有一整套完整的方式與過程，量化結果也可直接用于各種運算與分析，但大數據中大量的非結構化數據量化（結構化）和如何從中提取信息、如何與傳統結構化數據對接是一個新的問題。正如Franks所說：“幾乎沒有哪種分析過程能夠直接對非結構化數據進行分析，也無法直接從非結構化的數據中得出結論?！备匾氖恰傲炕钡暮x和結果及表現形式也不盡相同。

目前，國內外許多行業都把“大數據”的普及和應用作為決策者們制定下一步工作方案的重要依據。在這個大背景下，鐵路運輸企業要想走向市場型管理，全面落實自主經營的責、權、利，也要通過核算和分配投入產出比來實現企業效益的最大化。把大數據技術引入實際統計工作，統計工作就有可能成為大數據技術的一部分，人為地加以有效地規范管理這些數據使之有效有序，為我們的前瞻性思考預想出將要面臨的具體問題，加以分析并計算出一個乃至幾個結果可供參考。把統計研究的對象范圍從結構型數據擴展到一切數據，重新全面思考數據的定義和分類方法，并以此為基礎發展和創新統計分析方法。

現在十八點運輸統計還是沿襲傳統的作業方法，雖然引入了計算機參與部分計算，但是還是建立在人工操作的基礎上，并以其結果作為鐵路管理層指揮日常運輸生產、企業經營管理和宏觀決策的依據。

現行的十八點統計工作存在著許多問題，隨著大數據技術的引入，可以擴大統計范圍、改進計算方式和方法，完善

指標體系，可以更加全面和準確地反映日常運輸生產經營情況，切實成為各級運輸部門組織、指揮、決策的重要依據，比如：

①2005年生產力布局調整之后，各項規章制度和管理辦法也相應改變，還是有很多細節不夠完善，比如全路對“TZ”車型的認知和掌握混亂，給基層統計工作帶來了困難，造成分界口交接列車相互推諉、“扯皮”?？梢杂缮霞墮嗤块T牽頭制訂新的規章并以編程的形式用數據鏈接到基層站段，明確車站裝卸、車輛歸屬和使用狀態，將車型、車種、車號等相關數據匯總上報數據庫，各級部門可以隨時調取和掌握第一手資料。

②目前國家鐵路總公司牽頭在全路十八個鐵路局都開通了“鐵路局十八點運輸統計通用系統”和“Business Objects”程序之后，確實挺高了各級十八點統計質量和工作效率。由于各級統計人員更迭，如何能讓統計人員熟練地掌握和運用該系統，保障日常統計工作順利完成的要求也客觀地顯現出來?？梢岳矛F代化的設備和科學管理加強統計工作的監督和檢查，提高統計數據的質量和工作效率，利用最廣泛的數據收集和計算系統，通過科學分析從而提出將要出現的問題以及處理辦法。

③大數據技術的引入，要求大力培養高學歷、高素質的統計人才，為提高統計工作水平提供強有力的人力保障。據統計，現在鐵路統計崗位的人員年齡在45歲以下的占78.8%，北京鐵路局調度所統計人員的比例略低為47%；大專以及上學歷占全路統計人員的比例是63%，北京局調度所為65%，總體知識化、年輕化的特點突出，而且還有繼續在職考取更高學歷的現象，這對新知識掌握快，對新設備上手快，對新的文件、電報理解能力強。全路統計工作持有高級技術職稱的還是占少數只有1.6%，北京鐵路局調度所統計室的高級職稱比例截止到2015年只為1.5%，絕大部分還是中級或其以下級別，也就是說權威的統計專業人才還占少數，可以利用這個機會加強人員培訓和統計專業知識和原理的補強。

④大數據技術引入統計工作，可以細化每個作業環節和過程，就像把一個龐然大物分解成分子和原子大小，數據采集是通過各個相關部門的大力配合，并在其中發現問題和解決問題。比如運行圖的填記是對列車調度員的考驗，必須要求圖標填記完整；車站裝車的各項表格和報表填記也是一項都不能缺少的；每日分界口交接列車和貨運裝卸車計劃等等，每個人、每一項都要認真填記，這里存在很多不確定性，所以大數據技術分析結果存在直觀性、客觀性的同時也有邏輯不完善性，這就會造成銜接上的脫節，最終還是要通過人工干預才能出具客觀、詳細、可信的報告。

隨著鐵路事業的大發展，統計工作也要與時俱進，引進新的觀念和技術，統計工作要為運輸一線讓路的觀念應該得到轉變，運輸生產固然重要，統計工作是總結工作好壞的標尺，是制訂下一步工作的依據，要懂得除了低頭拉車還要抬頭看路的道理，而且現在已經有部門和單位在這個領域開始探索了。

《時代雜志》曾經說過：“依靠直覺與經驗進行決策的優勢急劇下降，大數據時代已經到來”。大數據的潛在價值必然使商業模式和決策制定的管理變革發生翻天覆地的變化，正如大數據對于影視的價值，決策者可以根據觀眾的愛好設計劇情，滿足觀眾的需要和良好的效益；又如全球著名的零售商——沃爾瑪，是使用大數據的受益者之一，并創造了“啤酒與尿布”的經典案例，這說明大數據的價值不僅體現在商業價值上還有我們的生活習慣上。而我們的鐵路企業又與人們的生活密切相關，在衣食住行中占很大比重。于是，在大數據時代背景下，鐵路企業決策者們的決策關乎著整個企業的未來和希望。

麥肯錫在研究《大數據：下一個創新、競爭和生產率的前沿》中所言：“在全球經濟的很多領域，大數據在以很多方式創造價值?！毖芯勘砻鳎弘S著消費者、公司、各個經濟領域不斷挖掘大數據的潛力，我們正處在一個巨大浪潮的尖峰，這個浪潮，就是大數據驅動的創新、生產率提高、經濟增長以及新的競爭形勢和新的價值的產生。在未來，數據將會像土地、石油和資本一樣，成為經濟運行中的根本性資源。在大數據時代，數據就是直接的財富，就是核心競爭力。我們鐵路企業更要順應這個時代趨勢，讓大數據技術為我們鐵路事業的再次大發展做出更有價值和戰略意義的貢獻！