数据化运营与管理精选(九篇)

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第1篇：数据化运营与管理范文

关键词：地市局；虚拟；运营监控

作者简介：赵卓（1982-），男，浙江温州人，温州电力局，工程师；谭书平（1981-），男，湖南芷江人，温州电力局，工程师。（浙江

温州 325000）

中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）23-0176-03

一、需求分析

1.企业经营管理需求

国家电网公司“三集五大”部署方案中提出要建设总部和省公司运营监控中心，实现对公司主要经营活动和管理绩效的实时在线监测。作为地区局而言，虽然没有运营监控中心这个实体机构存在，但同样需要这种功能满足领导层对企业主要经营活动的实时监控需求。企业领导层需要从提升管理的角度，抓住跨部门协作的关键领域，横向贯通主要核心业务领域的信息流，从而使管理层能够透视公司信息运行状况并发现问题。通过可视化数据挖掘实现对众多底层信息系统数据可视化，提高决策水平，提升安全管理、经营绩效、营销服务、电网运行、人力资源等管理效能。

2.企业信息化需求

国家电网公司信息化SG186工程建设顺利竣工以来已建成的底层信息系统数目众多，但这些系统与产品分散建设，缺乏统一规划与精细管理，不具备集中展示效果且可视化效果较差。目前迫切需要对底层系统进行数据集成、多角度的展现，把原本分散在各个底层系统的业务指标信息统一展示，实现企业同业对标、经营绩效等信息可视化、各业务部门关键信息可视化、流程可视化、场景可视化、经营成果可视化。

二、工作目标与建设内容

1.工作目标

温州电力局虚拟运营监控中心遵照省公司“三集五大”体系建设的总体安排，利用浙江公司“五大”建设成果，结合温州电力局实际情况开展建设。根据国网公司信息规划对信息运行的“平台集中、应用融合、决策智能、安全实用”相关要求，实现地区局达到“可靠性更高、业务内涵更广、响应速度更快、服务质量更优”的信息运行特征。以用户体验及功能、数据组织的合理性、操作的顺畅性、界面的直观可视性等方面为建设重点。

虚拟运营监控中心设计思路是：充分利用各阶段成果和现有信息化基础，以实现地县全面监测、综合分析、协调控制为目标，遵循标准化建设原则，构建“职责明确”的组织体系和“协同高效”的工作机制，确保为省运营监控中心提供更充分的服务、确保为企业领导层和基层单位提供更充分的服务。①

2.建设内容

温州局虚拟运营监控中心建设将充分利用浙江电力公司“SG186”工程建设成果，结合温州局实际情况开展建设，最大程度体现温州电力局自身的经营发展需要，建成集经营业务全方位监测、分析、预警、追溯及流程监控为一体的综合性平台。

全面检测：根据局领导层的关注内容，提取在用信息系统的各类重点指标数据并集中展示，实现对企业主要经营活动、核心资源等在线监测。同时针对不同需求场景展现全局运营成果和经济运营状况。

运营分析：在实现监测功能的同时，对监测的运营管理数据开展实时汇总分析，从各专业或各基层单位等不同的纬度进行综合绩效评分，及时判断运营状态与发展趋势，为领导层提供决策依据。

预警追溯：根据运营管理数据的分析结果，确定各指标数据的阀值界限，对各类运营管理异动、问题和风险用图形化的方式直观预警。同时根据业务需求实现指标溯源分析，通过指标结果数据逐层追溯到凭证、订单级别的明细数据。

流程监控：监控关键业务全过程管理，实时掌握处理流程中的关键节点及各项业务流程的执行情况，从而发现潜在的问题，同时对企业年度重点工作任务或重点项目进度进行及时监督和督办。

三、技术支持系统建设

1.技术方案

温州电力局虚拟运营监控中心项目定位是省公司运营监控中心技术支持系统在温州局及县局的延伸，将严格遵照省公司运营监控中心系统的开发要求，在省公司运营监控中心系统框架下充分利用省公司现有的BW数据中心和开放数据平台所形成的数据仓库资源，结合温州电力局实际需求进行建设，本地目前不考虑设置服务器。

考虑到省公司数据仓库数据量庞大，地市局访问不方便且速度较慢，同时地市局对数据仓库中自身相关的数据存在旺盛的应用需求，具体表现为对数据粒度更加精细、需求更加灵活多变、可操作性更强。因此地市局迫切需要省公司为其搭建更符合本地特色的“数据集市”平台。该平台作为省级数据仓库的子集，在保障与省级经营分析系统数据一致性的同时可集中进行有针对性、及时、灵活、细化的数据分析，大大促进地市分公司进行精细化经营，也使省公司运营监控系统的功能得到进一步的延伸和完善，②同时使地市局信息人员能够参与到应用层面的工作中。

数据源层：是原始数据层，分为省级部署系统（包括ERP、营销、PMS等系统）和温州自建系统（包括PI系统等）。

数据存储层：分为省级和温州市级两个数据存储。省级数据存储基于省公司成熟的数据中心系统架构，数据仓库层存储明细数据，提供溯源分析的详细数据存储；数据集市层存储面向应用主题分析的业务指标，提供指标的管理、定义和业务逻辑等功能。温州虚拟监控主要存储面向温州自建系统的个性化数据。

应用设计层：应用SAP公司提供的BOE平台，具有一整套报表开发设计解决方案，主要是水晶易表；结合FLEX组件的灵活开发，两者共同设计组成具有可视化的动态的报表展现界面。

分析展现层：基于省公司综合分析展现平台，实现统一访问入口和单点登录，提供在线的指标监控、预警、分析和辅助决策。主要包括财务指标预警、生产指标监控、电网运行指标预警和指标管理等应用功能。

2.建设情况

温州局虚拟运营监控中心按照主题及业务分为8大板块，分别为主页、资产经营、电网运行、优质服务、同业对标、综合计划、计划与预算及重点项目。这一举措实现了同一平台各业务指标的展现，横向贯穿了企业的建设、生产、销售、运营等各个领域。

目前系统已接入指标总数量183个，其中财务68个、发策17个、人资10个、运检29个、物资18个、基建15个、营销26个。

（1）资产经营板块主要通过资产、收入、成本、投资、利润等展现，将企业拥有的一切资源资本化，让每一项资产都能在企业有序的组织下成为为企业的经营目标而“战斗”的“列兵”，发挥其应有的作用。

（2）优质服务板块主要通过电费管理、电能计算、客户服务、综合管理四个维度对企业在完善服务理念、提高服务质量、规范服务操作、科学简化服务流程等方面进行客观的展现，便于相关人员及时发现存在的问题。

（3）同业对标（业绩部分）主要涵盖电网坚强、资产优良、服务优质及业绩优秀，通过横向与兄弟公司的比对直观展现企业短板，促使企业进一步提升。目前该板块展现设计已经完成，数据接入需要在省公司完成之后才能进行。

（4）综合计划作为对企业未来较长时间内资源和需求之间平衡的概括性设想，全业务指标数据的接入与预警，为企业的发展、领导的决策提供参考。

（5）基建、技改、配网、营销、科技、大修项目全过程管理，通过项目计划、开工、完工等重要节点展现企业项目建设情况。

（6）实现温州自建系统PI系统实时数据（15分钟）的接入与展示，全天96个节点监控电网运行状态，为提前预测、分析电网负荷提供可靠参考。

四、组织机制设计

为保障省运营监测（控）中心各项业务有效开展，构建以省运营监测（控）中心为主、与各业务部门配合支持、覆盖省地县三级组织机构的运营监测（控）业务管理体系。组织体系见图1。

地市局虚拟运营监控中心是一个以信息系统为支撑，各业务部门成员组成的非正式序列机构，它为领导层及业务部门提供专业决策所需的综合辅助分析支持和相关分析报表，为企业管理水平提升提供支撑。③

地市局虚拟运营监控中心与国网、省公司两级运营检测（控）中心在具体业务对象、监测与分析深度、广度和细度各有侧重：

具体业务对象方面，地区局虚拟运营监控中心侧重于领导层及重要业务部门为基本业务对象；监测与分析方面，省公司层面对本单位重要业务流程和主要指标进行细致、具体的监测；地区局层面对本单位关键业务流程和重点指标进行细致、具体监测，开展综合分析。

地市局各业务部门负责保障业务数据的完整性、及时性和准确性；通过虚拟运营监控中心配合省公司建立指标分析模型；根据虚拟运营监控中心提供的系统预警或异动信息，通过本专业的角度进行分析，制订消除计划。

地市局信通公司作为业务部门与省公司数据中心的牵头联系部门，负责业务数据抽取相关事务，参与省公司数据中心地市局和县局部分数据集市建设。

五、机制设计

通过内部协作机制保证省、地、县三级组织机构运营监控业务有序开展，使省运营监测（控）中心业务覆盖面更广，企业运营信息获取更全面，同时也为地市县基层单位提供更多的服务。具体内部协作流程图见图2。

省运营监测（控）中心定期的分析报告及监测周报通过地市局虚拟运营监控中心落实到地市局各业务部门及各县局单位。

地市局虚拟运营监控中心定期由牵头部门召开全局运营情况分析会，形成《××电力局每周要情》和《××电力局月度运营分析报告》，报送省运营监测（控）中心和局领导，同时抄送相关业务部门和所涉县局。《每周要情》和《月度运营分析报告》的主要内容包括本单位核心业务情况、发现异常和问题数量、类型以及异动等问题消除情况。

六、结语

温州电力局虚拟运营监控中心将原本分散的各系统业务指标在同一平台集中展示和动态预警，实现了关键信息、业务流程、经营成果的全过程可视化，为我局决策层和管理层提供了跨专业、跨部门、集监测、分析及预警功能于一身、掌控企业重要运营情况的综合信息监测平台，并为运营监测工作的有效开展奠定了基础。下一步温州电力局将积极适应五大体系发展要求，紧紧围绕省公司建设省、市、县一体化运营监控系统建设方案和工作进度，不断创新实践，确保圆满完成各类工作任务。

注释：

①王小平，张成志，赵昀飞.虚拟化技术在企业的应用[J].电脑知识与技术，2010，（28）.

②石家亮.基于虚拟化技术的数据中心解决方案[J].电脑知识与技术，2010，（21）.

③孙泽锋.云计算在电网企业的应用与信息安全[A].中国通信学会信息通信网络技术委员会2011年年会论文集（上册）[C].2011.

参考文献：

[1]张文盛.虚拟化服务器的应用研究[J].办公自动化，2010，（8）.

[2]谭文辉.利用VMware实现数据中心服务器虚拟化[J].舰船电子工程，2008，（6）.

[3]周铁成.虚拟化技术在数据中心架构中的应用研究[J].现代计算机（专业版），2009，（4）.

[4]成旻.基于虚拟化技术的呼叫中心构建与实现[D].北京：北京邮电大学，2011.

[5]刘承科.服务器虚拟化技术在宁波电力的应用研究[J].电力信息化，2011，（8）.

第2篇：数据化运营与管理范文

伴随我国数据服务需求的快速发展，近年来我国数据中心产业进入了飞速发展阶段，平均增长率达到了23%。短短几年间，经过了数据存储中心、数据处理中心和数据应用中心几个阶段，并快速向云数据中心的方向迈进。但作为一种全新的数据中心模式，云数据中心在技术应用、运营管理等方面都有别于传统数据中心。同时，伴随着云数据中心的发展，数据中心在能耗、投资等方面问题也更加明显。

基于对云数据中心发展的深刻洞察，IBM提出，企业通过与外部服务厂商进行单一项目的短期合作来实现云数据中心高效运营的新方式。只有依靠与外部专业的合作伙伴建立长期战略合作伙伴关系，利用灵活的合作模式充分调用外部资源，实现内外资源的整合才能与合作伙伴共同解决伴随当前数据中心规模与复杂程度的不断上升的发展难题。

前瞻规划

以前对数据中心的规划，其核心是IT架构，以保证IT环境和服务。IBM大中华区数据中心服务总经理孙建钢说，“今天有这个还不够，我们要超越它，整个数据中心要有一个战略布局，需要这样的战略布局就需要将用户的业务发展蓝图和IT发展蓝图结合在一起，再结合IT的架构，形成数据中心的战略规划，所以今天称为前瞻性的规划。”

以IBM五大服务行业之一的金融保险业为例，在与太平洋保险集团这些年的合作过程中，IBM不仅提供IT架构师，还拥有专业的太保业务架构师，通过清晰的定位、提供专业的服务，来协助太保在数据中心建设过程中进行趋势、业务、战略定位等方面的前瞻规划。

太平洋保险集团后援中心主任肖建一回顾，“在跟IBM设计数据中心的时候，有一个专门做业务梳理项目的团队在跟我们合作，为了将传统数据中心向新数据中心迁移，团队几乎用了一年的时间对要纳入资源共享范围的一两百个应用系统进行比较完整的梳理。第二年对评估的资源进行了初步的简化。第三年是业务逻辑的梳理。”

凭借自身强大的专家服务团队，IBM帮助客户结合IT与业务发展蓝图制定云数据中心战略，并覆盖数据中心基础架构、数据中心基础设施、数据中心运维管理、战略布局与财务因素等各个方面，从战略层面释放云数据中心的核心价值，推动一个未来运营高效的数据中心。IBM大中华区全球信息科技服务部总裁罗睿怡表示，“从一个硬件为主的环境引入到服务的环境，这就是我们的研发团队帮助我们做的。”

弹性建造

数据中心建筑的生命周期越来越长，建好的数据中心会变成一个静态的环境，应用的需求在动态变化，同时需要能够持续、长期地成长。今天，在建设数据中心的时候就需要考虑到，怎么运维？怎么运营？

对于数据中心来说，建设和管理是紧密联系在一起的。数据中心的基础设施设备的生命周期可能超过20年、30年，甚至50年，而空调、UPS等设施可能是5年、7年、10年，IT设备可能3年、5年，有的甚至更短。生命周期在一个大型的建筑里可能是不匹配的，这需要我们弹性去建造，满足动态发展的要求。IBM拥有可扩展的模块化数据中心、企业级模块化数据中心、便携式模块化数据中心、高密度区解决方案等丰富的服务，客户可以有效构建弹性数据中心以满足全生命周期的需求，以满足从数据中心整合与虚拟化、自动化管理、安全与服务优化等各方面的需求。

同时，在数据中心的建设过程中也需要有一些平衡，比如，业务的增长和建立能力的平衡，投资和未来回报的平衡。

IBM为了全面推动与客户战略合作伙伴关系的建立，特别推出了基于按需付费模式的全新数据中心服务。该服务将通过整合管理服务等多种服务方式，帮助客户从自身需求出发灵活的选择自建、共建、共管、贷资建设等各类服务形式实现云数据中心的落地。该服务可以实现数据中心建设与运维的整合，通过多种服务形式对数据中心的全生命周期进行有效管理，不仅减少了企业的投资成本，更降低了云数据中心的运营风险，真正实现了高投资回报率与高效运营。

智慧运营

此次峰会期间，由太平洋保险集团后援中心建设办主任肖建一主编的图书《中国云计算数据中心运营指南》也面世。这本向数据中心运营的管理者的书中，提及了这次峰会上IBM提出的第三个重点领域——智慧运营。

今天的整合运营，其数据中心不仅仅是物理设备本身，要支持那个平台很多数据中心都是以平台运营的，这个平台所提供的是云服务，所以这对数据中心运营要求会更高。云数据中心的运营需要具备基础设施服务、云平台与云服务、投资转为费用、服务费率标准化等特点的整合运营服务。因此，在今天数据中心的运维中需要有整合的管理服务。

第3篇：数据化运营与管理范文

分布式能源行业在我国发展迅速，正在从燃气分布式能源这种比较单一的供能形式向能源技术集成化、服务领域多元化、解决方案一体化、市场地域综合化等新的发展方向演化。能源利用效率、供能效益、供能安全性是新形势下分布式能源行业的竞争力，生产运营数据是最直接反映生产供能状况的生动语言，因此“听全、读懂”这些数据语言就至关重要。统计分析工作是汇总、解析数据语言的关键环节，发挥生产运营数据的统计分析价值，对增强公司核心竞争力乃至促进行业技术进步、保持行业健康稳定发展具有非常重要的意义。

（一）用好生产运营数据，科学提高系统生产效率

分布式能源行业多能源耦合的发展趋势对能源系统的综合性与灵活性提出了越来越高的要求。耦合系统内的装机配置、负荷分配、设备出力调节之间有着精妙的协调关系，达到最优配置才可以使系统的生产效率和效益达到最优。通过数据大量积累、分类、异常数据识别及数据关系分析工作，可以发现每种条件下的系统匹配关系和耗能、供能规律，从而研究最佳供能方案，最大化提高系统生产效率，提高生产运营经济性，实现生产最优配置。

（二）将末端运营数据前置，优化分布式能源项目设计

项目投产运营后产生的直接生产数据可以反映出设备与系统装机是否偏大、系统集成是否可以满足各种条件下的用户需求、是否存在由于系统配置不佳、选型不当造成的运营故障等问题。这些宝贵的数据价值是项目设计后评价的基础，经过一定的整理、分析后可以作为指导类似项目设计的经验资料，从而不断优化项目设计。

（三）“实践是检验真理的唯一标准”—用数据验证理论判断

分布式能源技术将融合越来越多的供能技术，包括燃气冷热电三联供技术、建筑节能技术、生物质（垃圾）发电技术、地源热泵技术、冰蓄冷技术、煤炭高效清洁技术、太阳能光伏发电技术、蓄能技术等，每项技术都有独特的技术优势和适用范围。在现阶段的尝试设计阶段，系统匹配性和经济性更多来源于理论判断，实际应用效果与调整空间还要有赖于运营实践，因此实际生产运营数据的积累与分析不仅对生产运营企业有极大的研究价值，对整个行业技术进步也是一份宝贵财富。

二、做好统计基础工作是分布式能源行业的基本功

（一）严格的数据收集与保存工作是分布式能源行业应大力做好的基础管理工作

项目部是生产运营数据源的直接产生部门，也是生产数据统计工作的起点和关键环节所在。公司应建立严格的数据读取、记录和报送制度，作为项目部日常管理的一项重点来抓。公司生产运营管理部门定时收集数据，并加强检查或抽查，确保第一手数据的质量。生产运营管理部门应建立数据库，对数据进行纵向累积和横向扩展，做好数据分析的素材准备。数据保存应有连贯性，并确保安全性。

（二）推行生产运营数据管理软件，加强数据汇集自动化水平

开发适用的数据管理软件，在项目建设中预留数据传输端口，应成为现今分布式能源行业统计与分析工作的新常态。北京燃气能源发展有限公司在2015年建立起“分布式能源系统能源逻辑与设备运行管理平台”，管理平台可以实现生产运营数据自动化时时传输并通过预定数据关系快速进行一定的统计分析，管理平台将在新建设的项目中开始应用。这是分布式能源行业的首创，也是一次有益的尝试。

（三）发挥信息化优势，提倡广泛应用信息化手段

第4篇：数据化运营与管理范文

中国金融行业信息化

最佳解决方案奖

DCLive IT设施运营管理平台由网内运维管理、带外管理（KVM、串口）、能耗管理、运维风控、运行监测、资产管理等功能模块组成，并实现了用户管理、权限管理、认证管理和日志审计的四个统一。

作为专注于数据中心领域，提供IT设施运营管理解决方案、产品研发和服务的高新技术企业，德讯科技一直致力于提升用户IT运营管理能力。作为了解本国国情、适应本地化经营管理思路的本土IT设施运营管理解决方案供应商，经过多年的辛勤钻研，2008年11月，德讯科技推出了自主研发的设施运营管理平台――DCLiveIT。

DCLive IT设施运营管理平台是德讯科技总结了多年来在IT设施运营服务领域所取得的经验、遵循ITIL国际标准而提出的。此平台由网内运维管理、带外管理（KVM、串口）、能耗管理、运维风控、运行监测、资产管理等功能模块组成。在DCLive平台系统内部，实现了用户管理、权限管理、认证管理和日志审计的四个统一。

通过把DCLive平台打造成IT设施运营管理访问门户，企业可以以平台化的管理手段实现环境保障、电源可控、运行可靠、维护便捷、操作安全的IT设施运营管理的目标。

DCLive IT设施运营管理平台所提供的数据中心IT设施完整运营管理链，涉及带外管理、运维风控、能耗管理、安全审计、运行检测以及资产管理等方面，保证数据中心“管理高效、运维安全、运行可靠、低碳节能”的运营目标的实现，极大地帮助本土数据中心提供市场核心竞争力和整体抗风险能力。

本方案基于“插件式、分布式、模块化”管理体系架构，可根据行业需求快速整合并形成具有针对性的行业解决方案。同时，DCLive IT设施运营管理平台具备良好的扩展性与灵活性，不但能很好地整合第三方带外管理设备，还可随需而动，与业务融合，具备柔性管理能力。

本方案的价值体现在如下几方面：

1.能够高效地管理平台化产品，帮助数据中心获得高额回报；

2.具备统一的运管模式，能够降低运维复杂度，提升运维响应效率；

3.能够实时监控整个运维过程，有效规避运行风险，保障系统安全；

第5篇：数据化运营与管理范文

2、应用信息化管理系统可以将地铁相关设备、功能等通过高速集成化网络纳入到平台中进行集中管理，为核心业务处理、特定业务处理以及现代化网络办公提供支持。信息化管理系统在地铁运营企业中使用可以帮助企业解决如下几方面问题:

(1)帮助企业收集相关运营数据，定期形成报告，帮助企业对所得数据进行分析和处理,制定更为完善的管理运营策略。

(2)实时监控地铁运营的状态，对于出现的行车事故或突发事件等及时报警，减少企业损失。

(3)实现统一的设备管理,对于设备运行状态、使用数量、采购与库存等进行整理和呈现，便于调度和管理。

第6篇：数据化运营与管理范文

就我国现行的管理模式来看，电力行业的自动化、信息化、智能化的发展趋势波动较大，为了保证电力系统的安全运营、高效运行，电力企业开展了一系列的防护措施。对电力系统的安全运行与维护系进行快速分析处理，并对结果做出了总结。电力企业运营监控的可视化管理应用，不仅全面提升电力系统的整体管理水平，还实现了电力企业资源的优化配置。为此，研究电力企业的可视化监控管理，分析可视化监控管理系统，供读者参考。

关键词：

电力管理研究；可视化监控；系统分析

中图分类号：

TB

文献标识码：A

文章编号：1672-3198（2014）18-0186-01

随着电力系统规模的不断扩大，电力运行管理属于电力管理的重要组成部分，传统与现代的管理存在很大差异，传统电力的管理多使用一些简单的分析方法，人工负责，由于数据量大，会增加工作人员的负担，实施起来也比较困难。在数据分析结果上缺乏准确性、完整性与时效性。目前，为了加强电力管理信息化建设，信息化管理软件已被国内许多电力开发商所使用。电力行业人员结合不同的行业，自行开发软件，虽然符合实际需要，但严密性、信息共享性及可扩充性存在缺失。因此，为了满足生产管理的需要，需要不断改进，实现电力企业的可视化监控管理。

1 电力企业管理系统的现状

相关资料表明，国外的电力管理水平要比国内的电力管理水平的自动化程度要高得多。国外在电力运行已经实现了对电站的智能化管理，而国内的电站还处于人员看守的状态。研究人员把电站的运行分为三个模式，分别为：有人值班管理、少人值班管理与无人值班管理。电力学家将电力管理方式整理为规范化、标准化、自动化，从而在很大程度上减轻了工作人员的负担，不断提高了数据分析结果的准确性。电力行业的“精细化、精益化及集约化”是国内所有电力企业追求的目标。

因此，要加强学习国外电力系统管理，借鉴他们的电力管理模式，实现自动化管理。结合我国不同地域电力发展形式，分析我国电力发展的不足以及改进的方面，从而提高我国电力管理自动化水平，实现电力管理的信息化、智能化。

2 电力系统可视化的监控管理技术的应用

可视化技术包括科学计算可视化、信息可视化、数据可视化等一些列分支，可视技术越来越被人们信赖，不仅可以充分利用人体的视觉感知能力，结合计算机中的图形学、图像处理技术、数据管理等手段用图像的形式来表达信息。从实现繁杂的多维数据中产生图文图像，从而获得数据深层的理解。电力运营监控可视化管理体系的构建，利用可视化技术、信息化电力运行监控技术，与电力企业运营监控可视化的平台结合，实现了对电力企业经营业绩管理成绩的全面管理，从可视化运行监控系统的架构出发，可以将系统分为四个层面：展示层、应用层、数据层和源系统层。具体构成见图1。

从图中，可以直观的展现出电力企业的运行管理成效、经营业绩、运营状况、核心资源，也体现了公司各部门专业管理的技术水平。利用通讯技术与电力信息化业务管理系统相结合，形成数据、信息分析。通过可视化管理系统中将运营过程分厂不同模块，采用信息传输、集成、分析等方式，实现运营管理的可视化。

系统在运行过程中，需要确定监测指标，管理数据、信息与国家电网中心进行组织管理，实现数据一体化。国家电网公司在这个过程中可以构建监测模型、梳理指标体系来实现全面监测，对日常管理活动中出现的问题，提出管理对策。两位，可视化的管理过程，可以确定不同业务流的管理要素，构建管理分析模型，加强对公司的综合管理，实现对公司业绩、发展能力以及风险调控进行全面管理。

在可视化监控管理过程中，获得的监控与运营数据，总结数据分析结果，以便加强协调监控，要求出现问题部门处理问题。另外，电力运营监控可视化管理系统在运行过程中，如果数据部准确，会出现有关安全应用问题，因此，在应用过程中，要保证数据的准确性，提升系统运行安全性。在动态业务运行中也存在不足，要求操作人员，要加强流程操作的准确性，改进操作工具，实现各种数据抽取的准确性，获取更高质量的数据，以便提升系统运行的准确性。

3 结束语

电力企业的可视化运营管理，可以有效的解决管理过程中存在的问题，实现了电力企业资源的优化配置，满足了电力企业运行过程的集约化、智能化的要求。另外，在电力企业运行可视化管理监控过程中，也存在一些不足，需要不断的挖掘数据信息，以便提高运营分析的效率，结合不同的用户设置不同的使用权限，为供电企业的可持续发展奠定基础。

参考文献

[1]张启颜.跨平台的电力监控系统可视化制表组件实现[J].工业控制计算机，2012，25（8）：75-76，78.

[2]姚珂.电力运营管理系统可视化研究[J].建筑工程技术与设计，2014，（12）：582-582.

第7篇：数据化运营与管理范文

服装品牌运营商的应用需求

支撑膨胀的渠道体系

在现阶段，品牌运营商最常见的扩张手段是扩张渠道体系，由此带来的直接后果是终端门店与经营规模都会在短期内快速增加。要做到对未来市场销售形势的及时掌握，企业就必须对规模庞大的终端门店具有极高的掌控能力，需要将每日的销售数据进行快速收集、整合，并与财务系统建立高效、准确的对接。因此，建立一套与企业新的渠道体系相匹配、面向所有店铺（直营与）、功能全面的分销与零售系统将是品牌运营商支撑渠道体系的必需条件。

对不断复杂化的供应链进行有效管理

随着企业规模的膨胀，企业的服装品类将得到极大扩展，运营手段也将更加多样化，将有更多的原辅料供应商、外协加工商、商、服务商加入到企业供应链中来，供应链的规模与复杂程度也会提高，管理难度将大大增加。供应链管理的核心就是资源整合能力，面对从设计研发、订货、采购、生产、物流、销售等繁杂过程，企业只有通过分类清晰、功能明确的信息系统，才能将供应链中的所有环节有效串联，进而整合起来。

提高企业快速反应能力

当前服装市场的竞争日益激烈，服装的时尚化，多品牌、多款式、小批量、快交货已经成了市场需求的实际情况。想占据市场领导者的地位，企业必须提高从设计、研发到生产、销售整个链条的快速反应能力。通过完整的信息化体系，企业可以将价值链所有环节有效联系起来，使企业运营的每个环节都能将自身的调整快捷有序地传递到上下游以及整个企业，从而提高企业整体的快速反应能力。

为科学决策提供依据

企业发展到一定规模后，经验性决策和决策信息不足会越来越成为影响管理者理性判断与科学决策的直接原因。企业可以通过建设数据仓库、综合报表分析和决策支持等系统，实现信息流的整合和贯通，通过信息系统提供的多种分析功能，对海量数据进行多角度、多层次的分析，然后将分析结果转化为高层决策所需要的直接信息，使管理者更全面、快速、准确地了解公司内部运营和市场的信息，在此基础上及时进行策略调整和流程优化，保证决策的科学性和可行性，有效规避决策风险。

实现企业精细化管理

对于正处于快速发展阶段的中国品牌运营商而言，强化内部管控是其成长过程中的必修课。企业的内控是通过管理的不断精细化来实现的，管理的规范化、标准化、数据化是精细化管理的前提与保证。有效的信息系统将帮助企业从 “人控”转为“机控”，将无需人工干预的管理制度、参数嵌入到各个系统中，形成刚性约束；将业务流程标准化、流程化，增强对重点业务、重点环节、重点时段的监控；将员工的绩效进通过信息系统进行客观、准确的评价，调动积极性，所以就现阶段而言，没有高效的信息系统，品牌运营商的精细化管理是无法实现的。

服装品牌运营商的IT系统搭建

根据前述企业IT应用需求，一套较为完整的服装品牌运营商IT系统搭建可从六个环节考虑。

ERP（企业资源计划）

作为一个高度整合的企业核心管理信息系统，ERP 会将企业运营的关键资源进行集成管理，如何界定企业关键资源是系统建设面临的首要问题。若ERP涉及领域过多会导致成本高、系统过于复杂；纳入领域少则会出现数据接口庞杂、信息孤岛现象。根据目前服装品牌运营商所处的发展阶段，本文认为企业的销售数据、财务数据、生产管理，以及人力资源属于企业的关键资源，应做到数据的无缝连接；同时系统还应具备在详实可靠的数据基础之上进行分析总结、支撑高层决策的能力。因此，ERP系统应包括财务会计、管理会计、销售与分销、物料管理、生产计划、人力资源、商务智能共七个功能模块。

POS（销售终端系统）

一般而言，服装企业的销售体系较为复杂，拥有不同渠道和不同的门店业态，企业在不同的发展阶段也可能上线各种版本的POS系统，多系统、多版本同时运行的状况很普遍，给门店管理、商品管理、零售监控等工作带来了较大阻碍。建议企业将终端门店的零售管理整合到一套综合POS系统上来，这样可以实现标准化的门店管理模式、统一规范的商品销售流程、全局视角的商品管理分析。一套完整的POS系统可包括一般功能、库存管理、员工管理、在线查询及报表分析四个主要功能模块。

WMS（物流仓储管理系统）

为支持未来的业务增长目标以及配合公司新的渠道体系，企业在扩张阶段往往会设立区域物流中心，以降低整体物流成本、减少货品的在途和在库时间。在启动新物流体系建设后，同时要上线与之匹配的WMS系统，以提升物流管理整体水平。WMS建成后，将形成总部对各地物流的协调和监控，各区域中心在收货、入库、存储、出库、库间调拨等重要环节均可以实现系统化、流程化管理；同时形成物流中心集中库存、共同配货的运作模式，为门店的拓展与运营提供物流支撑。建议WMS包括入库管理、出库管理、库存管理、数据管理与系统管理五个功能模块。

CRM（客户关系管理）系统

CRM系统将是雅鹿控股对各级分销商与终端客户信息管理与信息挖掘的重要工具，系统围绕客户生命周期发生、发展的信息收集，分析客户需求，进行精准营销，通过主动式客户服务与客户关怀来提高客户满意度，满足不同价值客户的个性化需求，实现客户价值持续贡献，从而全面提升企业盈利能力。CRM系统主要子模块应包括：客户管理、VIP客户管理、客户服务、销售管理、综合析、呼叫中心。

PLM（产品生命周期管理）系统

PLM系统涵盖了产品生命的全部过程，实现了从产品的培育期、成长期、成熟期、衰退期到结束期的全面数据管理，解决了研发过程中的协同与效率问题，服装品牌运营商的PLM系统可包括五个功能模块：产品线计划、产品故事与设计、产品管理、面辅料管理、采购与成本管理。

第8篇：数据化运营与管理范文

关键词:高速公路；运营管理；信息化；方案

随着国家建设的发展,我国高速公路运营管理体制及模式也在逐渐改革。但相对于建设质量和建设进度的跨越式发展，我们在管理信息化和建设智能化发展方面较西方国家还有较大差距。所以，如何根据当前计算机技术和科学技术合理地开发利用高速公路的信息化体系，推进高速公路运营管理现代化的进程，是今后我国高速公路发展过程中所面临的重大挑战。

1.我国高速公路信息化建设中存在的问题

第一，建设资金来源及建设发展模式等差异造成了我国高速公路各个地区运营管理模式各不相同。在建设发展初期,高速公路主要采取分级建设管理的模式，但未得到很好地效益，原因在于自成系统的运营管理模式之间缺乏联系。同时，由于传统的公路管理水平限制和技术手段落后等因素,导致这些分散系统采集的信息资源得不到充分的利用和共享，还未形成一个完整的多级化高速公路管理信息系统体系，这制约着高速公路运营管理信息化现代化发展进程。第二，公路交通信息系统规划建设中存在的主要问题有：偏重于内部管理,忽视外部面向大众的信息服务;设备及信息资源共享程度不够;各部门之间协调性考虑不足,系统集成性较差等。这都是我们今后需要解决的。

2.基于网络的高速公路运营管理信息系统的需求分析

（1）接口层软件必须规范、统一。在近几年来建设发展过程中,我国大部分都配备了先进的监控和控制设备.但受使用环境和控制模式的差异，实现路线的连接和控制尚存在一定的技术难度,难以对采集的信息进行整合。所以，,统一的“接口层”软件是开发过程中的一个硬性要求，制定标准信息接口模式.以便快捷地与高速公路网上已有的各种硬件设备相连接，实现信息共享与集中。（2）形成通用性强，连接快速的统一信息管理体系。目前，正在运行的高速公路监控、收费、通讯等信息系统大多以区段作为独立运作单位,各路段的信息管理基本处于封闭式运行模式,无法实现全路网的交换与共享,造成资源的浪费。所以，必须实现通用性强，统一连接的信息管理体系。(3)进行综合业务相关信息管理。在系统设计过程中,应根据高速公路的运营管理发展变化,明确业务需求。同时，可采用多媒体技术,以便有效管理视频、音频、文本信息,实现管理多样化、智能化。另外，应开发高速公路领域办公自动化系统,将所有的路况信息和业务数据通过系统展现出来，是管理者做出正确的决策。(4)能够对数据进行深层次的挖掘和分析处理。高速公路既有的计算机系统中已采集到大量的历史数据是公路部门或企业经营管理决策的基础和依据.但目前的问题是原有系统设计时没有考虑到这些高层应用功能，有的甚至也没有建立相应的数据库。

3.运营管理信息系统的软件结构和功能设计

3.1接口层模块

地区性高速公路信息中心与路网中各子系统的连接主要通过远程网络，接收信息来源于采集层，通过控制命令，实现远程控制。主要包括:检测和控制设备接口、视频图像接口、交通和收费数据接口以及其他数据的接口。

3.2信息采集层模块

相关命令下达后，会经过接口层转换数据信息并存储到信息处理层，这样就完成了高速公路运营管理信息的采集和控制。

3.3信息处理层模块

主要完成综合信息的采集和处理。集中体现在：(1)交通监控指挥。系统以电子地图方式显示路况信息，并可放大显示路网上任意一段的现场图像状况、气象信息、车流量、车辆平均速度、平均车头时距、占用率、匝道车流量、事故信息和设备运行状。(2)财务核算。系统可将采集到的收费数据生成各种收费管理报表;进行收费票证的出/入库管理与核销;实现收费管理中心最高层联网收费及其管理功能;完成记帐凭证的录入、审核、查询等功能；地区高速公路联网收费的核心是收费管理总中心。该管理中心可完成全地区高速公路网收费系统的实时管理。并通过银行完成通行费收入核算。下属收费站在收费总中心的统一管理下,完成日常收费管理工作。(3)路政稽查。主要包括救援清障管理、路产路权管理、路损索赔、稽查等业务信息的处理。(4)养护维修。实现路况调查、养护计划的编制与调整,施工任务管理、工程验收与结算、养护工程统计等。

3.4业务办公系统模块

办公自动化系统主要功能包括:①报表传递及信息查询;②公文处理及远程办公自动化;③对外公开的Web信息等。日常行政办公过程中数据报表等信息的传递和公文处理都是由其处理。3.5高层管理决策支持系统信息采集层采集的数据信息,经过信息处理层,存储到数据库中.根据决策者的需要,利用数据仓库等相关技术与工具,通过对海量业务数据的挖掘和分析,从而为经营管理提供智能化的决策支持,通过系统所提供的数据分析和预测工具,利用计算机辅助进行未来时期车流量和收费额的预测,以便于科学地制定收费计划和养护计划,并且可以通过动态效益分析模型,帮助管理者进行收费还贷分析,科学地进行管理决策。

4结论及建议

运用系统工程原理和方法，并结合我国高速公路发展的方向，设计和开发高速公路运营管理网络信息系统是高速公路信息化建设的一个有效的和可行的解决方案。该系统的开发应用是实现高速公路信息化发展目标的基础和核心，它可帮助高速公路运营管理部门或企业实现业务管理的规范化、科学化和智能化,并能够为决策部门领导者提供及时、准确、可靠技术支持,全面提高管理水平和工作效率,使得高速公路的社会、经济效益得以充分发挥。

作者:陈嘉 单位:中交资产管理有限公司

第9篇：数据化运营与管理范文

【关键词】大数据 重载铁路 机务系统 应用

随着国家经济建设的发展需求，重载铁路建设将逐步转为发展重点，“货运重载”将与“客运高速”共同构成中国铁路发展两大趋势。随着铁路重载运输技术及装备水平的提高，新材料、新工艺、新设备、电力电子、计算机控制和信息技术等现代高新技术在重载铁路上广泛应用，特别是在牵引动力、车辆大型化轻量化、同步操作和制动技术等方面有了新的突破，从而更大地促进了重载运输的发展。重载铁路的快速发展使其在运营安全、运输效率、基础设备建设、维护等方面面临巨大的挑战。目前，重载铁路各专业针对运营、安全、设备维护等进行了各种检测监测，产生了海量的、结构多样的数据，如何有效管理和充分应用这些数据，是重载铁路高效运营和管理的基础和关键。

进入2012年，“大数据”一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有体量大、多样性、价值密度低、速度快的特征。重载铁路运营过程中会产生海量、多源、异构的数据，具有典型的“大数据”特征。因此，如何利用大数据的理念、方法和技术，通过大数据技术在重载铁路的应用研究，为重载铁路的运营和管理决策提供数据和技术支撑，实现保安全、高效率、低成本的目标，是重载铁路管理现代化亟需解决的问题。

1 大数据技术

1.1 大数据和大数据技术

“大数据”不仅仅简单指大的数据，它是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的“大数据”不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。

1.2 大数据特征

“大数据”同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结（Volume、Variety、Value和Velocity），即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

（1）数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；

（2）数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等；

（3）价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒；

（4）处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

1.3 大数据处理流程

大数据处理流程可以概括为四个步骤，即数据采集、数据导入/预处理、数据统计及分析、数据挖掘。重载铁路大数据建设需要在数据统计、数据分析及数据挖掘方面进行全面深入的应用研究，为重载铁路运营构建先进而强大的分析挖掘工具和决策支持系统。

1.4 大数据与云计算

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。云计算是基于互联网的一种计算方式，它的特点主要有：规模大、虚拟化、按需服务、高可靠性等。对海量数据的挖掘必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。云计算将大数据处理技术部署在云计算平台上，就能够利用云计算强大的计算能力，快速处理数据，进行数据挖掘等工作。

2 重载铁路大数据应用的作用

大数据应用在重载铁路中的作用主要有：为运输生产提供辅助决策、为设备维护提供精准周期、为安全管理提供事前预防、为运营管理提供科学决策。

2.1 运输生产的辅助决策作用

利用大数据可以为运输生产提供很多辅助决策，如正常情况下调度员运输秩序的指挥、车站到发线的自动安排，非正常情况下运输调度的调整等，有助于优化作业流程，及时发现问题，提高运输效率。

2.2 设备精准维护的作用

目前，重载铁路乃至整个铁路系统对设备维护均采用周期修，即按照时间周期及项目内容定时进行巡回检修，这种维护模式占用资源多，不能真正反映设备状态。而通过应用大数据，将设备状态进行检测、统计、分析，随时掌握设备的优劣程度，对状态不好的设备分析出相应的原因进行针对性检修，从而实现真正意义上的状态修，使设备达到精准维护。

2.3 安全管理的事前预防作用

大数据能为重载铁路的安全监控提供有效的预防措施，帮助实现实时监控和安全运营。可以通过目前设置的大量传感器、视频监测等设备，相关的安全信息汇集到终端，安全工程师及各级管理人员均可实时发现、分析存在的安全问题，并及时下达指令消除各种安全隐患。

2.4 运营管理的科学决策作用

利用大数据可以为领导决策层提供实时的各类数据分析，包括成本分析、各项各类财务分析、物资使用情况、人员综合分析等，通过各种类型数据的分析来有效地发现经营管理过程中发生的问题，帮助决策层实时改进和创新管理理念，研究制定适合的解决方案，找出最优的运营管理决策。

3 重载铁路大数据体系建设

3.1 重载铁路数据来源

重载铁路数据可分为生产类数据和经营类数据。重载铁路相关的数据不仅包括描述设备的基本信息，设计、建造、运营阶段的设备状态数据以及影响设备状态的外部数据，还包括运营单位的各类财务数据、物资数据、人力资源信息，以及在此基础上的各类统计数据。

3.1.1 生产类数据

（1）重载铁路设计和建设时期的各类设计、建造、竣工验收数据，包括设计数据、建设施工材料和工艺数据、设备开通前试验测试数据、联调联试数据、试运行数据、竣工验收质量评定数据等。

（2）重载铁路运营阶段按照固有的车、机、工、电、辆、供、通信等专业分类的基础设备信息，此类信息包含描述设备本身位置、组成和结构特征等的数据以及用于管理的台账类数据。

（3）重载铁路运营阶段设备状态检测监测和设备维护数据，包括利用移动设备（包括综合检测列车、专业检测车等）进行的动态检测，利用固定监测设备对铁路特殊地段、关键结构、环境等进行的在线实时监测，现场利用人工检查手段得到的静态检查数据，以及养护维修手段、养护频度和效果，设备更换记录等等。

（4）外部环境监测数据，包括水文地质监测数据、自然灾害监测（风、雨、雪、洪水、泥石流、地震等）数据、异物侵限等，这些数据可能影响设备的正常运行或者对设备造成破坏。

3.1.2 经营类数据

（1）重载铁路运营过程中设计的各种财务数据，包括重载铁路会计核算管理、成本计算管理、收入管理、资金管理、国有资产管理等各类财务基础数据和报表。

（2）物资数据，包括重载铁路经营过程中物资的采购、出入库、调配、调拨，物资编码，日常管理的各种卡、帐、表格，物资消耗、成本分析、统计分析等各类数据。

（3）人力资源信息，包括反映人力资源现状的事实数据 ，如人员数量与结构、学历、年龄等；反映人力资源活力的动态数据，如招聘周期、员工流动率、核心员工流失率、内部流动率等；反映人力资源质量的分析数据，如人均效率、人力资本投资回报率、员工满意度、员工敬业度等。

3.2 建立数据中心

传统的重载铁路信息处理由数据库和各种MIS系统组成，这种处理方式已经无法满足数据挖掘和辅助决策的需要。因此，通过各类数据中心的建设，将各种数据来源中海量的数据进行分析、挖掘，为生产运营、科学管理提供支持。重载铁路数据中心可以从以下几个方面着手建设：

（1）建设大数据背景下的基础数据中心；

（2）建设大数据背景下的生产管理数据中心；

（3）建设大数据背景下的检测监测数据中心；

（4）建设系统间数据共享的大数据平台。

3.3 搭建大数据系统平台

重载铁路大数据系统平台的搭建可以采用云平台供应商的公有云服务；对于独立的、经营能力强的重载铁路企业，也可以构建企业云平台。经过大数据分析后的可用信息可以直接被转化到现有系统中，帮助企业提高管理决策水平。

4 朔黄重载铁路机务大数据应用

作为西煤东运的第二大通道，朔黄铁路近些年来一直专心致力于机务系统大数据研究，通过整合机务系统数据信息资源，目前数据分析涵盖机车运用安全、设备质量和综合数据三大方面，十二个分析项点的数据。相关数据的转储、收集、分析、反馈功能已经完成，并形成闭环用于指导机车安全行车和设备维修，取得了初步成效。

4.1 数据中心运行情况

机务综合数据分析为朔黄铁路机务部门提供了一个数据平台，通过收集机务专业的各种数据信息，进行集中整合、深入分析，形成各种专业报表，定期，实现信息共享；为相关部门做好设备维护和现场作业管理提供信息服务；为朔黄铁路公司安全管理工作提供全面、集中、及时的机务综合信息。共计十二个专业分析模块，这十二个模块的数据构成了大数据框架，其大体分为数据收集、数据分析、数据挖掘三部分构成。

4.1.1 数据收集

朔黄铁路全线在神池南、肃宁北、黄骅港设置三个转储检测点，当机车入库整备时，库检人员将所有行车数据进行转储，并通过公司内网上传到服务器中存储。目前依靠人工转储的作业方式，今后将逐步采用无线传输技术对数据进行实时传输，为后续数据的分析汇总奠定坚实的基础。

4.1.2 数据分析

转储数据后，十二个专业模块分别对数据进行深度挖掘分析。这些数据分析既包括某个设备部件的运行记录分析，又包括对机车整体运行状态的分析。通过分析这些数据，再现机车运行状态。通过数据分析探挖机车运行中的安全隐患，由事后分析变为事前预判。

4.1.3 数据挖掘

通过每一个专业模块深度挖掘以后，结合相关模块的分析结果，经过综合汇总后形成统一的、可利用的、综合性强的数据分析报告，预判出机车存在的安全隐患或直接指出机车故障点。将综合分析报告反馈至相关部门，解决机车存在问题，保证机车质量，促进运输安全。

4.2 数据中心作业方式

4.2.1 整合数据资源，搭建分析平台

将零散的数据资源集中整合，收集各类机务系统数据信息，实现信息实时共享和，为机车设备维护和现场作业管理提供数据信息服务，为朔黄铁路安全管理提供全面、集中、及时的机务综合数据信息。

4.2.2 建立系统数据库，构筑分析体系

按照先期整合数据、后期逐步发挥数据决策参考作用的思路，目前，机务系统大数据库主要包含的数据有三大类，即机车运行安全、设备质量和综合数据，基本涵盖了当前机辆分公司机务系统所涉及的安全、质量业务数据。

4.3 效益和价值

4.3.1 暴露问题，及时整改

数据分析结果通过日报、旬报、月报、年报的形式向各生产单位反馈机车运行过程中出现的故障或者倾向性问题，以满足对机车健康状态、机车关键部件在线状态、机车故障处理等进行实时监测和指导，出现问题及时整改。

4.3.2 指导生产，提供依据

通过数据自动检测、分析，可以为一线操作员工提供平稳化操纵依据和机车运用质量状态信息，以减少因人的不安全行为或判断失误造成事态扩大。通过大数据分析有利于提高基层单位的基础管理，通过采取基础分析、模块分析、专项分析等不同形式的数据分析，探究出本单位日常生产和管理过程中存在的各类隐患，由事后分析变为提前预判。

4.3.3 总结规律，辅助决策

通过数据分析，为各单位提供涉及管理类、设备类、环境类等数据统计结果，如：可以找到乘务员超劳的关键环节，可以归纳乘务员的操作习惯，可以总结乘务员在中间站调车的关键点，可以梳理影响列车安全运行的事件，等等。不仅避免很多重复分析工作，也为各级管理人员提供决策依据。同时，对朔黄铁路开行两万吨及以上重载列车的模式化操纵、智能操纵、机车设备维护等提供数据支撑。

5 结论

随着我国重载铁路技术的不断发展，货运重载将会成为铁路发展的趋势。重载铁路的运营管理必将面临提高效率、降低成本、保障安全的问题，利用现代化管理手段替代传统铁路管理手段将成为必然，大数据技术为发展重载铁路带来了契机。通过大数据技术应用，为管理者提供管理决策支持，为生产调度指挥提供优化措施，为基础设备维护提供诊断方案；通过大数据技术分析，为重载铁路安全管理从事后分析转变为事前预控，设备维护从周期维护转变为状态维护；通过大数据技术挖掘，使重载铁路运营管理从流程化、规范化、数字化转化为精准化、智能化，从而提升重载铁路运营管理水平。当然，重载铁路大数据体系建设不是一蹴而就的，需要完善大数据技术应用过程中所需的各种基础建设，提高大数据体系建设过程中的各项技术。同时，还需要在大数据技术应用的观念上达成共识，促进重载铁路的现代化发展。

参考文献