随着社会经济的发展和铁路企业的转型,铁路也从单一的客货运输模式向着多元化经营的模式发展。经营模式的转变势必带来数据的增长,增长方向不仅限于量级方面,也包括数据结构的增多。这给哈铁局带来了巨大的挑战,原始的统计信息系统已经不能满足现阶段的数据需求。如何简化统计流程,快速准确的调取数据,将统计指标进行有机的统合,如何提高数据质量等等一系列问题成为现阶段统计工作的重点和难点。本文以高速发展的信息技术理论为着眼点,以数据仓库技术为依托,在参考国内外文献的基础上,通过实践调研哈铁局统计信息化建设的现状,进行需求分析,打破传统的以静态上报为主的统计流程,形成以数据为核心,以云计算为处理手段的信息化模式。有效地提升了数据的处理能力和准确性,能够更快地获取数据并做出响应,提高了系统的稳定性,分析了数据运维的特点,提出了数据处理的解决方案。主要研究内容包括以下几个方面:(1)通过对现有统计流程的分析,改变传统的点对点多命令的数据流转方式,以单独命令配合多线程加载的数据传输模式,在不改变现有硬件设施的基础上提高统计工作效率,实现统计流程的再造。(2)基于ETL数据采集技术与数据仓库技术的配合,对现有数据库进行替换。大大提高了数据采集的速度与精度。利用Apache Spark数据存储技术可以提高对内存LEU策略的使用效率,充分发挥了数据仓库的优势。(3)通过对统计系统建设、铁路统计体系、统计数据指标三方面的调研结果,对原有统计指标进行细化形成体系,与统计流程进行有机结合,从而实现对统计系统的优化。(4)对统计信息系统进行业务需求分析,按照处理层、整合层、分析层和展现层进行总体划分,并提出优化方案,进而提高数据质量。最后,依据以上技术原理,添加新的功能模块,链接铁路系统数据仓库,对原有统计系统进行优化。选取有代表性的数据修正、数据分析和应用功能在优化后的系统中进行实现,验证统计结果的准确及时和有效支持,充分说明设计体系的优势。