大数据技术在铁路货运电子商务系统中的基本应用

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  (呼和浩特铁路局信心技術所)
  摘 要: 在計算机信息技术、互联网技术快速发展的今天,大数据技术在我国当下各行业与各领域中都有着极为广泛的应用,而随着我国铁路货运电子商务系统平台的成功上线,大数据技术在我国铁路货运电子商务系统中的应用,为铁路货运业务决策提供着依据。本文就大数据技术在铁路货运电子商务系统中的应用进行了具体研究,希望能够以此进一步推动我国铁路货运事业的相关发展。
  关键词: 大数据技术;铁路货运;电子商务系统
  前言:在现代社会的发展中,由于互联网与信息技术的应用,当代人类社会产生的信息已经超过过去所有历史时期的总和,如何对这这些信息资源进行合理利用,提高自身在市场中的竞争优势,现已成为我国大多数企业所重视的问题。我国当下的铁路货运电子商务系统在应用中存在着缺乏对缺乏业务分析和决策的支持、数据査询、统计分析功能单一,无法满足分析需求、大量沉淀的数据缺乏有效利用等多方面存在的问题,而这些问题通过大数据技术的应用都能够得到较为妥善的解决,而解决这些问题从而推动我国铁路货运事业的发展,正是本文研究的意义所在。
  1.大数据技术在铁路货运电子商务系统中应用的需求分析
  为了能够通过对大数据技术在铁路货运电子商务系统中的应用进行具体分析,切实推动我国铁路货运事业的相关发展,我们首先需要了解铁路货运电子商务系统对大数据技术的应用需求,笔者将这一需求分为业务需求和技术需求两方面。
  1.1业务需求
  在对大数据技术在铁路货运电子商务系统中应用的业务需求分析中,这一需求主要是由于电子商务系统沉淀的数据资源这一分析对象而产生众多主题,其中包括着货运服务的运行情况、客户管理、货运绩效、生产运作等方面,而这些方面功能的实现,正是大数据在铁路货运电子商务系统中应用的重点,而在本文中,笔者将这种业务需求分为客户关系管理、货运营销综合分析以及生产运作服务等三方面进行具体研究。具体来说,这一业务需求分析中的客户关系管理包含着客户细分、流失预警分析以及非结构化数据应用三方面,图1能够对客户关系管理的总体需求进行较好的表述。对于生产运作服务方面的业务需求,其主要包括集装箱停留时限异常分析、空箱异常识别、非结构化数据应用等三方面,图2对生产运作服务方面的业务需求进行了较好的表述。
  1.2技术需求
  在大数据技术在铁路货运电子商务系统中应用的技术需求中,主要分为系统运行需求、信息管理需求以及关键信息资源的应用需求三方面。其中系统的运行需求需要大数据技术解决铁路货运电子商务系统存在的不擅长进行数据分析处理问题;信息管理需求则需要大数据技术注意非结构化数据的管理与利用;而关键信息资源的应用方面的需求则需要大数据技术能够综合地、深入地分析挖掘货运业务结构化数据,并保证对半结构化数据和非结构化数据管理和分析的较好进行。
  2.大数据技术在铁路货运电子商务系统中的实际应用
  为了能够对大数据技术在铁路货运电子商务系统中的应用进行更好的论述,笔者结合自身在呼和浩特铁路局的实际工作经验,对这一技术的实际应用进行了详细论述,希望能够在一定程度上推动我国铁路货运事业的相关发展。
  2.1采集整合
  在我国当下的铁路货运电子商务系统的应用中,由于其本身由多个系统共同组成,这就使得铁路货运电子商务系统之间的关联性不强,而大数据技术的应用,恰好能够解决这一问题。
  2.2存储处理
  想要通过大数据技术实现铁路货运系统的商业智能分析和货运数据的整合与管理,就必须解决当下铁路货运电子商务系统中存储与处理存在的问题,这一部分的问题正是大数据技术在铁路货运电子商务系统中应用的核心环节之一。
  2.3Hadoop系统设计
  在完成数据库仓库系统的设计后,我们还需要对Hadoop系统进行具体设计,由于这一设计需要考虑成本、数据资源整合难题等多项因素,所以笔者设计了如图4所示的Hadoop系统基本架构。在这一Hadoop系统的基本架构中,我们选择了HDFS、Hive、Hbase等技术完成该系统的构建,而这一系统将用来解决数据资源如何进行组织、存储和管理等功能。这种Hadoop系统能够包括业务结构化数据在内的数据资源进行整合存储,较好的解决了铁路货运面临的问题。
  结论:虽然我国当下的铁路货运电子商务系统的使用已经极为普遍,但由于其本身发展不够全面等原因,其在实际应用中还存在着一定问题,并不能较好的进行铁路货运工作的支持,为此大数据技术的使用就显得很有必要。本文提出了从采集整合和存储处理两方面的大数据技术在铁路货运电子商务系统中应用的方案,希望能够为大数据技术应用于铁路货运电子商务系统的需求提供一个可行的方案,并为铁路货运未来的信息化发展提供一定帮助。
  参考文献
  [1]刘光金. 大数据处理对电子商务的影响分析. 计算机光盘软件与应用,2014.9.
  [2]周露莎,汪俊. 论大数据在电子商务领域的应用. 中国电子商务,2014.1.
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