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公交公司运营信息数据仓库的构建

公交公司运营信息数据仓库构建方案

业务目标
- 优化公交线路规划与调度
- 提升车辆运营效率（如减少空驶率、降低能耗）
- 分析乘客出行特征（如高峰时段、热门站点）
- 支持财务与成本核算（如票务收入、维修成本）
- 辅助应急决策（如突发路况、极端天气应对）
用户角色
| 部门/角色 | 核心需求 |
|—————-|————————————————————————–|
| 运营管理部 | 实时监控车辆位置、准点率、驾驶员行为 |
| 规划调度中心 | 历史客流分析、线路负载均衡、排班优化 |
| 财务部 | 票务收入统计、运营成本分摊（如燃油、维修） |
| 客户服务部 | 乘客投诉分析、站点服务质量评估 |
| 技术保障部 | 设备故障预警、维保周期管理 |

数据类别		采集方式
内部业务数据	GPS定位（车辆轨迹、速度、到站时间）票务系统（刷卡/扫码记录、票价）调度日志（排班表、手动调度指令）车辆状态（油耗、里程、故障码）驾驶员信息（考勤、驾驶评分）乘客反馈（App评价、投诉工单）	车载终端、票务机、调度系统、OBD设备、移动端
外部扩展数据	路况信息（交通拥堵指数）气象数据（降雨量、气温）城市活动（大型赛事、节假日安排）地理信息（站点坐标、区域人口密度）	API接口、第三方平台采购、政府公开数据

分层架构

源数据层 → 操作数据存储（ODS）→ 公共维度模型层 → 轻度汇总层 → 主题数据集市层 → 应用层

技术选型
| 组件 | 功能说明 | 示例工具 |
|—————–|——————————————————————-|———————–|
| 数据存储 | 海量结构化/半结构化数据存储 | HDFS、Hive、ClickHouse |
| 实时处理 | 毫秒级延迟的流式计算（如车辆告警、实时客流监控） | Kafka + Flink/Spark Streaming |
| 批处理 | 离线数据清洗、聚合（如每日运营报表） | Airflow + Spark |
| 元数据管理 | 数据目录、血缘关系追踪 | Apache Atlas |
核心数据模型
- 维度表：时间（年/月/日/时段）、线路、车辆、站点、驾驶员
- 事实表：
  | 事实表名称 | 关键字段 | 用途 |
  |———————-|———————————————|——————————|
  | 乘车记录事实表 | 乘客ID、上车站点、下车站点、票价、刷卡时间 | 客流分析、票务收入统计 |
  | 车辆状态事实表 | 车号、速度、油耗、GPS坐标、采集时间 | 运营效率监控、故障预警 |
  | 能耗事实表 | 车号、行驶里程、燃油消耗、电耗、日期 | 成本分摊、节能优化 |

采集方式
- 实时数据：通过Kafka接收车载终端心跳包（每秒1次），Flink计算实时到站延误。
- 批量数据：每日夜间用Sqoop从票务系统导入当日交易记录（约500万条）。
存储周期
| 数据类型 | 存储时长 | 存储介质 |
|——————–|——————–|—————————|
| 原始GPS轨迹 | 永久保存（压缩） | HDFS |
| 票务明细 | 5年（合规要求） | Hive分区表 |
| 实时告警日志 | 1年（滚动清理） | Kafka + ES（热数据） |

ETL流程
- 清洗：剔除重复刷卡记录、修正GPS漂移点。
- 转换：将车载CAN总线协议解析为标准化字段（如发动机转速→油耗模型输入）。
- 聚合：按线路+时段生成客流量立方体（支持下钻查询）。
典型分析场景
- 客流预测：LSTM模型训练历史票务数据，预测未来1小时各站点客流。
- 能耗优化：关联分析车辆行驶速度与油耗曲线，识别急加速/急刹车高频车型。
- 准点率考核：计算每趟次实际到站时间与计划偏差，生成驾驶员绩效评分。

数据质量监控
- 异常检测规则：GPS坐标突变>10公里/秒则标记为设备故障。
- 完整性校验：票务交易与现金流对账（误差>1%触发告警）。
权限管理
| 用户组 | 可访问数据 |
|——————|—————————————-|
| 调度员 | 实时车辆位置、线路排班表 |
| 财务分析师 | 票务收入、能耗成本（脱敏车辆ID） |
| 外部监管机构 | 聚合后运营指标（如准点率、投诉率） |