李翔敏，戴 帥

(公安部道路交通安全研究中心，北京100062)

0 引言

自大數(shù)據(jù)(Big Data或Mega Data)的概念提出以來，西風(fēng)東漸，英國(guó)人維克托·邁爾-舍恩伯格(Viktor Mayor-Sch?nberger)和肯尼斯·庫(kù)克耶(Kenneth Cukier)所著《大數(shù)據(jù)時(shí)代》(Big Data)[1]在中國(guó)出版后，更是一時(shí)間引發(fā)熱議。與信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相伴而生的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)則是被當(dāng)作解決各種疑難雜癥的靈丹妙藥，各種研究和應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，各行各業(yè)爭(zhēng)相追捧，道路交通管理行業(yè)也不例外。

近年來在智能交通不斷發(fā)展的背景下，大數(shù)據(jù)作為很多智能交通解決方案的基礎(chǔ)，獲得了前所未有的關(guān)注。道路交通管理部門以及相關(guān)企事業(yè)單位都開始大規(guī)模投入，在規(guī)劃設(shè)計(jì)、軟硬件配置、軟件研發(fā)、數(shù)據(jù)采集處理、系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)維護(hù)等方面進(jìn)行大量探索和嘗試，形成了頗多成果，也不乏相對(duì)成功的實(shí)際應(yīng)用案例[2-4]。在成功案例的激勵(lì)和各種絢麗的圖形化表現(xiàn)形式的吸引下，越來越多的道路交通管理部門和相關(guān)企事業(yè)單位對(duì)大數(shù)據(jù)概念表現(xiàn)狂熱，加緊上馬各種項(xiàng)目。與此同時(shí)，業(yè)界產(chǎn)生了針對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)際效果的質(zhì)疑[5]。

學(xué)術(shù)領(lǐng)域有關(guān)道路交通管理行業(yè)大數(shù)據(jù)的研究頗為活躍，從中國(guó)知網(wǎng)的相關(guān)文獻(xiàn)檢索結(jié)果來看(以交通和大數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索)，相關(guān)論文數(shù)量逐年上升，研究角度逐步多樣化，涵蓋規(guī)劃設(shè)計(jì)、平臺(tái)搭建、系統(tǒng)架構(gòu)、技術(shù)應(yīng)用等方面。但是，相關(guān)研究成果主要集中在理論研究和系統(tǒng)設(shè)計(jì)層面，實(shí)證研究和案例研究較少，重理論、輕實(shí)踐的現(xiàn)象突出。

從業(yè)界一些示范性的大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目來看，依然是新瓶裝舊酒，用的還是傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析和商業(yè)智能(Business Intelligence,BI)的方法，只是冠以大數(shù)據(jù)的帽子而已。因此，在中國(guó)交通管理領(lǐng)域大數(shù)據(jù)狂熱的背后，存在諸多的潛在問題與風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)適時(shí)對(duì)基于大數(shù)據(jù)的道路交通管理熱潮進(jìn)行冷思考，確保大數(shù)據(jù)在道路交通管理領(lǐng)域中的恰當(dāng)運(yùn)用，消除盲目追捧，回歸交通信息化管理的初衷，真正提高交通信息化管理水平。

為了應(yīng)對(duì)道路交通信息化管理面臨的新形勢(shì)，本文在針對(duì)基于大數(shù)據(jù)的道路交通管理進(jìn)行反思的基礎(chǔ)上，指出道路交通管理信息化的發(fā)展路徑應(yīng)該遵循既要發(fā)展大數(shù)據(jù)，又要善用“小數(shù)據(jù)”的原則。在追逐大數(shù)據(jù)技術(shù)潮流的同時(shí)，也要強(qiáng)調(diào)小即是美的理念，充分利用手頭已有的“小數(shù)據(jù)”和技術(shù)，努力夯實(shí)科學(xué)交通管理的基礎(chǔ)。

1 大數(shù)據(jù)的特征

美國(guó)著名的信息技術(shù)研究和分析公司高德納(Gartner)將大數(shù)據(jù)定義為“需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)”。美國(guó)國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司(International Business Machines Corporation,IBM)則歸納出大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)。雖然不同學(xué)者或機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)的具體定義有所不同，但是基本上提及了上述4項(xiàng)特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)為科學(xué)研究和技術(shù)應(yīng)用帶來了思維方式的改變，即使用全樣本數(shù)據(jù)而非抽樣樣本數(shù)據(jù)、關(guān)注效率而非精確度、關(guān)注事物的相關(guān)性而非因果關(guān)系[1]。大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能夠分析結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，更傾向于對(duì)由視頻攝像頭、傳感器、RFID、GPS等采集的非結(jié)構(gòu)化的海量多樣數(shù)據(jù)進(jìn)行更好的分析。

2 正確認(rèn)識(shí)交通管理領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)因其強(qiáng)大的預(yù)測(cè)能力以及借助商業(yè)智能手段而展現(xiàn)出絢麗的圖形化表現(xiàn)形式，常常被人神化和敬畏。其實(shí)，大數(shù)據(jù)只是信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展到一個(gè)新階段的產(chǎn)物，并非高大上，所用到的數(shù)學(xué)原理和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)也并不復(fù)雜，只是在數(shù)據(jù)的處理量和處理方法上有新的改變。道路交通管理領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，也只是基于海量的交通數(shù)據(jù)，根據(jù)交通工程學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的知識(shí)，并配合新的海量數(shù)據(jù)處理方法來解決道路交通管理領(lǐng)域的實(shí)際問題。

道路交通領(lǐng)域存在各種類型的多源海量交通數(shù)據(jù)，涵蓋交通流特征參數(shù)數(shù)據(jù)、“車駕管”數(shù)據(jù)、交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)、交通管理設(shè)施設(shè)備數(shù)據(jù)等，既有靜態(tài)數(shù)據(jù)又有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。交通大數(shù)據(jù)的意義并非在于收集和存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)信息，而是在于對(duì)這些隱含交通意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理、分析和挖掘，將海量數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值挖掘出來，提高數(shù)據(jù)的附加值，用以輔助交通管理，減少因交通擁堵和交通事故帶來的損失。大數(shù)據(jù)技術(shù)固然是先進(jìn)的、符合時(shí)代技術(shù)潮流的、能夠提高交通管理水平的有效手段，但是大數(shù)據(jù)也帶來了許多新的挑戰(zhàn)，特別是對(duì)于那些缺乏分析技術(shù)、信息技術(shù)投入和與大數(shù)據(jù)相適應(yīng)的管理文化的機(jī)構(gòu)和部門[6]。因此，在引進(jìn)和運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的過程中，需要科學(xué)理性，在看到大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，既不能夸大其作用，也應(yīng)該看到它的劣勢(shì)[7]。

2.1 大數(shù)據(jù)非萬能

與其他技術(shù)一樣，大數(shù)據(jù)技術(shù)顯然也不是萬能的。海量數(shù)據(jù)所具有的價(jià)值只是潛在且不確定的，業(yè)界經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為海量數(shù)據(jù)庫(kù)中僅有約10%～20%的數(shù)據(jù)才是真正有價(jià)值的。大數(shù)據(jù)技術(shù)的成功運(yùn)用，受制于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、算法、軟硬件等各種因素。例如，數(shù)據(jù)信息采集技術(shù)的限制、采集方法的缺陷以及樣本量過小等因素，都會(huì)極大影響后期分析處理，使得大數(shù)據(jù)技術(shù)成為無本之源。

中國(guó)道路交通管理信息化進(jìn)程的起步相比發(fā)達(dá)國(guó)家較晚，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的規(guī)劃設(shè)計(jì)、采集處理、管理應(yīng)用等方面存在嚴(yán)重不足。具體表現(xiàn)在：1)各類交通信息采集設(shè)備缺乏科學(xué)統(tǒng)一的選型、安裝和運(yùn)營(yíng)維護(hù)，致使設(shè)備無法返回有效、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；2)大量交通信息采集設(shè)備功能沒有發(fā)揮，例如大量視頻攝像頭沒有安裝流量檢測(cè)軟件導(dǎo)致無法采集相應(yīng)的數(shù)字信息，只能用作視頻監(jiān)控，造成資源浪費(fèi)；3)數(shù)據(jù)碎片化，沒有形成統(tǒng)一、相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫(kù)；4)軟硬件技術(shù)水平和專業(yè)人員配備落后，數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的價(jià)值無法被挖掘，造成數(shù)據(jù)資源的閑置和浪費(fèi)。

鑒于中國(guó)道路交通管理領(lǐng)域信息化建設(shè)尚處于早期發(fā)展階段，積累的數(shù)據(jù)量有限，數(shù)據(jù)質(zhì)量相對(duì)不高，很多道路交通管理部門在應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)。因此，需要道路交通管理部門在大數(shù)據(jù)的熱潮中，冷靜思考大數(shù)據(jù)技術(shù)的限制和應(yīng)用前提，特別是在自身底子薄、零基礎(chǔ)的情況下，需要慎之又慎，切忌為了政績(jī)和相關(guān)利益企業(yè)的游說而盲目上馬大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。

2.2 大數(shù)據(jù)有成本

與其他眾多消費(fèi)品一樣，大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和處理是有成本的。除了一些人工的數(shù)據(jù)采集方法，大數(shù)據(jù)的采集主要依賴于技術(shù)和資本密集型的交通檢測(cè)器，而大數(shù)據(jù)的多樣性又依賴于安裝在不同位置、不同類型的交通檢測(cè)器，這些交通檢測(cè)器的購(gòu)置和運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本較高。此外，交通大數(shù)據(jù)一般無法用單臺(tái)普通計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和處理，需要依賴分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)，而這些技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用也需要大量資源。

因此，在追趕大數(shù)據(jù)潮流、上馬交通大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時(shí)，道路交通管理部門需要首先衡量自身的人力和物力基礎(chǔ)，在成本效益分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行考慮。在資金不足或效益遠(yuǎn)低于成本的情況下要果斷放棄，首先做好基本的交通管理工作。在資金充裕和效益大于成本的情況下，要避免不差錢的想法，認(rèn)真考慮自身專業(yè)人員配備是否到位、是否具有系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)維護(hù)能力等問題，避免交通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)成為爛尾工程，或建設(shè)完畢后因使用不當(dāng)而成為擺設(shè)，造成資源閑置和浪費(fèi)。

2.3 隱私問題成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用隱患

交通是人類的基本需求之一，人們的日常出行必然會(huì)產(chǎn)生一系列與個(gè)人相關(guān)的交通數(shù)據(jù)。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星定位導(dǎo)航、車輛識(shí)別技術(shù)快速發(fā)展的今天，出行所產(chǎn)生的交通信息數(shù)據(jù)更容易被采集和存儲(chǔ)，而交通大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展也正是順應(yīng)這一潮流而生。在法制化逐步深入和公民個(gè)人意識(shí)覺醒的今天，公眾對(duì)于個(gè)人隱私問題較為關(guān)切，交通大數(shù)據(jù)特別是與個(gè)人隱私相關(guān)的交通大數(shù)據(jù)問題顯得頗為重要。

目前，中國(guó)尚未出臺(tái)專門的法律法規(guī)界定和規(guī)范信息時(shí)代下的個(gè)人隱私，一些涉嫌侵犯?jìng)€(gè)人隱私的案件多采用其他相關(guān)法律法規(guī)來裁判。因此，現(xiàn)階段中國(guó)交通大數(shù)據(jù)發(fā)展過程中還未對(duì)個(gè)人隱私及數(shù)據(jù)安全給予足夠重視。例如，成熟的車輛號(hào)牌視頻識(shí)別技術(shù)已經(jīng)被交通管理部門和相關(guān)企業(yè)廣泛運(yùn)用，車主的號(hào)牌信息及出行信息在未被告知的情況下被記錄和存儲(chǔ)，個(gè)別交通管理部門和企業(yè)在數(shù)據(jù)的管理和使用過程中不對(duì)車主的號(hào)牌信息進(jìn)行相應(yīng)隔離，一旦泄露或者被違法買賣，風(fēng)險(xiǎn)極大。相比之下，在中國(guó)香港地區(qū)，由于法律限制，交通管理部門或相關(guān)企業(yè)在未經(jīng)車主允許的情況下，不能夠采集車輛的車牌信息，以確保個(gè)人隱私。在這種情況下，以車輛號(hào)牌視頻識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用就受到限制。在此情況下，如果仍然想要跟蹤車輛的行駛軌跡而不涉及隱私問題，就需要對(duì)車輛視頻識(shí)別技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，由根據(jù)號(hào)牌識(shí)別車輛改為根據(jù)外觀特征識(shí)別車輛，以確保車主的個(gè)人隱私不被侵犯。

因此，交通管理部門及相關(guān)企業(yè)在收集可能涉及個(gè)人隱私的交通大數(shù)據(jù)的過程中，要有前瞻性，提前做好準(zhǔn)備，依法依規(guī)地采集、處理、存儲(chǔ)、應(yīng)用和傳播數(shù)據(jù)。雖然交通管理部門的交通信息數(shù)據(jù)有的較為敏感，有的涉及公共安全和公民隱私，但是并不代表交通信息數(shù)據(jù)不能公開。交通管理部門要在保障公共安全和公民隱私的前提下，有勇氣推進(jìn)信息公開，對(duì)涉密信息進(jìn)行脫敏處理，積極穩(wěn)健地逐步開放和共享數(shù)據(jù)，提供給更有能力的個(gè)人和機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析并加以利用，以便最大限度挖掘交通數(shù)據(jù)信息的潛在價(jià)值，助力交通管理。例如，2014年，貴州省與阿里巴巴集團(tuán)共同宣布面向全球啟動(dòng)“智慧交通算法大挑戰(zhàn)”。貴陽(yáng)市向參賽者開放了海量的脫敏交通數(shù)據(jù)，包括公共汽車GPS數(shù)據(jù)、出租汽車GPS數(shù)據(jù)、高德導(dǎo)航數(shù)據(jù)，逐步啟動(dòng)大數(shù)據(jù)商業(yè)開發(fā)，為交通數(shù)據(jù)信息開放起到了很好的示范作用[3]。

2.4 發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)

國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家的道路交通信息化管理走過了一條漫長(zhǎng)而堅(jiān)實(shí)的道路，憑借先進(jìn)的管理體制、完善的交通管理設(shè)施、發(fā)展相對(duì)較早的信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，在過去的交通管理工作中逐步積累了大量交通數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，國(guó)外同行開發(fā)了各種交通模型、應(yīng)用和系統(tǒng)，并將它們成功應(yīng)用于實(shí)踐中，持續(xù)且有步驟地推進(jìn)交通管理信息化建設(shè)。近年來，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，原本積累的很難有效處理的海量交通數(shù)據(jù)被充分挖掘和利用起來。

與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比，中國(guó)交通管理領(lǐng)域的信息化建設(shè)則呈現(xiàn)跳躍式發(fā)展特征。中國(guó)的交通信息化管理起步較晚，科技、設(shè)施、人才、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)較差，以往積累的信息數(shù)據(jù)種類和數(shù)量有限，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，利用率較低。在這樣的基礎(chǔ)上，面對(duì)大數(shù)據(jù)浪潮的襲來，業(yè)界反應(yīng)不一，有的在現(xiàn)有基礎(chǔ)上適當(dāng)發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用迎頭趕上，有的沒有基礎(chǔ)也要強(qiáng)行上馬大數(shù)據(jù)項(xiàng)目；有的積極完善數(shù)據(jù)采集，研發(fā)各種交通模型充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，有的則在追逐大數(shù)據(jù)的同時(shí)卻做不好基本的交叉口配時(shí)應(yīng)用。

因此，發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)不能操之過急，須首先判斷自身的科技、設(shè)施、人才、經(jīng)濟(jì)、數(shù)據(jù)的積累，做好科學(xué)系統(tǒng)的規(guī)劃后再逐步引進(jìn)和應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。此外，在應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的同時(shí)，不能只關(guān)注成功案例，還要多關(guān)注失敗案例，從中汲取教訓(xùn)。

3 善用“小數(shù)據(jù)”

基于大數(shù)據(jù)的交通管理本質(zhì)上是交通信息化管理的一種途徑或者應(yīng)用。目前，中國(guó)的道路交通管理面臨新形勢(shì)，對(duì)交通信息化管理提出了新的挑戰(zhàn)和更高的要求。在新型城鎮(zhèn)化的背景下，中國(guó)的機(jī)動(dòng)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加速，交通供需矛盾進(jìn)一步加劇，運(yùn)用信息化技術(shù)手段緩解交通擁堵成為必由之路。此外，在中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)新常態(tài)、國(guó)家預(yù)算法出臺(tái)、地方政府債務(wù)管理體制變革的背景下，大大減少了道路交通管理部門投入的隨意性，規(guī)范了投入的力度，以及提高了科學(xué)性。

為了應(yīng)對(duì)道路交通信息化管理面臨的新形勢(shì)，在反思基于大數(shù)據(jù)的道路交通管理的基礎(chǔ)上，交通信息化管理的發(fā)展路徑應(yīng)該遵循既要發(fā)展大數(shù)據(jù)，又要善用“小數(shù)據(jù)”的原則。這里的“小數(shù)據(jù)”指相對(duì)大數(shù)據(jù)而言數(shù)據(jù)量較小、種類較少的樣本數(shù)據(jù)，主要根據(jù)傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)原理抽樣得來?；凇靶?shù)據(jù)”的交通管理，即是運(yùn)用有限樣本量的抽樣數(shù)據(jù)，在充分研究事物因果關(guān)系的基礎(chǔ)上，開發(fā)、標(biāo)定、運(yùn)用各種交通模型以輔助科學(xué)交通管理。在大數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)出現(xiàn)之前，基于交通流參數(shù)的交通科學(xué)化、精細(xì)化管理都是依賴于對(duì)交通“小數(shù)據(jù)”進(jìn)行分析和運(yùn)用。例如，美國(guó)道路通行能力手冊(cè)(HCM)中，大量的交通工程學(xué)模型都是通過充分運(yùn)用“小數(shù)據(jù)”進(jìn)行標(biāo)定和不斷完善。這些基于“小數(shù)據(jù)”而建立起來的交通工程學(xué)模型，在實(shí)踐中被廣泛應(yīng)用，極大地推動(dòng)了交通科學(xué)研究和工程實(shí)踐的發(fā)展進(jìn)步，從這個(gè)意義上來說，小即是美。

由于中國(guó)交通信息化管理起步較晚，各方面基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，因此，站在大數(shù)據(jù)時(shí)代的門口回望，依然會(huì)發(fā)現(xiàn)中國(guó)基于“小數(shù)據(jù)”的交通管理水平還有很大的提升空間。因此，最重要的是首先盤活存量，善用手頭已有的“小數(shù)據(jù)”，努力夯實(shí)科學(xué)交通管理的基礎(chǔ)。

1）充分利用“小數(shù)據(jù)”并促進(jìn)現(xiàn)有交通管理技術(shù)的科學(xué)運(yùn)用。

要重視對(duì)現(xiàn)有交通數(shù)據(jù)的充分利用和挖掘，加強(qiáng)專業(yè)人才和配套資金的投入。例如，目前很多交叉口的信號(hào)配時(shí)仍然不合理，很多是由于缺乏科學(xué)的交叉口流量調(diào)查基礎(chǔ)、缺乏規(guī)范動(dòng)態(tài)的配時(shí)調(diào)整機(jī)制、缺乏專業(yè)技術(shù)人才以及對(duì)配時(shí)軟件和模型的不正確使用或降低難度的簡(jiǎn)單使用。在缺乏科學(xué)合理的交叉口信號(hào)配時(shí)的情況下，即使引進(jìn)先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，交通管理的效果也難以顯著提升。道路交通管理部門只有科學(xué)地進(jìn)行交叉口流量調(diào)查，充分利用好“小數(shù)據(jù)”，科學(xué)深入地應(yīng)用信號(hào)配時(shí)技術(shù)，才能真正夯實(shí)科學(xué)交通管理的基礎(chǔ)。

2）切勿盲目追求技術(shù)的升級(jí)改造。

大數(shù)據(jù)潮流的背后更多的是投資人、技術(shù)與服務(wù)供應(yīng)商、咨詢公司以及新聞媒體的熱炒，但實(shí)際上真正運(yùn)用大數(shù)據(jù)的政府管理部門和企業(yè)卻頗為迷惑。業(yè)界很快發(fā)現(xiàn)，很多所謂大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案其實(shí)是新瓶裝舊酒，并未給之前的交通信息化管理帶來革命性變化。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和算法模型已經(jīng)能夠基本滿足需要，并非一定需要運(yùn)用諸如MapReduce、Hadoop等大數(shù)據(jù)技術(shù)。此外，在很多交通管理部門缺乏基礎(chǔ)交通數(shù)據(jù)和專業(yè)人員的情況下，即使上馬大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，也很難充分發(fā)揮作用。因此，與其投入大量的資源引入不實(shí)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)，倒不如踏踏實(shí)實(shí)地用好已有資源，切勿盲目追求技術(shù)的升級(jí)改造。

3）循序漸進(jìn)提升交通信息化管理水平。

海量的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)中確實(shí)蘊(yùn)含巨大的潛在價(jià)值，不斷更新的大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)也是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、輔助交通管理決策的利器，但這并不意味著就要從基礎(chǔ)弱、底子薄的狀態(tài)一下躍變到追逐技術(shù)潮流的巔峰。交通管理技術(shù)的變革是一個(gè)漸進(jìn)的過程，應(yīng)當(dāng)穩(wěn)健推行，認(rèn)真研究交通參與者的切實(shí)需求，充分運(yùn)用已有交通管理技術(shù)和方法，切勿急功近利。在交通信息化管理的基礎(chǔ)和條件仍然不夠完善的情況下，需要先用好手頭的“小數(shù)據(jù)”，在充分運(yùn)用好傳統(tǒng)交通信息化管理技術(shù)手段的基礎(chǔ)上，循序漸進(jìn)，逐漸引入大數(shù)據(jù)技術(shù)。無論大數(shù)據(jù)概念如何火爆，交通信息化管理的發(fā)展都應(yīng)該回歸理性，以解決問題的有效性和高效性為出發(fā)點(diǎn)，恰當(dāng)運(yùn)用各種技術(shù)。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展確實(shí)能夠提升道路交通管理的科學(xué)性和有效性，且進(jìn)一步提高道路交通管理的信息化水平。得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)，過去很難進(jìn)行處理的海量的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化多源交通數(shù)據(jù)變得易于處理，而且處理能力和速度得到極大提升，可以實(shí)現(xiàn)很多以前無法實(shí)現(xiàn)的功能，蘊(yùn)藏在海量交通數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值得以被更好發(fā)掘。但是，技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用是一個(gè)需要堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)和循序漸進(jìn)的過程，在大數(shù)據(jù)熱潮下，需要回歸理性，正確認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)，穩(wěn)健推進(jìn)交通信息化管理的發(fā)展。

正確認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)，即是要科學(xué)、理性、全面地了解大數(shù)據(jù)的局限、成本、風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)用基礎(chǔ)，而非人云亦云、貪大求全地跟風(fēng)盲目上馬大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。在自身尚未完全準(zhǔn)備好全面擁抱大數(shù)據(jù)時(shí)代時(shí)，首先要做好的是秉承小即是美的理念，善用“小數(shù)據(jù)”，即重視當(dāng)下，加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)有交通數(shù)據(jù)信息的充分利用和價(jià)值挖掘，改進(jìn)和加強(qiáng)科學(xué)技術(shù)對(duì)交通

管理工作的輔助作用。

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