一、中国交通运输发展概况与大数据应用背景 新中国成立 70 多年来，中国交通运输从“瓶颈制约”逐步发展到“基本适应”经济社会需求，综合交通运输体系走向现代化，网络、枢纽、装备、服务、科技等多方面取得显著成果。然而，现代交通物流运输行业在大数据应用方面存在诸多问题：系统分散形成数据孤岛，数据分布于各业务系统难以整合；传统系统报表单一、灵活性与交互性差，难以深入分析业务；大量数据产生且增速快，其价值挖掘面临挑战。 二、帆软 FineBI 在交通物流运输行业的大数据技术应用架构 1. 数据处理流程   - 源数据对接运输管理、仓储管理、人力资源、财务等系统及第三方数据，消除信息孤岛，经抽取、转换、加载进行数据质量管理，写入数据仓库（包括 ODS、DWD、DWS、ADS 层级）并输出到数据集市，按经营决策、运营分析等多主题整合分析，通过 FineBI 实现数据可视化展示与自助分析。 三、交通物流运输行业大数据应用案例分析 1. 公共交通管理大数据分析平台   - 问题背景：以往公共交通管理数据大屏监控看板开发周期长，外包项目方经代码开发与美工优化，从需求收集到上线至少需半个多月，难及时响应业务需求。   - 解决思路：利用 FineBI 仪表板快速设计数据图表与布局，展示公交总线路数等关键指标。   - 应用对象：管理层领导。   - 成果价值：可依出行统计规划路线缓解拥堵，实时监控预警并调整策略，美化大屏使关键指标清晰。 2. 物流经营分析   - 问题背景：业务部门突发性数据分析需求时，传统固定化报表难以深入探索，如物流月报毛利下滑难以探寻本质原因。   - 解决思路：借助 FineBI 联动、钻取等 OLAP 多维分析特性，从下属分公司到线路目的地逐层挖掘毛利率下降原因。   - 应用对象：业务管理部门。   - 成果价值：找出原因并调整运营策略，FineBI 自助式工作流程解放 IT 人力，提高数据分析与应用效率。 3. 物流看板   - 问题背景：物流运输管理中物流看板关键指标数据利用不足，如发货量、签收量等多方面数据未有效整合利用。   - 解决思路：整合物流系统运输数据，图表加明细数据布局构建仪表板展现。   - 应用对象：业务管理部门。   - 成果价值：实时监控发现异常，建立高效处理流程改进异常。 4. 物流流向分析   - 问题背景：物流流向分析是物流看板重要部分，需统计城市发货签收等数据及地域流线分布等信息。   - 解决思路：整合物流系统运输数据，构建仪表板统一展现。   - 应用对象：业务管理部门。   - 成果价值：构建快递流向分析看板，清晰呈现流向统计数据。 5. 物流时效分析   - 问题背景：物流时效分析需明确各地区时效差异及原因，如省份时效高低、大区差异、同城配送时长问题等。   - 解决思路：整合物流系统运输数据，构建仪表板展现。   - 应用对象：业务管理部门。   - 成果价值：构建快递时效看板，直观呈现不同地区配送时效数据。 6. 航空流量分析   - 问题背景：航空运输需关注机场覆盖、客户市场份额、承运航空公司及旅客吞吐量走势等问题。   - 解决思路：整合航空系统运输数据，构建仪表板展现。   - 应用对象：航空管理部门。   - 成果价值：构建航空运输管理看板，清晰呈现航空公司吞吐量等数据。