交管大数据建设，目标明确、框架清晰，但真正落地时却常常卡在“最后一公里”。尽管公安部局给出了平台架构指引和重点任务方向，但大数据、数据治理这些技术理论，一旦跟交管实际业务结合，问题就暴露出来了——建什么、怎么建、建完能不能用，全是现实挑战。在交通大数据治理和数据资源中心建设中，核心思路还是要紧扣公安大数据“四化”顶层设计：数据应接尽接、统一架构、共享互通、分层解耦、协同创新。自上而下做总体设计，自下而上优化流程，才能真正推动交管大数据的深化建设和应用改造。

概 述

十三五期间，交通管理科技水平稳步提升，集成指挥、交通管理综合应用、交管大数据研判分析、互联网交通安全综合管理这四大核心平台已经建成。大数据、人工智能等技术也在违法AI预审、车辆布控预警等场景中逐步深入应用。2021到2023年的交通管理三年科技规划明确强调：改革和创新要靠科技力量，精细化、智能化、专业化是方向，共建共治共享的新格局需要新基建来加速数字化进程。交管科技创新特别提出要深化大数据分析研判，鼓励有条件的地方建设本地交通管理大数据资源池，包括可视化建模、模型创新、数据共享等目标。然而，即便有明确目标、部局指引和重点任务，技术理论与交管业务的结合依然面临建什么、怎么建、建后可用性等现实问题。

构建交管数据治理体系

数字化转型是一个持续过程，只有开头，没有终点。面对未来业务的不确定性，必须用数字化手段和思维，敏捷响应、驱动业务升级。在交通大数据治理和数据资源中心建设中，依据公安大数据“四化”顶层设计思路，以“数据应接尽接、统一架构、共享互通、分层解耦、协同创新”为理念，自上而下总体设计，自下而上优化流程，这是推动深化建设和应用改造的基本路径。

交管大数据架构的搭建，必须围绕交管科技规划的目标，依托技术侧分层解耦等通用规则，同时结合具体项目所在的外部系统、跨网传输、安全要求等实际情况来确定。而《部级公安交通管理大数据分析研判平台应用架构》是一个非常好的参考基础，该规范把架构分为支撑层、接口层、模型层、应用层四层。支撑层负责建设数据底座和通用引擎能力集；模型层基于数据治理后的标准数据创新业务模型，由数据治理团队和业务科室警员用可视化建模工具自行构建；接口层作为中枢系统，依托微服务技术，把数据能力和通用引擎能力在安全可控的前提下对外提供；应用层则面向业务科室警员，通过系统应用、可视化大屏、BI等丰富形式提供数据应用、检索和挖掘分析能力。

围绕提升道路交通治理体系和治理能力现代化的总目标，架构设计应遵循扩展性、规范性、安全性、分层解耦等原则。这里需要特别留意一点：以往，数据需求科室或下级支、大队想要获取六合一等数据，通常要线下提交申请书，写明所需的数据表、字段、用途等信息，审批通过后再以下发库的方式获取。流程繁琐、效率低下，主管数据的科室也缺乏有效监管手段。而依托接口层安全规范的数据共享交换能力，面向已汇聚的跨部门、跨系统、跨层级数据资源，需求方可以在线浏览数据目录，通过接口层工具提交申请，走线上审批流程获取数据，所有申请记录和共享情况后台留痕，效率提升非常明显。

从主管单位的角度看，对内要制定数据质量、主数据管理等标准，规范数据平台建设和内部数据治理的实施过程；对外要制定输出数据元、数据字典等标准，规范治理过程以及向外部系统建设单位、相关业务科室的输出过程。从数据源头开始，站在全局视角制定标准架构和流程规范，这是关键一步。

目前交通管理体系还没有形成统一的数据标准。未来的标准制定中，应该先调研本地交管核心信息化系统的建设情况，拉通各系统建设方私有的数据标准——特别是数据字典和数据元。要从治理后主要的业务场景出发，准确评估内部ETL和外部系统在未来改造中的工作难度。建议按照交管六合一、公安行标、地方标准、国标、自定义这样优先级顺序，来梳理和制定数据标准。

交管数据的常见问题可以归纳为这几类：感知设备问题（比如GPS定位错误、时间不同步）、数据格式错误（车辆所有人电话格式不符、号牌长度及字符问题）、数据重复、数据录入不完整。主要原因在于：接入数据的系统缺少必要的输入校验，人员操作不够规范，设备时间同步不到位，以及核心系统多年迭代修改后数据库设计不符合范式，治理人员很难掌握设计细节。

治理团队需要通过科室调研等方式持续积累各科室核心业务，用业务理解加深对底层数据结构的认知。但说实话，数据治理只能解决部分问题，比如格式和重复。更重要的，是辅助大数据建设的主导单位来制定数据标准，配合完成数据标准体系的培训，提升整体数据治理意识，构建起数据问题闭环处理机制。此外，应该推动明确各类数据的唯一来源和负责单位，在组织体系中由主管领导支持、牵头部门从上至下推动整改，通过信息化系统改造、信息录入规范性等方式系统提升数据质量，新系统建设也要遵循数据标准规划。

目前虽然已经建成了统一的公安交通管理大数据分析研判平台，但各地方数据资源差异、关注点不同、需求也各有侧重，导致平台往往水土不服，应用效果不理想。那些对数据创新治理有更高要求的交警总队、支队，更倾向于参考部级平台来建设本地化的大数据应用和系统。

构建一个弹性的、符合现状的、完善的数据治理组织体系，注定是一场持续性的、进阶性的逐步完善过程。通常，治理工作拆分为数据接入、数据标准化、数仓建设、数据模型集市、服务共享接口开发等环节，还贯穿数据运维、标准规范等工作。围绕这些任务，实践中一般有两种组织模式。

模式一：横向划分

按照任务类型指派专人承担，基于工作量可兼任多项任务。比如一个人同时负责数据接入和数据标准化。各环节工作目标和范围清晰，对治理人员综合能力要求较低，适合批量处理和数据治理的效率优化。

模式二：纵向划分

以治理场景驱动，按业务划分，治理人员承担该业务需求相关的数据接入、标准化、建模和接口研发工作。这种模式以建模和业务场景驱动，能降低不同治理环节负责人之间的沟通成本。治理人员直接对最终成果的交付时间和数据准确性负责。

两种模式各有优劣，应该根据治理人员的综合能力（复合型还是专业型）以及治理的阶段性节奏（快速实现场景还是稳步全面推进）来选择最优方案。但无论选哪一种，都需要有熟悉交管业务的数据治理架构师来整体统筹，牵头数据标准规范，制定好工作分工和计划。

另外要强调一下，数据运维是交管数据治理价值体现的基础保障。目前交管大数据还处在起步阶段，数据运维不够体系化，安排运维人员值守式人工巡检的现象仍然普遍，效率低、用例覆盖不全、依赖个人经验。未来除了借助大数据平台能力（比如常规的系统运维平台、数据质量规则设置、异常预警等技术手段），面对持续增加的治理场景，还需要引入人工智能，基于海量历史数据定义数据运维智能化模型，从而提升整体运维效率。