王二平 李 范 陈 聪

(1.京津冀城际铁路投资有限公司，北京 101500；2.上海同是科技股份有限公司，上海 201203)

1 大数据分析的重要性及意义

当前，大数据已成为国家、企业的重要资产之一，被誉为未来的新“石油”。我国政府对大数据研究和应用也给予了前所未有的高度重视。2014年3月，大数据首次写入《政府工作报告》中。

铁路工程项目建设时间长、施工工序多、节奏快、涉及单位数量多、质量安全影响因素复杂，单纯依靠人的经验和分析已不能满足复杂、高效协同的管理需求[1-3]。

监理单位是铁路工程建设质量控制的主体，在履行其职责的过程中，会产生大量的日常管理数据[4-6]。目前，常规数据处理方式难以将数据有效的利用起来，且整理汇总费时费力，无法快速有效地服务于工程现场的质量安全管理工作。

借助大数据几大核心思维，从“流程”核心转变为“数据”核心，提高数据整合度，提取重点数据信息；用数据来对现场状况进行解析，提高数据的客观性和可靠度[7-10]；利用大数据的全样本原理避免抽样的偶然性，提高结论的真实性；利用大数据的预测原理对数据进行趋势分析，提高现场管理的针对性[11-12]。因此，利用信息化手段进行铁路建设监理信息系统研究意义重大。

2 大数据分析面临的问题

我国铁路已建立大量支撑铁路网建设和运营的信息系统，但是在铁路建设工程监理管理大数据分析方面还有所欠缺[13-14]。其中，在数据采集、数据质量控制、数据真实性验证和数据融合等环节尚存在较多困难。……