关键词：数据分析；企业经营管理；意义；作用；策略
引言
几乎是所有的企业在生产经营过程中，均会形成各式各样的数据、资料，通过对这些大量的数据、资料展开深入的研究所获得的数据分析报告，在企业经营管理中可发挥十分重要的意义与作用。数据分析指的是通过科学的统计方法就收集的详细的数据、资料展开研究分析，以对数据、资料相关功能进行尽可能的挖掘开发，发挥数据的显著作用，即数据分析是一个为了获取可利用信息和产生结论而就数据、资料展开研究、分析的过程。数据分析的目的是挖掘提炼出众多看似错综复杂的数据资料潜在的有利信息，以归纳出分析事情的客观规律。由此可见，做好数据分析工作，对于促进企业的发展、提升企业经营管理能力，有着十分重要的现实意义与实质作用。
1.数据分析在企业经营管理中的意义
1.1支持营销运营管理
基于数据分析、数据挖掘方法的支持，在过去传统数据社会，一部分较为先进的企业便已经能够一定程度地达到洞察力促进科学规范营销运营管理的目的。在现如今大数据时代，企业用户的数据变得进一步多元、丰富，在对用户需求洞察满足方面企业变得愈加充分、精确，值得注意的是，在当前数据分析水平不断提升的情况下，企业作用于用户的洞察、满足能力基于数据、资料存储以及数据、资料研究分析方面将变得更为高效，鉴于此，支持企业营销运营管理全面步骤决策的数据、资料流能够同步于企业营销运营管理工作流，企业可通过统计归纳用户的以往消费行为数据以及用户实时的消费行为数据，第一时间针对相对应的用户制定出具备显著个性的营销手段，从而有效识别把握转瞬即逝的营销机会，积极促进企业营销命中概率的提升，最大程度地提升企业营销运营管理效率[1]。
1.2推动智能管道运营
就企业经营管理而言，企业智能管道的核心能力为，结合用户的活动行为，动态为用户提供推荐并配备互联网设备资源。在过去传统数据社会中，受技术条件有限难以满足及相关问题与用户体验动态测量相同等影响，企业通常无法有效的就智能管道运营需求予以满足；在现如今大数据时代，在数据分析水平不断提升的情况下，作用于半结构化设备数据动态收集、分析以及处理等相关技术的日趋成熟，将很大程度上推动企业智能管道运营管理运行的计划。企业智能管道运营管理达到机理与用户体验管理存在极大的相似之处，最主要的区别仅仅是，企业职能管道作用于用户产品消费行为活动测算的数据、资料相对应于提供推荐并配备互联网设备资源，于确保用户体验满足标准的情况下，全面配备、划分及归总企业互联网设备资源，经资源利用最大程度地实现，积极促进资源的尽可能优化[2]。
2.数据分析在企业经营管理中的作用
2.1完整客观的反映企业情况
企业常规的数据报表、调查资料，通常仅能够显现企业某一方面或者某一部分的情况，就算是获取的企业数据报表、调查资料十分全面，如果这些企业数据报表、调查资料未能够得到相应的研究、分析，也往往很难了解从中了解到企业的真实情况。为了完整客观的反映企业情况，务必要遵循“实事求是”原则，在收集企业全面数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，以提供给企业管理者科学规范的数据分析报告，为其在就企业发展做决策时提供有利依据。经严格加工制作及研究分析所得到的数据分析报告，相较于常规的数据报表，能够更加全面、系统及集中地反映企业客观实际。
2.2实行监督管理工作
监督属于数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的作用。数据分析部门在对企业数据、资料进行收集过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业经济动态及本企业运行发展状况，了解相关数据、资料的来龙去脉及口径范围，因此数据分析部门可有效的担负起对企业的多方面监督管理工作，包括企业运营发展部门相关政策方针有效落实与否、企业发展生产经营规划有效完成与否以及企业一系列经济指标有效实行与否等。在数据分析的作用下，可促进企业有效实行监督管理工作，以客观、完整地向企业管理者、相关部门做决策及制定企业发展计划时提供有利参考依据。
2.3参与科学化决策
对于任何一项经济行为发展，想要获取其客观规律性的见解并未易事，通常是要通过不断的分析、探索及实践，方可一步步构成认识。在现如今市场经济大环境下，还存在着诸多的市场经济比例进程、实现企业经济效益利润最大化以及实现集群产业结构优化等客观规律，均有待我们去逐步挖掘。鉴于此，就市场经济背景下客观经济规律展开研究分析，属于一项有着广阔发展前景的领域。数据分析部门可充分发挥详细数据、资料持有优势，进行针对的研究、分析，对数据、资料表层显现内容展开更深层次的剖析，挖掘出数据、资料中的潜在实质涵义，由理性认识代替感性发展认识，实现客观经济规律认识质的升华，达到显现企业发展现状以及企业内部关联和发展的目的，一方面促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业经济行为里程、企业发展现状以及企业发展方向，提升企业管理水平，一方面促使企业管理者及相关部门能够更有针对性地进行企业决策、计划制定，从而全面起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策作用。
2.4有利于数据深度利用
数据分析部门为了获取全面详细的数据、资料，需要对定期统计报表制度进行全面贯彻落实，或者需要采取一系列包括调查、普查以及抽查等各式各样形式的统计调查工作，这必然是一项十分复杂的系统工作，倘若仅仅将这些详细的数据、资料简单地汇总上报给国家和相关部门，以完成国家和相关部门制定的数据、资料收集任务，低下的数据、资料利用率，显然有愧于需要消耗长复杂的系统数据、资料收集工作[3]。由此可见，唯有早收集详细数据报表、调查资料的同时，还应当开展严格加工制作及研究分析工作，展开各个层次、各个方面的综合深度利用，以使这些数据、资料转变为内容更加丰富化、形式更加多样化的重要深度信息。
2.5有助于提升员工素质
在数据、资料收集的基础上展开数据分析，采用一系列分析方法，根据数据、资料实情展开针对的研究分析，经数据分析工作的开展，不仅要找出数据、资料中潜在的问题，发觉数据、资料中的不和谐之处，还要分析问题出现的缘由，并制定出问题的解决对策。为了完成这一系列的高要求、复杂艰巨的工作，要求数据分析部门员工一方面需要具备完善的数据分析基础常规知识，具备相应的政策分析能力、经济理论知识，一方面需要掌握数据分析的开展方法，明确数据分析的前后关键步骤，此外还应当熟悉相应的经济技术要点，具备相应的数据、资料归纳分析水平，具备相应的写作技巧水平等。由此可见，数据分析部门在进行数据分析工作期间，势必会激发数据分析部门员工学习主观能动性，有效提升员工各方面综合素质，并逐步成为不仅能够进行数据分析编写分析报告还能够自经济层面进行数据编织统计的社会发展需求的综合型人才[4]。如此一来，不但可以更充分的发挥数据分析在企业经营管理中的作用，还能够提升数据分析工作的重要性地位，促进数据分析工作条件的有机改善。
3.完善企业数据分析工作的策略
3.1统一认识，加强领导
基于对数据分析在企业经营管理中意义与作用重要性统一的认识，企业相关数据分析部门应当严格对待数据分析工作，不仅要做好数据、资料调差收集工作，还要做好数据统计报表、做好数据分析工作，以为企业、企业管理人员提供科学有效的决策管理服务[5]。同时，企业管理人员同样要提升对数据分析工作的重视程度，面对企业数据分析既应当要求数据分析部门提供统计报表，严格要求数据分析工作环节、质量，有利领导数据分析工作的有序开展。
3.2实现计算机网络数据支撑
伴随着现如今市场经济体制改革的不断深入发展，企业管理人员一方面要明确认识到企业发展的实际处境，一方面要为企业日后发展制定“未雨绸缪”的策略。这就一定程度上要求了企业数据分析部门，应当采取一系列不同的数据分析方法，包括数据结构分析法、数据对比分析法、数据实时分析法以及数据预测分析法等方法，就企业数据、专利展开有效的研究分析，形成科学结论，提供给企业管理人员具备实质意义的意见建议。在企业数据分析方法的实践运用方面，既要结合分析内容需求及分析方法自身特点，采取以往有成功经验的方法手段，自各个角度就客观市场经济法律展开研究分析，同时基于对先进分析方法的运用，实现计算机网络数据支撑，促进数据分析预见性、研究分析深度升级，积极促进企业数据分析工作的有序开展[6]。
3.3提升数据分析人员素质
企业数据分析工作水平高低，受企业数据分析团队素质优劣重要影响。由此可见，企业数据分析人员应当结合企业、自身实际情况，对各方面数据分析相关基础知识、专业知识展开积极主动的学习，包括对市场营销知识、企业管理知识和经理理论知识的学习，对信息技术知识、财务会计知识的学习，对经济行为活动方针政策的学习等等，尽可能地提升自身业务知识水平，提升自身全面综合素质[7]。同时，企业数据分析人员还应当遵循“实践第一”原则，结合数据分析工作实践以一步步提升自身数据分析能力。经企业数据分析人员自身逐步的学习、实践，不断构建起一直不仅具备数据分析业务知识水平，又具备数据分析实践工作经验的，拥有综合素质的数据分析团队，积极促进企业数据分析工作的有序开展。
4.结束语
总而言之，为了促进企业数据分析工作的有序进行，企业务必要明确认识数据分析在企业经营管理中的意义，数据分析在企业经营管理中的作用，不断专研、研究，“统一认识，加强领导”、“实现计算机网络数据支撑”、“提升数据分析人员素质”，有效实现企业经营管理的可持续发展。（作者单位：华为科技）
参考文献：
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关键词：大数据；电力企业；营销管理；创新
1前言
随着我国电子信息及互联网技术的迅速发展与普及，这一类技术正在以相当迅猛的速度覆盖着我国的各个建设领域，改变着我国现代化社会的整体面貌，影响着我国的社会发展和科技进步，现如今，可以说我国无时无刻不在受惠于电子信息与互联网技术的进步，感受它带给我国公民的益处，而我国的经济企业发展，也同样受益于电子信息与互联网技术。在这一类技术中，大数据计算技术就是内涵丰富、作用显著的一类，随着时代的进步，社会的飞速发展，越来越多的新技术理论、新管理理念被引进了我国的传统行业，给予了这些传统企业焕发新生的机遇，完成了本行业的一次技术革命。
2大数据管理的内涵解读
大数据管理，是运用大数据技术，专为现代企业和经济市场发展信息量大、数据计算量大的客观需求而引进的。大数据能够实现对大规模、大体量的数据进行快速获取、高速处理、科学管理、实时分析的一种互联网技术，在世界权威机构麦肯锡的定义中，大数据在数据的获取、处理、管理、分析方面的实用性远远超出了同时期的所有传统意义上的数据库软件工具。在当下，大数据的系列技术理论已经全面渗透到了各个行业领域中，拥有了用武之地。
3我国电力企业的营销管理工作面临的困境
基于我国庞大的人口基数，我国的年均用电总量正在不断地突破到新的高度，这既给负责管控国民用电所需的我国的电力资源企业带来了工作压力，但也为其提供了巨大的盈利空间。不过，在这样庞大的电力资源的运行工作量下，实现电力正常流通和有效盈利，需要配合一些营销管理来确保。然而，就我国电力企业在企业营销管理工作的开展现状来看，还是会暴露出一些不足之处来：
3.1电力企业营销意识缺乏，营销工作施行不足
电力企业在电力营销方面的重视不足导致的营销实施不足问题，是我国电力企业的营销管理工作面临的困境之一。从现有的电力企业的实际工作情况来看，电力企业在企业的电力营销实施方面存在着认识不足，营销手段实施不到位、供电服务落实效果差等问题。
3.2电力企业营销管理中的数据处理问题
当下经济领域的飞速发展及科技水平的提高，使得企业发展越来越重视对信息数据的处理。电力企业在日常经营过程中收集和储存下来的原始数据越来越多，亟待处理的数据也越来越多，对此，由于数据处理的工作量太大，电力企业还在运用传统的数据处理方法进行数据整合处理，严重影响了其工作效率与企业发展。
3.3电力能源消费群体的不稳定与流失问题
除了企业内部的经营问题外，消费市场中存在的变动也是影响到我国电力企业的营销管理工作的一个问题。近些年，由于能源结构优化升级，电力资源商品在市场结构中要面临天然气、太阳能等清洁、高能效能源的竞争，为此，电力能源消费群体极容易变得不稳定，甚至出现消费群体流失的问题，这与我国电力企业的营销管理工作进行不利的因素也有着密不可分的关系。
4大数据技术对于电力企业的营销管理创新的意义解读
企业管理工作作为关乎企业发展的重要工作之一，它对于企业的发展而言，具有重要的意义。大数据时代背景下，使用大数据进行电力企业营销管理，可以为电力企业深化改革、提升服务层次、强化企业管控等需求提供创新思路，对于电力企业日常工作中的大数据智能化管理、企业运营数据等的收集和储存、市场环境中的信息处理与挖掘等方面，都有重要的意义。
5在大数据背景下进行电力企业营销管理创新的有效策略
利用大数据技术可以对客户网络行为进行分析，从而可以挖掘出各种潜在的商业信息，为企业管理者在进行管理策略制定时提供一定的科学依据。
5.1建立电力企业内部大数据实时共享平台，增强实时信息传输效率
电力企业建立企业内部大数据实时共享平台，能够增强重要信息的实时传输效率。企业内部大数据实时共享平台技术体系的建立，应当对企业内各个不同部门和企业旗下的多样化的业务整合管理，这样利于形成良好的数据分析和提取。良好的大数据技术体系的建立是电力企业创新运作基础，可以有效实现企业之间资源共享，使电力数据在企业管理中发挥有效意义。
5.2电力企业营销服务模式的大数据化创新
随着我国实行了电厂与电网的分离各自独立运营以来，电力企业应当能够意识到当下的电力市场的供需关系，目前，我国的电力消费市场已经不再是单纯的卖方市场，而是买方市场了，为此，企业内部的经营体制与营销服务模式必须进行革新。运用大数据技术，可以实现营销管理体制的灵活多样，使得营销和客户信息在内部得以快速的传递和更新。
【关键词】大数据业务 数据资产管理流程 端到端业务流程
1 引言
2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大稻萦τ贸【按幽诓坑τ米向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。
本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。
2 大数据业务管理现状及相关理论介绍
2.1 大数据业务管理现状
运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。
如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。
如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。
2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度
（1）业务流程管理成熟度模型
业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。
BPMMM的内部结构则主要用于判断组织所处的成熟度水平，并分析未来改进方向。内部结构分为成熟度级别、管理领域、关键指标和典型行为。内部结构将外部结构的每一级别细化为战略与组织文化、业务流程管理活动、客户关系管理、人力资源及组织管理、知识管理和IT管理六大管理领域，模型进一步将每一个管理领域划分为多个关键指标，用于阐述在该领域所关注的业务流程管理重点，最后将利用各关键指标的典型行为，区分出这些关键指标在不同的成熟度级别中的不同表现，从而判断这些关键指标所处的成熟度级别。
（2）数据质量管理评估维度
在数据质量管理评估维度中，针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下六个维度衡量：
1）完整性：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。
2）规范性：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。
3）一致性：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。
4）准确性：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的或者数据是超期的。
5）唯一性：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。
6）关联性：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。
3 大数据业务面临的困境
（1）运营商大数据业务运营管理流程成熟度分析
运营商普遍已形成可复用的业务运营管理流程，部分在大数据业务领域较为领先的运营商已经建立了独立的部门甚至子公司对大数据业务进行管理和协调，也有少数运营商建立了大数据业务开展的流程管理规范。但目前各运营商的大数据业务管理规范还较为粗放，未能全面切实地指导大数据业务的开展。并且，仍有大部分的运营商未确定大数据业务开展的组织形式。因此，根据业务流程管理成熟度模型，运营商的大数据业务管理流程目前正处于从可复用级成熟度水平向己定义级成熟度水平过渡的阶段，管理流程水平仍有很大的优化提升空间。
（2）端到端业务管理流程问题分析
运营商大数据端到端业务流程的问题主要集中在需求沟通确认、数据建模及提数环节。
在需求沟通确认环节，由于前端业务人员与后端技术人员对数据资源的理解视角及沟通方式存在差异，导致跨部门沟通效率低下，进而导致需求沟通环节冗长、反复。
在数据建模及提数环节，由于数据资产定义及分级分类规范的缺失以及数据质量管控制度的缺失，导致提取数据无法满足建模需求，需调整数据模型并补充提取数据。
除此以外，运营商当前大数据业务需求满足流程缺乏系统的有效支撑，大量工作需人工手动完成，严重影响大数据业务响应速度。
（3）资产管理流程问题分析
数据资产管理流程的问题主要集中在规范定义、采集存储及提取使用环节。
在规范定义方面，运营商普遍还未形成公司级的数据资产定义及分级分类规范，直接导致数据开放策略、数据采集存储策略、数据质量管理策略无从制定，影响数据资产长期积累及大数据业务的拓展。
在采集存储方面，绝大多数运营商仍延续传统数据采集存储策略，未依据大数据业务需求制定数据采集存储策略，导致数据采集及存储质量无法满足大数据应用需求，某些大数据需求数据甚至未能采集和存储。
在提取使用方面，运营商普遍未建立完整的数据质量管控制度。从数据质量管理评估的六大维度来看，运营商数据，尤其是传统业务对其质量要求较低的网络域数据，存在数据采集、录入、存储随意导致数据存在不完整、不准确等多重问题，无法满足大数据应用的需求。例如在位置信息方面，小区经纬度信息存在大量的经纬度填反、数据缺失现象，基站名称存在拼音、底直嗦搿⒆址等多种形式并存导致数据可用性差等情况。
4 应对策略建议
本文对运营商大数据业务运营管理流程存在的问题进行原因追溯、分析发现，上述问题产生的原因可以归结为公司级数据资产定义及分级分类标准规范缺失、数据质量管控机制缺失及系统缺乏有效支撑三类。接下来，本文将从这三个方面给出优化改进的思路：
（1）建立公司级数据资产定义及分级分类标准规范
针对需求沟通过程中业务人员与技术人员之间以及不同系统管理人员之间存在沟通协调壁垒的问题，运营商应建立公司级数据资产定义及分级分类标准规范，划定关键数据资产范围、对数据进行统一的分级分类并制定统一的数据操作规范。公司范围内关键数据的规范和统一，将减少业务分析人员针对数据的研究时间，帮助分析人员更有效的决策，并能够弥合业务人员和IT人员之间的分歧，提升跨专业沟通效率。
（2）搭建数据质量管理机制
针对运营商在数据质量方面的问题以及由此引发的数据建模及提数流程反复问题，各运营商应按照计划、执行、检查、行动的步骤，制定适合于本公司的循环迭代式数据质量管理机制，逐步实现数据质量的阶梯式上升。具体来讲，各运营商需要在计划阶段根据大数据业务的特征和需求制定数据质量标准，基于该标准开展数据ETL工作流程，在实施过程中持续监控和度量数据质量水平，发现问题时执行数据质量即时解决方案并将问题进行记录备案。
（3）建立可视化、自主化、模块化的数据流管理体系
最后，针对运营商系统支撑能力弱、支撑效率低的问题，运营商应建立可视化、自主化、模块化的数据流管理体系，通过对产品形成过程的可视化监督强化对大数据产品最终质量的管控，同时通过自主化、模块化的管理模式提升大数据业务的快速响应能力。
1）可视化：业务建模所需的数据从需求端到数据源的数据流及数据血缘关系直观可见。
2）自主化：在清晰定义的数据关系的基础上，实现数据的自动调度及更新。
3）模块化：专业化模块分工提升工作效率，同时在各模块之间设置沟通协调人员，确保模块之间信息沟通及时顺畅。
5 反思与结论
随着大数据行业竞争程度的逐渐升级，大数据业务成功开展的决定性因素已经慢慢由数据资源优势转向了应用及运营能力优势上。运营商拥有体量巨大、维度丰富的数据金矿，但如何开采这座金矿、将金矿变成抓得住的价值是所有电信运营商值得深思的问题。本文从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，分析了运营商开展大数据业务所面临的困难，并提出优化提升的管理建议。
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1.高速公路运营管理统计工作的主要任务。
高速公路运营管理统计工作的主要任务，就是通过对车流量、收费额、养护、服务、交通事故等管理工作的相关数据和管理情况进行测算和整理，进行科学分析，提供具体、准确、具有实效性的数据，使高速公路的管理部门能够准确掌握高速公路的实际情况，并依据这些数据，对下一步如何开展运营管理工作公路作出研究和针对性的决策。
2.高速公路运营管理统计工作的目的和意义。
高速公路运营管理的统计工作，是总结运营经验，提升服务水平的必要手段。目前我国高速公路运营管理单位体制形式多样，服务模式百花齐放。十几年来，高速公路行业涌现出很多管理典型、服务典型，而做好这些先进做法的统计分析，从而进行发扬和推广，对于推进高速公路运营标准化、科学化管理，推动高速公路事业的发展有着重要意义。高速公路运营管理的统计工作，是作出正确决策，提升通行环境的关键环节。高速公路的养护管理工作是不断变化的，只有充分掌握了这些不断变化的数据，才能适时地根据不同公路状况作出最合适的安排和部署；只有随时掌握路基、路面、桥梁的使用状况、维修历史、病害情况，才能作出相应的养护措施，保障高速公路的安全、畅通。高速公路运营管理的统计工作，是国家完善路网结构，调整交通政策的重要依据。通过各路段交通量的统计分析，能掌握路网的车辆运行情况，从面对路网结构进行优化调整。通过对收费数据的统计分析，能够显示物流动态状况，从一定程度上反映国民经济的发展情况，从而对调整交通政策提供重要依据。
二、高速公路运营管理统计工作的框架分析
高速公路运营管理统计工作包含内容广泛，主要包括车流量统计、收费额统计、养护统计、交通事故统计等内容。
1.车流量统计：包括上道车辆数、下道车辆数、每种车型车辆数、军车车辆数、绿色通道车辆数等及其所占总车流量的比例。
2.收费额统计：包括各站点收费额、路段收费额、货车客车收费额及比重、还贷情况等。
3.养护统计：包括道路桥梁的原始数据（含建设时间、主要结构、施工情况等）。维修历史、使用状况等。
4.交通事故统计：包括伤亡人数、多发路段、多发时间段、事故原因等。
三、当前我国高速公路运营管理统计工作中存在的问题
1.一些部门领导重视程度不够。
一些管理部门的领导对高速公路运营管理统计工作的重要性缺乏足够的认识，认为统计工作是软的、是虚的，统计工作的好坏不直接影响单位工作业绩。许多部门没有配备专门的统计机构，只是简单地指定由其他部门的工作人员兼顾统计工作，而且很多基层单位从事统计工作的人员经常变更，影响了数据的衔接和完整性。
2.统计数据收集准确度有待提高。
我国高速公路运营管理的统计工作虽然在不同层次不同程度有所开展，但由于参加统计和汇报数据的机构很多，不具有统一性，数据来源不确定。参加统计的人员既有技术部门的，又有财务和统计部门的，还有管理部门的，他们由于工作性质不同，报送数据的途径和对数据的掌握情况也不尽相同，因此使得数据不能够涵盖高速公路运营管理的各个环节，不够全面，在报送时间上不够及时，不能贴近高速公路运营管理工作的实际状况，有的数据存有误差，因此使得统计报告的准确性降低，无法得出正确结论。
3.统计人员素质差参不齐。
当前我国从事高速公路运营管理统计工作的很多人员都不是专科出身，大部分是其他岗位的人员经过简单学习之后就开始上岗，在平时的统计工作中，这些人员也很少有机会参加岗位技能培训，业务能力比较薄弱，素质参差不齐，对数据的理解能力不同，知识结构不够全面；尤其是部分人员不具备较强的数据分析能力，因此他们的统计数据质量不高，形成的工作报告参考价值有限。
4.统计方法和手段相对落后。
目前我国虽然已经将计算机技术应用到高速公路运营管理统计工作之中，但相关程序仅设定为对正常报表的汇总和报送，没有更科学地运用分析和测算功能，科技含量水平低。尤其是很多统计指标多年不变，已经不符合现代高速公路的运营管理工作的发展现状，不具有太大的实际意义，需要调整和进一步改进。
四、如何提升我国高速公路运营管理统计工作的应用水平
1.强化认识，提高对统计工作的重视程度。
高速公路管理部门的各级领导应对高速公路运营管理统计工作予以重视，将统计工作与高速公路的其他重要工作一起部署、一起实施，必须明确统计工作对高速公路发展的重要性。各级领导要坚持统计部门数字权威，无论是领导决策还是数据上报，全部以统计部门的数据为准，定期听取统计工作情况汇报，随时掌握统计工作进展情况、存在问题和解决办法。认真听取统计部门的意见，提升决策的科学程度。
2.健全统计规章制度，提高数据质量。
高速公路管理部门应当对统计工作的各种制度进行修订和完善，强化工作措施，要求统计人员切实履行工作职责，要对统计数据实事求是，确保数据的科学性和真实性。杜绝统计工作中的虚假行为和人为调整高速公路统计数据的事件发生。对统计报表的虚报、瞒报行为，坚决追究领导者和当事人的责任。完善各项统计工作制度，强化统计工作的管理，确保统计数据来源的真实可靠、及时全面。
3.加强统计队伍建设，提高统计人员业务素质。
高速公路管理部门应对统计岗位所需的人员进行合理配置，做到岗责明晰，权责到人，引进和培训一批真正具有专业统计工作素质的人，把他们放到统计岗位上。同时，应加强统计人员的教育，定期对统计人员进行多层面的业务培训，学习最新的法规、技术，普及计算机知识和高速公路相关知识，把统计人员培养成为新世纪的复合型人才。
4.构建信息平台，强化内部管理。
目前，各高速公路养护管理的统计部门已经能够运用计算机技术对数据进行简要的计算，这提高了业务的精细化水平，使得统计人员能够从繁琐的人工统计中脱离出来，使数据更快速、更准确，提高了统计质量。今后统计部门还应当继续加强计算机和网络技术在统计工作中的应用，建立信息化的工作流程，逐渐降低数据的重复传递率，实现统计数据的采集、汇总、储存、查询一体化管理，自动形成统计数据的分析、测算、传导和程序，实现统计资源的数据共享，进一步提高统计工作的科技含量。
五、结语
早期的专网主要服务于电力、石油、钢铁等相对封闭的行业，与政府运行关系不大。近年来，随着专网用户需求的不断增长、专网运营政策的放开以及专网通信技术的突破，国内专网的网络规模及市场迅速壮大。特别的，基于TD-LTE的宽带多媒体数字集群专网系统在国内外多个城市的无线政务专网得到了应用，应用范围和业务模式得到了极大的发展。2011年，北京市启动TD-LTE无线政务专网建设项目，拟在“十二五”期间完成全市的无线专网覆盖，改善民生，提高居住质量。北京市政务专网采用先进的具有我国自主知识产权的TD-LTE无线通信技术，使用1.4G优质频率资源，现已完成了第一阶段网络性能和业务测试，得到了各方领导的高度肯定。工业和信息化部领导对北京市政务物联数据专网的工作进展及北京市BOT模式的成功经验给予充分肯定，认为“北京市政务物联数据专网的成功经验，对全国其他省市申请公用频段进行无线接入的各种应用探究与探讨，都具有非常重要的借鉴意义。”2012年6月，天津市启动建设TD-LTE天津市无线政务网[1]。网络覆盖天津市区、滨海新区及天津市高速公路、国道、省道、铁路及郊县县城，计划分三期完成。按照规划，该网络将承载城市应急安全，多媒体数字集群通信、智慧城市等方面业务。2012年11月，郑州公安局采用TD-LTE宽带多媒体数字集群技术建设了其新一代公务无线网络。网络建成后，将为公安领域的TD-LTE业务发展提供更加专业的示范意义。在南京，国家工信部无线电管理局【2013】276号函，正式批复同意南京市使用1447MHz-1467MHz频段建设基于TD-LTE技术的无线政务专网，此张专网为全国第一张大规模应用的TD-LTE（1.4G）城市专用网络，也是全球第一个宽带多媒体集群城域专网，目前该网已承载了南京市政府多个部委办局的政务应用，为城市运行管理做出了应有贡献[2]。
二、引入业务运营管理系统的必要性
2.1业务运营管理系统概述
业务运营管理系统（BusinessOperationManagementSystem，简称BOMS）由两大系统构成，分别是业务管理系统（BusinessManagementSystem，简称BMS）和业务支撑网网管系统（OperationManagementSystem，简称OMS）[3][4]。BOMS系统包含客户管理、产品管理、资源管理、客户服务、营销管理、计费、帐务、结算、合作伙伴管理等功能，并可根据业务需要，实现与诸多相关外部系统的数据和业务交互，解决运营企业经营、管理、提出和推广具体业务的问题，帮助运营企业形成强大的业务交付能力。
2.2专网运营当前瓶颈
当前，无论从政策层面还是技术层面来看，专网运营领域都已具备了大发展的条件，可以预见专网运营其企业将会如雨后春笋般出现在全国各地。但由于历史原因，专网运营尚且存在着将网络能力转变为具体服务交付能力的瓶颈[5][6]。其中最为突出的，亟待解决的瓶颈为，由于传统专网业务内容单一、竞争不激烈等特点，专网运营一直以来就缺乏有效的业务支持手段，比如：专网通信运营企业为了解用户对某种业务的喜好程度，除了向用户咨询外，还需通技术手段针对某一时间段、一部分专网终端上承载的特定业务的使用数据进行采集和分析，但目前专网运营中恰恰缺乏这样的业务支持手段，无法对网元级业务进行有效管理。目前，随着专网通信运营企业对专网业务认识的不断加深以及用户实际工作中的对专网业务需求的不断加大，要求专网通信运营企业必须像公网运营商一样构建相应的业务支持系统，以此来解决如何经营、管理、提出和推广专网业务的问题。
2.3专网运营面临的竞争
专网通信领域在经历较长时间的沉寂之后迎来了喷井式的大发展时期，全国各地纷纷开始建设专网，随之而来的必然是日益激烈的专网运营竞争，随着专网运营领域的竞争日益激烈，为保证专网通信企业在激烈的市场竞争中能够得到持续发展，适应灵活有效的市场策略变化，促进专网通信各项业务的开展，支撑不断出现的新需求，需要不断地推进专网运营业务支持系统的建设和演进，以增强业务运营支撑的能力，可以预见，未来专网运营业务支持能力将成为专网运营的核心竞争力之一[7]-[9]。由以上分析可知，当前是专网运营大发展的时代，专网运营迫切需要引入一种方法解决发展中业务支持方面的瓶颈，专网业务运营管理系统的引入是势在必行的。
三、专网通信业务运营管理系统解决方案
3.1整体架构设计
建立高效、科学的专网通信业务运营管理系统，必须要包含客户管理、产品管理、资源管理、客户服务、营销管理、计费、帐务、结算、合作伙伴管理等功能，并根据业务需要，实现与诸多相关外部系统的数据和业务交互。BOMS系统的技术与架构体系设计如下图1所示。由上图可知，BOMS系统是基于4G无线通信、互联网、软件等技术，用以支撑专网通信业务运营的核心系统。通过提供完整、统一的业务支撑能力和网络管理能力来满足专网通信企业的业务发展需求，保证业务支撑水平的基本要求，并引导业务运营在BOMS支撑能力的范围内的进一步拓展。BOMS的核心组成部分为BMS和OMS：（1）BMS系统说明BMS系统支撑市场营销、客户服务等前台业务流程以及计费、结算、帐务、服务开通等后台业务流程。BMS容灾系统是有机的组成部分，为BMS系统提供完善的数据保护和恢复机制。BMS容灾系统与生产系统互相关联、互为补充，共同确保业务的连续运行和服务的持续提供。（2）OMS系统说明OMS实现在业务支撑网生产运行过程中，对主机设备、网络设备、存储设备、备份设备、数据库、中间件、应用软件等进行“集中监控、集中维护、集中管理”，提供故障处理、配置数据处理、性能监控、稽核核心应用环节的业务流程和数据，并实现异常告警等功能。
3.2数据交互模式
数据交互设计如图2所示：各部分交互的数据主要为：1.与BMS系统交互的是：跨异地个人业务信息、话单类信息，订单及资料信息等；2.与核心网/业务网交互的是：用户信息（基本信息、订购信息）、业务局数据、话单类信息、资源信息、业务控制类信息等；3.与OMS系统交互的是：BMS提供用于监控使用的信息，同时获取OMS系统发出的控制信息；4.与外部系统交互的是：结算信息、三户信息、资费信息、客户接触信息、订单信息等。
四、业务运营管理系统在专网运营中的应用
业务运营管理系统在专网运营中能够起到至关重要的作用，这一点在南京市的应用中已初现成效。目前，南京市政务专网的配套业务运营管理系统已上线试运行，运行状况良好。依托该套系统，南京市政务专网首先解决了在业务层面对各类基础业务数据精确化统计的重大问题，即无需登录到网络设备，即可在统一的BOMS操作界面上对专网业务进行定制化的业务量统计，这种统计在时间维度上可自定义选择统计时长，最小精确到秒，可根据业务的不同和终端的不同进行自定义的业务量统计，支持现网运行的各类终端，包括PTT终端、宽接终端、SIM卡终端等。图1BOMS系统的技术与架构体系具体包含如下：（1）PTT话务统计A、单个终端话务统计点呼：自定义时长内单个终端点呼（分别按主、被叫）时长统计；组呼：自定义时长内单个终端组呼（分别按主、被叫）时长统计；B、群组内终端话务统计自定义时长内群组全部或部分（自定义选取）终端点呼与组呼（分别按主、被叫）时长统计；C、自定义终端（群组间）话务统计选择若干非同一群组用户统计话务量，自定义时长，终端点呼与组呼（分别按主、被叫）；（2）PS流量统计A、单个终端PS流量统计上行流量：自定义时长内单个终端上传流量统计；下行流量：自定义时长内单个终端下载流量统计；B、群组内终端流量统计自定义时长内群组全部或部分（自定义选取）终端（分别按上、下行）流量统计；该种统计方式目的为将整个群组内所有用户按总流量包的形式进行收费；C、自定义终端（群组间）流量统计选择若干非同一群组用户统计流量，自定义时长，终端点呼与组呼（分别按上、下行）；（3）短/彩信数量统计A、单个终端短/彩信数目统计自定义时长内单个终端发送短/彩信条数进行统计；B、群组内终端短/彩信数目统计自定义时长内全部或部分（自定义选取）终端发送短/彩信条数进行统计；C、自定义终端（群组间）短/彩信条数统计选择若干非同一群组用户统计发送短/彩信条数，自定义时长；在以往的传统专网中，以上这些统计数据的提取非常复杂和困难，要消耗大量的人力物力去网络设备中采集基础信息并予以重组，现在在专网BOMS的帮助下，运营者可以便捷得到这些与业务使用密切相关的各类数据。南京市政务专网以此为基础，深度挖掘专网用户需求，为南京市城管、公安提供了定制化的专网业务，如城市综合管理平台、公安移动图传、图像会说话等，短短1个月内就新增专网用户约3000余人及3500余部终端，以往光是为如此数量的业务用户开户就要花费数天时间，且随之而来的网络调整和用户数据配置更是要花费大量的人力物力，本次专网运营单位无需在网元级层面逐个添加用户信息和进行数据配置调整，而是在在业务运营管理系统支撑下，于24小时内完成了业务开户及网络相关数据的配置工作，切实为相关部门解决了实际工作中的重要问题，提高了工作效率。在南京市今年的防汛应急中，突发险情不断，局部受灾区域公网基本瘫痪，南京市政务专网发挥了重大作用，支撑着受灾区域的指挥调度，其中BOMS功不可没，根据突况和领导指挥要求，进行了100多人次的用户开户、分组、数据重配等操作，比起传统专网极大的提高了联动效率，在城市应急中起到了应有作用。同时，有了专网BOMS的助力，南京市政务专网可以根据需要获得用户具体业务的准确使用数据，为公安、城管等专网用户提供了灵活多变商务模式，这解决了传统专网收费模式单一、缺乏计费手段的问题，打破了简单按终端数计费的落后模式，目前已有相当部分的业务费用是在一定的基础费用上根据业务类型和具体使用量来计取的，这一举措获得了用户的一致好评，使得专网用户业务使用费更加透明合理，专网业务的市场拓展更加有力和灵活，同时这对于专网运营单位来说也有利于更加清晰、便捷地理解用户需求和用户行为，为进一步灵活、精确地满足用户需求提供基础数据支撑。
五、结束语
关键词：电力企业；大数据时代；营销管理；管理创新；营销手段 文献标识码：A
中图分类号：F426 文章编号：1009-2374（2016）32-0169-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.32.083
随着互联网信息技术的飞速发展，大数据是高科技时代的产物。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。时至今日，大数据已经渗透到我们工作、生活等各个领域，电力企业也不例外，推动我国实现由工业化社会向信息化社会的过渡。电力企业在市场经济发展环境下，竞争压力日趋加大，要想实现长远、健康发展，创新电力市场营销管理策略是重要突破口。并且我们必须承认我国电力企业营销管理存在着较大的问题，这就有必要就电力企业的创新营销管理手段做出探究。大数据环境为我国的电力企业发展提供了机遇，也提出了新的挑战，电力企业在大数据环境下对营销管理进行创新更是工作的重中之重。
1 大数据与电力营销管理理论
1.1 大数据理论
大数据是高科技时代的产物。自从“大数据”术语出现以来，便被应用到各个领域。为此，大数据获得了诸如以下的美称：“大数据是新的石油”“大数据是新时期的引擎”等。对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要嫁接在新处理模式之上来与海量、高增长率和多样化的信息资产相辅相成，维持其较强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。在大数据时代的背景下，大数据理论渗透到了各行各业，并且发挥着其独特的优势，电力大数据就是在此背景下应运而生的。电力大数据具备与大数据相似的特征，笔者简要概括为“3V”，具备类型多、体量大以及速度快的特征。将电力大数据应用到电力企业市场营销中去，能够提升电力企业的业务发展和管理水平。
1.2 电力营销管理理论
电力营销是电力企业对外主营的业务之一，电力营销实质上是指电力企业以客户为销售主体，实现一种高质量、长时间的供用关系。企业电力市场营销的目的，不仅是为了给客户提供安全、稳定以及经济的电力产品以及相关服务，更为了提升电力企业运营的效率，承担起社会责任，凭借优质的服务树立起良好的社会形象，实现良好的经济效益以及社会效益。电力营销不同于一般的市场营销，其具备以下特点：电力行业的基础性、支柱性地位决定其服务性要极强，否则满足不了广大客户的用电需求；发电厂、输电线路、变电、配电、用电是电力网的整个环节，缺一不可，因此决定了电力营销要具备整体性；电力网的复杂性以及电力技术的专业性决定了其需具备较强的技术性。
1.3 大数据背景下电力营销发展趋势
大数据时代，不仅为电力企业营销带来了机遇，同时也带来了挑战。大数据为电力企业深化改革、提升服务层次、强化企业管控提供了新的创新途径。大数据时代下，对于电力大数据的智能化管理、操作以及运行等提出了更高的要求。对数据的收集和储存不再仅仅是电力大数据的主要任务，而是致力于挖掘更加有效的信息。在大数据背景下，电力营销具备以下发展趋势：一是多专业数据融合。电力大数据主要是指在电力生产、服务等各个环节实现数据的融合与提炼，并且实现与其他部门以及业务的数据共享。实现电力企业数据系统的信息化管理；二是数据可视化。电力大数据借助可视化的图形，将数据的细节清晰地展示出来，且能根据企业自身的运行状况做出调节，及时、全方位、准确地反映各类数据的状态。
2 大数据背景下电力企业营销管理创新的实现
2.1 故障抢修可视化管理
建立基于电力生产抢修平台的标准化运行抢修体系是实现故障抢修可视化管理的首要前提。配电网是连接客户以及电网之间的纽带，对于实现电网以及用户之间的供用关系发挥着巨大的作用。配电网在电力生产中极其容易出现故障，因此，对于电力网的抢修是电力生产中工作的重点。在对配电网进行维修时，难免要与客人碰面，而且抢修人员还要克服周边环境以及时间因素的限制，加上我国配电网抢修工作正处于初步建设时期，抢修技术尚且不够成熟。这就要求对于配电网的抢修，要严格遵循以下流程：首先，供电公司会接到相关的报告电话，并迅速给当地配网运行抢修指挥中心下达工作任务，抢修指挥平台根据客户描述的故障性质，判断故障原因；其次，再下设第一梯队，第一梯队达到故障发生现场后，如果确定是简单故障，可以直接开展故障处理，再向上级汇报抢修记录，但是如果故障情况较为复杂，就迅速指示第二梯队达到现场，做出故障处理，并做好汇报抢修记录。
【关键词】轨道交通；AFC设备；运营管理；系统
随着经济的快速发展和城市化建设的推进，我国城市的轨道交通建设规模越来越大，随着科技的不断进步，轨道交通的售检票方式也逐渐从人工售检票变成自动售检票，标准化、集成化、自动化的售检票方式已经成为轨道交通发展的重要方向。轨道交通的AFC设备融计算机、财务管理、统计等知识为一体，实现轨道交通自动化售票、检票、收费、运营管理等，轨道交通AFC设备运营管理系统对城市轨道交通的建设有十分重要的意义。
1 轨道交通AFC设备运营管理系统概述
轨道交通AFC设备运营管理是指利用计算机、财务管理、统计等知识，对轨道交通的售检票进行有计划的组织、控制，达到轨道交通售检票自动化的目的。轨道交通AFC设备运营管理是AFC设备管理与AFC运营管理的结合体，轨道交通AFC设备运营管理能对运营中设备及各种部件进行维护、管理，监督运营设备的运行状态及运行效率，对运营设备的运行参数进行管理，对运营设备在运行中产生的各种数据如交易、审计等进行管理，对运营中所需的现金、票卡等进行管理。轨道交通AFC设备运营管理系统是城市轨道交通建设现代化的重要标志，在城市轨道交通管理中有十分重要的作用。
2 AFC设备运营管理系统设计
2.1 AFC系统的构架
AFC系统构架有分散式构架、线路式构架、区域式构架、分级集中式构架、完全集中式构架等五种情况。分散式构架系统结构比较简单，能满足区域换乘的需求，但不能满足各区域内的换乘需求；线路式构架的系统结构比较简单，只能适合线路独立运营需求，不符合路网换乘的需求；区域式构架系统结构比较复杂，系统数据信息量大，能满足区域及其他路线的换乘；分散集中式构架系统结构比较合理，能符合路网规划的要求，系统可靠性强，投资少、数据信息处理量比较大；完全集中式构架系统结构比较简单，容易扩展，投资比较少，数据信息处理量大，运营管理比较复杂。
2.2 AFC设备运营系统管理
2.2.1 票卡管理
票卡管理是指对票卡的发行、使用、回收及票务处理等过程进行管理。票卡可以分为可回收类车票和不可回收类车票，可回收类车票主要有单程票、往返票、出站票、福利票及预赋值单程票等几种车票；不可回收类车票主要有员工票、纪念票、车站工作票等。
2.2.2 规则管理
AFC设备运营规则管理主要有运营模式规则和终端设备服务规则，运营模式规则主要有运营模式的分类、运营模式的设定和解除、运营模式的转换、运营模式的联动处理等。 AFC设备运营模式有正常运营模式、降级运营模式、紧急放行模式等三种情况；运营模式的设定和解除是指根据轨道交通运行情况，对运营系统的服务模式进行开启或关闭；运营模式的转换是指对运营系统的正常运营模式、降级运营模式、紧急放行模式进行转换；运营模式的联动处理是指当线路的某一车站发生故障时，在线路中其他车站采取相应的模式进行处理。终端设备服务规则是指轨道交通AFC设备运营系统的增值功能、售票功能、检票功能、补票功能、退票功能、替换功能、票卡查询功能、修复功能、锁卡功能、解锁功能等。
2.2.3 信息管理
轨道交通AFC设备运营信息管理是指对系统的各种信息进行收集、处理、管理，由于信息生成的方式不同，信息可以分为派生信息和原生信息两种，原生信息是指系统自动生成的信息，没有经过人工处理的信息，派生信息是指为符合运营管理的要求，对原生信息进行处理，原生信息通过系统的信息采集系统，将收集到的信息存放在数据库中，然后对数据库中的信息进行分析、处理，达到运营管理的要求。
3 AFC设备运营管理系统功能模块划分
3.1 AFC设备运用管理系统模块划分
轨道交通AFC设备运营管理系统功能模块主要有设备信息管理模块、运营参数管理模块、设备监控管理模块、库存管理模块、收益管理模块、系统管理模块、通用管理模块、设备通信模块、数据采集和信息传输模块等九大模块。设备信息管理模块主要负责设备信息的收集、修改、更新、删除等；运营参数管理模块主要负责设备的运营参数及票务的管理，如通信配置、费率等运营参数的管理；设备监控管理模块主要是通过采集或接受设备终端的信息，对设备的运行状况进行监控管理，同时将设备的运行状况转发给设备中央系统；库存管理模块主要是实现中央系统与车站系统票卡库存交换工作，车站系统通过库存管理模块向中央系统进行库存请求，中央系统根据实际情况进行库存调拨；收益管理模块主要是指系统对设备运营过程中盈利的现金进行管理；系统管理模块主要指中央系统对整个系统的用户进行统一管理，将信息发送至车站系统，车站系统将受到的信息发送至车站终端设备中，然后获得相应的回复信息；通用管理模块主要负责管理系统中的通用功能，如数据库的读写、文件的读取、系统操作的记录等；设备通信模块只存在于车站系统中，主要负责车站和设备之间的信息交流，如传送设备登录时的验证信息、传送设备监控管理模块向设备传达的命令等；数据采集和信息传输模块主要负责采集系统上交易、审计、传输等过程的数据，并将数据转换为信息，传输到中央系统中。
3.2 AFC设备运营系统参考模型
参考模型是对数据处理和业务处理进行一种专业化和规范化的设计，AFC设备运营系统参考模型为设备信息管理模块、设备监控管理模块、运营参数管理模块、库存管理模块等有人机界面，通用管理模块、数据采集和信息传输模块等没有人机界面，系统的所有模块具有数据库读写、文件的读取、系统操作的记录等基本服务功能，设备通信模块直接与终端设备相连接，数据采集和信息传输模块负责中央系统与外部系统数据信息交换。
4 总结
轨道交通的AFC设备融计算机、财务管理、统计等知识为一体，轨道交通AFC设备运营管理系统的建设，能有效实现轨道交通自动化售票、检票、收费、运营管理等，推进轨道交通的自动化建设，促进城市现代化的建设，轨道交通AFC设备运营管理系统对城市轨道交通的建设有十分重要的意义。
参考文献：
[1]于海军.轨道交通AFC设备运营管理系统的研究与实现[D].东华大学，2010.
[2]于海军，朱明，苏厚勤.基于组件的轨道交通AFC设备运营管理系统的设计与实现[J].计算机应用与软件，2010（12）.
