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交通运输行业作为全球最大的行业之一，每年以较快的速度持续增长。无论是占比最大的陆运、速度越来越快的空运，还是运载量越来越大的海运，都面临客户日益增长的多样化的需求。其中，在空运方面运输速度要求越来越快，有的商家甚至要求货物全球24小时内送达；在海运方面，运输的物品越来越多，航线越来越复杂；在陆运方面，运输距离也在逐渐扩大，车辆调度数量日趋增长，车队协作要求提高，对车辆的维护难度也在逐渐加大。
为满足这些需求，大数据处理系统必须在毫秒级甚至微秒级的时间内返回处理结果。这样的高并发、大数据、高实时应用需求给大数据处理系统提出了严峻的挑战。因此，构建具有低迟滞(在1 min内甄别突发风险)、高实时(100 ms内返回处理结果)、长周期(可处理长达10年以上的历史周期数据)以及支持高复杂度规则(如方差、标准差、K阶中心矩、最大连续统计等)等特性的流式大数据系统，已成为当前互联网企业获取竞争优势的重要手段和途径。
通过大数据分析平台优化运输路线运营，缩短货物运输时间，全面提升货物运输运力。
通过大数据分析平台预测大量车辆的部件使用情况，在故障真正出现前进行维修，提高运输效率并减小维修成本。
通过大数据分析平台对历史运输数据进行分析，对大量运输司机的关键指标进行比对，找到最佳的运输司机及其具备的特点。同时还可以依照最佳司机的特点，招募新的司机。
通过大数据分析平台分析可用车辆和客户订单之间的关系，从而制定最优价格，实现公司利润最大化。
通过大数据分析平台对历史事故车辆的信息进行分析，找到可能导致事故产生的因素，并对将来潜在的事故进行预测。
通过大数据分析平台分析营运车辆的使用情况，提供最优的往返方案，降低货车的空置率。
