停车数据之熵、伤与商
发布时间: 2020-11-13
来源：停车技术网
智慧停车概念自2014年兴起，经历了停车场（库）智能化建设改造，智慧停车平台搭建，停车数据共享应用几个重要阶段，其内涵和相关产业正在不断丰富与持续扩充。“停车数据”便是此进程中的重要“加速介质”，推动着智慧停车产业的深化与革新。在此基础上，如何把停车数据用的好、用的妙便成为了停车数据进一步创造商业价值的核心问题。
本文从智慧停车平台的建设现状出发，简要剖析了停车数据之熵——数据包含的有效信息量，数据之伤——数据的汇聚与质量问题，进一步探讨了在数字经济时代下，如何来创造停车数据之商——数据“变现”的构想。
一、现状智慧停车平台下的数据之熵
近两年，随着智能化停车基础设施建设的加大，不少城市开始推进智慧停车平台的建设，如北京、深圳、上海、昆明、东莞等城市纷纷出台相关政策、意见支持搭建统一的智慧停车管理平台。
纵观现阶段平台规划或建成的功能（如上表1所示），可以抽象为上行、下行两条数据流（如下图1所示）：上行向平台汇聚停车场动、静态数据，如停车场名称、地理位置、车位数、运营厂商等静态数据和停车场出入车牌号、时间、缴费情况等动态数据；下行平台向出行者提供停车服务，如车位查询、车位预定、停车诱导、反向寻车、无感支付、车位共享等。政府、建设、运营方等花了大量力气制定规范、建立规则、协调、处理并管理数据，建立起停车数据池。然而停车数据的“上行汇聚”主要依靠规则规范，一是被动、乏力，二是不足且单一；同时其“下行服务”主要聚焦于停车领域内的诱导与支付，服务与运营场景仍存局限，有待进一步挖掘。
二、现状智慧停车平台下的数据之伤
停车数据要想用的好，其本身的可达性与质量是最为基础的条件，毕竟“巧妇难为无米之炊”，没有持续且优质的数据，就不可能有百花齐放的应用。
在国内许多城市，缺乏统一的数据汇聚与管理规范，再加上停车建设、运营、使用、管理主体分散，数据化程度、数据接口标准不一等问题，汇聚各停车场（库）的动态数据便成了掣肘难题。即便是在停车数据汇聚相对理想的城市，优质的数据仍然是停车数据应用的重要前提。平台容易出现停车数据汇聚不完整、不稳定、不及时等问题，波动的数据源，缺失的字段、滞后的传输都是停车数据进一步深化应用的阻碍，如上传的停车位数据缺乏监管、反馈，总是传上来缺省值，数据本身就失去了意义，或是过车数据量缺乏定量预警，数据量骤减却没有筛查原因造成脏数据的产生等。反过来讲，完整、可靠、及时的停车数据是进一步构建“停车＋”应用的必要条件。
深圳就有一个很好的例子。深圳交警利用停车场数据采集管理平台对各经营性停车场汇聚数据的完整性、稳定度、时延等进行考核。截至目前，该平台已实时接入6400余家经营性停车场数据，日均采集过车数据量达750余万条，每一条数据的质量都会进行实时检测并及时预警反馈。
三、智慧停车带来的数据之商
不难发现，现状智慧停车平台的上行数据流主要来自于停车场推送方，而下行数据多是提供给政府监管方或者出行者，没有更多的数据反馈或者相关行业综合运营者参与进来。因此，这条单向的数据流就需要不断靠外部动力（如强势的政策或规范）助推。而当我们引入“停车＋”融合运营场景加持，将能形成一个自循环机制，成为一种更市场化的、可持续的运营模式（如下图2所示）。
在此模式下，平台数据持续地向各融合运营场景提供定制服务，继而“停车＋”运营方在自有场景中完成“变现”，再主动推送新的结果数据和源数据给平台进行综合加工、融合计算等，形成“数据驱动”下的“停车＋”融合运营自循环。
此时的平台将不再只是数据的收集和分发者，更多的，它可以联合相关行业生态，成为数据的加工（数据成熟度）、数据的融合（数据连接度）和最终数据的变现者。
“停车＋”融合运营，可分为“停车＋规划”、 “停车＋建设”、 “停车＋管理”、 “停车＋服务”四大场景，通过数据成熟度、数据连接度构成的综合数据运营底盘支撑，形成了“三位一体”的“停车＋”融合运营立体矩阵。
综合数据运营底盘：
一方面，数据可以经过不同程度的加工，拥有不同的成熟度，如从一个简单的车位占用量数据，变成一个预警信息，再变成一个可以自动切换停车路线诱导的固化知识；另一方面，数据可以进行融合，拥有不同的连接度，如车辆OD路径、车驾管数据、路况、目的地停车场信息、商业打折信息等都是单个数据点，当我们将这些数据融合起来，在信息链条中、网络中融合计算，那么出行者消费（如动态停车费、商业组合折扣等）可能就很不一样。
“停车＋”融合运营场景简析：
a) “停车＋”规划
规划是时空的综合规划。根据车主的停车数据（如车辆属性、车位的周转率、出入车场（库）频率等）、商场、写字楼出入口分布信息等，小的方面我们可以规划场（库）内的停车诱导路线、充电桩数量及分布或是相关汽车后服务等；大的方面可以结合周边交通情况，分析周边停车需求，规划新增/改造停车基础设施，实现资源最大化利用；在时间上可以规划设置共享停车区和共享停车时间段，与周边停车需求进行时空置换，并完成在不同条件下收益规划与计算。
b) “停车＋”建设
建设主要涉及停车场（库）及周边相关基础设施建设，如诱导屏、引导灯、通信基站、配套车辆占用提示装置、立体停车库、智能道闸（含ETC、互联网支付等）、内部管理平台等。
c) “停车＋”管理
停车场是交通出行的最末端，主要面向于秩序与安全管理。如可结合交警的行车轨迹大数据，对商圈、美食区、娱乐场所周边停车场进出车辆进行个性化安全教育提醒（如酒驾警示信息等），确保道路交通安全；另一方面可综合互联网大数据，对停车场（库）进行停车健康度评价，针对其服务满意度、安全水平、设备运维情况等进行综合评估管理。
d) “停车＋”服务
围绕不同的停车场（库）运营打造个性化的生活与出行生态的闭环。如针对医院、商圈、交通枢纽（机场、火车站、汽车站等）、景区、社区等停车典型场景打造个性化的服务生态圈。以停车场（库）作为生态圈的入口，将停车行为与预约挂号、餐饮、航班（车次）、休闲、购物、汽车强关联业务（洗车、加油、保养、维修、代驾、汽车租赁、违章记录查询和代缴、车金融等）等商业服务进行信息融合关联，形成“停车+X”新经济模式，满足线上线下的营销需求，以此为基础形成完整产业链条和新生态经济圈。
写在最后的话：
智慧停车产业发展到今天，不应再局限于行业本身，而应通过停车大数据打开“停车＋”融合运营的思路，连接周边产业，拓展个性化服务，不断丰富数据之熵、缓解数据之伤，将停车大数据作为开启“停车+X”新生态经济圈的钥匙，获得数据之商的成长与跨越。
本文从智慧停车平台的建设现状出发，简要剖析了停车数据之熵——数据包含的有效信息量，数据之伤——数据的汇聚与质量问题，进一步探讨了在数字经济时代下，如何来创造停车数据之商——数据“变现”的构想。
一、现状智慧停车平台下的数据之熵
近两年，随着智能化停车基础设施建设的加大，不少城市开始推进智慧停车平台的建设，如北京、深圳、上海、昆明、东莞等城市纷纷出台相关政策、意见支持搭建统一的智慧停车管理平台。
表1-部分城市智慧停车平台建设情况
纵观现阶段平台规划或建成的功能（如上表1所示），可以抽象为上行、下行两条数据流（如下图1所示）：上行向平台汇聚停车场动、静态数据，如停车场名称、地理位置、车位数、运营厂商等静态数据和停车场出入车牌号、时间、缴费情况等动态数据；下行平台向出行者提供停车服务，如车位查询、车位预定、停车诱导、反向寻车、无感支付、车位共享等。政府、建设、运营方等花了大量力气制定规范、建立规则、协调、处理并管理数据，建立起停车数据池。然而停车数据的“上行汇聚”主要依靠规则规范，一是被动、乏力，二是不足且单一；同时其“下行服务”主要聚焦于停车领域内的诱导与支付，服务与运营场景仍存局限，有待进一步挖掘。
图1-智慧停车平台现状数据流
二、现状智慧停车平台下的数据之伤
停车数据要想用的好，其本身的可达性与质量是最为基础的条件，毕竟“巧妇难为无米之炊”，没有持续且优质的数据，就不可能有百花齐放的应用。
在国内许多城市，缺乏统一的数据汇聚与管理规范，再加上停车建设、运营、使用、管理主体分散，数据化程度、数据接口标准不一等问题，汇聚各停车场（库）的动态数据便成了掣肘难题。即便是在停车数据汇聚相对理想的城市，优质的数据仍然是停车数据应用的重要前提。平台容易出现停车数据汇聚不完整、不稳定、不及时等问题，波动的数据源，缺失的字段、滞后的传输都是停车数据进一步深化应用的阻碍，如上传的停车位数据缺乏监管、反馈，总是传上来缺省值，数据本身就失去了意义，或是过车数据量缺乏定量预警，数据量骤减却没有筛查原因造成脏数据的产生等。反过来讲，完整、可靠、及时的停车数据是进一步构建“停车＋”应用的必要条件。
深圳就有一个很好的例子。深圳交警利用停车场数据采集管理平台对各经营性停车场汇聚数据的完整性、稳定度、时延等进行考核。截至目前，该平台已实时接入6400余家经营性停车场数据，日均采集过车数据量达750余万条，每一条数据的质量都会进行实时检测并及时预警反馈。
三、智慧停车带来的数据之商
不难发现，现状智慧停车平台的上行数据流主要来自于停车场推送方，而下行数据多是提供给政府监管方或者出行者，没有更多的数据反馈或者相关行业综合运营者参与进来。因此，这条单向的数据流就需要不断靠外部动力（如强势的政策或规范）助推。而当我们引入“停车＋”融合运营场景加持，将能形成一个自循环机制，成为一种更市场化的、可持续的运营模式（如下图2所示）。
图2-智慧停车平台数据流构想
在此模式下，平台数据持续地向各融合运营场景提供定制服务，继而“停车＋”运营方在自有场景中完成“变现”，再主动推送新的结果数据和源数据给平台进行综合加工、融合计算等，形成“数据驱动”下的“停车＋”融合运营自循环。
此时的平台将不再只是数据的收集和分发者，更多的，它可以联合相关行业生态，成为数据的加工（数据成熟度）、数据的融合（数据连接度）和最终数据的变现者。
图2-“停车＋”融合运营架构
“停车＋”融合运营，可分为“停车＋规划”、 “停车＋建设”、 “停车＋管理”、 “停车＋服务”四大场景，通过数据成熟度、数据连接度构成的综合数据运营底盘支撑，形成了“三位一体”的“停车＋”融合运营立体矩阵。
综合数据运营底盘：
一方面，数据可以经过不同程度的加工，拥有不同的成熟度，如从一个简单的车位占用量数据，变成一个预警信息，再变成一个可以自动切换停车路线诱导的固化知识；另一方面，数据可以进行融合，拥有不同的连接度，如车辆OD路径、车驾管数据、路况、目的地停车场信息、商业打折信息等都是单个数据点，当我们将这些数据融合起来，在信息链条中、网络中融合计算，那么出行者消费（如动态停车费、商业组合折扣等）可能就很不一样。
“停车＋”融合运营场景简析：
a) “停车＋”规划
规划是时空的综合规划。根据车主的停车数据（如车辆属性、车位的周转率、出入车场（库）频率等）、商场、写字楼出入口分布信息等，小的方面我们可以规划场（库）内的停车诱导路线、充电桩数量及分布或是相关汽车后服务等；大的方面可以结合周边交通情况，分析周边停车需求，规划新增/改造停车基础设施，实现资源最大化利用；在时间上可以规划设置共享停车区和共享停车时间段，与周边停车需求进行时空置换，并完成在不同条件下收益规划与计算。
b) “停车＋”建设
建设主要涉及停车场（库）及周边相关基础设施建设，如诱导屏、引导灯、通信基站、配套车辆占用提示装置、立体停车库、智能道闸（含ETC、互联网支付等）、内部管理平台等。
c) “停车＋”管理
停车场是交通出行的最末端，主要面向于秩序与安全管理。如可结合交警的行车轨迹大数据，对商圈、美食区、娱乐场所周边停车场进出车辆进行个性化安全教育提醒（如酒驾警示信息等），确保道路交通安全；另一方面可综合互联网大数据，对停车场（库）进行停车健康度评价，针对其服务满意度、安全水平、设备运维情况等进行综合评估管理。
d) “停车＋”服务
围绕不同的停车场（库）运营打造个性化的生活与出行生态的闭环。如针对医院、商圈、交通枢纽（机场、火车站、汽车站等）、景区、社区等停车典型场景打造个性化的服务生态圈。以停车场（库）作为生态圈的入口，将停车行为与预约挂号、餐饮、航班（车次）、休闲、购物、汽车强关联业务（洗车、加油、保养、维修、代驾、汽车租赁、违章记录查询和代缴、车金融等）等商业服务进行信息融合关联，形成“停车+X”新经济模式，满足线上线下的营销需求，以此为基础形成完整产业链条和新生态经济圈。
写在最后的话：
智慧停车产业发展到今天，不应再局限于行业本身，而应通过停车大数据打开“停车＋”融合运营的思路，连接周边产业，拓展个性化服务，不断丰富数据之熵、缓解数据之伤，将停车大数据作为开启“停车+X”新生态经济圈的钥匙，获得数据之商的成长与跨越。
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