为强化大数据研判能力，转变传统数据分析方式，无锡段指挥中心充分发挥“信息枢纽”和“智慧大脑”功能，运用在“交控大学高效办公训练营”所学习的Tableau软件知识，探索新数据分析模型对道路管控决策辅助的新路径，并有效应用于无锡段集中养护项目的交通流疏导。

问题导向，构建“高聚合”数据模型。为解决以往统计数据源“多、散、乱”问题，无锡段指挥中心努力探索“一表通览”的数据分析应用方法，以23天集中养护项目作为数据试验背景，通过大流量二期系统数据算法科学选择比对样本，借助AI数据建模，做好主线流量、汇入汇出车辆、收费站进出口流量等多样化数据的可视化、系统性呈现，为管控措施调整、救援动态补位、区域多方协同做好决策辅助支撑，确保数据驱动业务落地见效。

定向切入，构建“高精度”辅助模型。无锡段指挥中心通过对分流“阵痛期”的多节点数据抓取，锁定拥堵风险较大的硕放枢纽与无锡枢纽进行核心区域小时流量监测，依据Tableau明细与图表的同步呈现，会同无锡段“一路三方”迅速调整管控点动态渠化方案，并结合后续数据分析，综合评估管控成效，精准制定适合路段特征的“阶梯式”长效管控方案，配合信息发布渠道更新，取得3天内缓行压力环比下降91.3%的良好成效。

协同互补，构建“高适用”分析模型。不断探索Tableau软件多场景“打开方式”，对每日事故及故障数据进行辅助分析，无锡段指挥中心联合养排中心制定“一站两点”循环补位机制，积极推动“调排一体化”进程，将玉祁站、锡北站设置为驻点交接站，减少因绕行地方道路而造成救援速度迟滞。厘清汇出率与清障率之间的关系，读懂数据趋势，根据工程项目进度及分流汇出动线，以“总—分—总”的驻点排布思路灵活调配救援力量，确保清障到达率“百分百”指标“不掉线”。

下阶段，无锡段指挥中心将不断总结集中养护项目交通管控中的数据应用经验，深化BI技术多场景应用，立足区域大协同机制，发挥无锡段“一路三方”合署办公优势，打破数据交互壁垒，共建共享“数据仓库”区块链。