容器技术对港口航运物流业大数据发展的影响

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《2007内罗毕国际残骸清除公约》已于2015年4月14日生效,批约国由生效之初的15个国家,到目前已增加至33个国家。

美国经济学家马克·莱文森(Marc Levinson)撰写了《集装箱改变世界》一书,书中认为集装箱化除了降低货物运输的成本,实现货物运输的标准化之外,还以此为基础逐步建立了全球范围内的船舶、港口、航线、公路、中转站、桥梁、隧道、多式联运相配套的物流系统,从而改变了商业模式、推动了经济全球化、并对人类文明产生重大影响。由于从经济、历史、哲学的高度对集装箱化的支点作用进行了审视和评价,该书被《金融时报》与高盛集团评为2006年度的“最佳图书”。

从集装箱对世界的影响来看,我们可以提炼出很多有益的思想结论。如行业创新往往由能够接触到业务实务的“外行”创造,就如同集装箱的发明者是一位卡车司机;标准化的过程并不是去除中间环节,事实往往是相反的,更多时候我们创造了更多的细分岗位和业务流程,这也是为什么集装箱运输比散货运输流程复杂的原因;标准化从短期和局部来看往往是增加成本的,但是在规模经济作用下,边际成本递减的特点明显,因此从全局来看却能降低成本,这也是集装箱大行其道并越发趋于大型化的经济学动因等;划时代的创新往往不仅影响本行业,更影响其上下游行业,集装箱运输的先驱们只顾着跑船运赚钱无意改变世界,但是制造商和零售商在其中发现了低成本和高效率,并实际地推动和分享了集装箱化的价值。

与很多行业相同,航运业的大数据应用仍处于初始阶段。在目前这个阶段,众多港口、航运、物流企业要应用大数据,首先必须落实六个前提:

一是数据资产,自己掌握的数据是否都已梳理清楚,并进行了有效的数据资产管理和安全防护;

二是数据规范及治理,不同的数据资源之间是否理清了业务上的关联,并可以应用统一的ID进行匹配,并可以支撑业务系统之间的协同处理;

三是数据采集可靠性,数据采集是否与业务发生同步进行,滞后、错误、篡改的数据是否还大量存在;

四是大数据级的技术支撑,IT技术除了确保日常业务的顺利开展,是否为数据持久化、计算规模化、分析实时化等新需求做好了准备;

五是数据思维意识,企业管理和经营的各层面是否已经具备了大数据的基础知识,对大数据的思维模式有了深刻的理解,能否支撑基于大数据的业务创新;

六是数据融通开发及交换,对企业外部的行业数据资源情况是否有充分了解,是否有交换、共享、采购外部数据资源的可靠渠道和预算。


要做到上述六个前提条件的每一条都非常不易,第四条则如同梦魇。其中,第一、五、六项问题都可以通过企业战略部门研究和委托咨询机构来协助完成,在很多港航企业中投入成本和风险可控;而第二项数据规范问题非常类似于我们国家正在推进的企业三证合一,即通过统一社会信用代码来实现企业工商、税务、行政多方面的信息相互关联匹配,从而为全社会诚信体系奠定发展的基础,事情虽难、难在推进、而非技术;第三项问题,要想保证获取的数据可靠并可用于大数据应用,数据必须在业务进行的同时被采集,而要做到这一点要么让机器代替人去线下搜集数据,要么把交易和服务完全放到线上来,因此航运大数据就只有两个来源,那就是物联网和航运电商。总的来说,上述五个问题的解决成本要么可控,要么至少实现路径清晰可见,但是第四个问题却成为了大家心里“最没底”的一件,不仅港航企业的管理层完全摸不到头绪纠结于“云”和“大”这样的概念之中,很多企业的技术团队也是缺乏新技术的相关经验,找来的号称做大数据的技术团队也往往是数据中心(IDC)和商业智能(BI)领域的企业换了一件“马甲”的解决方案,而非真正的大数据解决方案。于是,不少政府部门和企业花了几千万甚至上亿元投资建大数据机房、大数据平台,最终的效果还是不理想,并且还要为已经付出的投入增设庞大的岗位编制和运营维护费用。所以,第四条问题就如同港口、航运、物流企业所面临的黑洞和梦魇,成为港航企业接触大数据最大的障碍,因为企业对建设投入的规模、技术路线的可靠性、产出回报效果都不可控。

其实,能够解决第四条的大数据技术非常丰富,比如Spark、Hadoop、Kafka、Stome、HBase等都已经达到PB级(相当于1024TB)以上的企业应用级别。但是这些技术主要脱胎于移动互联网、社交网络、搜索引擎和网络金融等领域,航运业的大数据应用规模虽然小一个量级,却缺乏有将这些技术向航运业应用移植的专业解决方案和团队,很多国际知名的大数据解决方案企业也未能给业务流程复杂、涉及面广、数据资源分散的航运业量身定做的企业级产品。于是,港口、航运、物流企业要实施大数据时,面临着要么自己研究前沿大数据通用解决方案进行二次开发要么冒着找个“李鬼”来滥竽充数的窘境,对于企业IT团队来说大数据要填的“坑”实在太多。

容器技术的出现为推进航运大数据应用带来了曙光。得益于容器技术在硬件资源管理、运营维护便利性方面对大数据技术的支撑,我们有可能针对港口、航运、物流业的数据特点和应用需求,提供硬件投入少、运维成本低、并充分体现稳定性和健壮性的专业大数据解决方案。帮助港口、航运、口岸企业以最小的运营维护成本和最小的试错风险步入大数据时代,并解决其数据存储持久化、数据加工规模化、数据计算实时化、及数据分析可视化等方面的应用痛点。目前,首个针对港口、航运、物流、贸易细分应用领域的企业级“轻量化”容器技术Wizmap Cloud已经研制成功,该技术由上海义为科技和港航大数据实验室合作研制,能够解决客户关于使用何种方式合理搭建未来的大数据结构,以落实数据资产应用和数据资产运营问题,更好地为其业务发展进行数据层面的支撑与服务。该技术已应用于一体化、轻量化、企业级大数据解决方案Wizmap Data Hub(WDH),只需3-5名操作人员即可代替20-30人的规模团队对大数据运营维护和分析的要求,使其在初期软硬件投入皆可控的同时,又为未来的业务增值预留了近乎无限的扩展空间。

无疑,容器技术对推进大数据在各产业的应用,改变软件产业既有的工程模式都将有重大的影响。而这种影响,是航运思想跨界逆袭IT行业的一件重要事件,本文除了要为此点赞以外,更重要的是继续为时下持续升温的航运大数据概念之热做个客观评述。航运大数据任重而道远,在同行的征程上,愿我们眼睛注视着前方的道路,脚下迈着坚实的步伐,而不要过于留恋沿途短暂的热闹景象。



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