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徐凯专访——《关于智慧港口和港口大数据》
发布日期:2017-2-27 作者:李衍民 阅览次数:8912
    

 

 2017年2月18日,港口大数据观察开展了《关于智慧港口大数据建设专访》的访谈栏目。在本期专访中,港口大数据观察的发起人李衍民先生对上海国际航运研究中心信息化研究室主任、港航大数据实验室主任徐凯先生进行了专题访谈。徐凯主任是国内较早对港航大数据进行创新研究探索的行业资深专家,《大数据时代的航运信息平台》一书的作者。此次专访中,徐凯从港口大数据的定义、港口大数据的应用价值、智慧港口大数据发展阶段、智慧港口大数据建设的角度去分析了如何进行智慧港口大数据建设。
 港口大数据观察是由多位港航专家、港口金融领域的企业家及数位资深大数据产业专家共同发起成立,汇集港航产业与大数据领域的尖端创新思想与案例,共同推动互联网大数据时代的港口文艺复兴。

 以下为本期访谈的主要内容:

 李衍民:徐主任您好,欢迎参加本期《关于智慧港口大数据建设专访》栏目。对于“大数据”,我们最熟悉的是研究机构Gartner给出的一个定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。作为一位港口大数据资深的专家、实践者,在您看来什么是港口大数据?

 徐凯:对“大数据”概念的理解有不同的版本:有的理解为一种数据资源,典型的有“4V”模型和“HACE”定理(学术界讨论较多),主要是界定什么样的数据才算“大”,是从数据自身特点出发对大数据进行诠释;还有的将“大数据”理解为一种处理数据的技术能力的划时代标志,这种定义往往以当前主流的数据处理软硬件技术为基准,来界定需要由新技术才能有效的获取、存储、分析的数据,并把这些新技术视为大数据概念的重要要素,其核心是“分布式”技术思想的体现;也有一种理解认为大数据是一种对数据分析利用的新思想,这种思想突破了经典统计学方法的边界,向着全样本分析、相关关系发掘、多维数据分析、非结构化数据分析的方向进行突破,其核心是以信息论和机器学习方法解决过去习惯于用统计方法解决的问题,这种对大数据的理解主要体现在《大数据时代》这一经典著作中。
 我曾经在自己的专著中给“航运大数据”下过一个定义,即:航运大数据(Shipping Big Data)是指航运业务、管理、监管等领域产生的海量数据,以及围绕这个数据规模有效的融合、存储、加工、查询、分析相关技术和解决方案的统称。它主要可以解决三大问题:实时数据计算、历史数据分析、未来数据预测。
 具体到“港口大数据”而言,我认为港口大数据是航运大数据的子概念,是航运大数据中与港口相关的数据梳理出来与配套的技术组成的概念,是智慧港口的关键组成部分

 李衍民:对于大数据的价值,最广为人知的一个故事是20世纪90年代,美国沃尔玛公司进行的啤酒和尿布的实验案例,他们在对沃尔玛超市的原始交易数据进行分析后,发现了一个有趣的现象:把啤酒和尿布摆到一起出售,其销量会双双增加。还有当今的搜索引擎、电子商务等互联网行业也利用自身的先发优势,尝到了大数据的甜头,我们可以看到2016年双十一的销量全天已经达到了1207亿元。在这些成果显著的商业价值背后,一个非常关键的要素就是大数据。但对于港口企业来讲,港口大数据的最大价值体现什么,港口大数据能为港口的改变有哪些?

 徐凯:其实“啤酒加尿布”的经典案例原本是用来解释“数据挖掘”的价值的案例,数据挖掘是商业数据库技术发展到20世纪末时的典型成就,那时涌现了以“数据仓库”和“商业智能”为代表的新技术,帮助企业从经营数据中寻找对决策有帮助的结论,可以说完成“啤酒加尿布”这样的分析用不上任何典型的“大数据”技术,但这种从数据中挖掘潜在信息价值的思路是大数据时代所崇尚的思维方式,这与我在回答上一问题时所介绍的第三种大数据定义有关。
 有一个有趣的现象,“Big Data”(大数据)一词的前两个字母便是“BI”(商业智能),可以说数据挖掘和商业智能顺理成章的融入了大数据发展的洪流之中,成为其概念的一个重要组成部分,但这并不是其真正的核心内容。大数据的核心内容终究在“大”字之中,有多“大”呢?“大”到必须用到分布式思想和技术才能处理,“大”到必须有足够多的“物联网”和“电子商务”手段采集数据。
 因此,谈到大数据对港口带来的价值,我想用三言两语就说得具体和面面俱到是很难的,但可以点几个应用方向和趋势来说明。
 首先,在码头管理和运营方面大数据可以实现更具“柔性”的服务,过去码头生产的计划、调度都是以“天”为单位的粗颗粒度管理,“大数据”的加入可以使管理中抵港、靠泊、离泊、锚泊、移泊、装卸等事件的颗粒度可以细化到小时,对码头能见度、风力、潮汐等外部数据可以更准确及时的获取,这就能让生产的计划和调度更敏捷、灵活,并由计算机实时优化和调整,生产运营的人力投入将大幅降低,并提升资源利用效率和经营水平;
 其次,在港口经营决策方面,依靠大数据融合多方数据资源,整个港口的经营将更体现“协同”特点,并在整合港口内部数据资源的同时,有效对接外部数据资源,这就使得企业的“BI”应用不仅限于对自身的数据分析,更融入了对市场和外部环境的分析,可以更好的避免重大决策失误的发生,得益于良好的数据量化分析能力,港口企业的决策将更加客观和及时;
 第三,在港口提升客户服务方面,在大数据的应用下依靠物联网和电子商务技术,港口可以更好的了解客户的需求,港口面对的直接客户(如船东)时可以获取更多、更及时的信息,面对间接服务的客户则有可能利用数据获取手段掌握过去无法掌握的一手资料,因此对数据的分析和应用方面可以有范围和粒度两方面的提升,从范围方面可以获取除了港口直接接触的企业外,更多上下游供应链信息,从而提升对港口腹地产业的分析能力,从粒度方面则是可以对客户进行多维度的标签划分,并可以有针对性的进行数据挖掘分析,从而可以提供定制化程度更高的个性化服务;
 第四,在港口金融服务和安全管理方面,大数据可以使得更多的数据资产和数据证据被有效的保留和组织,数据资产可以通过大数据手段收集融合,并保存在分布式数据库中,从而实现数据持久化,即历史数据也可以轻松的随时获取,以此为基础在企业征信、危险品运输监管、食品溯源、物资管理等方面都可以在数据资源中进行对应的管理和评估,从而可以更好的支持例如“舱单质押”等港口金融创新应用的实施。
 当然,港口大数据创新的意义不仅限于上述四个方面,在这里也只是想有一个粗线条的描摹,供大家参考。

 李衍民:以BAT为代表的搜索引擎、电子商务、社交媒体等互联网企业的大数据应用可谓是已经进入了成熟的阶段。前不久徐主任您在港口大数据观察中发表过一篇名为《航运大数据的罗生门》文章,给出了目前航运业的大数据还处于一个刚刚起步的阶段。过去我们港口业内一直在围绕港口智慧升级进行智慧港口建设,徐凯主任,在您看来,什么是智慧港口,目前智慧港口大数据的发展目前处于一个什么样的阶段呢?

 徐凯:要建设“智慧港口”,需要从感知、思考、运用、交流这四个能力出发全面提升港口的信息化水平,到达高度知识化的港口智能程度。其中,感知主要对应了物联网技术、运用对应于自动化、交流对应于平台化(互联网化)、那么思考就对应于大数据。可以这么说,在智慧港口的概念构成中,大数据是将物联网、自动化、平台化有机组合,形成协同效应并提升知识化程度的核心技术。
 港口大数据作为航运大数据的一部分也如我那篇《航运大数据的罗生门》一文中提到的观点一样,也处于起步阶段,甚至说,由于港口大数据本身割裂于不同港口之间,其发展的难度和挑战都要高于一般意义上的航运大数据。不过,也正是由于这一点,我国政府正在积极推进“智慧港口”建设,大家可以留意2月6日交通运输部发布的《交通运输部关于开展智慧港口示范工程的通知》,其中指导港口的智慧化建设要重视智慧物流和危险品运输监管两方面,这可以说是当下港口大数据发展中政府关心的发展重点

 李衍民:徐主任,根据您过去和国内外各大港口接触的过程中,目前您认为智慧港口大数据建设所面临的难点、困境有哪些呢?

 徐凯:从我个人角度来说,我觉得智慧港口、特别是港口大数据建设方面面对的主要困难至少包括下面几个方面:一是,港口经营和管理团队对大数据的认识还不清晰,大数据仍然停留于概念热上,而非真正的发展热上;二是,绝大多数港口在物联网和电子商务方面的发展情况和信息化基础实力还不能有效支撑大数据的建设和发展;三是,港口企业的信息化技术实力和人才储备难以配合大数据建设的需要,而传统大数据方案提供商往往对港口复杂的需求不够了解,港口大数据需要真正懂得港口和航运业务的大数据技术团队和解决方案(不妨参考我写的《集装箱化思想将彻底改变IT产业》一文);四是各地港航企业和港口管理部门近两年立项的大数据项目也不少,但是大数据建设的思路似乎还没有真正理清,大量的时间和精力消耗后没有得到应有的回报,往往是越希望快出成绩反而容易一无所获。

 李衍民:徐主任,我们知道在您的带领下,港航大数据实验室一直在围绕港航大数据的应用进行创新研究与探索,也取得了一定的成效。根据您刚才所说的目前港口大数据所处于的这样的一个发展阶段以及智慧港口大数据建设的难点,再结合您的大数据实践经验,您对智慧港口大数据建设有什么具体建议,也请您在本次访谈的最后与我们共同分享一下?

 徐凯:感谢您对我们港航大数据实验室工作的关注和肯定。从我个人角度讲,想给各港口企业一些简单建议:

  一是,现在港口内部各层面进行大数据知识的教育和普及,打好大数据建设的基础,并且为港口各层次的大数据需求发现奠定基础;

  二是,港口管理部门和港口企业高层对大数据要有信心和耐心,要坚信大数据的战略价值同时,也要明白港口大数据建设非一朝一夕之功,不能贪图追逐短期的收效,须知国家建设全社会诚信体系也是从“三证合一”这样基础性的工作做起,只有目光远大的领导才能成全大数据在港口的真正价值体现;

  三是,港口大数据建设需要既懂大数据又懂港口业务的复合型人才和复合型团队,这需要发现、寻找和培养,并在真正动手前先理清大数据建设的思路;

  四是,港口之间必须合作共赢,港口大数据犹如一个拼图游戏,每个港口都能获取到以自身为核心的一批数据资源,但是国际运输是长链条式的数据整合,从这个角度看每个港口都只能拿到全局数据资源的一个片段,只有互利合作才有可能让港口之间彼此成全。

 智慧港口和港口大数据建设任重道远,并非是炒概念和赶时髦,摆平心态、脚踏实地、因势利导、顺势而为方能取得成功,我和我所带领的港航大数据实验室团队非常愿意为各地港口、航运企业的大数据建设提供智力支持和技术保障。我本人也在这里预告一下,我的一本关于“智慧港口”和“港口大数据”的新著将于今年夏天由科学出版社出版,欢迎大家届时关注,谢谢!

 李衍民:非常感谢徐主任在本期《关于智慧港口大数据建设专访》中的精彩分享,我想这对于港口业内人士在开展大数据建设途中有着重要的指导意义。谢谢徐主任,谢谢您的分享,让我们下期再会。

 本文由港口大数据观察原创,转载请声明来源:http://portbigdata.com/gk_zhjft/753.html

 
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