Page 37 - 2022年11月总第39期
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特别报道 • Cover Story






             完善海上丝路指数体系。海上丝路指数是                    围绕港口运营、航             库、知识库、算法库的集成。通过打造大数据

          用来衡量国际航运和贸易市场整体发展水平、                     运服务、开发建设、            平台，实现大数据统一采集、汇集、存储、加工，
          反映国际航运和贸易市场变化趋势的指数体系，                    金融板块等业务板             促进数据融合，打通数据壁垒，为数字化改革
          由出口集装箱运价指数、航运经济指数、海上                     块，服务于货主 / 货          提供良好的工具。二是“以用带治”，推动业
          丝路贸易指数等一系列指数共同构成。未来探                     代、船公司 / 船代、          务线上化、数据标准化。港航产业链数据信息
          索 AIS 指数向船舶引擎方面、节能排放、船舶                  物流企业、政府监             不透明、不融合、时效差等问题，导致港航数

          效能等方面延伸，加快开发航运指数的衍生品，
                                                   管单位等生态圈、             据复杂、质量差等，数据治理仍是数据应用的
          提升宁波在国际航运要素中的定价和资源配置
                                                   全产业链组织，未             难点之一。港航企业未来需要以数据应用为核
          方面的影响，推动港产城一体化的实现。打通
                                                   来数据应用将为各             心，不断推进数据治理的进程，通过数据应用
          产业链各物流企业及相关口岸数据壁垒，提供
                                                   部 门、各 组织、外           展现的数据指标问题，推动业务系统改造、数
          物流查询、实时 AIS 查询、GPS 车辆信息查询、
                                                   部组织提供数据分             据标准建立，同时优化业务流程，提高业务标
          物流信息定制、物流大数据分析五大类型的实
                                                   析、数据产品或数             准化水平，进一步提升企业管理效率。三是整
 习 框 架， 基 于 HDFS、HBASE 等 技 术 实 现 离  业总部内部相互贯通，总部与基层之间、业务  时物流跟踪数据服务及产品，为货主、货代、
                                                   据服务。                 个世界的数字化变革浪潮之中，更好地对接商
 线数据的存储。计算层，支持 Flink、spark、  板块之间的协同联动。二是围绕人、财、物等  船公司、物流行业相关公司提供全面、实时的
                                                                        贸物流服务，支持中国制造高质量发展，为经
 Hive、MySQL、Python 等多种任务类型执行，  方面，通过数据分析，展现管理现状，及时预  物流跟踪服务。协助相关组织提供国际贸易类
                                                                        济双循环赋能。打通港口与产业链之间的数据
 满足多场景分析。数据模型层，将数据分成四  警风险，为经营决策提供依据。同时建立客户  数据服务，多维度构建国际贸易决策模型，同
                                                                        断层，通过物联网、云计算、大数据、智能传
 层：分别为 ODS 层（原始数据层）、DWD 层（明  数据库，构建客户标签体系和客户评价体系和  时整合供应商资源，建立供应商库，进一步促
                                                                        感等新一代信息技术对港口进行透彻感知，融
 细数据层）、DWS 层（服务数据层）和 ADS 层（数  客户信用风险预警，进而更好的维护客户关系，  进市场供需对接，提升物流效率。未来通过集
                                                                        入以现在物流供应链，以智能监管、集成服务、
 提升客户运营水平，提升自身收益。三是围绕  聚、汇总、分析船舶固有属性、在途航行、交
 据应用层）。基于 onedata 建模理论，建立不
                                                                        自动装卸为主要表现形式，广泛互联深度挖掘，
 集装箱、散杂货进出口业务、多式联运业务、  易结算等数据，应用大数据理念和做法，客观
 同的数据主题，包括集卡主题、船舶主题、集
                                                                        通过提升港口及其物流园区对信息的综合处理
 港区运营业务，基于货物流，进行集装箱、各  有效评估船舶即期、短期、远期价值，并为用
 装箱主题、铁矿石主题等。
                                                                        能力和对相关资源的优化配置能力，致力于发
 类大宗商品进出口量数据分析、趋势分析、对  户在线提供船舶跟踪、船市走向、信息查询等
                                                                        挥港口在现在物流供应链管理中的节点作用，
 比分析，展现现状，预测未来进出口趋势。通  一站式服务功能，为企业日常经营决策、预判
 大数据应用探索                                                                延伸上下游产业链，实现港口各类资源要素的
 过 IoT 物联网数据，分析设备效率、故障及维  市场走势，为行业提升透明度、优化产业结构，
 围绕港口运营、航运服务、开发建设、金                                                     无缝衔接和各功能模块的协同联动，以进一步
 修预警等，同时基于生产现状模拟，构建数字  为政府把控市场动态、进行宏观调控等带来助
 融板块等业务板块，服务于货主 / 货代、船公                                                 整合港口供应链上下游关联资源，打造综合物
 孪生场景，及时调整调度计划，指导生产作业。  益。探索“信用 + 金融”数据服务。探索“信
 司 / 船代、物流企业、政府监管单位等生态圈、                                                流枢纽港与航运透明供应链，实现港口智能、
 对外提供智慧化服务。围绕港口运营、航  用 + 金融”数据服务，加强信用评价成果及信
 全产业链组织，未来数据应用将为各部门、各                                                   高效、安全、便捷、绿色发展的现代化港口形态。
 运服务、金融、开发建设布局，推动大数据深  用数据应用。构建船舶服务商信用和评价机制，
 组织、外部组织提供数据分析、数据产品或数                                                   构建绿色生态港口，以绿色观念为指导，建设
 度应用，用大数据连接港航生态圈，提供物流、  探索船舶信息查询及船舶估值数据服务及产品。
 据服务。  贸易、电子商务、口岸、指数及其他数据服务  未来大数据将会在港航企业经营、港航企                         环境健康、生态保护、资源合理利用、低能耗、
 对内打造敏捷型组织。一是围绕企业总部  或产品。同时串联货主 / 货代、船公司 / 船代、  业服务等方面发挥越来越重要的作用。随着大    低污染的新型港口。绿色港口将港口发展和资
 管理决策中心、资源配置中心、投融资中心和  物流企业、政府监管单位等全产业链关联者，  数据的积累、组织壁垒的打通，未来港航大数       源利用、环境保护有机结合，实现港口经济发
 风险控制中心的“四个中心”定位，内部覆盖  通过数据分析、模型构建，积极探索为外部组  据的应用方向具备以下趋势。一是打造大数据       展利益最大化、资源利用合理化以及环境污染
 企业管控及港口运营、航运服务、开发建设、  织提供数据服务或数据产品，真正实现“数据  平台，打通数据壁垒。大数据平台是数字化应       最小化，实现港口发展与环境保护和谐统一协

 金融板块等板块业务，打通数字壁垒，实现企  产业化”。  用的核心能力，是分业务主题构建分布式数据                      调发展。


 34  Ningbo Shipping Exchange                                                               Ningbo Shipping Exchange 35
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