港口离“大数据”到底有多远?

时间: 2016-05-03 11:09:02 来源: 港口圈   网友评论 0
  •   谷歌保存了2003年以来所有的检索数据,在很长一段时间里,一直被认为是没有用的浪费存储空间的垃圾数据,但在2009年惊艳了全美人民,谷歌发布的流感趋势预测,比疾病预控中心提前14天预测到了冬季流感爆发的准确时间,甚至各

  谷歌保存了2003年以来所有的检索数据,在很长一段时间里,一直被认为是没有用的浪费存储空间的垃圾数据,但在2009年惊艳了全美人民,谷歌发布的流感趋势预测,比疾病预控中心提前14天预测到了冬季流感爆发的准确时间,甚至各州、各大城市时间的差异都能准确估计。

  这个大数据时代的经典案例,向我们揭示了大数据的三个鲜明特征:

  一、数据并 非在收集之前就确定了其利用的价值,但数据一定是有价值的;

  二、大数据等于所有数据,大数据不采用抽样的方式,而是记录所有能够记录下来的数据;

  三、大数据需要量的积累,少量的数据即使是全部,也不足以支持精确的分析。

  其实大数据的概念产生的时间比谷歌的应用更早,但是为什么知道近年才突然大红大紫呢,这源自数据积累方式、数据存储与处理技术的突飞猛进。谷歌从2003年到2012年所有的数据积累,如今只需要几天就可以完成同样的事情,这使得利用大数据进行实时的分析成为可能。

  2013最热门词汇——云计算与大数据——已经“快”炙人“耳”了。整个IT产业、高科技产业,人人都在议论云时代狂潮,在新的时代里处处充满机遇,也时时会遇到挑战,能否登上大数据之“云”,已成为这些产业领域未来成功与否的风向标。

  大数据究竟价值几何? 这里似乎存在一个悖论,大数据不以价值为目的,但最终却总能反映在价值上。众所周知,北京地铁的票价曾是全程2元, 这点与其余大部分地区有别。地铁业务数据中有一项重要数据是每位旅客的起点、终点数据,但北京地铁票价与此无关,因此早期的起点、终点数据被工作人员“随 意”处理了。由于没有价值而被处理掉的数据,如今却有大用途——客流密度分布图,是列车密度、区间车排列,以及正在研究的分段收费法的重要依据,然而丢弃 的数据不会再回来,只留下永远的遗憾。

  与IT等行业的情况相反,港口行业宛若世外桃源,仍是一汪静水,似是对红尘俗世的熙熙攘攘无动于衷。传统行业如何打破传统价值观的枷锁,拥抱大数据时代,已成为经 济学、管理学、统计学的共同议题。作为港口行业管理伙伴的道锐思,关于如何促进港口行业的数据化管理,自然有自己独特的视角。

  一、港口拥有哪些数据?

  我们的世界是信息的海洋,这并不因为我们记录与否而改变,港口行业在客观上一定存在大数据,只是很多我们并没有记下来。一切行为皆可数据化,门机每抓的重 量、每颗螺丝的使用时间、客户所有的问询等等。即使是主观定性的评估也可以,因为当数据积累到一定量后,其准确性变得不再重要,大量的数据可以相互弥补各自的误差。

  二、港口收集哪些数据?

  在收集数据的时候,强调我们能做什么,而不是我们应该做什么。大多数据在收集之始不能清楚地知道其用途,面对数据我们唯一需要考虑的是存储它们的成本,而不 是其本身的价值。特别是近期,许多港口企业正在或计划进行绩效体系改进,然而他们将面临一个共同的难题——指标值如何确定?单机成本、设备各类故障修复时 间、客户分级与个性化服务等等,一些简单却重要的指标,因为缺少历史数据而变得难以制定,甚至是±10%偏差的财务预算都做不到,谈何精细化管理,更何况很多产业领域早已完成精细化转变,而向更先进的数据化管理挺进。数据到用时方知少,随着时间的推移,数据隐藏的价值会逐渐体现,不要因为一时的短见而放弃未来的可能性。

  三、港口如何利用数据?

  虽然前文一再强调不能按照预设的价值来收集数据,但是我们多少可以做一点设想,这有利于拓宽收集数据的思路。试想,假如我们记录下所有客户的年龄(甚至是看 起来的)、性别、办理业务时的心情、状态,结合我们提供服务时的言语(关键词)、动作,并将之与客户业务结束时的满意程度、下次业务合作方的选择等等信息 进行相关性分析,我们是否有可能发现一些意想不到的结论,如某些特定词汇可以加强客户满意度等等,从而协助我们制定更有效的服务标准。不仅仅是客户服务, 在营销中,在作业中,在运营的各个领域,都有许多我们平时不在意的数据,但是如果将他们关联起来分析,你就会发现很多新奇的结论。而它们之所以新奇恰恰是 因为我们一直以来忽视了它们的存在,这之中不乏可以产生有别于其他企业的核心竞争力的关键因素,能不能发现它们,只取决于想要,以及敢想。

  大数据时代已经近在眼前,面对新的商业战场,兵临城下,港口行业不能独善其身,数据化变革势在必行。


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本文来源:港口圈 作者: (责任编辑:arDictIrco)
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