Big Data w branży transportowej
Zbierać i analizować powinno się wszystkie informacje, które mogą pomóc w podniesieniu efektywności i osiągnięciu celów firmy. W przypadku firmy transportowej takimi celami mogą być:
- zwiększenie wykorzystania pojazdów,
- zmniejszenie kosztów prowadzenia firmy lub realizacji zlecenia transportowego,
- zmniejszenie zużycia paliwa,
- uniknięcie opóźnień w realizacji zleceń transportowych.
W zależności od celu, należy zbierać i analizować odpowiednie dane, na przykład:
- charakter tras, na których przewożone są towary,
- styl jazdy kierowców,
- eksploatacja pojazdów, zużycie poszczególnych podzespołów, takich jak klocki hamulcowe, zawieszenie,
- wykorzystanie przestrzeni ładunkowej.
Poznanie i zestawienie ze sobą danych dotyczących tych obszarów może stanowić podstawę do analizy obecnej sytuacji i modyfikacji tych elementów, które obniżają efektywność przedsiębiorstwa.
Jak działa Big Data?
Najlepiej jest, gdy wszystkie dane są udostępniane do zbiorów Big Data automatycznie, bez ingerencji człowieka. Np. dane z tachografu mogą być zbierane i przekazywane do systemu zarządzania czasem pracy kierowców automatycznie, w trakcie pracy, lub ręcznie, raz na dobę. Innym przykładem może być zdobywanie ofert na giełdach transportowych. Na giełdzie dostępna jest cała masa informacji o realizowanych zleceniach i ofertach. Dzięki integracji źródeł danych, które chcemy wykorzystać, można dokonywać analizy Big Data. Niezależnie od sposobu ich przekazywania do systemu Big Data, dane te muszą się tam znaleźć - inaczej nie będzie możliwości analizowania ich.
Dane, które mają być wzięte pod uwagę (np. rejestru czasu pracy), muszą trafić do ogólnego systemu Big Data. Następnie musi zostać dokonana transformacja danych, np. waluty, odległości, wymiarów, standardów. Dane będą wartościowe i umożliwią odpowiednią analizę tylko wtedy, gdy wszystkie ceny będą zapisane w jednej walucie (np. euro), odległości zawsze będą podane w tej samej jednostce (np. w kilometrach), rozmiar kontenerów będzie podany tak samo (np. w stopach). Następnym krokiem jest przeprowadzenie analizy pod określonym kątem i wyciągnięcie wniosków, tak żeby osiągnąć korzyści opisane w następnym punkcie.
Wymagania stają więc przed oprogramowaniem i narzędziami, które są lub będą wykorzystywane w firmie.