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数据经济：使用实时数据和数字孪生改进安全性
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数据经济是一个视频播客系列，介绍了使用数据对业务、客户和世界产生积极影响的领导者。要查看所有当前剧集，请浏览以下播客剧集库。
“我们本质上是一家工程公司，我们隐藏了我们所做的一切复杂的事情，使它看起来非常简单。”
UPS 信息技术总裁 Satyan Parameswaran 这样描述了 UPS 的使命和文化。Satyan 最近是 数据经济 的嘉宾，这是一个由 Redis 推出并由 CXOTalk 的 Michael Krigsman 主持的播客。他分享了关于物流公司如何利用数据来提升客户满意度、应对新的市场机遇和提升公司声誉的一些令人着迷的见解。
幕后是几项令人印象深刻的技术，包括数字孪生、先进的实时体验技术、物联网 (IoT) 设备和预测分析功能，这些功能帮助 UPS 管理着一个复杂的物流网络。
当一位微笑的司机每天早上送达您的重要包裹时，他们的运营确实看起来很简单，但在幕后，这是一个在 220 个国家和地区以及 2000 多个设施中运营的复杂物流功能。该公司每天送达 2600 万个包裹和文件，在任何一天，可能有 50-6000 万个包裹在运输途中，产生超过 10 亿个事件数据点。
是什么让 Satyan 夜不能寐？UPS 幕后的团队知道，他们必须扩展业务并为全球客户提供服务，同时保持成本不变。当全球运输需求每天都在波动，并且存在各种物流问题时，包括极端天气、航班延误和停电，UPS 面临着巨大的挑战，需要预测他们在整个设施和网络中需要哪些资源。
Satyan 和一个由开发人员、流程工程师和数据科学家组成的多学科团队加大了力度——实际上是——开发了一个协调的企业分析工具 (HEAT)，一个实时运行并预测其设施资源需求的数字孪生。
数字孪生是物理系统或流程的实时模型。开发数字孪生需要对底层系统进行建模，并与它们共享实时数据以创建预测。数字孪生通常用于模拟现实世界条件下的原型，例如喷气发动机和建筑架构，但 UPS 在生产过程中使用其数字孪生来预测需求，并为设施主管提供有关资源需求的建议。
Satyan 说：“为了获得信心，我们必须在中高 90% 的水平上进行预测。它帮助我们管理网络，这是让我们能够运输包裹以避免让客户失望的活生生的东西。我们多学科的团队从流程工程师开始，创建了一个真正有效的产品；否则，它看起来像一个科学项目。”
Satyan 为 CIO、CTO、架构师和技术领导者提供了许多见解和建议，让他们将实时体验平台（如数字孪生和机器学习模型）从实验室带到生产环境。这至关重要，因为最近一项关于 将 AI 从实验带到生产环境 的研究发现，88% 的决策者预计 AI/ML 用例会增加，但 40% 的人认为他们当前的数据架构无法满足他们未来的模型推理要求。
Satyan 说：“如果您没有快速捕获和解释数据，您可能会丢失数据试图告诉您的内容的上下文。”他建议要高度关注数据质量，因为“拥有大量数据并不意味着您拥有高质量的 [数据]”。实时体验和数据处理能力曾经是只有最先进的金融服务、数字广告、游戏和其他精通技术的公司才能实现的目标。如今，越来越多的公司认识到开发使用搜索、推荐引擎、时间序列分析和图数据库的先进实时体验的重要性。例如，零售商正在开发 实时库存系统，作物保险公司正在 从无人机收集实时数据，而医院正在改变 患者体验。
世界需要 UPS 的技术和物流能力来将疫苗以超过 99.99% 的可靠性交付到 100 多个国家/地区。UPS 智能标签是一种基于 RFID 技术的实时物联网，UPS 自 1990 年代中期以来一直在不断改进，对于构建医疗保健所需的自我申报包裹至关重要。“我们没有预料到世界会经历 COVID，而我们刚刚开始准备大规模交付医疗保健产品。”
这不是开发可扩展的实时体验和加速创新的要点吗？因为作为技术领导者，我们不知道下一个商机需要什么，但我们知道高质量、可靠和实时的分析是基础的工程能力。 收听播客，了解更多关于 Satyan 如何创建工程和分析文化，将数字孪生和物联网 RFID 设备等新兴技术引入以实现显著的业务成果的见解。
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