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数据经济：数据多样性和开创性的实时体验
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Redis 8 来了——而且是开源的
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数据经济是一个视频播客系列，讲述了使用数据对他们的业务、客户和世界产生积极影响的领导者。要查看所有当前剧集，请浏览下面的播客剧集库。
在过去的几个月里，我们都了解到货物运输有多么困难，洛杉矶商业港口的积压，以及全国各地的卡车运输瓶颈。Convoy 是一家使用实时数据、机器学习、移动应用程序、物联网 (IoT)、智能拖车和其他技术来提高供应链效率、可持续性和卡车司机幸福感的公司。
Convoy 的 CTO Dorothy Li 在数据经济中解释了卡车运输行业面临的挑战，该播客由 Redis 呈现，并由 CXOTalk 的 Michael Krigsman 主持。她说：“我们正处于一个真正的关键时刻，Convoy 的数字货运网络旨在解决这个价值 8000 亿美元的庞大行业中最棘手的问题。”
Dorothy 描述了卡车运输行业现代化的挑战，这意味着要从过去很少数据且仍在使用复写纸表格的旧时代，转变为当今的现代数字货运网络。
Convoy 的目标包括为托运人、承运人、经纪人、卡车司机以及整个依赖高效、可持续和安全交付货物的供应链提供有意义的服务。
对于推动数字化转型的 CIO 和 CTO 来说，Convoy 的使命和成就说明了关注客户满意度和最终用户体验如何帮助创造新的市场机会。
Dorothy 描述了几个行业痛点，包括 610 亿英里的“空驶”——占每年行驶的 1870 亿英里的 35%——这意味着卡车司机在没有运载货物的情况下在工作之间行驶。Convoy 的移动应用程序和配备物联网的智能拖车是 Convoy 收集实时数据以帮助更好地将卡车司机与附近的工作机会联系起来的两种方式。她说：“我们解决空驶问题的一个关键方法是自动重新装载，我们可以将多个货物批量处理在一起。”
节省空驶里程不仅仅是一种运营效率，而且是 Convoy 的可持续发展努力之一，有助于保护环境并使该行业对卡车司机更具吸引力。Convoy 还帮助卡车司机更快地获得报酬，减少他们在码头或预约处的等待时间，并了解哪些路边设施有洗手间。
改善卡车司机的体验是 Convoy 使命的核心。Dorothy 说：“卡车短缺确实是导致我们今天看到很多供应链问题的核心原因。”“为了使这个职业更具可持续性，我们需要提高效率并改善卡车司机的日子。”
转型行业有几个关键要素。识别痛点、改善体验、定义更广泛的可持续发展目标以及寻求解决效率低下问题都是重要的起点。但是，良好的业务战略需要导致智能排序的技术战略。
支撑行业转型的一项关键技术能力是识别收集实时数据和利用机器学习能力如何帮助解决市场各方的问题。对于 Convoy 而言，这意味着让卡车司机的生活更轻松，为网络中的 30 万卡车司机提供服务，并为托运人提供灵活性。
这是一个例子。作为技术人员，我们都了解弹性容量，这也是 CIO 和 IT 领导者 现代化大型数据库以用于混合应用程序并瞄准 多云架构的原因之一。在卡车运输中，弹性容量意味着托运人可以在需求高峰时从 Convey 网络中的承运人寻求服务，而不会在疲软的市场中被锁定在限制性的长期合同中。
Dorothy 解释了如何为卡车司机和托运人提供价值使他们能够收集必要的数据，开发机器学习算法并创建多边市场。“对于卡车司机，我们使用机器学习来推荐最适合他们的货物，同时考虑到卡车司机过去的很多偏好。对于托运人，我们再次使用实时市场条件提供实时定价和投标信息。”
创建市场需要对您正在收集的数据、您为客户提供的价值以及您如何使用数据来提供实时价值有一个实时的思维模式。该战略支持到架构中，Convoy 的技术包括移动应用程序、与运输管理系统 (TMS) 的集成、来自智能拖车的物联网流、关系数据库、云数据仓库和一个基于事件的流处理平台。
只有从硅谷一些最先进的技术和数据公司招募顶尖的数据科学人才，才能实现这一目标。您可能想知道一家卡车运输行业的公司（从历史上看，在技术方面并不领先）如何成功构建平台并招募到优秀人才。
我的答案是，这始于伟大的领导力、围绕可持续发展的世界性使命、关注改善人们的生活以及展现对投资于人员、技术和数据科学的承诺。
收听播客以了解更多 Dorothy 关于 Convoy 如何转变卡车运输行业、创新可持续方法以改善工作条件以及使用机器学习开发其数字货运网络的见解。
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