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数据经济：数据多样性和开创实时体验
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数据经济是一个视频播客系列，介绍了利用数据对企业、客户和世界产生积极影响的领导者。要查看所有当前剧集，请在下方浏览播客剧集库。
在过去几个月里，我们都了解到运输商品是多么困难，了解到洛杉矶商业港口的货物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度的公司。
Convoy 的首席技术官 Dorothy Li 在 **数据经济** 中解释了卡车运输行业的挑战，这是一个由 Redis 呈现、CXOTalk 的 Michael Krigsman 主持的播客。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 8000 亿美元庞大行业中最棘手的问题。”
Dorothy 描述了现代化卡车运输行业的挑战，这意味着从过去几乎没有数据且仍在使用复写纸表格的时代转变为如今的现代数字货运网络。
Convoy 的目标包括为托运人、承运人、货运经纪人、卡车司机以及依赖于高效、可持续和安全地交付商品的整个供应链提供有意义的服务。
对于推动数字化转型的 CIO 和 CTO 而言，Convoy 的使命和成就说明了专注于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“空载”里程——每年 1870 亿里程中的 35%——这意味着卡车司机在两次工作之间行驶时没有装货。Convoy 的移动应用程序和配备 IoT 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方式。她说：“我们解决空载里程问题的主要方法之一是自动再装，我们能够将多个货物一起批处理。”
节省空载里程不仅仅是一种运营效率，它也是 Convoy 的可持续性努力之一，有助于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时等待的时间，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：“卡车司机短缺确实是导致我们今天看到许多供应链问题的原因。为了使该职业更具可持续性，我们需要提高效率并改善卡车司机的日常生活。”
改造一个行业需要几个关键要素。确定痛点、改善体验、定义更广泛的可持续性目标以及寻求解决低效问题都是重要的起点。但拥有良好的商业策略需要导致明智的排序技术策略。
支撑行业转型的一个关键技术能力是确定如何收集实时数据并利用机器学习功能来帮助解决市场所有方面的問題。对于 Convoy 而言，这意味着让卡车司机的日常生活更轻松，为其网络中的 30 万卡车司机提供服务，并为托运人提供灵活性。
以下是一个例子。作为技术人员，我们都了解弹性容量，这也是 CIO 和 IT 领导者 为混合应用程序现代化大型数据库 并将目标定位于 多云架构 的原因之一。在卡车运输领域，弹性容量意味着托运人在需求高峰时可以从 Convey 网络中的承运人那里寻求服务，而无需在市场低迷时期被限制在约束性的长期合同中。
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。她说：“对于卡车司机，我们使用机器学习为他们推荐最佳货物，并充分考虑卡车司机的过去偏好。对于托运人，我们提供实时定价和竞标信息，同样使用实时市场状况。”
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进行实时思考。该策略会融入架构中，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、云数据仓库以及执行流的基于事件的平台。
而实施只有通过从硅谷一些最先进的技术和数据公司招募顶尖数据科学人才才能实现。您可能想知道，一家卡车运输行业的公司——在技术方面历来不是尖端公司——是如何成功构建平台并招募到优秀的人才的。
我的答案是，它始于出色的领导力、围绕可持续性的全球性使命、关注改善人们的生活以及表明对投资于人员、技术和数据科学的承诺。
收听播客，了解更多 Dorothy 对 Convoy 如何改造卡车运输行业、创新可持续方法来改善工作条件以及使用机器学习来开发其数字货运网络的见解。
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