«Большим автомобилям — большие данные!» — таким мог бы быть лозунг компаний, занимающихся грузоперевозками и повышающих свои прибыли благодаря сбору и анализу солидных массивов информации. Статистика и аналитика и раньше были лучшими друзьями менеджеров транспортных компаний, а с появлением возможности хранить и затем прогонять через специализированный софт по-настоящему большие данные возможности возросли многократно.
Среди примеров таких прогрессивных компаний — фирма Southeastern Freight Lines из города Лексингтон в Южной Каролине. Её старший вице-президент Брэкстон Вик рассказал изданию Truckinginfo.com о том, что внедрение средств анализа больших данных дало возможность узнавать точную стоимость каждой поездки грузовика. Если дорога или разгрузка внезапно занимают больше времени, чем предполагалось, специалисты фирмы могут связаться с клиентом и попытаться установить и устранить причину задержки.
Схожая система успешно применяется и службой доставки UPS. Там ещё с девяностых годов разрабатывают софт, помогающий прокладывать маршруты доставляющих товары грузовиков. Программное обеспечение UPS уже учитывает более 250 значений при построении каждого маршрута. Любая экономия времени в масштабах UPS выливается в солидную прибавку к прибыльности бизнеса.
Ещё один пример — американская компания Averitt Express, действующая из городка Куквиль в штате Теннесси. В случае Averitt «большие данные» интересным образом помогли устранить проблему, причиной которой была, по сути, другая часть автоматизированной системы, призванной повышать производительность. Анализ данных показал, что водители компании, попадавшие в дорожный инцидент, были втрое более склонны увольняться вскоре после произошедшего — причём даже независимо от тяжести аварии.
Как оказалось, разгадка такого поведения скрывалась в балловой системе оценки производительности водителей. Через какое-то время после аварии на их телефон приходило сообщение о потере определённого количества баллов. Несложно представить себе негодование водителей: их работодатель, даже не разбираясь, кто был виноват в аварии, штрафует их при помощи автоматической системы (не обязательно материально, но в данном случае это не важно).
В Averitt серьёзно улучшили ситуацию, когда изменили политику и вместо отсылки СМС ввели звонок менеджера, который выясняет детали инцидента и решает, нужно ли принимать какие-то меры. Поскольку хорошие водители — это одна из основ транспортного бизнеса, грамотное решение таких вопросов дорогого стоит.
Так откуда же берутся «большие данные» грузовиков, столь ценные для владеющих ими компаний? Оказывается, данных было много ещё до моды на глубинный анализ: системы планирования и поддержки учитывают очень многое: записывают показания датчиков геопозиционирования, информацию со спидометра и даже обороты двигателя. В кузове нередко располагаются датчики температуры, влажности и давления, тут и там подключены системы, отвечающие за безопасность. Учёт и планирование — другие источники данных. На разных этапах перевозки могут быть считаны штрихкоды грузов, и эту информацию тоже можно проанализировать.
Автопарки генерируют огромное количество данных, но сами по себе они не особенно полезны. Чтобы извлечь из них выгоду, нужны средства анализа и специалисты. Здесь на помощь приходят фирмы, предоставляющие специализированные системы менеджмента и даже специальное оборудование для автомобилей (например, фирменные навигаторы).
Примеры таких компаний — это Cadec и Vusion (подразделение PeopleNet). Обе предоставляют программные решения для сведения воедино всех данных транспортной компании и их анализа. Они позволяют интегрировать существующую информацию из самых разных источников и касающуюся разнообразных сторон бизнеса: здесь и показатели эффективности водителей, и данные бортовых систем, и даже бухгалтерские системы, помогающие рассчитывать расходы на топливо и платные дороги. Что немаловажно, обе компании предоставляют решения, не требующие наличия в штате специалиста по анализу данных: на все характерные случаи заготовлены отчёты, смысл которых будет понятен менеджерам фирм-заказчиков.