苏鑫
【摘 要】 为进一步降低航运企业的成本费用,提出一种基于数据仓库的加强港口使费成本管控的方法,以港口使费中的引航费为例,通过Kettle工具搭建数据仓库,设计以船长驾驶船舶抵离港口的引航情况为主题的数据集市,开发计算机辅助分析模块。实践结果表明,该方法能提供翔实、可靠的数据支撑,帮助业务管理人员快速、准确地决策,从而进一步压缩航运企业经营成本。
【关键词】 数据仓库;港口使费;成本管控;引航费
0 引 言
近年来,航运市场长期低迷,竞争日益激烈,有效控制船舶的营运成本对于航运企业来讲至关重要。船期费、燃油费、港口使费是航运企业的三大营运成本,有些航运企业的港口使费支出甚至占总营运成本的52%,港口使费支出额的变动对航运企业经营成本变动有着显著影响:因此,节约港口使费对于降低航运企业营运成本具有重要意义。
数据仓库是企业决策支持系统的有机组成部分。信息化技术不断发展,企业每天都要产生大量的业务数据,数据仓库为业务管理人员决策提供了数据支撑。本文基于Kettle+MySQL软件搭建数据仓库,为数据分析提供数据支撑。
本文以港口使费中的引航费为例,结合企业船舶运营管理实际需要,借助数据仓库技术进行数据分析,辅助业务管理人员进行决策,进一步降低航运企业的港口使费支出。
1 数据仓库的设计和实施
1.1 设 计
数据仓库的实现策略主要有自顶向下、自底向上、平行开发等3种。本文数据仓库的实现策略是以“自底向上”的模式进行设计的。采用“自底向上”模式是出于前期投资少、成果见效快的目的,而且主要用于解决较小的业务问题。
本文利用Kettle软件完成数据的抽取、转换、清洗和装载,为搭建数据仓库提供高质量的数据。
(1)数据抽取,主要解决数据源异构问题,目前主要从3个系统获取源数据。
(2)转换和清洗,重点在于解决数据质量问题,筛除冗余、错误及缺失的数据内容,必要时会对检测的错误信息进行校正,使用特定规则进行转换合并。
(3)装载,将经过转换和清洗的数据输出到数据仓库中,根据目前的业务数据量,使用MySQL软件作为数据仓库进行最终目标数据的存储。
采用数据集市的方式,解决各部门希望按自己的方式进行应用定制的问题。数据集市中的数据依旧保留数据仓库中数据的特点。航运经营管理中遇到的各主要环节按主题进行数据模型设计的有港口主数据、船舶主数据、航次明细数据、配员明细数据、船长引航明细数据等。采用星型模型作为数据集市的设计模式,构建关系型数据库结构(見图1)。
1.2 实 施
本文数据仓库的实施包括数据抽取、数据清洗、数据加工和决策分析等4个步骤。
(1)数据抽取,是指从各业务系统中获取原始数据素材,主要从生产经营系统和船员调配系统中抽取数据。
(2)数据清洗,是指删除一些重复信息、纠正存在的错误,以保障加工前数据的可用性。
(3)数据加工,是指按主题对数据集市进行数据的生产和输出,此部分涉及较多的原有业务系统的逻辑梳理,以确保最终结果符合业务需要。
(4)决策分析,是指借助可视化技术进行数据的多角度呈现,本系统使用Angular软件进行前端Web框架搭建。
数据仓库的工作流程见图2。
2 成本管控实践
为进一步节省港口使费,很多航运企业会鼓励船长进行自引自靠,有些航运企业要求自己的沿海船舶进入国内港口时必须自行引航,除非港口方有强制引航要求。航运企业允许本国籍船舶的船长在有“3次进出、6次靠泊”的经验后自行引航。在未借助数据仓库技术时,有关船长驾驶船舶抵达国内港口的引航情况都是业务管理人员手工录入,但随着时间的推移,数据量不断积累,这种方式已经无法满足实时分析决策的需要。为了进一步解决这种问题,本文按照数据仓库的设计和实施方法,对有关引航主题的数据集市进行搭建。
利用数据仓库技术,业务管理人员能够以多角度统计分析船长引航历史情况,为有效管控港口使费支出提供信息助力。船舶调度人员在系统中输入港口名称、船舶名称、船长姓名,就能获取该船长驾驶船舶进出港口的历史引航情况(见图3)。截至2020年1月12日,数据仓库中记录存储的船长引航情况见表1。
随着数据仓库中船长自行引航数据量的不断增加,未来还有进一步降低港口引航费用的可能。企业提出的“3次进出6次靠泊”原则,是针对同一船长驾驶相同船舶抵达某个港口的要求。随着数据的积累,系统能够支撑业务管理人员按照相同船型进行决策安排,进一步提高决策的智能化水平。同时,借助数据仓库,业务管理人员可以进行事前布局,在航次安排通知单确定后,根据航次中挂靠的港口安排有丰富引航经验的船长上船指挥,进一步减少因使用港口引航和拖船而产生的高额费用。
3 结 语
港口使费成本管控系统集成了数据仓库、数据挖掘等信息技术,增强了系统的智能性,通过基于Kettle软件搭建的数据仓库集成了分离的、不同业务场景的系统数据,可快速为业务管理人员提供可靠的决策信息。本文仅以加强船长引航管控来降低港口使费成本为例,进一步阐述基于数据仓库的管控决策系统的信息化价值。未来将会进一步结合业务实际生产的需要,设计多主题的数据集市,让系统更好地为航运企业港口使费的成本管控提供服务。