Mattan Benyamini

Windward 数据分析师团队负责人
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Windward 是一家专注于海上交通的智能预测国际公司。我们的平台为所有海域需求、船舶运行风险等提供一站式服务。

Windward 解决方案融合了人工智能、大数据和海事专业知识,使客户和合作伙伴能够了解海事生态系统及其对安全、金融和业务更广泛的影响,从而做出正确的数据驱动决策。

企业和政府部门客户找到我们,我们将多个数据点输入到精密的人工智能模型,并进行分析,帮助客户分析和形成关于船舶的见解。

我们的企业客户有希望了解船舶事故和海上伤亡风险的保险代理人。通过查看为不同商业实体间交易提供资金的银行,我们汇编了这些信息;最近我们扩大了产品范围,为货运代理和其他货主提供海运能见度测量,这有助于预测他们的货物到达港口的ETA(预计到达时间)。

对政府实体,我们进行“边境安全风险”评估,在该评估中,我们识别无法承担经济能力的船只,分辨出可疑的承运人,以便这些管理机构密切关注,让他们更好地保护自己的水域和边界免受海上威胁。

查看我们刚刚推出的海运能见度(Ocean Freight Visibility)产品。我们正在实施最先进的技术来解决世界长期以来一直应对的一个复杂难题,而最近这个问题已经成为多个市场危机的核心。预测货船和集装箱的ETA难度在于涉及了太多方面的因素。

过去十年中出现的技术还不错,但不足以解决这类问题,是因为使用不同层级的数据和公开网络数据所需的技术当时尚未面向市场——该技术有助于全面了解海事活动。但现在,该技术已经问世。

Windward 选择了一种称为深度学习的技术为平台提供动力。因此,我们使用了一种神经网络,知道如何与不同的数据源进行实质交互,并将它们结合起来得出结论。在这种情况下,我们可以得出船舶预计到达港口目的地的时间。

我们只关注 ETA 模型,是因为整个操作非常复杂。我们使用的基本层数据是船只的传输,传输过程中会持续每分钟向世界各地的各种接收器发送信号,以跟踪船只的下落。

供应商每分钟向我们传输一次数据,我们利用这些数据绘制这些船只的位置。在力所能及的情况下,我们每天通常要查看数亿次船舶传输的数据。

但是当我们试图预测船舶到港口时间时,我们需要考虑不同的数据源,例如公开网络数据,其中最重要的网络数据源之一是沿不同港口发布的船舶时间表及不同承运人的网站。该信息包括船舶的最后已知位置、其当前行踪以及预计抵达港口的时间。

开源网络数据对 Windward 非常重要,因为我们正在使用这些运营商网站来为我们的算法提供数据,以便可以自动预测ETA,并帮助公司专注于运营的其他方面。

你可以把集装箱船想象成一辆公共汽车,公共汽车会从不同的站点接人。现在,想象一下公交车上的每个人对何时到达目的地都有自己的预测。在这个类比中,人的行为组成网站信息。

所以,只问一个人预计什么时候到达是不够的。我们需要询问多个人,然后将他们的平均数据形成见解。因此,在互联网上使用不同的网络数据源很重要,仅靠一个是不够的。

为了采集满足算法的公开网络数据,我们使用亮数据的数据采集器自动从不同的承运商网站提取网络数据,我们使用这个解决方案已经有数月了。在我们与亮数据合作的短暂时间内,我认为合作进展富有成效且执行迅速,亮数据完全满足了我们公司的需求。

During the brief time we’ve worked together, I think what we have accomplished has been super productive and conducted with quick execution – formally addressing our needs as a company.

此外,如果我们在网络数据采集中遇到障碍,亮数据的支持人员也会做出响应,清楚解决方法,并会立即或在合理的时间内解决问题。

所以,就我个人而言,与亮数据合作我感到很放心。

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如果不能从互联网采集公开网络数据,我们就无法知道品牌何时在这些媒体平台出现及它的影响力。没有亮数据的支持,我们不可能以现在的速度稳定增长。
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