自1970年以来,全球灾难的数量翻了两番都不止,达到每年约400起,如今依靠数据驱动的CIO并没有忽视这一点。据美国业务连续性协会(BCI)声称,恶劣天气是一半以上的公司企业关注的方面。一些上市公司在财报电话会议上试图将糟糕的财务业绩搪塞过去时,仍然“以天气为借口”。

2014年10月30日,獐子岛发布公告称,因北黄海遭到几十年一遇异常的冷水团,在2011年和部分2012年播撒的100多万亩即将进入收获期的虾夷扇贝绝收,被戏称为年度黑天鹅“扇贝跑路了”

尽管天气对公司的人员、运营和设施造成的不利影响令人苦恼和焦虑,但出人意料的是,天气却是最容易预测的威胁――由于天气数据和分析工具变得更先进、更唾手可得,这个威胁变得一天比一天更容易预测。

为了最大限度地发挥先进的天气数据给公司带来的价值,要考虑以下四个策略:

1、注重数据质量而非数据数量

根据天气做出高效的决策取决于获得高质量的数据。那么,什么让天气数据成为“高质量数据”呢?准确度、邻近性、网络规模、细粒度和频次。足够多不准确的数据进入系统时,质量就会下降。比如说,一些可用的数据源依赖基于社区的天气观测者(这些人自愿收集天气数据)以及形形色色的天气爱好者。虽然对天气科学满怀热情总是得到鼓励,但依赖众包的志愿者数据做出重要的决定是有风险的,网络设备的缺陷会降低数据质量。

数据邻近性也至关重要:如果你依赖的系统收集来自机场和远地的气象站的数据,结果可能会出现偏差。充分利用你所在区域的超本地化数据很重要,因为一英里之外、甚至一个街区之外的地方会有不一样的恶劣天气条件。

考虑需要何种类型的超本地化天气数据时,除了考虑数据细粒度和传送天气数据的频次外,还要考虑网络规模。恶劣天气会在短短几秒钟内变得更恶劣,获取实时数据对于依赖最新路线信息的企业来说显得尤为重要。最后,CIO应该要求天气数据服务提供商在基于该数据做出任何决策之前,给出一份自动化数据质量评估。

2、确保决策者之间的合作

对于业务主管和业务连续性专业人员来说,如果不能迅速、轻松地与所有利益相关者共享这些信息,先进天气数据的价值就会大打折扣。

公司要落实相应的流程和技术,以便办公室人员和外出人员随时随地可以使用任何设备来合作处理数据。天气信息必须在各有关方之间顺畅无阻地流动,比如负责根据数据做出决策的那些人,数据的最终消费者(比如在雷雨交加的天气为客户运送货物的司机),或者需要为无人机安排路线,查看海上钻井平台受损情况的石油天然气公司。

合作需要能够通过实时天气警报,联系到使用移动设备的用户,以便针对数据和可视化地图进行合作。如果决策者不在同一个信息层面上,决策过程就会陷入停滞。

3、评估API

应用编程接口(API)正为各行各业的CIO带来新的机遇,从而为他们的产品和服务增值,天气数据API也不例外。充分利用将天气信息直接纳入到现有系统中的现成API减少了数据管理的麻烦,让车队管理人员得以将相关信息高效地分发给相应人员。

以一家车队需要管理的公司来例;许多车队管理人员已经在运行一种可视化平台,他们将该平台分发给现场工作人员,帮助他们安排路线、制定决策。这种平台可能预装了数据,比如路线地图以及包括沿路交通拥塞状况的动态数据,就像我们许多人在谷歌地图或Waze上看到的那样。借助API,可以将天气数据与其他数据源(比如交通模式和封道)结合起来,自动做出那些决策,只要向司机告知优化路线,优化路线减少了延误,节省了燃油成本,还遵守承诺的送货时间。

4、自动做出天气决策

天气预报帮助企业为明天做准备,但如今迫切需要实时信息,以便自动做出决策,进而加快决策。自动化确保不再试图解读无数的天气数据,做出费时、又常常不准确的人工决策,以此做出重要的业务连续性决策,而是让数据可以为最佳行动方案提供依据。

说到自动做出受到天气影响的决策,让产品顺畅地流转,供应链运营就是一个很理想的使用场合。不管是什么产品或市场,天气只是影响供应链的变量之一,却是一个重要的变量。先进的实时天气数据辅以详细的环境展望,可以指导供应链对于天气干扰很敏感的公司如何确定运送和储备多少产品,运送和储备到何处,以及何时运送和储备。由完全靠人来猜测转向数据驱动的业务决策,让公司可以最大限度地提高产品销量,并最大限度地减小天气带来的风险。

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