融合化聚焦于应用联盟化。数据融合关系到数据标准、共享机制、保密与安全等多方面问题，但本质上融合的动力应当来源于数据的应用场景，即通过利用数据解决业务问题来实现融合。实践中，由实际业务主体直接发起的数据共享合作往往阻力较大，相比之下通过第三方平台进行数据融合的阻力较小。因此，当前港航业中实际落地的数据融合案例都是以应用导向的多方联盟共同模式推进。例如:货讯通(Cargo Smart)推进的GSBN联盟整合了多个船公司和港口公司，以区块链为基础的提单电子化应用为其目标。航运业+大数据该怎么玩？我国航运大数据网站
成为远洋航运企业的资产和资本人类社会正进入一个新的数字化时代。2012年2月，《纽约时报》宣布“大数据”时代的降临。普罗大众通过日常使用的微信和支付宝等网络工具也能充分感受到互联网和大数据对我们日常生活方式和行为方式的影响。吴国及时顺应了时代发展潮流，在2015年发布了《促进大数据发展行动纲要》的通知，以推动中国大数据产业的应用发展。该《纲要》确认大数据是“以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”数字化时代阿里、腾讯、百度、谷歌等互联网企业，基于大数据的开发和运用，通过向社会大众提供一系列与大数据相关的产品和服务，成为互联网领域的跨国巨头。目前许多跨国公司都加大了在数据挖掘方面的投入SoftwareAG、甲骨文、IBM、微软、SAP、易安信、惠普和戴尔电脑等跨国互联网巨头均已经在多家数据管理分析专业公司上投入了巨额资金。这些跨国公司在大数据方面的巨大投入显示，大数据在将来的社会经济生活中将扮演越来越重要的角色。国内航运大数据研究大数据如何让港航业“数字掘金”？
航运大数据的真正价值在于细节和异常分析虽然航运大数据的发展道路任重道远，但是航运业原本就有一些传统数据服务。这些服务基于一些抽样、人工采集、统计分析的手段，已经在为这个行业提供着重要的信息。与他们相比，航运大数据要长足发展必须找到自身的优势，那就是对细节和异常的分析。一方面，传统指标数据对于表达宏观信息效果已经很好，大数据能弥补其在微观分析上的不足。大多数情况下，指标性数据已经可以解决大部分企业的需要了，但它没法还原出很多细节的问题。比如，像各家班轮公司的船期表、船舶的建造信息、某个船东的船队阵容、每个港口各种货物的吞吐量等这较宏观的数据，现在都能比较方便的获得。但当我们把问题深挖一层，我们想知道船期表上每个班次的准点率、每条船的准点率，船舶的每次维修费用和加油量，某个船东在各个航线上的运力投放策略，港口货物吞吐量中小麦的水路转运量和目的地等，这些传统统计口径没法回答，这就是大数据擅长的方面了。
航运大数据，是毋庸置疑的回答是如今到将来主要的依托！航运大数据如今从理论上来说，是完全可以讲得通的。在现实中只能是一个骨架的形成而已，因为是从网络信息智能科技角度进行覆盖中的“云”而以，很多不是根据实际船舶运输维护管理情况中获得到的。正如马云预言电商即将被“淘汰”，因为电商，从物流到现实中的人们，直观零售店中直接垂手可得，一切在现场中能得到解决等优势越来越体现出来，所以马云就是看到这一问题的所在提出可行的预言和他在行动呢！今后的大数据与第三方船舶管理行业们是天造地设的一对；大数据是天，第三方船舶管理是地呢！正如科技一样，科是理论，技是现实中的技术，他们是公不离砣的道理所在。如今大数据，这一框架基础要经过很多综合因素创新才能够完善起来的。提出这样的问题，看大家对这一共识程度有多少吧！这是自己多年来，站在同我们这些给船舶做维修服务的同伴们，个个都渴望依托在大数据信息网络为基础的平台中，来给船东们船队船舶合二为一真实梦想维修服务目的体现，来对这一问题的认识而已！大数据时代：航运业该何去何从？
数据的来源除了企业本身外，还需要大数据公司提供一些行业方面的数据。以航运大数据为例，船队在线HiFleet通过对全球航海运输数据的全样本分析，让有航运需求的企业如华为、海尔等，能够及时了解全球航运运力情况，并可以通过运力的供给和需求情况来预测未来一段时间的航运价格变动趋势，为自己选择一个有利的运输时机和性价比高的运输公司。像船队在线HiFleet这样的大数据公司，通过对全球航运的分析，可以对航运企业进行排名，让货主知道哪家公司能提供更好更便宜的货运服务，并将这些信息提供给有航运需求的企业如海尔、华为、美的等，帮助他们节约运输成本，合理安排自己的货物运输情况。海事航运大数据介绍。船队在线航运大数据平台
航运大数据智能港口应用。我国航运大数据网站
大数据在智能船舶中的实践策略智能船舶包含的技术和交叉知识较多，主要包含相舶智能信息感知技术、阳舶导航技术、智能船舶方向速度把控技术、人工智能状态下相舶故障诊断技术、智能船舶监测颈警以及辅助管理技术、驾机一体化技术等等多个环节的突破。各国都对于大数据在智能相舶中的实践策略进行了积极的探索，韩国、日本以及英美都进行了相关研究，我国的研究主要与韩国现代重工集团进行战略性合作，利用传感器技术，实现相舶信息的收集和整理，例如在线定位、实时天气以及洋流等数据的更新，并且对于装管货物的管理也有状态更新。我国航运大数据网站
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