舰队行业的数据是丰富的,可能是压倒性的。数据以不同的格式从许多来源流向车队管理器,就像一个开放的消防软管。要使数据具有可操作性,需要做一些事情:自动化、规范化和聚合。

自动化数据收集

车队管理人员需要使用几种不同类型的数据来创建司机的整体视图,并实现他们的司机安全目标。当数据收集自动化时,可以从其他来源收集数据——可以消费的驱动程序数据源越多,驱动程序的视图就越清晰。为了准确评估司机的行为并创建一个全面的视图,需要收集和自动化多来源的实时数据。相关数据源的例子包括连续MVR监测、CSA评分、远程信息处理和第三方安全设备供应商数据。

数据归一化

数据规范化通常被认为是干净数据的开发。然而,深入研究,数据规范化的意义或目标是双重的:

  1. 数据规范化是在所有记录和字段中显示相似的数据组织。
  2. 它增加了输入类型的内聚性,从而导致清理、潜在客户生成、细分和更高质量的数据。

简单地说,这个过程包括消除非结构化数据和冗余,以确保逻辑数据存储。当数据规范化正确完成时,结果是一个标准化的信息条目。

将数据聚合到一个中心系统-创建驱动程序的整体视图

从特定来源收集的每一组数据,无论是历史的还是实时的,都只是驾驶员行为的一部分。为了创建受欢迎的驾驶员整体视图,需要将数据聚合到一个中央系统或平台中。当驾驶员管理器可以从MVR和CSA评分中看到过去的行为,然后将历史数据与新发布的违规行为和实时关键事件跟踪相结合,这些数据就变得可操作了。驾驶员管理人员现在可以使用这些数据来改善驾驶员行为,降低风险,降低运营成本。

有关创建和使用可操作数据的更多信息,请参阅“使用数据提高驾驶员安全”。

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