推動貨運走向未來

沒有統一的數據就不可能取得進展

為了實現在北美創建最高效的運輸網絡的使命，J.B.亨特運輸公司提供基於資產和非資產的運輸解決方案，包括動態貨運匹配。這包括將企業的特定運輸需求與可用的運輸能力聯係起來，同時考慮價格、重量和地點等細節。這個問題?運營商的世界非常分散，整個行業估計有350萬名司機。改進匹配係統需要實時數據和有意義的分析。

為了實現這一目標，J.B. Hunt必須能夠釋放存儲在遺留企業數據倉庫(EDW)平台上的數據的價值，這限製了其實時決策的可用性。Beplay体育安卓版本它的係統在處理和存儲大量數據時遇到了困難，這些數據是由每15分鍾一次的定位ping信號產生的，這些信號來自於數十萬個正在移動的負載。它還要求高度的數據安全性，以確保正確的用戶可以訪問敏感數據。最後，它需要能夠支持卡車和集裝箱上的物聯網傳感器生成的數據流，這些傳感器通常不屬於該公司。這使得利用機器學習(ML)和AI的遙測用例幾乎不可能實現。

構建一個開放的、可擴展的、統一的湖屋架構

J.B. Hunt選擇與穀歌Cloud和Databricks Lakehouse合作，創建一個統一的BI和AI平台，可以捕獲所有形式的數據，並為數據工程師、科學家和其他業務人員提供實時分析。Beplay体育安卓版本通過Databricks, J.B. Hunt成功地為J.B. Hunt 360°®創建了一個開放、可互操作和快速的數據湖庫平台，使公司能夠為客戶提供無與倫比的運輸服務，保持其在北美的領先地位Beplay体育安卓版本。beplay体育app下载地址

以Delta Lake為基礎，J.B. Hunt不僅能夠將其所有數據放在一個地方，以便在整個組織中輕鬆訪問，而且還能夠確保任何規模的流數據管道的性能和可靠性。Delta Lake作為開放存儲層為其團隊帶來了效率和可移植性，因為它將其現有數據轉移到平台上。Beplay体育安卓版本通過實時流到Delta Lake, J.B. Hunt可以分析更大、更完整的數據集，以比以往更快的速度運行分析和ML。使用MLflow，數據科學團隊現在能夠建立代碼和實驗的可重複性，以確保數據科學家可以重用它。J.B. Hunt的工程與技術總監Joe Spinelle說:“關鍵是我們建Beplay体育安卓版本立在一個平台上，該平台提供了快速部署用例的靈活性，而不管我們在不同的業務中使用哪種雲或工具集。”

Databricks Lakehouse還與自動化數據治理平台Immuta一起使用。Beplay体育安卓版本從安全的角度來看，Immuta增加了一個數據安全級別，擴展了其遺留EDW的安全功能。它現在能夠自動化數據治理過程，以確保適當的用戶能夠訪問做出重要業務決策所需的數據。這是通過列級數據屏蔽實現的，它提供了超越傳統的基於角色的訪問控製的細粒度安全性、建立全局和本地安全策略的能力，以及對誰有權訪問哪些數據以及如何使用數據的全麵審計。

J.B. Hunt工程與技術高級經理Tina Headrick解釋說:“通過結合這兩種解決方案，我們擁有所需的靈活數據安全級別，使用戶能夠訪問報告，而不用擔心敏感數據被訪問。”

一個單一的真相來源，提供運作效率

在合作方麵，Databricks已經成功地將J.B. Hunt的數據團隊聚集在一起，加快了數據科學的生產力。Databricks的工程技術副總裁Douglas Mettenburg解釋說:“使用Databricks，所有東西都在相同的存儲庫、相同的筆記本結構、相同的語言和相同的版本中，這是關鍵。”

Databricks在J.B. Hunt的成功體現在其顯著的性能提升上，包括在不到4小時內訓練數千個ML模型的能力，現在可以比以前更快99.8%地向承運人提供貨運建議。“最終，Databricks現在是J.B. Hunt的透明度來源，”Doug補充道。“它展示了數據和技術可以為整個公司帶來的真正價值。”