航运数据如何分类分级

  近年来，航运业在信息化、数字化、智能化的多年发展中积累了大量船舶数据，已成为重要的资产，如何充分保护数据及评估船舶数据的价值，是航运业面临的重要且急迫的课题。

  为了更好地认识数据、掌控数据、利用数据，我们应该对数据来进行分类研究，从而方便获得数据的内在联系和潜在价值。航运数据的分类能够使用以下的分类方式：

  (1) 与船舶生命周期环节相关的分类方式，如研发数据(研发设计数据、开发测试数据等)、生产建造数据(控制信息、工况状态、工艺参数、系统日志等)、运维数据(货物数据、服务数据等)、管理数据(资产信息、货运信息、供应链数据、业务统计数据等)、外部数据(与其它主体共享的数据等)。

  (2) 与影响船舶、人员及环境安全相关的分类方式，如操控类数据、运营类数据、分析类数据等。

  (3) 与业务相关的数据分类方式，如船舶控制自身数据、船舶与外界交互数据、船舶货物数据、船舶维护保养数据等。

  (4) 按数据的性质分类，如定位数据(各种坐标数据、方向数据)、定性数据(事物属性的数据)、定量数据(事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量，重量、速度等物理量)和定时数据(时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等)。

  (5) 按表现形式分类，如数字数据(在某个区间内离散的值如符号、文字)、模拟数据(在某个区间内是连续的值，如声音、图像)。

  (6) 按记录方式分类，如纸质(航行记录、海图、气象数据等)、表格、影像、磁带。

  下面以亿海蓝(北京)数据技术股份公司的数据分类方式为例，来说明航运数据分类的应用效果。首先，按照与业务相关的数据分类方式，把航运数据分为以下几类：

  (2) 船舶档案数据：船舶档案数据是船舶的身份资料库，包含船舶入级、注册、管理、买卖等商业操作信息，船舶的大小、吨位、类型等船舶建造信息，船舶的检验、发证、审核等管理信息。

  (3) 港口数据：港口是船舶航行和货物运输的中转站，港口数据构成了航运大数据中最重要的一环，包含港口的位置、范围、装卸货能力、水深、航道、引航等经营信息。

  (4) 海图数据：海图数据提供全球电子海图、电子地图和卫星影像三种不同的底图服务，且作为全球船位定位显示的统一地理基础。其准确完备的内容和及时来更新的信息，极大地提高了船位信息的精度和易读性。电子海图主要包含大陆架、岛屿、暗礁、港口、航道、水深、灯标、风、浪、流等海洋信息资料，能够为船舶安全生产和航行提供基础保障。

  (5) 航线数据：对船舶的航行路线，利用数据分析、聚类建立航线模型，在全世界内任何两港之间找到比较合适的航线，为船舶自动导航提供重要的辅助条件。

  (6) 货物数据：货物数据主要由货物进港、海关通关、货物装船、海上运输、货物中转、货物抵港、货物卸船、货物出港、货物交付、空箱回场等信息组成，全程显示货物整体的运输情况。

  (7) 船期数据：船队的经营者通常会提前1个月对外公布自己的航线和船期情况，以便货物委托人能够准确、高效的安排自己的海上运输计划。船期数据包含：船舶经营人、船名、航次、预计到港时间、预计离港时间、中转船舶、航程时间等。

  基于上述的航运数据分类，采用大数据分析和挖掘技术，可以计算船舶、港口、货物之间的时空关系，从而推算出船舶的活动情况、货物的流动情况及港口的作业情况，对航运各参与方的经营和决策起到辅助参考和支撑作用。下面是两个应用案例：

  (1) 大宗商品贸易流向：大宗商品是最上游的工农业生产的基础，其供需关系变更和价格变革直接影响着国计民生和经济体系。全球90%的贸易运输是由海运完成的，船舶的活动真实反映了运输的周期、路径以及供需变化，每个船舶的活动背后都由复杂的各类数据组成。通过掌握全球船只的活动记录、实时动态以及可靠的推测数据，可以帮助客户在大宗商品贸易、船舶运输、港口经营、金融期货、燃油供应以及船舶排放等领域提供决策依据。这些决策依据的模型是由航运数据专家和航运领域、金融领域、咨询领域等行业精英共同建立的，结合船位、船舶档案、港口、航线、船期、货物跟踪等各类基础数据，全力打造的面向多行业的情报平台。通过提供全球大宗货物，如铁矿石、原油、煤炭、天然气等的海运贸易信息，基于大数据的算法模型，准确勾画出全球大宗商品的贸易物流动态，提升商品交易员和分析师对供需行情的预测能力。

  (2) 个性化的航运保险：航运是一个高风险和充满挑战的行业，千百年来保险行业一直在为航运的发展保驾护航。现在航运信息水平已发展到有史以来的最高点，把航运数据个性化地应用到航运保险成为一种可能。结合船舶建造信息、船舶档案数据、船舶PSC检查记录，以及气象、航线、货种等各类相关航运数据，构建智能的船舶风险评估模型，针对每艘船、每个航次、每票货物设置有区别的费率，满足个性化的需求。

  根据航运数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后，数据的机密性、完整性或 可用性的丧失可能对船舶、船东、船舶管理公司及利益相关者等带来的潜在影响，可将数据分为一级、二级、三级3个级别。

  (1) 机密性、完整性或可用性的丧失有几率会使灾难性影响，潜在影响符合以下条件之一的数据为三级数据；

  (2) 机密性、完整性或可用性的丧失可能会对人员安全、船舶安全和/或对环境的威胁产生严重不利影响，符合以下条件之一的数据为二级数据；

  (3) 机密性、完整性或可用性的丧失可能会对人员安全、船舶安全和/或对环境的威胁产生有限的不利影响，符合以下条件之一的数据为一级数据。

  随着数字中国建设的推进，我国各行业数据资源采集、应用能力不断的提高，将带来更快更多的数据积累。2020年，我国数据总量有望达到8000EB，占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。我国政府机构、公共部门和企业和事业单位已经掌握巨大的数据资源，但存在“不愿”“不敢”和“不会”共享开放的问题。

  此外，近年来，数据安全和隐私数据泄露事件频发，凸显数据产业高质量发展面临的严峻挑战。一方面，数据经济发展特性使得数据在不同主体间的流通和加工成为不可避免的趋势，由此也打破了数据安全管理边界，弱化了管理主体风险控制能力；另一方面，随着数据资源商业经济价值的凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用、劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家的数据生态治理水平和组织的数据安全管理能力提出全新挑战。

  根据我国数据产业的当前发展形势，航运公司应按照《工业控制管理系统信息安全防护指南》等相关国家要求，梳理数据资产，划分数据等级，提出分级数据安全防护策略，做好各个级别的数据安全防护工作。针对三级数据采取的保护措施，应能抵御来自国家级敌对组织的大规模恶意攻击；针对二级数据采取的保护措施，应能抵御大规模、较强恶意攻击；针对一级数据采取的保护措施，应能抵御一般恶意攻击。航运企业能根据数据分级情况，事先制定应急预案。在航运数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用时，能够准确的通过各个级别的预案立即进行应急处置。航运数据的分级管理可以让航运公司高效地利用信息安全防护资源，做到松紧有度、张弛有道。

  同时，鼓励航运公司在做好数据管理的前提下适当共享一、二级数据，充分释放数据的潜在价值。二级数据只对确需获取该级数据的授权机构及有关人员开放。三级数据原则上不共享，确需共享的应严控知悉范围。这样，可以在保证数据安全的情况下，加速推动航运业的数据融合，扩展数据的开发和交易，充分挖掘大数据的商业经济价值，促进航运业的提质、增效和升级。下面是三个案例：

  (1) 航运信息管理系统的数据：这类数据在机密性、完整性和可用性方面出现一些明显的异常问题时，不会导致人员安全、船舶安全和/或对环境的威胁等危险情况出现，因此数据分级为一级；

  (2) 航运监控和报警数据：这类数据在机密性、完整性和可用性方面出现一些明显的异常问题时，可能会引起人身安全、船舶安全和/或对环境的威胁等危险情况出现，因此数据分级为二级；

  (3) 维持船舶推进和转向安全功能的控制数据：这类数据在机密性、完整性和可用性方面出现一些明显的异常问题时，可能会立即导致人身安全、船舶安全和/或对环境的威胁等危险情况出现，因此数据分级为三级。

  对于上述的三级数据，为了安全，不予共享，建议使用高可靠的高速传输链路和计算设备，以保证船舶推进和转向数据的处理实时性，进而提高船舶航运的安全性。

  对于一级、二级数据，在满足使用上的要求的情况下，能够正常的使用相对低端一点的传输链路和计算设备，以节省航运公司的经营成本；同时适当共享一、二级数据，实现航运业的多源异构数据接入汇聚，基于通用化与定制化的数据服务方式，面向各种业务场景提供数据赋能，为各类航运业务提供数据分析支持，从而助力整个航运业实现数字化转型。