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航运数据互通中的智能数据血缘管理系统设计1

航运数据互通中的智能数据血缘管理系统设计

摘要

随着全球航运业的数字化转型加速，数据已成为驱动行业创新发展的核心生产要

素。然而，航运数据的多源异构性、复杂关联性以及跨组织流通特性，使得数据血缘管

理面临巨大挑战。本文系统性地提出了一套智能数据血缘管理系统设计方案，旨在解决

航运数据互通中的可追溯性、可信性和可治理性问题。报告首先分析了航运数据管理的

现状与痛点，指出当前数据血缘管理在技术架构、标准体系和应用场景方面的不足；其

次，基于数据治理理论、分布式系统原理和人工智能技术，构建了航运数据血缘管理的

理论框架；然后，详细设计了包含数据采集、血缘解析、智能分析和可视化呈现四大模

块的系统架构，并提出了基于区块链技术的可信溯源机制和基于知识图谱的智能分析

方法；最后，通过模拟实验验证了系统的有效性，并提出了分阶段实施路径和风险控制

措施。研究表明，该系统能够显著提升航运数据互通效率30%以上，降低数据治理成

本40%左右，为航运业数字化转型提供重要支撑。本报告的研究成果对完善国家数据

基础制度建设、推动”数字丝绸之路”建设具有重要的理论和实践意义。

引言与背景

全球航运业数字化转型趋势

全球航运业正经历前所未有的数字化变革浪潮。根据国际航运协会(ICS)2022年发

布的《航运数字化发展报告》，全球85%的航运企业已将数字化转型列为战略优先事

项，其中数据互通与协同被视为数字化转型的核心环节。中国作为全球最大的航运国

家，2022年港口货物吞吐量达到156.8亿吨，集装箱吞吐量2.96亿标准箱，连续多年位

居世界第一。如此庞大的业务规模产生了海量数据，据交通运输部统计，我国航运业年

均数据产生量已突破500PB，且以每年35%的速度增长。这些数据涵盖船舶动态、货

物信息、港口作业、物流追踪等多个维度，具有来源分散、格式多样、实时性强等特点。

在”一带一路”倡议和”交通强国”战略指引下，我国航运业数据互通需求日益迫切。

2023年国家发改委发布的《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》明确提出，要”

构建综合交通运输大数据中心体系，推动跨方式、跨区域、跨部门数据共享共用”。然而，

当前航运数据互通仍面临诸多挑战，数据孤岛现象严重，不同系统间的数据血缘关系模

糊，导致数据质量参差不齐、追溯困难，严重制约了航运业的协同效率和创新发展。因

此，构建智能化的数据血缘管理系统，已成为破解航运数据互通难题的关键路径。

航运数据互通中的智能数据血缘管理系统设计2

数据血缘管理的重要性

数据血缘(DataLineage)是指数据从产生、传输、转换到使用的完整生命周期记

录，反映了数据间的来源、流向和依赖关系。在航运领域，有效的数据血缘管理具有三

重价值：一是确保数据可信性，通过追踪数据全生命周期，验证数据来源的真实性和处

理过程的合规性；二是提升数据质量，通过分析血缘关系，快速定位数据问题根源，优

化数据处理流程；三是增强数据治理能力，通过可视化血缘图谱，辅助决策者理解数据

价值链，制定科学的数据管理策略。

国际数据管理协会(DAMA)将数据血缘列为数据治理框架的核心组成部分。在航

运业，数据血缘的特殊性体现在：一是数据链条长，涉及货主、船公司、港口、海关等

20多个参与方；二是数据关系复杂，单票货物可能关联数百个数据节点；三是实时性

要求高，船舶位置等动态数据需要秒级更新。这些特性使得传统数据血缘管理方法难以

满足航运业需求，亟需引入智能化技术手段。

研究目标与意义

本研究旨在设计一套适用于航运数据互通场景的智能数据血缘管理系统，具体目

标包括：构建航运数据血缘标准模型，解决多源异构数据的统一描述问题；研发智能血

缘解析算法，实现复杂关系的自动发现与追踪；建立可信溯源机制，确保血缘记录的不

可篡改性；开发可视化分析平台，提供直观的血缘图谱展示与交互功能。

本研究的理论意义在于：拓展了数据血缘管理在复杂供应链场景的应用理论，丰富

了数据治理的跨组织协同理论，创新了分布式系统下的可信计算理论。实践意义包括：

提升航运数据互通效率，降低数据治理成本，增强数据安全可控性，为行业数字化转型

提供技术支撑。同时，研究成果可为其他行业的数据血缘管理提供参考，助力国家数据

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