不少人初次听闻“区块链物流数据分析师”这一职位, 会有些丈二和尚摸不着头脑, 该职位既不像传统物流行业里的仓管员那般具有明确具体性, 又不像纯技术岗位那样仅仅专注于编写代码, 它实际上处于物流、数据以及区块链技术的交汇点上, 其核心任务是依靠区块链不变更改的特性, 致力于针对供应链里中物流数据展开采集、清洗、依据分析得出可视画面, 助力企业处理信息不对称、货品探究来源困难、单据伪造之类的真实问题。
工作内容会不会很复杂
先别被那名字给吓到, 实际上, 这个岗位所涉及的工作逻辑是极为清晰的。首先其中一块是数据治理, 在物流系统里, 每天都会产生极大量的诸如运单、仓储、签收、温度记录等各类数据, 然而在传统模式之下, 这些数据却是分散于各个节点处的, 从而易于出现错误或者被篡改。区块链物流数据分析师得要将这些关键数据上传至链上, 以此来确保每一条记录都具备时间戳以及数字签名, 并且是不可逆转更改的。就好比在冷链运输的情形中, 温度传感器是每隔五分钟就上报一回数据的, 分析师需要去验证这些数据是不是能够成功正常写入区块链之中, 并且还要结合智能合约达成自动触发异常预警的操作。
第二块内容是关于数据分析以及洞察, 上链仅仅是一种手段, 而真正能够创造价值的, 是从这些可信数据当中提炼出来业务优化点, 分析师会借助SQL、Python等工具, 去分析不同线路的时效, 分析成本以及异常率, 甚至还会结合历史天气、交通等外部数据来做预测, 比如说某一批跨境包裹在中转站停留的时间过长, 其原因有可能是清关文件不匹配, 而区块链上的存证能够快速定位到具体的延误环节, 可以大幅降低调查时间。
需要掌握哪些硬技能
如果想要能够胜任这个岗位, 那么其技术栈相较于普通数据分析师而言是要更宽一点的。首先, 传统的数据分析技能那可是不能缺少的: SQL属于基本功必备, 要么擅长Python, 要么精通R, 它们当中至少得熟练掌握一种, 以便用来开展数据清洗、统计建模以及进行可视化操作。同时，还需要弄懂区块链的基础原理, 清楚哈希、区块以及共识机制究竟是什么, 特别是联盟链的运作模式, 像Hyperledger Fabric或者FISCO BCOS等等。许多物流场景并非那种完全公开性质的公链, 而是有着多方参与进来的联盟链, 分析师必须要晓得, 怎样从节点那里拉取链上的数据, 并且要明白这些数据跟业务含义的对应关联关系。
针对于物流业务所具备的理解属于极其关键重要之物, 要是并不知道仓储所涵盖的入库出库内在逻辑, 以及运输有关的干线支线的划分情况, 或者是冷链所规定的标准温控区间, 以至于据此所分析而得出的结论常常是脱离实际情形的, 那些较为优秀出色的分析师会下意识主动去参与相应的业务会议, 甚至到达仓库以及车队现场深入开展调研工作, 将各个业务环节当中存在的痛点转变翻译从而成为数据模型, 接着运用区块链所拥有的特性去往前面那所述的问题, 比如“电子运单签收造假”这种情况乃至于整个行业长期以来顽固存在难以解决的弊病, 分析师能够精心设计创造出一套以区块链作为基础支撑的签收流程, 协同配合GPS以及生物识别技术, 最终使得每一笔签收都不存在抵赖所能够成立的可能性。
职业前景到底怎么样
当下这个岗位尚属较新的状态, 然而需求增长速度极快。头部的物流公司、跨境电商平台、供应链金融企业纷纷致力于搭建区块链物流平台, 对于那种既通晓数据又熟知区块链的复合型人才极度渴求。薪资水准通常比普通数据分析师要高上许多, 并且伴随着项目经验的不断积累, 上升空间极为广阔。更为关键的是, 这个岗位所展现给人的并非仅仅是冷冰冰的数据, 而是切实正改变着行业信任方式。你所设计的溯源方案有可能使消费者购得真正的有机食品, 你所优化的清关数据模型或许能帮中小企业节省大量成本。这种成就感是很多纯技术岗位难以比拟的。