我们和出行服务平台的交集,不应该仅仅只有一段路

高德地图的易行平台升级至2.0版本,从单一的出行服务平台转变为全域出行决策平台。易行2.0通过立体化的信息服务和全域化的出行能力,不仅提升了打车效率,还为用户提供出行前后的全方位建议,如天气预报、景点推荐等,旨在打造无缝衔接的出行体验。
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出行,是人们基本生活需求之一。在城市越来越大、人们活动范围越来越广、工作生活节奏越来越快的今天,人们对出行的需求变得更多,同时要求也更高,问题也就更多。比如我们想要能很快地打到车,但实际上却可能在打车软件上等待十几分钟甚至更久。


造成这种情况的原因,是很多软件只支持自家的车。但用户并不知道自己的附近到底是哪一家车在转悠,这也就让用户在路上的时间很多都浪费在了等车上。


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针对这个问题,有人就想出了对策。比如高德去年推出的易行,可以在平台上接入多家出行服务商,为用户寻找最近的车辆。那么,易行推出一年了,其效果到底怎样呢?


7月26日,在北京举行的2018未来交通峰会上,高德地图宣布对易行进行全面的系统升级。那么,这次高德会给我们带来一个怎样全新的易行?


易行一年,出行真的“易行”了吗?


高德是做地图起家,其在出行上进行业务布局显然有着半路出家者无可比拟的优势。依据自身在交通方面的多年积累,其将多家出行服务商连接在一起,对各方来说都是一个最优选项。


易行的便捷性是有目共睹的。首先其避免了在高德查地点,然后切换回出行平台选择地址的麻烦;其次,用户可以在叫到车之后直接利用高德内导航出行,借助高德的智慧路线规划,其可以获得最优的出行线路。


当然,最重要的是用户可以在最短的时间内叫到车。


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运行一年来,易行也取得了可喜的成绩。据统计,利用易行来叫车的用户,其从下单到车辆接驾的时间,平均比行业节省了10%。并且,今年以来由于炎热和暴雨等天气因素,合作出行服务商在高德上的日均订单完成数量增加了200%。


可以说,这是一个很了不起的成绩了。单从打车效率上来说,易行已经做到了行业的翘楚地位。然而我们需要考虑的一个问题是:用户与出行服务平台的交集难道仅仅是出发点和目的地这短短的路上距离吗?有没有一种可能,可以让出行服务的宽度和长度都有拓展呢?


对于这个问题,高德此次推出的易行2.0或许可以提供一定的解决方案。


从宽度到深度:

易行2.0带来的全域式出行可能


对很多人来说,出行就是打个车。至于打车之前、行进途中和打车之后自己该做些什么,并没有一些比较完善的计划。比如旅游这件事,很多人到了景点之后就是两个字:瞎转。


基于此,高德将易行从一站式公共出行服务平台升级为一站式全域出行决策平台。而升级该平台的核心依据,则是高德背后的立体化的信息服务与全域化的出行服务能力。


所谓立体化,即在提供基本的出行线路的基础上,结合气象、环境、旅游、生活等各个方面与出行有关的信息进行融合,然后做出更好的出行决策;所谓全域化,则是其将为用户提供出行前、出行中和出行后的“一条龙”服务建议。


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比如上面提到的旅游,高德可以为用户提供目的地的天气、环境等信息,以确保用户出行前有所准备;出发前可以用高德买票、规划路线,出游过程中可以采用其提供的最佳景点拍照、小吃品尝,出行结束后则可以根据推荐选择其他游玩项目、酒店住宿等。


可以说,在行业边界越来越模糊的今天,易行2.0敏锐地把出行这一种服务拓展到了围绕出行而展开的多种服务领域。这样对辅助用户进行规划决策、方便用户出行无疑将起到积极的作用。其带来的不仅仅将是出行平台服务业务的进一步增长,也将对高德展开以地图服务为基础的多项业务提供一定的经验积累。


在易行2.0的加持下,我们未来的出行将很可能出现巨大的改变;我们与出行服务平台的交集,也将并不仅仅局限于一段路途,而是整个行程。

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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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