မော်တော်ကား ဒေတာ- ပိုမိုကောင်းမွန်သော ယာဉ်အတွေ့အကြုံနှင့် ငွေရှာခြင်းအတွက် အခွင့်အလမ်း

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• ဇန်နဝါရီလ 26, 2022

ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

ယာဉ်ချိတ်ဆက်မှုသည် ကားများကို ဇီဝတိုင်းတာမှု၊ ယာဉ်မောင်းအပြုအမူနှင့် ယာဉ်စွမ်းဆောင်ရည်အပါအဝင် အချက်အလက်အမျိုးမျိုးကို စုဆောင်းမျှဝေနိုင်စေပါသည်။ ဤဒေတာကြွယ်ဝမှုသည် ကားထုတ်လုပ်သူများအား ဘေးကင်းရေးဆိုင်ရာ မြှင့်တင်မှုများနှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းရုံသာမက၊ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် မော်တော်ယာဥ်ဒေတာများကို ငွေရှာခြင်းဖြင့် ဒေါ်လာဘီလီယံရာနှင့်ချီ၍ ရရှိနိုင်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည့်အတွက် သိသာထင်ရှားသော စီးပွားရေးအလားအလာများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ မော်တော်ကားချိတ်ဆက်မှု မြင့်တက်လာခြင်းသည် မော်တော်ကားဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစျေးကွက်တွင် တိုးတက်မှုကို တွန်းအားပေးခဲ့ပြီး ဤဒေတာကို လုံခြုံစေခြင်း၏ အရေးပါမှုကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။

မော်တော်ကား ကြီးကြီးမားမား အချက်အလက် ဆက်စပ်မှု

မော်တော်ကားချိတ်ဆက်မှုသည် မော်တော်ကားများကို ဒေတာများစွာကို စုဆောင်းပြီး ဖြန့်ဝေနိုင်စေပါသည်။ ဇီဝမက်ထရစ်အချက်အလက်၊ ယာဉ်မောင်းအပြုအမူ၊ ယာဉ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပထဝီဝင်တည်နေရာများပါ၀င်သည့် ဤဒေတာကို ယာဉ်ပိုင်ရှင်နှင့် ထုတ်လုပ်သူနှစ်ဦးစလုံးနှင့် မျှဝေထားသည်။ လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်အနည်းငယ်အတွင်း ကွန်ပျူတာနှင့် အာရုံခံနည်းပညာများ၏ ကုန်ကျစရိတ်များ ကျဆင်းလာခြင်းကြောင့် ကားထုတ်လုပ်သူများသည် အဆိုပါအဆင့်မြင့်အာရုံခံစနစ်များကို ၎င်းတို့၏မော်တော်ယာဉ်များတွင် ပေါင်းစပ်နိုင်စေခဲ့သည်။ 

ဤအာရုံခံကိရိယာများမှ ထုတ်ပေးသည့်ဒေတာသည် ကားထုတ်လုပ်သူများအတွက် အခွင့်အလမ်းများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ၎င်းသည် အလားအလာရှိသော ဘေးကင်းရေး မြှင့်တင်မှုများတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး အဖိုးတန်သော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို ပေးဆောင်ကာ သုံးစွဲသူများထံ အပိုတန်ဖိုးများ ပေးအပ်ရန် နည်းလမ်းအသစ်များကို အကြံပြုပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ တစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာဖြင့် မော်တော်ယာဉ်ဒေတာများကို ငွေရှာခြင်းသည် စီးပွားရေးကို သိသိသာသာ အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။ 2030 တွင် ဒေါ်လာ 450 မှ $ 750 ဘီလီယံကြား ထုတ်ပေးနိုင်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။

ထို့အပြင် မော်တော်ယာဥ်ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအတွက် စျေးကွက်သည်လည်း သိသာထင်ရှားစွာ တိုးတက်မှုကို ကြုံတွေ့နေရသည်။ 2018 ခုနှစ်တွင် မော်တော်ယာဥ်ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအတွက် ကမ္ဘာ့စျေးကွက်အရွယ်အစားမှာ အမေရိကန်ဒေါ်လာ 1.44 ဘီလီယံတန်ဖိုးရှိသည်။ ဤစျေးကွက်သည် 21.4 မှ 2019 ခုနှစ်အထိ 2025 ခုနှစ်မှ XNUMX ခုနှစ်အထိ နှစ်စဉ်တိုးတက်မှုနှုန်း XNUMX ရာခိုင်နှုန်းဖြင့် ချဲ့ထွင်ရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ 

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

မော်တော်ယာဥ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်ကြီးများသည် ကားထုတ်လုပ်သူများသည် ယာဉ်ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ပြီး ၎င်းမှတန်ဖိုးကို ထုတ်ယူရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ဤဒေတာသည် မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းတွင် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေရန် အဓိကမောင်းနှင်အားတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ရေတိုချိတ်ဆက်ထားသော ဒေတာအသုံးပြုမှုကိစ္စတွင် လမ်းပေါ်ရှိ ယာဉ်အာရုံခံကိရိယာဒေတာကို အသုံးပြု၍ ကွဲလွဲမှုဖြစ်နိုင်ခြေကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်ခြင်းနှင့် အမြစ်အကြောင်းအရင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ချိတ်ဆက်ထားသောယာဉ်များသည် ၎င်းတို့၏ထုတ်လုပ်သူထံ ပုံမှန်အာရုံခံမွမ်းမံမှုများကို ပေးပို့နိုင်သည်။

ထုတ်လုပ်သူသည် ကွဲလွဲချက်များကို တိကျစွာသိရှိနိုင်ရန် ဒေတာကို လျင်မြန်စွာ အသုံးချနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းအသစ်များတွင် အမြန်ပြင်ဆင်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး သုံးစွဲသူစိတ်ကျေနပ်မှုရရှိစေရန် ယာဉ်အချိန်မီတိုင်းတာမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။ အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ မော်တော်ကားဒေတာသည် ထုတ်ကုန်အသစ်များနှင့် အရည်အသွေးအာမခံချက်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော သွင်းအားစုတစ်ခုနှင့် ပြိုင်ဆိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်တစ်ခုအဖြစ် လျင်မြန်စွာဖြစ်လာပါသည်။

မော်တော်ယာဥ်ထုတ်လုပ်သူများအပြင် Uber ကဲ့သို့သော သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးနယ်ပယ်ရှိ အဖွဲ့အစည်းများသည် မော်တော်ကားဒေတာမှလည်း အကျိုးဖြစ်ထွန်းနိုင်သည်။ ဤအဖွဲ့အစည်းများသည် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် အမြတ်အစွန်းကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် ဤဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Uber သည် ဘီးနောက်ဘက်ရှိ ယာဉ်မောင်းများ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို မှတ်တမ်းတင်ရန် ၎င်း၏အက်ပ်ကို အသုံးပြုသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ယာဉ်မောင်းသွားခဲ့သည့်နေရာ၊ ရရှိသည့်ငွေပမာဏနှင့် ဝယ်ယူသူမှပေးသည့် အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ခရီးစဉ်များစတင်ပြီး ပြီးဆုံးသည့်နေရာနှင့် ယာဉ်မောင်းမှ ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့သည့်အချိန်တို့ကဲ့သို့သော မော်တော်ယဉ်ဒေတာကို ပိုမိုတိကျစွာ စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။ 

မော်တော်ကား၏ကြီးမားသောဒေတာသက်ရောက်မှုများ

မော်တော်ကားကြီးကြီးမားမားဒေတာ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်-

• ယာဉ်မောင်းများ၏ အတွေ့အကြုံ၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ယာဉ်ချို့ယွင်းမှုများ၏ အကြောင်းရင်းများနှင့် ယာဉ်ချိတ်ဆက်မှုမှတစ်ဆင့် မွေးရာပါယာဉ်အခြေအနေများကဲ့သို့သော အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်း။ 
• ကားထုတ်လုပ်သူများသည် ပြဿနာများကို စောစီးစွာ သိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးသည့် ယာဉ်များမှ စုဆောင်းထားသော အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာ။
• ကုမ္ပဏီများမှ ချို့ယွင်းနေသော ယာဉ်များကို ပြန်လည်ခေါ်ယူနိုင်စေမည့် ထည့်သွင်းထားသည့်အက်ပ်များနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲများမှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုများကြောင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အာမခံချက်မှ လွတ်ကင်းမည်ဖြစ်သည်။
• မော်တော်ယာဥ်ထုတ်လုပ်သူများနှင့် မော်တော်ယာဥ်ရောင်းဝယ်ရေးသမားများသည် ၎င်းတို့၏ယာဉ်အစိတ်အပိုင်းများစာရင်းနှင့် နည်းပညာရှင်အား အရင်းအမြစ်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးသည်။
• ပိုမိုဘေးကင်းပြီး ပိုမိုထိရောက်သောလမ်းများ၊ အဝေးပြေးလမ်းများနှင့် ယာဉ်လမ်းကြောင်းစနစ်များကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန်အတွက် မြို့တွင်းစီစဉ်သူများကို ဒေတာများပေးဆောင်ခြင်း။
• အစိုးရများသည် ယာဉ်အသုံးပြုမှုဒေတာကို အခြေခံ၍ ယာဉ်အန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေးနှင့် ထုတ်လုပ်မှု စံချိန်စံညွှန်းများကို ပိုမိုသတ်မှတ်နိုင်လာပါသည်။
• ယာဉ်ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုများ တိုးလာကာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးဖြေရှင်းချက်များအတွက် တောင်းဆိုမှုတစ်ရပ်ကို လှုံ့ဆော်ပေးသည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• ကားထုတ်လုပ်သူများသည် ချိတ်ဆက်ဒေတာဝန်ဆောင်မှုများအတွက် ငွေပေးချေရန် သုံးစွဲသူများအား မည်သို့လှုံ့ဆော်နိုင်သနည်း။
• ကားထုတ်လုပ်သူများသည် စားသုံးသူဒေတာကို မည်သို့ကာကွယ်နိုင်သနည်း သို့မဟုတ် စားသုံးသူဒေတာအပေးအယူများကို မည်သို့ရှောင်ရှားနိုင်မည်နည်း။