基于数据集市的港口使费备用金成本控制实践

苏 鑫

一、引言

航运公司三大运营成本包括港口使费、燃油费、船期费[1]。港口使费是指航运公司所经营的船舶在营运期间在装卸港口所发生的各项支出和费用[2～3]。笔者所在的航运公司对港口使费管理会进行明确分类，包括船东费用和经营费用，其中船东费用明细合计17项，经营费用明细合计41项。

为进一步提升疏港效率和加快港口使费支付速度，航运公司会预先以备用金的方式向港口代理垫付港口使费。备用金付款包括单船备用金和定额备用金，根据代理信用和使用频次采用两种方式配合使用。

数据仓库和数据集市是数据分析技术的重要组成部分，能够从企业每天产生的大量数据中提取对企业决策分析有用的信息。数据仓库是支持企业或组织决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。数据集市具有数据仓库的特点，只不过数据集市中的数据是专为某一个部门或某个特定商业需求所定制[4～5]。

二、备用金管理问题分析

2017年笔者所在公司程租航次结算港费金额达10亿元人民币，支付单船备用金将近2 000笔，年度资金占用超过千万。作为影响变动成本的重要费用，建立业务分析模型，对提升企业资金利用率、压缩变动成本具有积极意义。

笔者以公司实际经营管理为基础，对现有备用金管理存在的问题与成因进行分析梳理，总结如下：

1.主要矛盾

缺少分析模型和辅助分析系统，无法监控各港口代理备用金实际使用情况。

2.实际困难

（1）多源头：境内外常用代理超过200家，各代理服务质量参差不齐。

（2）多状态、多明细：一次船舶挂港发生的港口费用包含多个明细项目，每个明细项目的账单经常会分批结算，进一步增加核算难度。

（3）多节点信息共享：在与代理对账时，部分明细需要参考调度人员预估金额，部分信息需要参考账单金额。

基于以上情况，建立港口代理对账分析模型、搭建数据分析系统、优化备用金管控流程、降低企业资金占用迫在眉睫。

三、港口使费数据集市设计

港口使费数据集市的设计采用“自底向上”的模型。此种设计方式前期投入少，成果见效快，适合解决个性化的业务问题。

Kettle是一款国外开发的ETL工具，本文使用Kettle进行数据处理，为搭建数据集市提供高效、稳定的数据。数据处理步骤包括抽取、转换、清洗和装载，具体处理步骤如图1所示。综合考虑目前业务数据量，笔者使用MySQL数据库存储最终数据。

图1 港口使费数据集市操作流程

港口使费数据集市整合多业务节点人员（包括单证节点、调度节点、港口使费审核节点、港口使费结算节点）需要，以15张业务系统数据表为事实基础，生成48个港口费用明细字段对应数据。港口使费数据集市以调度预估的港口使费为基础，同时考虑账单中明细未出现在预估中的费用内容，增加关于航次、贸易性质、船舶、船旗、货物、时间、币种、金额、汇率、作业情况等10个维度信息，为业务关于港口使费的成本决策提供全景视角的事实素材。

四、备用金成本管控实践

与港口代理进行财务对账，是备用金管控的重要组成部分。笔者利用二级表格嵌套方式，采用“总分总”操作模式，将财务代理对账变成可能。如图2所示，输入代理、抵港时间，用户可以获得符合条件的各航次费用结算情况。点击选中其中一条记录，如图3单航次各项港口费用明细所示，会详细展示单挂港各项港口费用明细，用户可以根据账单状态确认此项费用实际应付金额，在校准金额处录入最终结算金额信息。单挂港各项港口费用明细汇总后，点击生成校准金额，计算该航次实际应付金额。对每个航次进行校准合计后，最终加和所得金额就是实际应付代理的港口费用总金额。

图2 各航次挂港费用应结算情况

借助IT技术完成港口使费备用金管控。针对不同的港口代理，采用“总分总”模式＋二级表格嵌套操作进行单一代理备用使用分析，系统提供Excel数据下载服务，为与代理对账提供数据支撑。考虑远洋运输贸易结算币种、汇率等影响，在金额计算时会根据航次挂港发生时的实际汇率进行动态计算，确保计算金额的时效性与可靠性。

图3 单航次各项港口费用明细

利用数据集市技术，业务人员能够以多角度统计分析港口使费应结算情况，为有效管控港口使费备用金提供信息助力。以表1为例，借助数据集市对港口使费各维度信息进行统计汇总。从数据量来看，数万条的费用信息借助计算机技术进行分析处理，极大程度减轻了人力负担，同时信息维度更广，让业务人员可以将更多精力投入到分析决策之中。

五、总结与展望

笔者以数据集市技术搭建的港口使费备用金管控系统集成了ETL、数据分析等IT技术，利用Kettle完成数据的抽取与加工，将不同业务场景、同一主题的业务数据整合到一起，为业务进行管理决策提供可靠的数据服务支撑。本文以备用金管控的财务代理对账为例，详细阐述了基于数据集市的成本管控系统如何进一步发挥数据分析技术的价值。未来，笔者会结合实际生产经营需要，设计多主题的数据集市，让数据分析技术能够更好地助力航运企业成本管控和经营决策。

表1 2017年港口使费数据集市摘要