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大數據智能化解決方案在航空公司數字化轉型中的應用實踐

2024-06-13 00:00:00陳曦吳越伯孫瓊巍李方舟那仁張瑞
中國信息化 2024年5期
關鍵詞:可視化解決方案轉型

一、引言

中國民用航空局在《“十四五”民用航空發展規劃》中指出,中國民航的發展要“堅持安全發展底線和智慧民航建設主線”,將智慧民航的建設提升到了和安全發展同等重要的高度。在《智慧民航建設路線圖》中,中國民用航空局指出,建設智慧民航,“將有力支撐數字中國建設,促進數字技術與民航業的深度融合,加快推進民航業數字化轉型,推動數字產業化”。可見,航空公司數字化轉型是智慧民航建設的有機組成部分。本文將探討大數據智能化解決方案在航空公司數字化轉型中的應用實踐。

二、航空公司數字化轉型

新冠肺炎疫情給航空公司帶來了嚴重的沖擊,但同時也給航空公司的經營管理帶來了一些啟示:第一,數字化基礎能力是航空公司在風險發生時保持正常運營的必要保障;第二,航空公司快速適應市場環境,對市場做出反應,需要數字化能力的支撐;第三,旅客出行習慣因復雜多樣的突發事件而改變,而數字化手段可以幫助旅客順利出行。

越來越多的航空公司開始通過對數字技術的深入應用,對數字化平臺和數據資產運營進行實踐,并不斷完善數字化過程中逐步建構起來的數字化業務運營平臺,從而全面支撐航空公司的業務轉型戰略。

三、大數據智能化解決方案

大數據智能解決方案是一種綜合性的應用方案,旨在通過運用大數據技術實現對海量數據的智能分析、處理和應用,從而為企業或組織提供有價值的決策支持和業務優化,推動其實現數字化轉型和智能化升級。在民航業中,航空公司可以利用大數據智能解決方案對航班運營、運力投放、網絡規劃、客戶服務、安全管理等方面進行優化和提升。

大數據智能解決方案通常包括以下幾個關鍵部分:數據采集與整合。通過多樣化的數據源,包括結構化數據、非結構化數據、實時數據流等,實現數據的全面采集和整合;數據存儲與管理。利用分布式存儲技術、數據倉庫等,實現海量數據的高效存儲、管理和備份,確保數據的安全性和可靠性;數據處理與分析。通過運用數據挖掘、機器學習、深度學習等先進技術,對數據進行清洗、轉換、分析和挖掘,提取出有價值的信息和知識;數據可視化與展示。將數據分析結果以直觀、易懂的方式呈現,如可視化圖表、報告等,幫助用戶更好地理解和應用數據;智能決策支持。基于數據分析結果,提供智能決策支持,幫助用戶制定更科學、更合理的業務策略。

四、大數據智能解決方案在民航數字化轉型中的應用

航空公司利用大數據智能解決方案,通過對全民航全市場數據的采集、挖掘、存儲、處理、可視化展示為航空公司提供最終的智能決策支持,提升航空公司競爭力,鞏固市場定位。

航空公司大數據智能解決方案架構圖:

第一層,大數據采集與整合。

在大數據環境中,從GP(GREENPLUM)數據倉庫中獲取民航全市場數據、航空公司數據等各類數據源,借助ETL(Extract, Transform, Load)服務器對這些數據進行清洗、轉換和匯總,處理后的數據首先會保存到GP數據倉庫,將匯總數據插入到匯總表中,以便之后工作使用,同時會將數據導出為CSV格式文件。通過FTP中轉平臺,安全、高效地將這些CSV文件發送至大數據處理與分析層,以供進一步分析。以上流程,均使用了Perl語言實現,通過每日在ETL服務器中執行Perl腳本,保證數據可以按照日頻推送。

這一流程不僅提升了數據處理的自動化程度,還確保了數據的準確性和一致性。通過Perl語言的靈活性和ETL服務器的強大功能,能夠有效地應對大數據環境中的各種挑戰,實現數據的快速整合和高效傳輸。同時,FTP中轉平臺的穩定性也為我們提供了可靠的數據傳輸保障,確保數據能夠安全地到達大數據處理與分析層。

第二層,大數據的處理與分析。

大數據智能解決方案的數據處理與分析層,以日頻自動接收來自數據采集與整合層的民航全市場指標數據和航空公司數據文件,利用高效的任務調度系統,確保數據被準確無誤地解析并入庫。

根據航空公司既定的業務規則,篩選出對航空公司運營管理至關重要的民航全市場指標數據。在用任務調度系統進行解析和入庫操作后,參考民航全市場指標數據的處理邏輯,對航空公司數據進行深入的統計計算,最終產生并輸出航空公司日常管理的運營數據指標。這些數據指標涵蓋了航段維度、單航司維度以及航班維度等多維度精細化指標,可以全面滿足航空公司在日常多種業務場景和運營管理中的多樣化需求。

第三層,大數據可視化與應用。

通過定時調度服務從FTP中轉平臺獲取民航全市場數據、航空公司數據,將數據拆解為趨勢層面及宏觀層面的指標入庫,指標維度包括航段維度、機場維度、全市場維度,這一流程的關鍵在于數據的準確性和及時性,確保數據的完整性和一致性,從而為業務分析提供可靠的基礎。最上層的可視化業務系統根據航空公司客戶需求展示各個運營指標,系統采用微服務架構體系,前后端分離,后端提供個性化接口,前端依據業務場景及領域職責面向航空公司劃分多端產品,結合自身的業務沉淀實現標準共性基礎業務場景的復用。同時深度挖掘數據潛力,為業務決策提供有力支持。通過開放能力接入航空公司系統相關接口數據,豐富數據可視化層面產品的能力。

大數據智能化解決方案已經在航空公司運營管理中落地、實踐。目前已經覆蓋航空公司16個業務應用場景,可以幫助航空公司實現以下目標:更好地了解市場行情,評估自己在業內的水平;告別“孤獨”的數據視角,全局把控行業整體供給需求關系,制定市場銷售全流程決策;還可以根據需求提供個性化營銷解決方案。

五、未來與挑戰

大數據智能化解決方案的應用是民航數字化轉型路上的重要實踐。云計算、人工智能等新一代信息技術也將進一步推動民航業的數字化轉型。這些技術將為民航業帶來更高效的數據處理、更精準的決策支持和更優質的服務體驗。通過優化資源配置、提高運行效率,大數據智能解決方案有助于降低航空公司的運營成本,提高盈利能力。

然而,航空公司的大數據智能化解決方案也面臨一些挑戰。例如,如何確保數據安全和隱私保護、如何培養具備數字化技能的人才、如何平衡技術創新與成本控制等問題都需要航空公司和行業相關部門認真思考和解決。

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