在互联互通的当今世界，人们的衣食住行等方方面面，都会形成不同的信息数据。如何从如此海量的数据去整理、挖掘，发现其背后的含义，大数据应运而生。民航运输业在大数据应用上具有天然的优势，航空运输有关的生产数据就是使用大数据的基础。因此，民航业界的学者、管理人员都在不断探索和挖掘大数据的应用价值，并研究如何因之促进业务的发展。

1 大数据的概念

　　大数据是指某行业大规模的数据集合，以致于在获取、存储、管理和分析等方面超出了传统数据处理工具的能力范围。大数据拥有数量大、种类多和传播快等特征，这些数据信息能为企业的运营、决策、客户服务和风险管理提供支持。维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征。

1.1大量

　　大数据的特征首先就体现为“大”，只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

1.2 高速

　　就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

1.3 多样

　　如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

1.4 价值

　　这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。大数据运用之广泛，如运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

2民航运输企业可以用大数据解决哪些问题

　　航空运输企业具有高固定成本的特点，同时其产品销售的过程即生产的过程。航空公司要在日趋激烈的竞争中赢得顾客的忠诚度，并实现利润，必须在提高运行效率、降低成本、愉悦买家、强化客户粘性等方面，开展细致的工作。在此期间，大数据技术可以应用于以下具体问题。

2.1大数据辅助新开航线

　　随着近年来飞机引进速度的加快，以及高铁的冲击，航空市场竞争日益激烈，航空运输企业处于战略扩张和长远发展的需要，不断新增国内外航线。虽然新增航线都是经过市场调研和成本测算后才运营，但有不少航线在运行一段时间后，效益水平并未达到预期水平，航空公司往往不得不对这样的尝试付出较大成本。一般来说，开通新航线要从多角度进行市场调研，考量覆盖人口、旅客流量、经济发达程度、航路情况等，国际航线还会综合考虑两国经贸往来、收益网络贡献度等因素。新开航线的市场需求量究竟有多大，是否存在潜在客户，潜在客户的规模多大，这些与航线培育价值密切相关的数据却往往难以在开航前考证。利用大数据技术，能够帮助航企将所有结构性和非结构性数据整合为一个“大数据”库，通过综合分析，形成可视化信息，协助航企判断新开航线的可行性和必要性，判断新开航线初期、中期及成熟期的成本收益关系，降低运行中可能的风险。

2.2航企客户关系管理

　　在激烈的市场竞争中，航空公司为了争取更多的客户群体，就必须要做好客户关系管理，要对客户的具体需求有深入的了解和把握，为客户提供个性化的服务内容，并通过有效的渠道推送给客户。利用大数据技术，航空公司可以从海量的客户数据中挖掘出有价值的信息和规律，预测客户的需求和偏好，提供个性化服务，实现客户关系的动态化管理。对航空公司来说，客户关系管理是要做好客户生命周期、客户价值管理和客户流失预警等方面的内容。对于乘客来说，市场上有很多的航空公司和航空服务项目可供选择，他们选择参考的标准不仅仅是航空公司能提供低价的服务，更希望可以获得能够体现服务价值、个人价值的让渡价值。在大数据时代，航空公司实行客户关系管理，为客户提供有针对性的产品和服务，实现客户价值最大化，打造难以复制的核心竞争力，是航空公司适应市场发展、使公司立于不败之地的重要举措。

2.3从计划性维修到预测性维修

　　目前，世界各大飞机制造商、发动机制造商都在产品中安装了大量的数据生成和采集装置，可以通过机载设备将这些数据及时传输回航空公司。航空公司通过对这些数据进行分析，可以有效分析出飞机各个系统、部件的运行情况。对于运行情况不好的系统和部件要及时检查维修，及时订货更换；而对于运行情况良好的部件，则可适当免除或延期检修。机务维修从“基于诊断的计划性维修”变为“基于统计的预测性维修”，减少了突发事件的数量，降低了飞机的故障率，缩短了故障处理时间，提升了签派率。同时，延长了零部件的使用寿命，大幅降低了维修成本，间接提升了机队和航空公司的运营效率。

3 民航运输企业如何利用大数据

3.1重视自身现有的结构性数据

　　一般而言，结构性数据简单而清晰。比如，淘宝双十一活动中，最直观的数据是消费群体的分布，个人贡献的交易量、买过的产品、关注的产品、是新顾客还是老顾客，这些数据来源直接，分类简单，可以直接解读。在结构性数据信息方面，国内航空公司普遍有了相当的规模、技术和管理能力，如庞大的数据库、电子商务、客户支持平台、收益管理系统、常旅客和高端旅客系统、离港系统，以及在网络媒体中的网页、网站等。这些庞大的系统由于目前缺乏有效的互通，使得储存的大量信息都分散在各个孤岛，很难细化运用这些数据，并把他们运用于日常工作和重大决策上。航空企业应该首先以这些自身掌握的大量结构性数据为依据，作为大数据应用的突破点，提高分析数据、整合数据的基础能力，积极迈出大数据时代的第一步。

3.2挖掘蕴藏的非结构性数据

　　非结构性数据，如广泛存在于社交网络、物联网、电子商务、手机客户端等载体之中的视频、语音、图片、文字、地理位置、时间信息等，更加蕴藏着丰富的商业价值。通过对非结构性数据的分析可以揭示出以前很难确定的关联，精细化描述用户的行为特征，提示用户的消费习惯，预测市场趋势，给企业未来的运营提供很好的决策依据。

4 民航运输企业大数据应用策略

4.1确定目标

　　通过大数据的有效应用打造智慧航空公司，使产品和服务保持同竞争者之间的差异性。并将这种差异性传递给旅客，让其感知到并且愿意为差异化的体验买单，甚至是支付高价格，最终实现利用大数据创造商业价值。

　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些庞大数据进行专业化处理、分析和挖掘。如果把大数据比作一种资源，那么这种资源能否为人所用的关键，在于提高对数据资源的“数据处理能力”。通过“数据处理”实现数据资源的“增值”。借助大数据提高航空公司的决策力、调查分析力和流程优化能力。

4.2要有大数据思维

　　利用好大数据，首先必须要有大数据的思维方式。所谓大数据思维，就是要认识到不同属性数据的价值。将数据的实时价值用足用好，当数据实时价值降低的时候，作为历史数据就可以成为大数据的重要数据源。不拘泥于本企业，本行业产生的数据，而是要围绕着旅客，从旅客在其他领域活跃的数据信息来判断旅游群体的特征，从而更好地为旅客服务。利用内部及外部大数据体系搭建起基于旅客的行为模型。以旅客角度，精确跟踪分析旅客从订票到航后一系列的行为变化，建立从价值、年龄、出行类型等多维度旅客群体的行为模型。形成对客户行为的精确洞见。宏观上甚至可以找到不同维度、不同类型旅客群体在航线上的分布及其出行偏好，形成宏观上的预期。外部数据可包含整个民航业的基础数据、社交平台数据、搜索引擎数据、甚至于百度数据、淘宝购物数据，这些数据将为我们勾画出未来客户的行为偏好和行动趋势及可能存在的商机。

4.3组建专业团队

　　如果没有人能够有效的解读数据，告诉航空公司如何打造个性化的顾客体验，那数据就毫无意义。例如，数据仓库的管理者是信息中心的IT工程师，他们中的很多人对业务流程的理解程度不够深刻，对于各项数据的定义和背后所给出的市场信息并不清楚。分析数据的是业务口的专家，他们有着业务流程的思维，但是一般都缺少数据库的IT知识，在分析过程中需要借助lT人员的帮助，两者之间很容易产生歧义。这样的分析过程容易产生片面性。也受制于IT工程师的数据提供能力。经常因为理解不到位，少提供了一两项数据而导致结论的偏差。组建专业团队的第一步是确保团队成员包括数学与统计人才、计算机科学专家和航空公司内部各业务专家。其中业务专家非常关键，他们是确保大数据分析产生商业价值并提升公司决策水平的关键环节。值得注意的是，大数据团队中的业务专家需要与业务部门进行岗位轮换，帮助所有业务部门都意识到大数据团队的存在，同时需要将数据团队中的业务专家送回到业务岗位，他们将成为大数据驱动的企业经营管理方法与文化的布道者。

4.4建立基础数据设施

　　建立完善的企业级数据仓库，并在其基础上建立大数据平台，此平台能整合内部的和外部的、结构化和非结构化数据、建立营销数据集市、管控数据集市和运行数据集市还要建立实时数据平台，把数据当成是有价值的资产来管理。机房是大数据存储和分析的支撑，它是整个平台中最底层的部分。机房建设成功与否，直接关系到大数据系统能否正常运转。而机房建设的规划，就是规划保证基础平台中的各种硬件设备的正常运行所需的机房设施和条件。基础设施部分包括服务器硬件平台和系统软件平台、网络、数据存储系统、数据备份与恢复、整体安全策略、业务连续性、桌面及打印等。

5 使用大数据技术时需注意的问题

5.1重视大数据的收集处理

　　数据收集和信息整合是一项非常繁琐的工作，这种铺垫需要企业文化的强有力支持，并且需要持之以恒去实施。航空公司在经过了几年的信息化建设之后，从“没有数据”发展到“数据太多”。多年的发展由于缺乏规划和数据统一管理，导致数据繁杂、散乱、标准不一。一个简单的例子就是“航距”，在有的航空公司的订座、结算、航班计划、运行控制等方面的信息系统中，航距有不同的标准，有的用民航局发布的数据、有的用IATA的数据、有的干脆用自己“测量”的数据，这个数据的不统一直接影响到了各系统在收入指标、成本指标方面的评估口径不一，如座公里收入、座公里成本等。

5.2处理好大数据和客户隐私的关系

　　英国某航空公司曾在两年前为超过2000名乘务员配备了iPad，该设备内置了诸多VIP旅客的出行信息、投诉历史、用餐喜好以及基于谷歌图片搜索服务的外貌特征。但这一被称为“Know Me”的服务饱受隐私组织非议。可以说在大数据时代已经没有了真正的隐私，但我们在让旅客享受大数据带来优质服务的同时，必须采取措施来对个人信息加以保护。信息的匿名化是一种技术，通过数据匿名化，数据的关键部分将被模糊化，从而保护了数据隐私。同时该数据仍然可以被处理以获得一些有用信息。匿名化的数据可再存储并处理，而无需担心其他人捕获该数据。旅客信息隐私保护是大数据应用很难绕开的问题，目前国内并没有专门法律法规来界定用户隐私保护处理的相关问题，大多数时候采用其相关法规条例来解释，随着民航大数据的普遍应用，航空公司也要及时拟定信息管理规范。建立并完善对旅客隐私保护的相关规章，来保证并促进数据安全有效地利用。

5.3建立应急机制

　　美国达美航空公司(DeltaAirLinesInc )在2016年8月9日由于亚特兰大地区停电影响电脑系统，累计取消超过1000个全球航班。所以，一旦计算机技术作为航空公司的运行支撑，必须做好紧急情况的应对措施，也就是业务连续性。即在灾难、意外发生的情况下，无论是组织结构、业务操作和计算机系统，都可以采用适当的备用方式继续业务运作。实现业务永续运行不仅是一个投资巨大的过程，其建设周期也相当长，因此，在大致综合公司的灾难损失程度、运营成本和投资能力等各方面因素之后，航空公司应该根据自身的需要，首先从建立保护关键业务的容灾系统开始，逐步实施业务永续运行战略。容灾的建立不仅仅包括数据备份策略、灾难恢复、替代流程、危机管理、风险管理，也不仅仅是一个IT问题，而是企业整体运营战略的一部分。（作者：孟谦）