前言：中文期刊网精心挑选了民航地勤服务的概念范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
民航地勤服务的概念范文1
关键词：大数据；信息服务；航空公司；数据挖掘；商业价值
中图分类号：F407文献标识码： A
The Impact And Challenges Aviation Enterprises Facing Under The Background Of Big Data
Chen Lei1Wu Suzhuo2
1Tianjin Keyvia Electric Co., Ltd, Tianjin 300384, China
2College of Aeronautical Automation, CAUC, Tianjin 300300,China
Abstract: With the development of the technology of information and communication, the data which information system collect, process, accumulate is growing at breakneck pace, and big data era has officially arrived. Inevitably, application of information technology in aviation enterprises is suffering the large impact of big data. This paper describes the status of services and data management in aviation enterprises. In terms of this, the challenges and urgency which big data will bring to the aviation corporations are discussed, as well as the commercial value.
Key words: big data; information service; airline business; data mining; commercial value
随着互联网，云计算，物联网技术的兴起，信息系统在各领域迅速拓展，各种移动设备、RFID、无线传感器等时时刻刻都在产生数据。文字、声音、图片以及用户的行为习惯和关系网络构成了互联网上这些庞大的数据资源，伴随着国内外互联网、移动互联网的大爆发，数据量也相应地剧增。由此看来，数据增长量之多，速度之快，已经到了前所未有的阶段，显然大数据已经开启了时代转型。至此，我们发现，信息已成为新的产业，并且正在引领社会发展。
大数据的浪潮对民航的冲击是不言而喻的。民航企业已经感受到其所带来的转变和创新的巨大压力。迎接大数据，把压力转化为动力， 就要正确地认识大数据给航企带来的环境改变，利用大数据实现航企服务能力的提升，进而推动民航事业的发展。
1大数据的基本概念与应用领域
1.1大数据的定义及特征
大数据不同于以往的“海量数据”，“超大规模数据”，它本身概念比较抽象。目前较有代表性的定义是3V定义【1】，即认为大数据应具有三个特点：规模性（volume）、多样性（variety）和高速性（velocity）。其中规模性是指通过各种智能设备产生了大量的数据。多样性是指大数据包括了结构化数据，半结构化数据和非结构化数据等多累数据，且它们的处理方式存在很大差别。高速性是指因为许多数据存在时效性而要求快速处理。
另外还有提出4V定义的，但是对第四个V的解释并不一致。国际数据公司（InternationalData Corporation ，IDC）认为大数据还应当具有价值性（value）【2】，而IBM认为大数据必然具有真实性（veracity）【3】。在面对实际问题时，不必过度地拘泥于具体的定义，在把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性即可[4]．维基百科，权威IT 研究与顾问咨询公司Gartner，美国国家科学基金会(NSF)分别对大数据进行了定义，尽管表述不同，但有一点较一致，认为虽然大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承，但其在数据体量、数据复杂性和产生速度三个方面均大大超出了传统的数据形态，并带来了巨大的产业创新机遇。
1.2 大数据的应用领域
大数据时代的来临，给各行各业带来变革性的机会，未来的应用前景非常广阔。但是就目前的发展来看，大数据运用仍处于发展初级阶段，国内对大数据的应用领域还较为狭窄，主要集中在金融、物流、公共等三个领域。目前，中国金融行业的数据量已经超过100TB，非结构化数据迅速增长。分析人士认为，中国金融行业正在步入大数据时代的初级阶段。而较强的数据分析能力和相关的数据洞察力是金融市场发展的核心竞争力。在公共领域，对大数据的运用主要集中在电力行业、智能交通、电子政务、司法系统等四个方面。在物流领域，大数据成为企业在竞争中赢得主动和实现跨越发展的关键所在。第七届中国（深圳）物流运输过程透明管理峰会上，大数据就成为与会代表关注的焦点。
2 大数据背景下航企改革的紧迫性
2.1 航企数据应用的现状
目前，航空公司都建立有自己的数据库，但是很多航空公司数据项目多，存放和管理很零乱，各部门各自为政，未能实现不同部门之间的数据共享。另外，绝大多数航空公司都只专注于使用已有的结构性数据，即由航空公司控制并有明确使用目的的数据，比如售票和预订、客户支持、交易数据、非常规运营、维修保养记录和机组人员信息等数据。然而他们缺乏对非结构性数据重视和应用，非结构性数据指航空公司无法控制的，没有明确使用目的的所有类型的数据。再者，很多航空公司过多的追求数据的精确性，而忽略了数据的混杂性和全面性，因此无法合理整合数据，难以掌握数据背后的意义。
2.2 大数据背景下航企改革的紧迫性
民航企业与信息技术有着紧密的联系，因此实现大数据应用必然是航企的热点话题。大数据时代的到来迫使航企大服务时代来临。传统的服务理念已渐渐满足不了旅客的需求，这就使得航企必须改变传统的服务模式和理念。
环顾身边旅客手中的手机和APP，就会发现这里面民航信息之广，速度之快，已经向航企正式示威[5]。在信息技术方面，许多网站在信息传播速度上和信息提供方式上更不亚于民航企业。大数据时代的这些软件和网站的出现无疑对航企产生了巨大的冲击，迫使民航企业进行改革。
如果航空公司无法及时的很好的应对此状况，其他行业必然会取而代之。这样一来，航空公司只能从其他行业手中重金买回分析好的数据，显然不利于航企的效益和发展。
此外，2011-2013年上半年，中国国航的航空货运的营业收入一直持续下降，航空货运持续低迷。如图1所示是2008-2013年6月中国国航分业务营业收入走势图，该资料来源于前瞻产业研究院。在一个全球化、互联网、信息爆炸和由大数据定义的世界里，依赖于直觉和经验制定业务决策的传统方式，显然已经不能达到理想效果。中国国航的航空货运的效益管理和营销管理亟待加强，如何通过掌握的数据以及对现有数据的挖掘和分析制定出合理的方法，从而提高载运率和飞机利用率成为当务之急。
图1 中国国航分业务营业收入走势图
Fig.1 Revenue trend of business in Air China
3 大数据给航企带来的挑战
航空公司拥有庞大的旅客数据资源，如何有效的利用现有的数据，并且对这些数据进行深入挖掘和分析，成为大数据时代航企面临的挑战。
数据挖掘是指通过数据统计和机器学习，结合数据库管理技术从大数据集中提取出有价值的信息的技术。是通过其它属性的值来预测目标属性的值，或是寻找数据中潜在联系的模式【6】。如图2所示为多处理阶段模型，这是Fayyad 等人设计的目前广为接受的一种处理模型。
图2 多处理阶段模型
Fig.2 Multi-processing model
传统的数据分析主要是对已知的数据范围中容易处理的数据进行的，大多数数据仓库都有一个精致的提取、转换和加载（ETL）的流程和数据库限制，也就是说加载进数据仓库的数据是容易理解的、洗清过的，并符合业务的元数据。相比传统数据分析，大数据分析主要针对传统手段捕捉到的数据之外的非结构化数据，这就说明不能保证输入的数据是完整的、清洗过和没有任何错误的。这一点使它更有挑战性，但同时它也提供了在数据中获得更多洞察力的范围【7】。
3.1 大数据挑战航企数据挖掘能力
每个航空公司都存放着生产、运行、销售、客户等各种各样的数据。航企不仅要利用来自常旅客系统的旅客数据信息，还要充分利用包括中央预定系统（CRS），客户管理系统（CMS）和客户反馈系统（CFS）在内的其他业务部门的系统数据资源。这些都可以成为航企提供分析旅客需求的数据资源。
数据类型的多样化对传统数据分析带来了挑战。现有的挖掘算法往往只适合常驻内存的小数据集，而航空公司大规模的数据可能无法同时导入内存，从而算法的效率成了数据分析流程的瓶颈[7]。
3.2大数据的处理速度挑战数据处理的时效性
联合航空公司架构与技术经理Denny Lyons说：“对于联合航空公司而言，信息是一切工作的核心。乘客、地勤、检票、空乘、售票、运营以及管理人员都需要按照他们需求定制的、时效性极强的关键数据。”不难看出在当今社会，面临铺天盖地的数据与信息，保证数据的时效性是航空公司立于不败之地的关键。民航服务不仅要充分利用现有的信息技术，通过数据挖掘，从数据中寻找市场，还需要信息技术前倾，服务前移，通过对数据实时分析得知旅客需求，并采取相应措施满足旅客，也就是让数据引领服务。大数据趋势下的服务不是等待旅客来主动要求我们满足他们的需求，而是要充分利用实时数据来分析旅客可能有哪方面的需求，从而使旅客享受更为贴心的服务。
然而随着航空公司数据规模的不断增大，数据类型不断多样化，分析处理的时间会相应地越来越长，而大数据条件下对信息处理的时效性要求越来越高。显然数据的多样化和规模化制约了大数据处理的时效性。假如今天的数据分析结果要等到第二天才能得到，那么许多数据将失去部分意义。
3.3大数据挑战旅客个人信息安全
大数据时代，随着海量数据的收集、存储、管理、分析和共享，自然而然就会出现信息安全问题。航空公司拥有大量的旅客信息，这些数据包含大量的个人隐私以及旅客的各种行为细节记录。虽然航空公司会有意去屏蔽旅客的姓名、联系方式等涉及隐私的信息, 但是如果把某类数据进行汇总, 仍然可以轻松的定位到某个具体的旅客【8】。因此如何在深入挖掘这些信息数据创造价值的同时还要保证旅客个人隐私不被滥用，是大数据遇到的又一难题。
应对此类安全问题，关键是研发新的技术、方法、工具，建立相应的强大安全防御体系来发现和识别安全漏洞。
4 大数据给航企带来商业价值
航空公司通过收集、整理、分析、挖掘和利用大数据，最终目的都是利用大数据创造商业价值。旅游分销软件和解决方案供应商Datalex营销总监霍班表示：“大数据并非像想象的那样复杂，航空公司目前对大数据的定位主要还是围绕数据本身，而我们在考察哪些数据更有商业价值。整个行业应该更关注如何细化这些数据，实时应用这些数据，并从数据中获得经济效益，而不是仅仅满足于得到这些数据。”
任何可以收集到的数据，无论是结构化数据还是非结构化数据，都应该进行归档分析，量化一切是数据化的核心。甲骨文公司坚持认为，如果想要使大数据的潜力得到充分挖掘，评估和使用旅客的移动数据和社交数据至关重要。此外，哈特福德还指出：“旅客在任何公共空间发表的关于航空公司的评论，都应该纳入旅客信息档案中，因为他们的评价会影响其他人的购买行为。”大数据技术能够帮助航空公司整合结构化数据和非结构化数据，通过综合分析数据，全面的了解旅客需求，从而制定出有竞争力的改进决策。
再比如，在国内航空市场高端旅客的开发问题上，不少航企做过努力，比如改造两舱座椅吸引旅客，或者学习国外两舱旅客点餐，却都没有得到预期效果。毫无疑问，这样的产品策略是可取的，但是他们缺乏对旅客信息的全面分析和挖掘，这样的产品显然超越了当前的市场需求。要避免这些盲目的市场行为，航空公司可以借助大数据分析，实现对旅客的细分，针对不同的客户群体，分析他们的行为特征，来设计出符合他们需求的产品，实现精准营销，找出最佳模式[9]。
结语
在这个信息数据呈爆炸式增长的时代，大数据已经在改变我们的生活以及思维方式。谁能更快更好地适应这种新形势下的数据模式，掌握大数据分析平台，谁就能在信息战中立于不败之地。民航企业面临大数据带来的挑战，要加强技术学习，强化企业管理，改善服务理念，借助大数据时代的浪潮，与时俱进，取得更好的成绩。
基金支持：国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2011AA11A102）。
参考文献
[1]Grobelnik M. Big-data computing: Creating revolutionary breakthroughs in commerce, science, and society [R/OL]. [2012-10-02]. /eswc2012_grobelnik_big_data/
[2]Barwick H. The “four Vs” of Big Data. Implementing Information Infrastructure Symposium [EB/OL]. [2012-10-02]. puterworld. com. au/article/396198/iiis_four_vs_big_data/
[3]IBM. What is big data? [EB/OL].[2012-10-02]./software/data/bigdata/
[4]孟小峰，慈祥. 大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展.2013.
[5]顾胜勤.大数据时代挑战民航企业的管理与服务[J].行业观察.2013.8:20.
[6]严霄凤，张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展.2013,4(23):169.
[7]陶雪娇，胡晓峰，刘洋.大数据研究综述[J].系统仿真学报，2013,8（25）：144-145.
