基于大数据与云计算在民用航空业的应用研究Word文档格式.doc
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企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。
如何整合利用这些数据资源,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
“大数据”时代这一概念的最早提出者是麦肯锡咨询公司,它们经过了过长期调研指出数据几乎已经渗透到每一个企业和业务职能领域,21世纪绝大部分企业的经营管理都难以脱离大数据,数据将逐渐成为重要的生产因素,而人们对于海量数据的应用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮。
而作为信息化引领的中国航空公司,当前面临着国内竞争国际化、国际竞争深度化的市场环境,除了在传统的枢纽建设、网络构建、运价策略、品牌服务上巩固强化、发挥优势,决策者更应该在大数据的网络时代中谋划创新变革,寻求深层次的转型,实现模式突围。
二、大数据与云计算的概念
大数据或称巨量数据、海量数据、大资料,指指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。
大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:
第一,数据体量巨大。
从TB级别,跃升到PB级别;
第二,数据类型繁多。
第三,处理速度快,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。
第四,只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。
业界将其归纳为4个“V”——Volume(数据体量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(价值密度低)。
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。
或者说,如果把大数据比作一种资源,那么这种资源能否被人所用的关键,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”。
在基于云计算技术的数据处理模式下,大数据对企业是有价值的,企业才能借助大数据提高企业决策力、调查分析力和流程优化能力。
云计算是一种基于互联网的超级计算模式。
即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起,协同工作。
云计算服务模式的核心思想是将海量的由网络连接的计算(包括存储)资源统一起来进行管理和调度,构成一个计算资源池向用户提供即时按需服务。
云计算是一种基于互联网的资源使用模式,当用户使用计算资源时,首先通过互联网提交自己的计算资源服务申请,互联网把用户的计算资源服务分解成若干个小程序,然后通过链接在互联网上的成千上万台电脑、服务器资源把程序瞬间处理完成并传回。
采用这种方法,用户可以申请调用互联网上庞大的服务器、计算机资源为自己服务相当于用户拥有了世界上运算最快的超级计算机。
云计算主要有以下特点:
一是计算容量大,借助互联网的资源,云计算可以拥有大规模的服务器资源,使用户具有超强的运算处理能力;
二是服务方便,通过连接互联网,云计算的用户可以在公司、家里等地方轻松使用,也可使用手机无线网络;
三是稳定性高,云计算通过分布式计算方式,把计算任务分布到互联网上广大的计算节点中,使得云计算的稳定性高;
四是成本低,云计算的计算原理决定了企业的硬件设施投入少,成本相对低,而且可以根据用户需要提供服务;
五是风险性,互联网的开放性使得用户数据信息泄露可能性增大、风险提高,云计算的服务提供商也是云计算风险性的重要因素。
大数据与云计算的关系很密切,两者互为依存关系,大数据离不开云计算,云计算也离不开大数据,就像是汽车发动机与汽油的关系一样。
大数据本身就是一个复杂的问题集,云计算技术是目前解决大数据问题集最有效的方法。
如图1:
大数据与云计算关系图。
大数据必须依靠云计算技术来实现对庞大数据资源的挖掘和整理,这样的大数据才是有价值的。
云计算提供了基础架构平台,大数据应用在云计算平台上运行。
图1:
大数据与云计算关系图
三、大数据与云计算在航空系统中的应用变革
航空业作为信息化极高的产业之一,实际手中把握大量的数据信息。
国内航空公司已经拥有了相当的规模、技术和管理水平,如此庞大的数据库、电子商务库、客户支持平台、收益管理系统、常旅客和高端旅客系统、呼叫中心系统、离岗系统、培训系统、SOC控制系统、非常规运营管理系统、维修保养记录和机组人员信息,以及在网络媒体中网页等等。
这些庞大的系统由于目前缺乏有效的相互连接,使得储存的大量信息都分散在各自的孤岛上,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。
大数据与云计算的相互整合可以使数据得到有效处理,得到对航空运营有效的数据。
(一)大数据与云计算对于顾客细分的变革
美国著名的战略管理学家波特提出企业竞争战略主要分为:
成本领先战略、差异化战略、集中化战略。
航空业的客户群体范围极广,随着市场竞争的日趋激烈以及消费者需求不确定性的增加,航空公司逐渐认识到差异化战略的在运营中的重要性。
早在2011年,IBM公司就发表了《2020年的航空业:
替代化与商品化——全球航空业不能忽视的两个发展趋势》的报告,其在报告中提出,替代化与商品化是未来航空业的两大趋势。
替代化,即随着其它旅行方式的出现,尤其是高速铁路的扩张,旅客可以选择更廉价、时间损失更少的出行方式代替航空旅行;
商品化,即旅客会发现不同航空公司的产品几乎没有差异,或者不愿意为他们已知的微小差异额外支付。
在这两种趋势下,航空企业必须使自己的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。
为了实现这种差异化,航空企业需要有针对性地细分旅客的特定需求,使产品和服务尽可能针对特定的目标客户,甚至是提供完全定制化的个体服务。
在过去,航空企业往往采用数据分析和专家评定结合的方法,对用户进行分群,构建出大致可以区分旅客群体的模型结构。
这种方法在过去不失为一种有效的解决办法。
但是它不可避免存在一定的缺陷,例如数据样本小,无法反应动态的旅客行为(旅客价值成长及旅客流失)以及无法做到精准定位到个体等。
但是在大数据时代,航空企业的旅客细分,会有质的飞跃。
首先,航空业电子直销渠道,可以保留用户的访问记录,记录旅客的购买时间、购买频次、购买舱位以及浏览习惯等行为信息;
用户的信息数据库,可以收集和存储用户的年龄、爱好、职业甚至是社交圈子等人口统计学信息;
如果航空企业还能做到保留用户的态度信息(用户评价、用户抱怨、用户投诉、用户满意度参评等),那基本上可以做到对用户的精准刻画,并且能够在动态的数据中,监控旅客的价值成长并做出流失预警。
总之,通过对旅客购买数据、行为数据、态度数据以及人口统计学数据的收集、存储、动态监控和可视化分析,航空企业完全可以做到实现对旅客的特征描述,可以做到细分群体,可以做到个性化定制服务。
(二)大数据与云计算对于数据收集及处理方式的变革
数据分析的基础来自于数据的采集。
当前航空公司也利用历史销售数据分析,为机票的销售提供数据支持。
目前航空公司采集的数据有容座率,座公里收入,平均票价和航班各舱位销售明细等指标。
历史数据可以帮助航空公司来预测市场的淡旺周期,也可以帮助航空公司来制定机票价格。
数据分析也可以帮助航空公司对新的政策进行评估,以帮助航空公司做出决策是否继续实行这个政策。
而数字时代的兴起,通信数字化工具的不断更新革命,使人们在消费数字内容时通常是智能手机、平板、电脑和电视混在一起用。
在大数据网络时代,出现了大量的跨屏消费行为,它包含两个层面的内容:
一是为了完成统一目标从一个设备转移到另一个设备;
二是在统一时间内使用多个设备进行内容消费。
2012年12月底,国际航协委托市场调查和咨询公司Atmosphere公布了一项题为《展望航空分销领域在未来五年的发展》的独立调查,它提出了一些变革旅游分销领域的主要趋势:
旅游业是电子商务领域中规模最大的行业,其中机票销售占据主导地位。
2012年,美国的商务旅行者和休闲旅行者在线购买航班产品的费用预计将达到875亿美元。
购买旅游产品的消费者在预定前的多次调查和搜索产品阶段平均会访问22家网站,但那些仅依赖于第三方网站的旅行者则无法获得能帮助他们制定全面购买决策的所有相关信息。
相比普通消费者,航空乘客拥有智能手机和平板电脑的可能性更高,随着这些设备提供越来越多功能,它们的使用率将大大提升。
乘客对使用移动设备计划航班行程和预订产品的次数也将大大提升。
用户行为更加个性化,用户选择性更强、更多,导致传统航空公司仅限于订座系统收集的数据将不能再满足网络化下的客户信息分类。
数据分析将不再仅限于之前的宏观分析,具体旅客的消费信息的采集将成为航空数据采集的重点方向。
面对更复杂的网络化、跨屏化的客户预定方式,航空公司要收集以及处理的数据较以前在成指数化的增长趋势,然而巨大的信息量带来的样本容量的巨大提升也意味着客户需求预测的准确性将大大提升。
应用云计算和大数据快速的处理方式,找到客户的需求与航空服务之间的关系,将是未来航空信息系统所要进行的重要工作。
四、大数据与云计算在航空系统中的前景展望
随着大数据时代的到来,数据的价值被越来越多的企业所意识到,越来越多的企业在数据的收集和整理上投入了更多的资源。
可以说,拥有数据,就如同拥有了一座金山。
现在的关键问题是,怎么能够把金山里的数据挖掘出来。
大数据技术的特点在于:
1、差异化。
大数据能迅速处理大量机构性非结构性数据,将大量数据拟合成数据库进行关联性分析,根据细分后的客户推出更有针对性的、差异化的服务,以大大提高竞争力。
2、提高预测精准度。
大数据不再是传统意义上的部分数据,大量的数据覆盖使很小部分的错误在样本中成为可以忽略的部分,大大提高了预测的精准度。
3、推进决策模式的改革。
过去对于客户与需求之间的关系,通常会进行因果分析,再得到客户与需求之间的匹配。
而现实中很多两种我们认为不可能有因果关系的因素往往有着相关性,大数据将直接跳过原因分析,直接得到我们最终需求的关联性,简化了决策过程。
4、发现机遇。
比较以往的海量数据,分析动态数据,发现所错过的机遇,更好地把握当前的发展和竞争机会。
航空公司的经营,和一般的企业经营活动一样,核心目标大概有三类一是提高收益水平,二是降低成本支出,三是提高客户的满意度。
所以,对于大数据挖掘的目标,也是集中在这三个方向上。
航空收益管理系统作为航空定价优化信息系统的核心系统,对于大数据的需求可以说是显而易见的,无论是预测系统、超售管理系统、座位优化系统、团队管理子系统、还是报告分析子系统都需要大量的数据支持,将大数据与云计算为收益管理系统进行辅助运作,将收益管理系统的作用得到更高的提升,也是将来的一个必然趋势。
SOC控制系统,作为安全管理的重要系统,在天气情报采集、预测,以及调度信息等也将依赖大数据和云计算提供的信息作出更精准的预测,以保证公司的平稳运行。
可以说在航空管理信息系统中,每一个系统都需要巨大的数据量来支持,每一个系统在基于大数据和云计算的数据处理之后性能都会得到一定方面的提升。
未来的航空管理系统会在现在的数据处理系统上,建立大数据与云计算平台,整合建立大型
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