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    淺談大數(shù)據(jù)在機(jī)場運(yùn)行管理中的運(yùn)用

    2019-12-21 07:00:47李萍
    商品與質(zhì)量 2019年31期
    關(guān)鍵詞:機(jī)場

    李萍

    成都雙流國際機(jī)場股份有限公司 四川成都 610000

    大數(shù)據(jù)時(shí)代對民航統(tǒng)計(jì)工作提出了更高的要求。各單位要從根本上重視民航統(tǒng)計(jì)工作,做好統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取、管理、分析及應(yīng)用等相關(guān)工作,應(yīng)充分挖掘與利用“數(shù)據(jù)化”資源,為民航機(jī)場的戰(zhàn)略決策、經(jīng)濟(jì)效益分析等奠定好堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。機(jī)場不同的系統(tǒng)每天都在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),且每年都在快速增長。發(fā)揮大數(shù)據(jù)的技術(shù)優(yōu)勢,對提高機(jī)場現(xiàn)代化水平,提升運(yùn)行品質(zhì),促進(jìn)機(jī)場持續(xù)健康發(fā)展意義重大。

    1 大數(shù)據(jù)概述

    大數(shù)據(jù)概述當(dāng)今社會(huì),“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)不再是令人陌生的一個(gè)詞匯,大數(shù)據(jù)技術(shù)越來越多地被人們提起,人們用它來描述信息化時(shí)代所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)以及信息整合分析的一種技術(shù)手段。

    大數(shù)據(jù),指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是,一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征[1]。

    2 大數(shù)據(jù)在機(jī)場運(yùn)行管理中的運(yùn)用

    2.1 數(shù)據(jù)共享

    多種數(shù)據(jù)來源是大數(shù)據(jù)的主要特征之一。數(shù)據(jù)共享包含兩個(gè)層面,一是機(jī)場內(nèi)部各部門各系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享,二是機(jī)場與外部單位的數(shù)據(jù)共享。要做機(jī)場大數(shù)據(jù),首先要實(shí)現(xiàn)機(jī)場組織內(nèi)部的數(shù)據(jù)共享。機(jī)場組織內(nèi)部數(shù)據(jù)共享的必要性已是共識(shí),目前機(jī)場有關(guān)生產(chǎn)運(yùn)行的系統(tǒng)會(huì)通過數(shù)據(jù)總線(數(shù)據(jù)交換平臺(tái))共享數(shù)據(jù),也有直接通過數(shù)據(jù)接口方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的。機(jī)場普遍存在組織內(nèi)部數(shù)據(jù)共享不足的現(xiàn)象。要做機(jī)場大數(shù)據(jù),其次要實(shí)現(xiàn)機(jī)場與外部單位的數(shù)據(jù)共享。機(jī)場在民航業(yè)務(wù)鏈條中只是一個(gè)環(huán)節(jié),在交通運(yùn)輸領(lǐng)域只是一個(gè)點(diǎn)。機(jī)場的規(guī)劃建設(shè)、生產(chǎn)運(yùn)行都離不開外部單位的信息數(shù)據(jù),比如當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)、水文地質(zhì)氣象數(shù)據(jù)、其他交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)等;比如民航空管、航空公司的航班數(shù)據(jù)、旅客數(shù)據(jù)、貨運(yùn)數(shù)據(jù)等;比如駐場單位海關(guān)、檢驗(yàn)檢疫、公安值班數(shù)據(jù);比如前序航班和后續(xù)航班機(jī)場的運(yùn)行情況數(shù)據(jù)等等。機(jī)場客觀上必須要獲得外部單位的數(shù)據(jù),也應(yīng)該為外部單位提供數(shù)據(jù)服務(wù),比如為其他機(jī)場、航空公司、空管、駐場單位、機(jī)場商家、國家安全管理部門等提供服務(wù)。目前除了空管、航空公司、中國航信外,機(jī)場與外部單位數(shù)據(jù)共享程度低,共享方式一般是通過點(diǎn)對點(diǎn)的接口方式交換雙方需要的數(shù)據(jù)[2]。

    2.2 數(shù)據(jù)管理

    隨著智慧機(jī)場建設(shè)的推進(jìn),機(jī)場信息弱電系統(tǒng)越來越多,規(guī)模越來越大,數(shù)據(jù)量快速增長。這些不斷增長的數(shù)據(jù)是機(jī)場大數(shù)據(jù)的主要來源,其質(zhì)量也決定了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的可用性。

    機(jī)場產(chǎn)生的數(shù)據(jù),應(yīng)當(dāng)按照數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行管理。在當(dāng)前實(shí)踐中,機(jī)場普遍缺乏適應(yīng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力,表現(xiàn)在:機(jī)場不知道自己有些什么數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)從何處產(chǎn)生,存儲(chǔ)在什么地方,如何定義,安全性如何,誰負(fù)責(zé)維護(hù),怎么得到,誰在使用;數(shù)據(jù)很多,想要的數(shù)據(jù)卻找不到,同一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)量值不一致,同一個(gè)數(shù)據(jù)名代表的意義不一樣;數(shù)據(jù)質(zhì)量差,數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性、一致性、準(zhǔn)確性、惟一性、時(shí)效性得不到保證;系統(tǒng)間數(shù)據(jù)接口復(fù)雜,數(shù)據(jù)流程過長,相互依賴性過高,數(shù)據(jù)重復(fù)處理現(xiàn)象增多。

    數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理一般包括三個(gè)層面的內(nèi)容:首先是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管控,讓數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、一致、完整、安全可控、沒有歧義、來源統(tǒng)一;其次是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用,讓數(shù)據(jù)在使用過程中更為透明、易用、共享,應(yīng)用與數(shù)據(jù)解耦,有利于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用軟件開發(fā),促進(jìn)數(shù)據(jù)升值;最后是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運(yùn)營,讓數(shù)據(jù)對外開放、分發(fā)、交換、共享,從而促進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值變現(xiàn)[3]。

    2.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用

    數(shù)據(jù)應(yīng)用是通過“加工”采集到的數(shù)據(jù),產(chǎn)生新的數(shù)據(jù),是大數(shù)據(jù)的目標(biāo)?;诖髷?shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)模式,是以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的,本質(zhì)上是數(shù)據(jù)工程師主導(dǎo)、業(yè)務(wù)人員參與。這與傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)模式不一樣,傳統(tǒng)的開發(fā)模式是以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向的,本質(zhì)上是業(yè)務(wù)人員主導(dǎo)、軟件工程師參與。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè),基礎(chǔ)條件是要有數(shù)據(jù),價(jià)值體現(xiàn)是對數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。基于大數(shù)據(jù)典型的技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域,有數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能、專家系統(tǒng)、決策支持、推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等等。這些技術(shù)在IT 領(lǐng)域是有區(qū)別的,在應(yīng)用領(lǐng)域可以簡單歸為人工智能(AI)類應(yīng)用。人工智能需要一個(gè)“學(xué)習(xí)”的過程,學(xué)習(xí)是通過大量的樣本數(shù)據(jù)“訓(xùn)練”完成的。大數(shù)據(jù)為人工智能的發(fā)展提供了樣本數(shù)據(jù)條件,人工智能同時(shí)也提高了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)使用價(jià)值。

    2.4 數(shù)據(jù)安全

    大數(shù)據(jù)架構(gòu)下,數(shù)據(jù)資源在采集、存儲(chǔ)、應(yīng)用、開放共享等環(huán)節(jié)都存在安全保護(hù)的要求,所以數(shù)據(jù)安全更為復(fù)雜。大數(shù)據(jù)架構(gòu)下的安全保障,涉及到物理安全、系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡(luò)安全、應(yīng)用安全、數(shù)據(jù)安全、管理安全等方面,面臨計(jì)算機(jī)病毒、網(wǎng)絡(luò)入侵、網(wǎng)絡(luò)攻擊、自然災(zāi)害(地震、水災(zāi)、臺(tái)風(fēng)等)事件、火災(zāi)事件、恐怖襲擊事件、信息基礎(chǔ)設(shè)施故障事件等等的威脅,造成的后果有數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)被篡改、系統(tǒng)服務(wù)中斷等。機(jī)場大數(shù)據(jù)建設(shè),數(shù)據(jù)安全方面除了傳統(tǒng)保證措施外,技術(shù)方面應(yīng)重點(diǎn)考慮的需求有數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性、可信性、可用性、使用可控性等[4]。

    3 結(jié)語

    當(dāng)前,面對國際航空市場競爭壓力以及快速增長的航空運(yùn)輸市場需求,迫切要求我國民航業(yè)迅速提升運(yùn)營、分析決策及管理水平,而基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的民航統(tǒng)計(jì)成為機(jī)場提升數(shù)據(jù)分析能力,提高數(shù)據(jù)預(yù)測水平,進(jìn)而提供戰(zhàn)略決策支持的有效手段。

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