大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧機場領(lǐng)域的應(yīng)用研究

顧凱

摘? 要：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)在公共服務(wù)中的交通、醫(yī)療、教育、預(yù)測服務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文從大數(shù)據(jù)存儲、挖掘、分析和應(yīng)用等幾個角度重點介紹了機場大數(shù)據(jù)分析平臺的構(gòu)建方法，在機場轉(zhuǎn)型升級方面提供了信息整合及數(shù)據(jù)分析模式的創(chuàng)新，以大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧機場領(lǐng)域的應(yīng)用為研究內(nèi)容，通過多個案例討論大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧機場中的應(yīng)用，從而加深人們對智慧機場的認識。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);智慧機場;數(shù)據(jù)決策;機場運營

中圖分類號：TP391? ? ?文獻標識碼：A

Application of Big Data Technology in the Field of Smart Airports

GU Kai

（Neusoft （Shanghai） CO.，LTD.， Shanghai 200241， China）

guk@neusoft.com

Abstract： With the development of information technology， big data technology has been widely used in public services such as transportation， medical care， education， and forecasting services. This paper proposes a method of constructing big data analysis platform for airports from several perspectives such as big data storage， mining， analysis and application. In terms of airport transformation and upgrading， it provides innovations in information integration and data analysis models. It takes the application of big data technology in the field of smart airports as the research content， and discusses the application of big data technology in smart airports through various cases， so that people may have a deeper understanding for smart airports.

Keywords： big data; smart airport; data decision-making; airport operation

1? ?引言（Introduction）

自2019年民航局正式印發(fā)《推進四型機場建設(shè)行動綱要（2020—2035年）》（以下簡稱《綱要》）以來，國家加快了四型機場建設(shè)的步伐?！毒V要》明確，到2035年將實現(xiàn)標桿機場引領(lǐng)世界機場發(fā)展，全面建成安全高效、綠色環(huán)保、智慧便捷、和諧美好的四型機場，為全方位建設(shè)民航強國提供重要支撐[1-2]。

在智慧機場推動轉(zhuǎn)型升級，加快信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、實現(xiàn)數(shù)字化，推進數(shù)據(jù)共享與協(xié)同、實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化，推進數(shù)據(jù)融合應(yīng)用、實現(xiàn)智能化，切實保障信息安全的主要建設(shè)過程中[3]，大數(shù)據(jù)技術(shù)是數(shù)據(jù)共享與協(xié)同、數(shù)據(jù)融合應(yīng)用的重要研究內(nèi)容。

基于互聯(lián)模式設(shè)計萬物互聯(lián)的機場數(shù)據(jù)中心平臺架構(gòu)，研制專用的大數(shù)據(jù)交互鏈路，實現(xiàn)采集、交換、數(shù)據(jù)比對、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用全周期建設(shè)，建立統(tǒng)一、靈活、高效、便捷的機場數(shù)據(jù)中心是主要目標。為此，基于從2017年帶領(lǐng)團隊參與華東某機場大數(shù)據(jù)治理及相關(guān)應(yīng)用工作中積累的經(jīng)驗，本文提出了機場大數(shù)據(jù)應(yīng)用新模式的探索，探討機場全局數(shù)據(jù)共享和分析，打造機場協(xié)同決策系統(tǒng)和運行數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)運行、安全和服務(wù)可視化運營解決方案。

2? ?機場大數(shù)據(jù)場景創(chuàng)新（Airport big data scene innovation）

機場的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型和管理變革帶來了一系列管理信息系統(tǒng)的建設(shè)要求，加之該區(qū)域兩機場生產(chǎn)信息系統(tǒng)的建設(shè)完善和使用，大量的信息和數(shù)據(jù)在日常管理和生產(chǎn)運行中產(chǎn)生。這些信息和數(shù)據(jù)直接反映了機場各個層面的運行狀態(tài)和效果，是支持機場戰(zhàn)略發(fā)展和決策執(zhí)行非常寶貴的數(shù)字化資源。有效地整合和利用這些信息資源對監(jiān)控戰(zhàn)略目標的執(zhí)行情況、提高機場的決策能力都至關(guān)重要。

這些信息資源以前都存放在各自的管理和信息系統(tǒng)中，并經(jīng)由各個部門分別向機場管理層匯報。信息本身缺少統(tǒng)一的管理規(guī)范，信息的匯報也沒有統(tǒng)一的途徑，信息使用者需要從多個源頭獲取需要的信息，且獲取信息的完整性和全面性也得不到充分保證。這些不便利增加了信息使用者獲取信息和分析信息的難度，也降低了信息本身的利用價值。隨著機場信息化總體發(fā)展規(guī)劃的推進，數(shù)據(jù)中心也是總體發(fā)展規(guī)劃中一項重要的內(nèi)容，因此，提出了推進數(shù)據(jù)中心建設(shè)的要求。

方案實施中，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，整合匯聚數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建機場大數(shù)據(jù)資源體系;初步建設(shè)機場大數(shù)據(jù)平臺，并配置、開發(fā)專業(yè)化輔助支撐工具，形成能夠有效支撐機場“四個面向”業(yè)務(wù)目標的大數(shù)據(jù)平臺;依靠平臺的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，積極實現(xiàn)更多智慧機場管理功能，為機場運營管理、旅客服務(wù)和商業(yè)管理提供強有力的支撐。同時，建立集團層面的數(shù)據(jù)交換標準和數(shù)據(jù)治理體系，為下屬兩場及平臺提供數(shù)據(jù)治理平臺[4]。

3? ?應(yīng)用目標（Application target）

為了支撐機場的智慧化應(yīng)用需求，在機場范圍內(nèi)建立統(tǒng)一、靈活、高效、便捷的數(shù)據(jù)中心，以信息的獲取、分析、管理、提供為主要目標。數(shù)據(jù)中心通過信息接口從各數(shù)據(jù)源獲取結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存入數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫，為各業(yè)務(wù)、管理與決策應(yīng)用系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)來源，通過大數(shù)據(jù)平臺提供大數(shù)據(jù)的處理、應(yīng)用及分析[5]。

大數(shù)據(jù)平臺建成后，該機場依靠平臺數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了更多的智慧機場管理功能。

（1）提升機場管控的數(shù)據(jù)處理能力，增加集團管理的大數(shù)據(jù)預(yù)測、分析、展現(xiàn)能力。

（2）提升機場旅客服務(wù)大數(shù)據(jù)分析能力，逐步利用大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)實現(xiàn)對旅客的個性化服務(wù)，不斷提升旅客滿意度。

（3）提升機場貨運平臺的大數(shù)據(jù)處理能力，使貨運平臺提升業(yè)務(wù)分析、業(yè)務(wù)預(yù)測、精準匹配等方面的能力。

（4）提升機場對商業(yè)單位的服務(wù)能力，利用大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)商業(yè)布局分析、商業(yè)預(yù)測、精準營銷、商鋪盈利分析等。

4? ?應(yīng)用架構(gòu)（Application architecture）

該機場的大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)包括資源層、采集交換層、大數(shù)據(jù)整合層、大數(shù)據(jù)服務(wù)層、大數(shù)據(jù)治理層等幾個方面，如圖1所示。

（1）資源層：管理系統(tǒng)、商業(yè)系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)、貨運系統(tǒng)、第三方數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（2）采集交換層：對數(shù)據(jù)進行批量和實時的采集和交換。

（3）大數(shù)據(jù)整合層：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲、ETL、數(shù)據(jù)集市等功能;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲、大數(shù)據(jù)模型及計算。

（4）大數(shù)據(jù)服務(wù)層：大數(shù)據(jù)服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、主數(shù)據(jù)及元數(shù)據(jù)管理等。

（5）大數(shù)據(jù)治理層：數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量等平臺的管理。

東軟SaCa Data Integration 數(shù)據(jù)集成套件為機場的數(shù)據(jù)采集、管理、分析及展現(xiàn)提供了一體化的解決方案，借助數(shù)據(jù)集平臺產(chǎn)品，使機場實現(xiàn)了透明地處理各類系統(tǒng)中龐雜的數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換和共享平臺;提升了數(shù)據(jù)標準化和統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖的建設(shè)工作，建立以數(shù)據(jù)為中心，以服務(wù)為導(dǎo)向的底層信息流動支撐平臺;助力客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、展現(xiàn)，通過數(shù)據(jù)平臺的分析與展現(xiàn)為客戶提供強有力的決策依據(jù)。

5? 大數(shù)據(jù)平臺功能分析（Function analysis of big data platform）

機場大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用由六大模塊組成，模塊介紹如下：

（1）數(shù)據(jù)儲存：可以使用由幾臺到幾百臺常規(guī)服務(wù)器組成的集群，并提供高聚合輸入輸出地文件讀寫訪問，是實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)并行挖掘和在線分析處理能力基礎(chǔ)。

（2）數(shù)據(jù)倉庫：針對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫，可以將數(shù)據(jù)存放在分布式文件系統(tǒng)中，提供大數(shù)據(jù)統(tǒng)計、查詢和分析功能，是突破多源異構(gòu)信息融合的基礎(chǔ)。

（3）數(shù)據(jù)挖掘：提供可擴展的機器學(xué)習(xí)類庫，為知識的獲取提供了基礎(chǔ)保障，可以提供分布式數(shù)據(jù)并行挖掘功能。

（4）數(shù)據(jù)分析：提供面向大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)分析語言和運行平臺，確?？梢詫⒎治鋈蝿?wù)分布并行運行，以適應(yīng)海量數(shù)據(jù)在線分析和實時處理的需求。

（5）ETL：是在大數(shù)據(jù)分析軟件和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間高效傳輸大量數(shù)據(jù)的工具，提供了多源異構(gòu)信息融合的功能，可以將外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS等相關(guān)系統(tǒng)中，或者從內(nèi)部系統(tǒng)中導(dǎo)出數(shù)據(jù)到外部多源異構(gòu)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫。

（6）分布式協(xié)議服務(wù)：提供分布式應(yīng)用程序的協(xié)調(diào)服務(wù)，實現(xiàn)系統(tǒng)命名服務(wù)和同步服務(wù)等功能，使得整個分布式的大數(shù)據(jù)商業(yè)智能與數(shù)據(jù)挖掘分析軟件內(nèi)部模塊可以步調(diào)一致地工作。

5.1? ?數(shù)據(jù)儲存

提供大數(shù)據(jù)平臺部署工具，提供組件部署管理及動態(tài)增加機器節(jié)點管理工具;提供組件的運行狀態(tài)、組件的負載情況監(jiān)控及組件的啟動、停止、移除等管理。當(dāng)組件故障自動遷移，節(jié)點組件出現(xiàn)故障時，集群中其他節(jié)點中的相應(yīng)組件自動接管故障組件的工作，保證組件正常服務(wù)。支持分布式存儲模塊，提供分布式文件的存儲、存儲副本的管理;分布式計算模塊提供分布式數(shù)據(jù)計算處理及數(shù)據(jù)的分布式均衡訪問。支持數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，提供數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理框架，實現(xiàn)數(shù)據(jù)向大數(shù)據(jù)平臺匯聚的功能。

5.2? ?數(shù)據(jù)倉庫DWH

數(shù)據(jù)倉庫DWH是一種建立在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)，是為實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高性能處理而設(shè)計的，可以高效地對TB甚至PB級的數(shù)據(jù)進行處理。

DWH在設(shè)計上是一種批處理系統(tǒng)，它定義了一種簡單的類SQL查詢語言NoSQL，讓熟悉SQL的用戶可以非常容易地進行查詢。

DWH自身并不存儲用戶數(shù)據(jù)，而是通過接口訪問用戶數(shù)據(jù)，這就使得DWH支持各種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式，可以與其他大數(shù)據(jù)的應(yīng)用兼容。

5.3? ?數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘模塊是具有可拓展算法的機器學(xué)習(xí)框架，能夠快速創(chuàng)建智能應(yīng)用，可以幫助系統(tǒng)智能地、準確地識別知識。

數(shù)據(jù)挖掘模塊內(nèi)嵌了一些基于使用場景的算法，例如：

（1）推薦引擎算法：通過分析用戶的行為歷史記錄來推算用戶最可能關(guān)注的事物或習(xí)慣。

（2）聚類算法：通過分析將一系列相關(guān)的事物劃分為相關(guān)性相近的群組。

（3）分類算法：通過分析一組已經(jīng)分類的事物，將其他未分類的事物按同樣規(guī)則歸入相應(yīng)的分類。

（4）相關(guān)事物分析算法：識別出一系列經(jīng)常一起出現(xiàn)的事物組。

數(shù)據(jù)挖掘模塊所處理的場景，經(jīng)常是伴隨著海量用戶使用數(shù)據(jù)的情況。通過將算法的輸入、輸出和中間結(jié)果構(gòu)建于HDFS分布式文件系統(tǒng)之上，而具有高吞吐、高并發(fā)、高可靠性的特點。最終，使業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以高效快速地、實時地得到分析結(jié)果。

5.4? ?數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析模塊是一個大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的平臺，它為海量數(shù)據(jù)的并行處理提供了操作以及編程實現(xiàn)的接口。

數(shù)據(jù)分析模塊包括可視化分析工具、流程建模工具、文本信息抽取工具、統(tǒng)計分析工具、算法開發(fā)支持工具?？梢暬治龉ぞ咛峁┯跋瘛⑼負潢P(guān)系等數(shù)據(jù)的快速展示，提供基本的可視化挖掘功能;流程建模工具提供業(yè)務(wù)處理流程的建模、運行和監(jiān)控，實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)分析原型建立;文本信息抽取工具提供了命名實體識別、文本語義提取等功能，是文本結(jié)構(gòu)化分析的基礎(chǔ);統(tǒng)計分析工具提供了參數(shù)統(tǒng)計、統(tǒng)計檢驗等分析功能;算法開發(fā)支持工具提供了算法開發(fā)、測試、集成的環(huán)境，實現(xiàn)分析算法的快速開發(fā)和應(yīng)用。

5.5? ?ETL

ETL（Extract-Transform-Load，數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載的過程）功能主要有如下幾點：

（1）數(shù)據(jù)抽取功能

支持主流數(shù)據(jù)接口，如Oracle系列數(shù)據(jù)庫、SQL Server、Sybase ASE、DB2、MySQL等，并實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)庫接入模式，簡便易操作，支持的數(shù)據(jù)類型全面。

（2）數(shù)據(jù)清洗功能

具有各種數(shù)據(jù)檢測函數(shù)，能夠幫助用戶發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)清洗過程中，支持對數(shù)據(jù)進行預(yù)覽。具有多種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)，可以幫助用戶修正異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換異常時支持數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)存，幫助用戶分析數(shù)據(jù)情況。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能

支持各種字段級的映射轉(zhuǎn)換，如類型轉(zhuǎn)換、字段運算、參照轉(zhuǎn)換、字符串處理、空值處理、日期轉(zhuǎn)換、聚集運算、既定取值、字段切分、字段合并等;支持已抽取記錄的切分、過濾;支持表的動態(tài)創(chuàng)建和源數(shù)據(jù)表模式到目標表模式的自動映射;支持數(shù)據(jù)庫存儲過程及函數(shù)的調(diào)用;提供了大量的API函數(shù)，可以滿足各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換需求;支持腳本編程，可相當(dāng)靈活地進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則設(shè)計。

（4）數(shù)據(jù)裝載功能

支持將源數(shù)據(jù)庫中的記錄分發(fā)到不同的目標庫，針對每個分發(fā)目標庫都可以設(shè)置分發(fā)的條件，同時支持批量裝載。

（5）數(shù)據(jù)交換功能

數(shù)據(jù)交換功能提供三種數(shù)據(jù)交換方式，包括：

①采用“數(shù)據(jù)交換接口+前置機+數(shù)據(jù)交換軟件”進行實時交換。

②采用“人工抽取數(shù)據(jù)+前置機+數(shù)據(jù)交換軟件”進行定時交換。

③采用人工報盤方式進行定時交換。

（6）規(guī)則設(shè)計功能

規(guī)則設(shè)計功能為用戶提供向?qū)降臄?shù)據(jù)整合規(guī)則設(shè)置，按照類別、處理階段、具體整合功能（動作）等，將設(shè)計過程劃分為階段、步驟、動作。最小的調(diào)度單元是任務(wù)，任務(wù)之間可以有關(guān)聯(lián)，手工調(diào)度則可以執(zhí)行任何一個層次，最小到動作。

（7）工作流調(diào)度功能

它是內(nèi)置工作流建模工具和調(diào)度引擎，用戶可自由定義任務(wù)的觸發(fā)條件及執(zhí)行路徑，控制多任務(wù)的協(xié)同運行。支持多任務(wù)的并發(fā)運行，支持并發(fā)任務(wù)的同步完成;支持成功、失敗、條件等三種路徑，并支持基于全局變量的條件路徑轉(zhuǎn)移;支持任務(wù)的定時（可基于日、周、月、工作日、時、分、秒等）觸發(fā);支持系統(tǒng)命令、外部程序調(diào)用[6]。

5.6? ?分布式協(xié)議服務(wù)

事務(wù)管理：在內(nèi)部模塊和組件之間創(chuàng)建事務(wù)，依據(jù)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)請求建立事務(wù)，包含事務(wù)監(jiān)控、事務(wù)提交、事務(wù)回滾、事務(wù)創(chuàng)建等功能。

協(xié)議包管理：提供內(nèi)部模塊和組件之間協(xié)作的標準化協(xié)議管理和配置功能。

開放式的擴展接口：提高與外部大數(shù)據(jù)軟件或其他軟件之間的兼容、擴展和集成。

6? ?解決的問題（Key issues）

6.1? ?整合生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)，強化協(xié)同，提供有效決策支撐

搭建統(tǒng)一的指標數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析平臺，整合集團生產(chǎn)經(jīng)營源數(shù)據(jù)和合同管理，進一步強化各管理條線及業(yè)務(wù)條線的總體信息化水平，解決各下屬部門數(shù)據(jù)收集煩瑣、數(shù)據(jù)源復(fù)雜、人工干預(yù)多等問題，進一步提高數(shù)據(jù)完整性、準確性、及時性和一致性，通過生產(chǎn)經(jīng)營分析平臺對數(shù)據(jù)進行各類自動化統(tǒng)計分析處理，提升日常工作效率等，使機場及時了解生產(chǎn)經(jīng)營業(yè)務(wù)實情，有效地幫助各項決策的制定。

6.2? ?預(yù)測航班延誤時間

影響航班延誤較為重要的因素有前序航班的延誤情況、出發(fā)地以及目的地的天氣狀況、機場當(dāng)前的出港率（平均每架飛機的起飛時間）和排隊等候起飛的飛機數(shù)量、航路流量數(shù)據(jù)等。此外，還要考慮飛機加油、配餐、打掃衛(wèi)生等多個因素，而且延誤時間主要以實際起飛時間與計劃起飛時間的差值為準，也就是說從飛機降落直至飛機起飛這段時間內(nèi)的各個因素都會影響飛機起飛的延誤狀況。所以，在連接原始表的時候以飛機降落至起飛為主線構(gòu)建數(shù)據(jù)表，以保證數(shù)據(jù)的全面性，并預(yù)測第二天的航班延誤情況[7]，如圖2所示。

6.3? ?預(yù)測機場免稅店暢銷商品

影響機場免稅店產(chǎn)品是否暢銷的較為重要的因素有國際航班的客流量及其在機場的滯留人數(shù)、促銷活動、新品活動、機場淡旺季等。由于POS系統(tǒng)中的商品分類為“單品、商品品牌、小分類、中分類、大分類”，單品和小分類的種類過多，中分類和大分類過于分散，不利于統(tǒng)計分析和預(yù)測，因此選擇商品品牌作為商品的名稱標簽，以每天商品品牌的銷售額度構(gòu)建主線數(shù)據(jù)表[8]。

7? ?結(jié)論（Conclusion）

大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用是機場大數(shù)據(jù)平臺管理需求的集中體現(xiàn)，也是底層平臺技術(shù)組件選擇和數(shù)據(jù)源采集的指導(dǎo)。大數(shù)據(jù)技術(shù)既體現(xiàn)在傳統(tǒng)核心業(yè)務(wù)和內(nèi)部各信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需求上，也體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)挖掘所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)潛在的價值上;既能夠支撐管理及商業(yè)業(yè)務(wù)升級完善的功能，也具有一定的前沿性探索作用。

綜合利用大數(shù)據(jù)技術(shù)底層數(shù)據(jù)資源和海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力，構(gòu)建應(yīng)用支撐層的分析工具和模型算法，以支撐未來機場的智慧化應(yīng)用需求。

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作者簡介：

顧? ?凱（1975-），男，本科，軟件工程師.研究領(lǐng)域：軟件開發(fā)，信息研究.