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数据网格解决航空业最大的五个数据挑战

数据网格:解决航空业五大数据挑战

数据网格在许多领域的应用正在激增. 但它究竟能帮助航空行业的组织实现什么目标呢?

今天, 每一个交互, 每个系统, 每一个接触点, 每个传感器都会产生大量的数据. 很少有行业比航空业产生更多的碳排放.

 

一般的商用飞机可以产生相当于 每个引擎有20tb的数据 每飞行一小时. 再乘以一个国际机队累计的发动机总小时数, 再加上无数其他乘客和机场数据, 很容易理解为什么管理数据并从数据中获得最大价值已经成为当今航空公司面临的重大挑战.

 

从详细的性能信息到有价值的乘客见解, 航空公司深知这些海量数据所蕴含的价值. 然而, 有这么多不同的资源需要管理, 需要新的能力将它们转化为可操作的见解, 实现这种价值并不容易.

 

这就是数据网格的作用. 数据网格是一种分析数据架构和操作模型,其中数据被视为产品,并由最接近它的团队拥有. 而不是单一, 中央团队处理每一个与数据相关的请求并管理一切, 不同的域负责管理自己的数据产品. 最低限度地集中,以确保在整个组织中安全使用和轻松访问数据, 同时授权领域团队进行本地创新, 不管他们怎么选择.

 

它在组织必须管理和集成跨不同领域数据的行业中迅速流行起来,就像航空业一样. 下面我们来看看架构方法是如何帮助航空公司和飞机制造商解决他们最大和最持久的五个数据挑战的.

 

#1)与客户建立联系,通过分销实现差异化

 

大约10年前,国际航空运输协会推出了新的分销能力, 它开始改变向客户提供航空旅行服务的方式, 为航空公司提供差异化和个性化服务的新途径, 同时提高乘客的选择和能见度. 但这种转变也给航空公司带来了重大挑战, 以及整个航空旅行价值链的参与者.

 

航空公司必须非常迅速地了解他们的客户,以了解如何做到这一点, 在哪里, 当, 以及他们购买旅游服务的原因, 并提供令人信服的服务,满足现代乘客的需求. 这样做, 他们必须收集, 过程, 并跨多个系统和竖井操作客户数据——这是许多人今天仍在努力解决的挑战.

 

使用数据网格, 最接近客户、最了解客户需求变化的团队可以成为客户数据的主要保管人. 这使得航空公司的客户和分销团队能够从端到端规划和交付他们自己的数据计划, 帮助他们提高响应能力,使他们能够在最少的外部支持下实现战略目标.

 

在实践中, 这意味着能够通过个性化的优惠来提高收益, 建立高价值的忠诚度计划,而不仅仅是支持客户保留, 但产生的洞察力,使航空公司产品的持续改进和优化.

 

#2)打破跨领域的数据孤岛

 

飞机数据. 旅客数据. 分布数据. 机场和地面运行数据. 它们非常不同,但都对航空运营同样重要. 有大量的系统, 接触点, 以及跨这些领域使用的体系结构, 对于许多航空公司来说,这些数据类型是高度孤立的, 使团队难以探索和操作它们.

 

当恶劣天气或机械故障发生时, 这些庞大而不同的数据源中的每个人都需要聚集在一起,以帮助解决问题并使运营回到正轨. 重新预订和修改飞行计划需要客户和调度数据. 飞机和机组人员的数据是确保飞行安全合法的必要条件. 申请新的起降机位需要机场和外部数据, 并确保条件适合飞行.

 

数据网格就是为这样的场景而构建的. 在数据网格中,每个领域的数据都由该领域的专家拥有和管理. 他们是最了解数据的人, 所以他们可以用他们的专业知识来定义什么是高质量, 适合用途的数据对他们来说就是——构建满足他们需求的数据产品.

 

最重要的是, 然而, 每个域团队创建的每个产品也可以很容易地对其他域团队可见和访问. So, 当关键情况出现时,比如技术故障导致飞机停飞, 团队很容易将不同的数据产品组合在一起,并快速有效地做出响应, 减少破坏. 

 

最终的结果是一个业务领域之间有清晰和区别的数据体系结构, 但是数据竖井之间的墙被打破了. 所有内容都具有很高的可发现性, 但仍然被最接近它的团队所拥有和控制, 帮助支持数据创新.

 

#3)简化国际数据治理和合规

 

业务遍及多个大洲, 还要满足大量的监管要求, 数据治理和合规对航空组织来说尤其具有挑战性.

 

在数据网格架构中, 治理既分散到每个业务域,又联合起来进行协调, 由位于每个数据产品下面的平台支持. 这有助于每个域快速有效地满足特定的遵从性需求. 该平台生成的数据甚至可以作为其自身的合规产品公开. So, 当监管机构需要访问航空公司的数据时, 或者要求证明数据是如何跨境管理和使用的, 它是立即可用的.

 

+, 因为数据网格体系结构支持联邦治理和数据产品的安全协作, 航空公司甚至可以邀请监管机构就其数据治理产品进行合作. 这样做, 他们可以超出要求——超出透明度预期, 建立客户和监管机构的信任.

 

#4)利用人工智能增加数据的价值

 

从动态定价门票和服务, 决定每次飞行的正确燃油量, 如今的航空公司使用数据科学和机器学习模型来做出许多重要决策. 

 

这些模型自动将航空公司和飞机产生的数据转化为见解, 使日常决策完全自动化,同时也为人类团队提供对模式和趋势的有价值的见解,而无需手动深入数据并自行处理.

 

数据网格通过使团队能够及时地构建解决方案,为人工智能的成功提供了基础, 整个组织都可以信任的高质量数据. 这使得您的数据科学家和ML团队可以花更多的时间解决有价值的业务问题,而不是解决可避免的数据问题. 团队首先确定他们想要模型做什么, 然后构建一个数据产品,为训练提取相关数据集. 那时, 他们可以应用自动化使模型能够持续学习并自动驱动业务价值.

 

#5)建立实验和创新的文化

 

2019冠状病毒病(COVID-19)大流行促使航空业各组织加快创新,改善运营. 出差的商务客户越来越少, 国际航班需求仍然受到抑制, 运营成本也在上升,这促使航空公司改变他们提供的服务, 他们的产品是如何定价的, 以及他们提供给谁.

 

航空公司和其他航空公司也没有能力单独应对这些挑战. 减少排放和提高航空旅行可持续性等正在进行的转变不仅在继续, 但是加速了——给公司带来了大量需要考虑的变化, 回复, 积极主动地领导. 

 

在这些不断变化的环境中取得成功, 航空公司需要自由和能力来试验新的数据驱动服务和产品, 从他们的实验中学习, 并迅速推广展示出高投资回报率的成功概念.

 

通过让专家精心策划的数据产品更容易被发现,并让每个团队都有能力构建自己的数据产品, 数据网格使组织能够试验他们的数据并以新的方式操作它.

 

So, 如果一个分销团队想要尝试一个新的, 高度个性化的定位和吸引特定乘客的方式,以提高忠诚度和收入, 他们有能力做到这一点. 然后, 如果他们的实验成功的话, 整个企业都可以看到扩大这些实验的价值,并利用它们来推动一个盈利和可持续的未来.

 

发现数据网格可以为您做什么

 

这些只是数据网格架构如何帮助航空行业组织解决数据挑战的几个例子, 打破藩篱, 并开始从他们的数据中创造更大的商业价值.

 

数据网格提供了许多好处, 但精明的读者会意识到,这不仅仅是一种技术解决方案. 我们找到了勇敢的领导, 业务接触, 改变团队组织方式的意愿和能力, 严格的软件工程实践是成功采用的所有因素.

 

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