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航空 解決方案

行業背景

航空業作為信息化極高的產業之一,實際手中把握大量的數據信息,包括電子商務庫、客戶支持平臺、常旅客和高端旅客系統、呼叫中心系統、離崗系統、培訓系統、SOC控制系統、非常規運營管理系統、維修保養記錄和機組人員信息,以及在網絡媒體中網頁等等。雖然國內航空公司已經擁有了相當的規模,但是這些龐大的系統由于目前缺乏有效的相互連接,使得儲存的大量信息都分散在各自的孤島上,難以協同工作,發揮這些數據本應擁有的價值。多而雜的數據現狀已成為航空行業應用數據的瓶頸所在。因此,博易航空大數據解決方案不僅幫航空業提供大數據處理平臺,我們還為航空企業提供數據運營服務,真正幫助航企在安全監控、運營管理、優化流程、指揮決策等方面挖掘數據價值。

解決方案

為響應業務對數據服務提出的實時要求,本方案著力構建航空大數據分析平臺,基于開源的流處理技術,實現對高頻數據的實時處理,將數據延遲降低至秒級。旨在通過構建實時數據交換與處理平臺,提升現有數據平臺對內對外的數據交互共享能力。與此同時,通過接入航班運行領域實時數據與網站客戶行為數據,豐富數據倉庫數據源,以便發掘更多業務價值,體架構如下圖總體系統架構圖如下:

統一自助數據分析平臺架構圖

整個大數據平臺采用分布式文件系統(HDFS)作為底層存儲系統,支持PB級的海量數據存儲,具有高容錯性,并支持橫向擴展,集群內部無單點問題,保證平臺高效穩定運行。 大數據平臺提供統一的資源調度平臺,集中管理集群中各節點的資源,為平臺上各種計算框架統一提供CPU,內存及存儲等資源。

廣泛采集業務系統數據,包括用戶官網瀏覽數據、用戶購票數據、會員數據等,通過跨系統、多類型數據的整合,以及高效、精準的數據挖掘和分析,實現對用戶行為的深度認知。

解決方案的業務能力分析

?1.精準營銷與服務

2.優化流程

3.安全風險

4.智能管理

5.數據監管

6.指揮決策

解決方案的技術功能分析

分布式存儲

面對海量數據,傳統存儲技術一方面是存儲和計算物理分離、易受I/O瓶頸制約,另一方面是數據數據冗余、擴展、容錯和并發讀寫能力不足。博易航空大數據平臺采取分布式存儲架構,以提高并發訪問能力,在大文件存儲上的表現優異。

實時數據交換

借助流處理等技術構建實時數據交換???,實現實時數據接入和發布的可配置和標準化。實時數據交換??榭梢蘊嶸荽硎斃?,使數據延遲降低至秒級。

輕松處理半結構化數據

將訂單數據、會員數據等結構化數據,以及用戶網站瀏覽數據等非結構化數據,整合到一個平臺中進行分析,大大降低了分析師基于非結構化數據進行數據挖掘和分析的難度。

靈活的多維隨機分析能力

任何不了解數據庫技術、不了解統計分析技術的人員都能夠很方便、直觀、快速地進行各類分析,需要數據倉庫系統具有極大的靈活性和可操作性,以便能夠通過不同方式訪問數據倉庫中的數據并進行統計、分析和生成各類報表。

新數據的追加能力

數據倉庫系統和生產應用系統是并行存在的。現有的生產應用系統作為數據的采集方,隨時將各種新生成的生產數據實時地收集起來,數據倉庫系統作為統計分析系統,其中的數據也需要根據原始數據的變化而進行經常性的更新,以保證用戶所作的分析是最真實的,這就要求數據倉庫系統能夠按照一定的規律自動地從生產應用系統中自動地獲取新鮮的數據。

具備高度可擴展性

博易解決方案具備高度可擴展性,可通過增加節點或增加服務器等線性擴張方式應對持續增長的數據量,將響應延遲嚴格控制在微秒或毫秒級別。

方案價值

提升航空售票能力

通過對用戶線上線下對機票的瀏覽、搜索、購買行為等數據采集,利用大數據平臺挖掘能力,分析用戶周期性購票需求、價格敏感度來指導航班設定雞客票定價決策;

優化航線

基于對旅客歷史的飛行信息數據,分析旅客的出行頻次偏好、出行日期規律、艙位偏好,對不同時間段航線旅客量進行預測,基于預測結果進行航班數量的調整;

預測飛機故障

通過飛機系統收集的數據,建立導致飛機故障的模型,根據模型產生的數據,深入的數據分析能找出隱藏在大數據中可能發生的故障,監測飛機的健康狀態;

提高飛機安全性

在以往海量反饋數據的基礎上,采用更加輕便且性能更加可靠的飛機制造材料;在飛機設計中考慮油耗因素;在盡量保證旅客舒適度的基礎上優化艙內布局;在飛機研發取證的飛行試驗階段基于海量數據,精確的模擬各類自然環境與人為因素,用以提高飛機的安全可靠性并縮短飛機的交付周期。

天氣預警分析

基于對全國各機場的航班運行動態、天氣、旅客人數等數據,能夠輕松掌握"航班信息查詢、航班保障管控、機位預警管理、數據可視化分析和全國機場天氣預警"等內容,機位分配員有更充裕的時間進行飛機??恐富蛹跋喙匭鞴ぷ?,機場對冰雪、大霧等極端天氣的研判準確率和處置效率也得到了相應的提高;

定制個性化服務

將旅客在互聯網上的活動與旅行過程的各個孤立數據整合,利用數據分析確定客戶的需求及喜好從而向客戶推廣產品,以增強客戶的粘合度,不僅可以為航空公司大大減少在昂貴的傳統媒體上的宣傳費用,還可以更加貼近客戶的行為習慣。例如:乘務員可以在平板電腦上看到旅客的信息,了解旅客的餐飲習慣,以及洗好的報紙和書籍;

輔助決策

對來自機務、清潔、油料、旅客服務、航空公司、空管等多部門信息,整合了機場監控系統、值機離港系統、安檢系統、AOC機位分配系統、空管地面監控、CDM系統等數據進行可視化分析進而預測提供資源預警等功能,達到輔助決策的作用。

案例:
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