
你在航班上享受的优质服务,背后竟有大数据的功劳
作为目前世界上最快速同时也是最安全的民用交通工具,飞机成为了越来越多的人们特别是商旅人士出行时的第一选择。但是,飞机晚点、行李遗失等情况真的让人很不爽,大数据能让航班服务变得更优质,我们来看看东方航空是如何做的。
当航空公司提供的服务变得日益及时、精准、周到时,您是否能够想象得到,这背后其实也有着大数据的功劳呢?
飞机晚点行李遗失真的无法避免?
作为目前世界上最快速同时也是最安全的民用交通工具,飞机成为了越来越多的人们特别是商旅人士出行时的第一选择。那么在乘坐航班出行的时候,大家有没有遇到过飞机晚点、行李遗失等情况呢?
看到这个问题,想必不少读者朋友都会感同身受,包括笔者自己也曾经有过这样的经历。然而非常让人气馁的是,每当出现这些问题的时候,大部分人除了在朋友圈抱怨吐槽之外,似乎并没有更加有效的方法。
那么问题就来了:飞机晚点、行李遗失等现象产生的原因究竟是什么?难道这些问题真的无法根治么?
数据分析处理滞后导致巨额损失
在对东方航空高级项目经理刘建国的访谈中,笔者对航空行业的诸多痛点有了初步的了解与认识。
一趟出行从开始到结束,这个过程中航空公司与旅客的接触,会涉及到旅客的行前、行中和行后各个方面。在这些分散的信息数据中,对于航空公司来说最关键的就是离港定位,因为这直接关系到飞机晚点、旅客行程等问题。
然而在中国,离港数据并不是航空公司自己拥有,而是要通过中国航信才能拿到,并且获取这种数据还是分批次的。因此在数据的获取和分析方面,往往都会产生很多的延迟。举例来说,许多旅客往往是在到达机场开始排队之后,才接到航班延迟的信息通知,导致旅客的时间被大量浪费。而当遇到飞机晚点、天气原因、航空管制或者其他问题时,旅客又经常会因为不知道实际情况和最终原因,而将责任全部推给航空公司一方,并将其作为发泄怒气的对象。这也导致许多无辜的一线地服人员承受了本不该有的委屈和巨大的压力。
这种数据分析处理的滞后,究竟会带来多大的损失?刘建国透露,过去因为航空公司系统与机场系统是两个独立的系统,数据处理、分析的不够及时,导致旅客的行程延误、行李丢失等问题,给航空公司带来了巨额的经济损失。根据来自国外的一项数据统计报告,仅在2015年,因为行李丢失问题而给全球航空公司造成的损失就高达15亿美金。
Streams分析技术让企业更懂顾客
面对数据分析处理滞后的种种弊端,航空公司又应该如何升级转型呢?
东方航空高级项目经理刘建国
刘建国介绍说,利用IBM InfoSphere Streams分析技术,东航即将实现航班离港数据、订座信息的实时跟进、24小时内航班状态的分析、实时营销决策、航空安全预警等功能。举例来说,如今每当东方航空获取到航班状态、航空机员机务情况、油空问题、机场问题、天气原因等数据时,会通过IBM InfoSphere Streams分析技术进行及时处理分析,并做出相关的预判,譬如这些情况会导致哪些旅客受到影响,然后及时反馈给对应的旅客,让他们能够及时知晓航班信息并合理安排自己的行程。
除此以外,在航空安全保障方面,通过IBM InfoSphere Streams分析技术,东方航空也大大降低了信息延迟,有效地避免了旅客行李丢失的问题。
另外在与IBM开展合作之后,东方航空还进一步提升了对旅客的精准服务。通过将外部数据和内部数据有机地结合,东方航空可以获悉旅客的关注点或喜好,又或是其最近身体健康状况、工作职位的变化等等,从而在实际提供服务的时候做出相应的调整,让旅客感觉更加贴心舒适。譬如旅客还在换票的时候,航空公司就能知道旅客是一位VIP,是哪一个级别的VIP,以及有哪些喜好等等;包括在航班出现延误时,航空公司也可以针对旅客的特点,为其给出相应的建议,这对于旅客来说都是非常新颖的个性化体验。
综上所述,如果您在自己的行程中体会到了来自航空公司未卜先知式的周到服务,不需要感到太过惊讶。航空公司其实并没有掌握看穿人心的魔法,只不过IBM的数据分析技术让他们获得了同样的能力。
将数据商业价值转换成服务价值
看到这里,也许有读者会问:为什么IBM的数据分析技术会有如此神奇的效用?
IBM数据与分析事业部大中华区数据管理及大数据产品线销售总监甘佳凌表示,大数据分析技术的价值,就在于可以将海量的、多样性的、结构化以及非结构化的数据进行很快的分析处理,并迅速给出相应的结果反馈。这也成为了大数据时代企业能否成功的关键因素。而海量的实时数据,也让东方航空看到了大数据时代下的商机,并通过与IBM的携手合作全面提升了旅客的飞行感受与体验。
甘佳凌透露,针对数据信息处理滞后的问题,IBM的流计算技术可以做到毫秒甚至是微秒级别,只要一接收到信息数据就可以马上进行分析处理,并在第一时间将反馈结果通知到客户。譬如针对行李的信息,旅客的行李目前是什么状态、具体在哪个位置等等,都可以实时查询并进行相应处理。而流计算在大数据的应用,就在于可以通过数据的实时分析为客户提供差异化的服务。这就将数据的商业价值转换成了对客户服务的价值。
洞经济加速产业转型与升级
伴随着经济与科技的高速发展,IBM于2016年初发布了认知商业时代的战略思想。而认知商业时代的核心,就是通过大数据分析及认知计算技术的应用,让企业可以更好地拥抱洞察经济,领先竞争对手获得更多的商机,并加速产业的转型与升级。
在海量的数据中,其实隐藏着巨大的经济价值,这一点已经成为业界的共识。因此更好地理解数据、应用数据,将帮助企业释放更多的潜能,甚至改变现有的商业游戏规则。而通过更加深入地了解客户需求及内部运作状况,企业也可以更有自信地采取下一步行动。最终,企业可以直接或间接地从产品及服务中获得洞察,并将其转化为实际的商业价值。
针对东航与IBM的此次合作,刘建国表示:“东航致力于打造世界一流的现代航空服务,为每一位旅客提供绝佳的飞行体验。通过IBM的帮助,我们可以实时洞察航班状态、旅客服务需求及航班全行程情况,最大程度地避免了突发事件的发生,使我们可以更加专注于服务本身。”由此可见,借助数据分析技术,企业可以将更多的时间、人力、资源投入到服务客户本身,从而不断改进服务品质,提升用户体验。而东航与IBM的成功合作案例,也为其他企业提供了值得参考与借鉴的典范。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15