大数据在航空运输企业的应用

　　当今世界，网络互联，数据遍布。数据在广泛地影响着人们的生活，账户、密码、社交、娱乐，万事万物都和数字相连。有人说，除了上帝，任何人都必须靠数据说话。的确，大数据已经深入地浸入我们的生活。
　　一、关于大数据的认识
　　大数据即海量数据，是拥有数量大、传播速度快和种类多等特征的信息资产，这些资产能产生巨大的经济价值，为企业的运营、决策、风险管理和顾客服务提供支持。Teradata国际集团总裁Herman Wimmer对大数据给出了自己的定义：大数据是能够存储和分析海量数据集合的系列技术；大数据是能够对企业所有数据进行管理的一种架构；大数据是获取新型、更深层次洞察力信息的测评革新；大数据是重点通过数据及分析提升竞争力的哲理信条。笔者认为这个定义既概括了大数据本身的特点，又包含了应用大数据的目的。大数据的4V特点（Volume大量、Velocity高速、Variety多样、Veracity真实/Value价值）决定了其与传统商业智能分析技术的不同，必须采取新的分析技术。
　　二、大数据的适用对象
　　大数据是对传统统计分析方法的一种革新。传统统计分析方法通常以样本作为分析对象从而推断总体的情况，但是这种推断方法通常要满足一定的前提条件，例如总体要服从正态分布等。大数据技术则没有这方面的限制，是直接对总体的分析和研究，而且往往数据涵盖的范围更大，应用更广。此外，传统的分析方法主要处理结构化的数据，大数据可以处理例如文本、图片、视频等一些半结构化或非结构化的数据。
　　从以上分析可以看出，最需要用到大数据技术的行业有以下特征，首先这个行业或者与其直接关联的行业在生产、经营、服务等环节会产生大量的数据，其次，通过分析和挖掘这些数据的价值能显著提升企业的经营或管理。如果企业收集储存了大量的数据，却没有能力挖掘其中的价值，这些数据对于企业而言徒耗成本。
　　事实上，很多民航运输企业已经注意到了大数据所蕴含的商机，尤其是看到了大数据技术对于整合结构性和非结构性数据的能力，可以为航企开拓出新的市场信息和发展资源。
　　目前国内航空业运力快速增长，而市场需求相对平稳，加上高铁运营分流航空客源，航空市场形势并不乐观。国内航企纷纷通过新开航线，尝试新的市场增长点，包括开通国内二三线城市航线，开辟新的国际航线等。依赖于直觉和经验制定业务决策的传统方式，已不适用于现代航企在客源分析、新开航线测算和市场培养等方面的应用。
　　种种运营难题和困境迫使航企需要更多的市场信息和辅助决策手段，来发现优势和避免劣势，选择可利用资源并做出决策。利用对大数据的分析，航企可以更清晰的找到潜在市场，确定市场需求度、了解旅客为什么购买、最喜欢的购买方式是什么、甚至细致到评价每名旅客的状况。使得新开航线更具科学性，发展大客户更有针对性，有效降低经营风险。
　　三、关于民航运输企业如何利用大数据的思考
　　（一）重视自身现有的结构性数据
　　一般而言，结构性数据简单而清晰。比如，淘宝＂双十一＂活动中，最直观的数据是消费群体的分布，个人贡献的交易量、买过的产品、关注的产品、是新顾客还是老顾客，这些数据来源直接，分类简单，一目了然，可以直接解读。
　　在结构性数据信息方面，国内航企已经拥有了相当的规模、技术和管理水平，如庞大的数据库、电子商务、客户支持平台、收益管理系统、常旅客和高端旅客系统、呼叫中心系统、离港系统、以及在网络媒体中的网页、网站等。这些庞大的系统由于目前缺乏有效的相互连接，使得储存的大量信息都分散在各自的孤岛上，很难细化运用这些数据，并把它们运用于日常工作和重大决策中。航空企业应该首先以这些自身掌握的大量结构性数据作为新开航线的依据，作为大数据应用的突破点，提高分析数据、整合数据的基础能力，积极迈出大数据时代的第一步。
　　（二）挖掘蕴藏的海量非结构性数据
　　非结构性数据，如广泛存在于社交网络、物联网、电子商务、手机客户终端等载体之中的视频、语音、图片、文字、地理位置、时间信息等更加蕴藏着丰富的商业价值。通过对非结构性数据的分析可以揭示出以前很难确定的关联，精细化地描述用户的行为特征，提示用户的消费习惯，预测市场趋势，给企业未来的运营提供很好的决策依据。
　　四、民航运输企业大数据典型应用
　　（一）大数据对新开航线的辅助性分析作用
　　近几年航空市场竞争日益激烈，各大航企出于战略扩张和长远发展的需要，纷纷攻城掠地，平均每年新开各类国内国际航线多达几十条。虽然这些新航线都是经过市场调研和成本测算才开起来的，但事实上多数航线经过一段时间的运营后，效益水平普遍不佳。航空公司不得不为这样的＂试水＂付出巨大成本。
　　一般来说，新航线的开通要从多方面的市场角度进行调研，以及进行较长时间的市场观察。考虑因素主要包括人口、旅客流量、飞行时间、绕航率、通航情况、经济发展程度等等，对于国际航点还会综合考虑两国经贸往来、驻外企业情况及收益网络贡献度等综合因素，这些都可以对新开航线提供一定的数据支持，但所有的一切都是基于预测，并没有强大准确的数据分析。新开航线的市场需求量究竟有多大，是否存在潜在客户，潜在客户的数量究竟有多少，诸如此类与航班客座率、市场容量和航线培养价值密切相关的数据，却难以获取考证。这也是新开航线培育期往往较长的原因。
　　大数据技术的特点在于：能帮助航企将所有结构性和非结构性数据整合为一个＂大数据＂库，通过综合数据分析，形成可视化信息，帮助航企判断新开航线的必要性，改进决策制定程序，同时明确新航线初期、中期及航线成熟后的成本和效益关系，降低运作中可能产生的风险。
　　下面，以A航空公司计划新开上海—布拉格航线为例，浅析大数据的辅助性作用。
　　传统的新开航线主要依据是两地之间的旅客OD流量，例如2014年中国与捷克之间旅客OD流量为4万人次，同比增长10%，这一数据说明：两国之间人员流动并不频繁，难以支撑大密度直航。但是两国间又存在一定规模的需求，考虑到上海的城市定位，捷克作为申根国家拥有广阔的欧洲市场潜力，开航捷克也可以带动潜在需求。更为重要的是，OD流量并不能充分反映两地之间真实的人员流动情况，比如地面交通方式、第三地中转等等，如此一来，我们便应该尝试大数据的合理应用了。
　　一是利用互联网的关键词搜索。大数据可以统计捷克人在互联网上搜索关于中国的关键词，比如上海、义乌、中国武术、和田玉、长城、天安门等。同理，大数据也准确记录了中国人在互联网上关注的关于捷克的关键词汇。这样就可以根据相关的搜索条目、次数以及关联度，利用大数据计算分析出中国计划前往捷克的人次大约有多少，与上海有关的搜索数据量有多少，计划前往捷克的人次有多少。这些数据可以对OD数据进行合理补充和参照。
　　二是利用手机漫游准确记录游客位置。如今，可以说是人人机不离手，每个人的出行可以没有车、没有伴侣、没有钱包，但绝不能没有手机。而实际上手机是一个移动的信号源，可以记录每个人在任何时刻的任何位置。因此，手机成为理想的大数据来源。我们可以考虑通过与移动运营商合作，通过大数据技术对手机用户漫游数据的分析和挖掘，精准获取旅客出行的数量、时间、地点、往返频率、高峰期、季节性、规律性等。如此，不但可以正确决策是否要新开某条航线，还可以精确到具体的航班班期、时刻、机型，以便与旅客出行习惯最大程度的匹配，增加旅客选择的砝码。
　　此外，还可以根据手机用户话费数据，判定其消费能力，从而掌握不同市场间的高端旅客比例，对舱位投放、两舱产品设计都具有重要的指导意义。
　　三是对新开航线有辅助作用的其他大数据。比如旅客在全世界各地消费时，使用银联银行卡的记录信息。比如两国之间旅客办理签证的数据统计。比如两地之间长途电话的通话次数和时长。
　　实际上，大数据技术真正的价值是将以上所有类型的关联数据进行迅速筛选、分析，得出最精确的结果。大数据对航空运输企业新开航线的辅助性分析作用只是小试牛角。它带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的先机。
　　（二）航空运输企业客户全视图管理
　　大数据时代社会经济发展和营销模式将从＂注意力经济＂转变为＂意向经济＂。＂注意力经济＂时代，企业通过CRM（客户关系管理）来管理与买方的关系，通过铺天盖地的宣传和市场推广来吸引消费者的注意。＂意向经济＂时代，消费者将掌握主动，企业只有更了解客户才能获得消费者的购买意向，对客户的了解不仅仅是分群客户，而是要细化到每一个客户。借助大数据分析，将社交媒体内容的热议话题、态度和意见进行量化，将成为企业获得消费者关注和认同的新机遇。
　　航空运输企业与客户存在大量的＂触点＂，也有大量的子系统提供服务支持。例如，地面服务系统、值机引导系统、常旅客系统、客舱服务系统、中航信销售系统、B2B、B2C等多种面对旅客的系统，如何能将现有的系统予以整合，并结合外部数据，创建完善的自我数据收集机制，打通数据、行业之间的壁垒，以得到一个信息可共享的平台。同时培养处理和分析数据的人才，进而通过相关数据模型等，得出旅客的构成、特点等，设计相关产品。比如，某公司通过统计发现，每年飞行次数最多的高频旅客群体，他们的购票行为特点非常鲜明，喜欢选择固定的渠道购票，购票时间距离出行的时间很接近，一般不提前购票，也很少提前办理值机手续，这些旅客中的绝大部分经常选择在起飞前最后30分钟才办理值机手续。这些旅客不在乎机票价格，更在意节省时间，为他们提供＂易登机＂的产品更能满足其需要，从而实现精准营销。
　　通过大数据技术，民航运输企业可以建立更加全面的客户档案。将现有的常客系统中的常客数据进行扩展，不仅有客户的基本信息和出行信息，还有客户行为与偏好、客户购买营销产品记录、地面和客舱服务记录、投诉建议内容，甚至社交媒体评论等多方面的信息，更加全面的展现客户视图，为公司的营销和服务提供数据支持。利用大数据技术对营销进行全面管理，提升管理水平，实现精准营销、整合营销、精准服务。包括产品设计的个性化，产品投放的精准化，更好的交叉营销，通过捕捉网上信息抓住销售机会，通过人群关系网实现更高效的市场推广等。
　　五、大数据建设应该注意的事项
　　一是以业务需求驱动大数据的发展。要以解决业务问题为出发点，围绕业务需求与使用场景，进行大数据应用的建设。＂大数据从小做起＂，一方面可以降低投入成本，另一方面也有利于快速投入生产，快速获得回报。
　　二是循序渐进，先整合和利用好现有数据，再逐渐拓展。大数据与现有数据并不矛盾，先整合好现有的数据，让营销、服务等部门更好更方便分析和利用这些数据，是我们实现数据价值的重要一步，这也是做好大数据的基础工作。
　　三是注重客户隐私的保护，切忌触碰法律和道德的红线。