航空業大數據分析：用途和重要性

航空業使用各種先進工具來優化其業務功能和運營。

其中一個解決方案是大數據技術，它在改變航空業工作方式方面發揮著至關重要的作用。

得益於其預測和分析，航空公司現在可以做出更明智的決策以提高生產力。

在本文中，我們提到了不同類型的大數據分析及其重要性。

因此，如果您不熟悉該主題，請深入研究博客以了解大數據是什麼以及它如何影響航空業。

什麼是航空大數據技術？

大數據是組織收集的結構化、半結構化和非結構化數據的組合，這些數據可以被挖掘和用於信息，在機器學習項目、預測和預測以及其他高級分析中發揮重要作用。

使用傳統數據系統無法處理大量信息。

航空大數據技術強調利用大量外部和內部數據來改進和創建新的業務運營。

大數據對於為航空公司管理系統提供廣泛的機會具有重要意義，並且可以提高靈活性以獨特地處理每位乘客。

它可以幫助產生新的方法來促進解決問題、支持決策、提供安全飛行、促進預測性維護和提高性能。

航空業大數據等先進技術的曙光，可以為客戶提供更滿意的服務。

此外，它還是一種在競爭中保持領先地位並在市場上保持激烈競爭的先進工具。

大數據分析的 5 種類型是什麼

航空業每天都在傳播大量數據，包括各種類型的信息，從現有和潛在客戶到航班和交易。

因此，航空公司擁有不同類型和來源的大數據，通過這些大數據收集了龐大的數據庫，以幫助航空公司提高績效。

航空業主要使用五種類型的大數據分析來收集大部分數據。 這些是 -

1.分析

顧名思義，規範分析是最有價值和最未被充分利用的大數據分析技術。

它著重於單個問題來回答特定問題，並有助於從多種選擇中確定最佳解決方案。

在分析不同參數後，它會建議多種選擇以利用特定情況或未來機會。

此外，它還可以說明並提供每個決策的不同含義，以改進和增強決策制定。

這是抓住未來機會並成功降低任何風險的最佳方式之一。

2.診斷分析

診斷分析是一種大數據技術，科學家利用它來確定某事發生的原因。

它是一種向後看的類型，在研究最忠誠客戶的關鍵指標或趨勢時很有用。

它著重於因果關係和順序，以了解特定事件的原因或潛在的秘密。

3. 描述性分析

描述性分析是大數據分析中最耗時的。 這提供了對歷史上發生的事情的洞察，也描述了當前趨勢以深入細節。

它對於揭示特定客戶群中的模式很有用，並包括用於重點比較和模式檢測的匯總統計數據。

4. 預測分析

顧名思義，預測分析是一種用於預測特定場景中可能發生的事情的模型。

它是一種前瞻性方法，可以預測未來行動過程的結果或操作並描述其可能性。

使用此類預測和詳細信息可以讓您深入了解您將來可能計劃的特定行動方案。

通過使用航空大數據的預測分析，您可以相應地優化您的業務運營，以最大限度地降低風險並做出更好的決策。

5. 結果分析

結果分析是一種技術，可以洞察導致特定結果的客戶行為。

當您想要評估客戶行為並更好地了解他們的需求和購買模式時，它是一種有效的工具。

通過了解您的客戶如何與您的產品和服務互動，您可以有效地更改和設計您的產品。

大數據技術中的這種類型的分析在不同的方向上發揮作用，同時具有後瞻性、實時性和前瞻性。

航空業如何利用大數據促進業務增長

利用大數據促進航空業的業務增長是航空公司可以採用的塑造和改變未來的先進方法之一。

以下是大數據對航空業的不同影響和好處——

1. 提升用戶體驗

借助大數據技術，航空業現在可以準確地進行多重分析，以改善用戶體驗。

航空業可以讓客戶實時了解最新信息，根據客戶的需求發布折扣和優惠，並為他們提供獨特的體驗。

移交客戶數據以了解他們的需求和行為有助於提高客戶滿意度，從而增強用戶體驗。

2. 準確的機場導航系統

可能有很多乘客在去機場的路上迷路了，包括你我。

航空業面臨的這一新挑戰肯定需要一個解決方案。

大數據技術可用於創建用戶友好的應用程序，引導客戶到達目的地而不會造成不必要的延誤。

實時航班跟踪器 API 與應用程序集成，可幫助客戶獲得最準確的位置更新或航班的當前狀態。

這對航空業的工作標準產生了巨大的影響。

3. 確保飛機和航班安全

每架飛機都帶有數 TB 的技術大數據，涉及每個部件、組件和軟件，這些數據可以指導飛機以其最大容量無風險地運行。

大數據有助於分析此類數據，以將任何數量的意外情況消除到最低水平。 幫助工程師和維修人員確保每架飛機都處於最佳狀態，能夠100%安全飛行。

多虧了大數據分析，我們現在可以向更安全的飛機和航班問好。

4. 預測性維護

由於在航空業使用大數據分析，許多問題和錯誤處理現在很容易解決，無需任何額外費用。

現在，使用大數據技術可以輕鬆管理行李跟踪、空域使用優化、航線、飛機等問題。

由於延誤和取消，航空公司承擔高額成本，包括維護方面的費用。

使用預測分析可以有效降低此成本，以最大程度地減少任何技術錯誤並使業務運營順暢。

5. 增加盈利能力

大數據等智能技術和分析的引入有效地幫助航空業消除了不必要損失的風險，從而提高了盈利能力。

使用實時行李跟踪、油耗數據和其他航班數據等設施可以幫助航空公司提高效率。

使用大數據技術的飛行數據分析有助於優化不同的業務功能，從而減少可能涉及其他一些不必要功能的主要成本。

航空業在大數據方面面臨哪些挑戰？

1. 海量數據

每天使用大數據技術生成的數據量巨大且難以管理。

鑑於全球航空市場的快速連續發展，航空公司每天處理的數據量使數據存儲成為一項巨大挑戰。

全球每天運營的數百萬個航班都擁有自己的數據。

存儲如此龐大的數據量流入的地方的可用性是航空業的一大挑戰。

2. 管理不同的數據類型

各種各樣的數據類型、格式和結構必須結合在一起才能實現安全的飛行環境。

數據范圍包括天氣狀況、空中交通以及您、飛機速度等等，並且在同類數據中是獨一無二的。

那麼對如此海量的數據進行排序和分類的過程是相當繁重的。 對於實時決策制定，必須準確接收和使用這些重要數據以做出相關決策。

因此，管理如此多樣化的數據探測器對航空業構成了巨大威脅。

3. 分析並高效使用數據

即使在對大量數據進行分類和分類之後，飛行員和飛行操作員仍然非常頭疼地分析數據並相應地實時使用其輸入。

為了實時分析和使用數據，飛行運營商需要能夠自動集成和支持多種數據類型和格式的技術。

您可能已經看到不同的 Flight API 處理相同的過程並有效地計算和分析實時數據以提供準確的準時結果。

結論

大數據技術顯著改善和推進了航空業的整體業務運營。

今天，旅客對航空公司現在知道他們在做什麼這一事實感到更加滿意和高興。

此外，通過引入這種有效的分析技術，旅行體驗也得到了顯著改善。

不能忽視大數據技術給追求優質服務體驗的客戶帶來的休閒和舒適。

當然，使用如此先進的技術也存在一定的挑戰。

但毫無疑問，大數據已經在航空業嶄露頭角，並且在瞬息萬變的技術環境中是一個福音。