顧凱

摘? 要：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)在公共服務(wù)中的交通、醫(yī)療、教育、預(yù)測(cè)服務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文從大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、挖掘、分析和應(yīng)用等幾個(gè)角度重點(diǎn)介紹了機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的構(gòu)建方法，在機(jī)場(chǎng)轉(zhuǎn)型升級(jí)方面提供了信息整合及數(shù)據(jù)分析模式的創(chuàng)新，以大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧機(jī)場(chǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用為研究?jī)?nèi)容，通過(guò)多個(gè)案例討論大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧機(jī)場(chǎng)中的應(yīng)用，從而加深人們對(duì)智慧機(jī)場(chǎng)的認(rèn)識(shí)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);智慧機(jī)場(chǎng);數(shù)據(jù)決策;機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Application of Big Data Technology in the Field of Smart Airports

GU Kai

（Neusoft （Shanghai） CO.，LTD.， Shanghai 200241， China）

guk@neusoft.com

Abstract： With the development of information technology， big data technology has been widely used in public services such as transportation， medical care， education， and forecasting services. This paper proposes a method of constructing big data analysis platform for airports from several perspectives such as big data storage， mining， analysis and application. In terms of airport transformation and upgrading， it provides innovations in information integration and data analysis models. It takes the application of big data technology in the field of smart airports as the research content， and discusses the application of big data technology in smart airports through various cases， so that people may have a deeper understanding for smart airports.

Keywords： big data; smart airport; data decision-making; airport operation

1? ?引言（Introduction）

自2019年民航局正式印發(fā)《推進(jìn)四型機(jī)場(chǎng)建設(shè)行動(dòng)綱要（2020—2035年）》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《綱要》）以來(lái)，國(guó)家加快了四型機(jī)場(chǎng)建設(shè)的步伐?！毒V要》明確，到2035年將實(shí)現(xiàn)標(biāo)桿機(jī)場(chǎng)引領(lǐng)世界機(jī)場(chǎng)發(fā)展，全面建成安全高效、綠色環(huán)保、智慧便捷、和諧美好的四型機(jī)場(chǎng)，為全方位建設(shè)民航強(qiáng)國(guó)提供重要支撐[1-2]。

在智慧機(jī)場(chǎng)推動(dòng)轉(zhuǎn)型升級(jí)，加快信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，推進(jìn)數(shù)據(jù)共享與協(xié)同、實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化，推進(jìn)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用、實(shí)現(xiàn)智能化，切實(shí)保障信息安全的主要建設(shè)過(guò)程中[3]，大數(shù)據(jù)技術(shù)是數(shù)據(jù)共享與協(xié)同、數(shù)據(jù)融合應(yīng)用的重要研究?jī)?nèi)容。

基于互聯(lián)模式設(shè)計(jì)萬(wàn)物互聯(lián)的機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)中心平臺(tái)架構(gòu)，研制專(zhuān)用的大數(shù)據(jù)交互鏈路，實(shí)現(xiàn)采集、交換、數(shù)據(jù)比對(duì)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用全周期建設(shè)，建立統(tǒng)一、靈活、高效、便捷的機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)中心是主要目標(biāo)。為此，基于從2017年帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)參與華東某機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)治理及相關(guān)應(yīng)用工作中積累的經(jīng)驗(yàn)，本文提出了機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用新模式的探索，探討機(jī)場(chǎng)全局?jǐn)?shù)據(jù)共享和分析，打造機(jī)場(chǎng)協(xié)同決策系統(tǒng)和運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行、安全和服務(wù)可視化運(yùn)營(yíng)解決方案。

2? ?機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)場(chǎng)景創(chuàng)新（Airport big data scene innovation）

機(jī)場(chǎng)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型和管理變革帶來(lái)了一系列管理信息系統(tǒng)的建設(shè)要求，加之該區(qū)域兩機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)信息系統(tǒng)的建設(shè)完善和使用，大量的信息和數(shù)據(jù)在日常管理和生產(chǎn)運(yùn)行中產(chǎn)生。這些信息和數(shù)據(jù)直接反映了機(jī)場(chǎng)各個(gè)層面的運(yùn)行狀態(tài)和效果，是支持機(jī)場(chǎng)戰(zhàn)略發(fā)展和決策執(zhí)行非常寶貴的數(shù)字化資源。有效地整合和利用這些信息資源對(duì)監(jiān)控戰(zhàn)略目標(biāo)的執(zhí)行情況、提高機(jī)場(chǎng)的決策能力都至關(guān)重要。

這些信息資源以前都存放在各自的管理和信息系統(tǒng)中，并經(jīng)由各個(gè)部門(mén)分別向機(jī)場(chǎng)管理層匯報(bào)。信息本身缺少統(tǒng)一的管理規(guī)范，信息的匯報(bào)也沒(méi)有統(tǒng)一的途徑，信息使用者需要從多個(gè)源頭獲取需要的信息，且獲取信息的完整性和全面性也得不到充分保證。這些不便利增加了信息使用者獲取信息和分析信息的難度，也降低了信息本身的利用價(jià)值。隨著機(jī)場(chǎng)信息化總體發(fā)展規(guī)劃的推進(jìn)，數(shù)據(jù)中心也是總體發(fā)展規(guī)劃中一項(xiàng)重要的內(nèi)容，因此，提出了推進(jìn)數(shù)據(jù)中心建設(shè)的要求。

方案實(shí)施中，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，整合匯聚數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)資源體系;初步建設(shè)機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并配置、開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)化輔助支撐工具，形成能夠有效支撐機(jī)場(chǎng)“四個(gè)面向”業(yè)務(wù)目標(biāo)的大數(shù)據(jù)平臺(tái);依靠平臺(tái)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，積極實(shí)現(xiàn)更多智慧機(jī)場(chǎng)管理功能，為機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)管理、旅客服務(wù)和商業(yè)管理提供強(qiáng)有力的支撐。同時(shí)，建立集團(tuán)層面的數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)治理體系，為下屬兩場(chǎng)及平臺(tái)提供數(shù)據(jù)治理平臺(tái)[4]。

3? ?應(yīng)用目標(biāo)（Application target）

為了支撐機(jī)場(chǎng)的智慧化應(yīng)用需求，在機(jī)場(chǎng)范圍內(nèi)建立統(tǒng)一、靈活、高效、便捷的數(shù)據(jù)中心，以信息的獲取、分析、管理、提供為主要目標(biāo)。數(shù)據(jù)中心通過(guò)信息接口從各數(shù)據(jù)源獲取結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存入數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫(kù)，為各業(yè)務(wù)、管理與決策應(yīng)用系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)來(lái)源，通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供大數(shù)據(jù)的處理、應(yīng)用及分析[5]。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)建成后，該機(jī)場(chǎng)依靠平臺(tái)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了更多的智慧機(jī)場(chǎng)管理功能。

（1）提升機(jī)場(chǎng)管控的數(shù)據(jù)處理能力，增加集團(tuán)管理的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、分析、展現(xiàn)能力。

（2）提升機(jī)場(chǎng)旅客服務(wù)大數(shù)據(jù)分析能力，逐步利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)旅客的個(gè)性化服務(wù)，不斷提升旅客滿(mǎn)意度。

（3）提升機(jī)場(chǎng)貨運(yùn)平臺(tái)的大數(shù)據(jù)處理能力，使貨運(yùn)平臺(tái)提升業(yè)務(wù)分析、業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)匹配等方面的能力。

（4）提升機(jī)場(chǎng)對(duì)商業(yè)單位的服務(wù)能力，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)商業(yè)布局分析、商業(yè)預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、商鋪盈利分析等。

4? ?應(yīng)用架構(gòu)（Application architecture）

該機(jī)場(chǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)包括資源層、采集交換層、大數(shù)據(jù)整合層、大數(shù)據(jù)服務(wù)層、大數(shù)據(jù)治理層等幾個(gè)方面，如圖1所示。

（1）資源層：管理系統(tǒng)、商業(yè)系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)、貨運(yùn)系統(tǒng)、第三方數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（2）采集交換層：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量和實(shí)時(shí)的采集和交換。

（3）大數(shù)據(jù)整合層：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、ETL、數(shù)據(jù)集市等功能;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)模型及計(jì)算。

（4）大數(shù)據(jù)服務(wù)層：大數(shù)據(jù)服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、主數(shù)據(jù)及元數(shù)據(jù)管理等。

（5）大數(shù)據(jù)治理層：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等平臺(tái)的管理。

東軟SaCa Data Integration 數(shù)據(jù)集成套件為機(jī)場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集、管理、分析及展現(xiàn)提供了一體化的解決方案，借助數(shù)據(jù)集平臺(tái)產(chǎn)品，使機(jī)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了透明地處理各類(lèi)系統(tǒng)中龐雜的數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換和共享平臺(tái);提升了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖的建設(shè)工作，建立以數(shù)據(jù)為中心，以服務(wù)為導(dǎo)向的底層信息流動(dòng)支撐平臺(tái);助力客戶(hù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、展現(xiàn)，通過(guò)數(shù)據(jù)平臺(tái)的分析與展現(xiàn)為客戶(hù)提供強(qiáng)有力的決策依據(jù)。

5? 大數(shù)據(jù)平臺(tái)功能分析（Function analysis of big data platform）

機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用由六大模塊組成，模塊介紹如下：

（1）數(shù)據(jù)儲(chǔ)存：可以使用由幾臺(tái)到幾百臺(tái)常規(guī)服務(wù)器組成的集群，并提供高聚合輸入輸出地文件讀寫(xiě)訪問(wèn)，是實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)并行挖掘和在線分析處理能力基礎(chǔ)。

（2）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：針對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)，可以將數(shù)據(jù)存放在分布式文件系統(tǒng)中，提供大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、查詢(xún)和分析功能，是突破多源異構(gòu)信息融合的基礎(chǔ)。

（3）數(shù)據(jù)挖掘：提供可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)庫(kù)，為知識(shí)的獲取提供了基礎(chǔ)保障，可以提供分布式數(shù)據(jù)并行挖掘功能。

（4）數(shù)據(jù)分析：提供面向大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言和運(yùn)行平臺(tái)，確?？梢詫⒎治鋈蝿?wù)分布并行運(yùn)行，以適應(yīng)海量數(shù)據(jù)在線分析和實(shí)時(shí)處理的需求。

（5）ETL：是在大數(shù)據(jù)分析軟件和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之間高效傳輸大量數(shù)據(jù)的工具，提供了多源異構(gòu)信息融合的功能，可以將外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS等相關(guān)系統(tǒng)中，或者從內(nèi)部系統(tǒng)中導(dǎo)出數(shù)據(jù)到外部多源異構(gòu)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

（6）分布式協(xié)議服務(wù)：提供分布式應(yīng)用程序的協(xié)調(diào)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)命名服務(wù)和同步服務(wù)等功能，使得整個(gè)分布式的大數(shù)據(jù)商業(yè)智能與數(shù)據(jù)挖掘分析軟件內(nèi)部模塊可以步調(diào)一致地工作。

5.1? ?數(shù)據(jù)儲(chǔ)存

提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)部署工具，提供組件部署管理及動(dòng)態(tài)增加機(jī)器節(jié)點(diǎn)管理工具;提供組件的運(yùn)行狀態(tài)、組件的負(fù)載情況監(jiān)控及組件的啟動(dòng)、停止、移除等管理。當(dāng)組件故障自動(dòng)遷移，節(jié)點(diǎn)組件出現(xiàn)故障時(shí)，集群中其他節(jié)點(diǎn)中的相應(yīng)組件自動(dòng)接管故障組件的工作，保證組件正常服務(wù)。支持分布式存儲(chǔ)模塊，提供分布式文件的存儲(chǔ)、存儲(chǔ)副本的管理;分布式計(jì)算模塊提供分布式數(shù)據(jù)計(jì)算處理及數(shù)據(jù)的分布式均衡訪問(wèn)。支持?jǐn)?shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，提供數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理框架，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)向大數(shù)據(jù)平臺(tái)匯聚的功能。

5.2? ?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWH

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWH是一種建立在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)，是為實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高性能處理而設(shè)計(jì)的，可以高效地對(duì)TB甚至PB級(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

DWH在設(shè)計(jì)上是一種批處理系統(tǒng)，它定義了一種簡(jiǎn)單的類(lèi)SQL查詢(xún)語(yǔ)言NoSQL，讓熟悉SQL的用戶(hù)可以非常容易地進(jìn)行查詢(xún)。

DWH自身并不存儲(chǔ)用戶(hù)數(shù)據(jù)，而是通過(guò)接口訪問(wèn)用戶(hù)數(shù)據(jù)，這就使得DWH支持各種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式，可以與其他大數(shù)據(jù)的應(yīng)用兼容。

5.3? ?數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘模塊是具有可拓展算法的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠快速創(chuàng)建智能應(yīng)用，可以幫助系統(tǒng)智能地、準(zhǔn)確地識(shí)別知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘模塊內(nèi)嵌了一些基于使用場(chǎng)景的算法，例如：

（1）推薦引擎算法：通過(guò)分析用戶(hù)的行為歷史記錄來(lái)推算用戶(hù)最可能關(guān)注的事物或習(xí)慣。

（2）聚類(lèi)算法：通過(guò)分析將一系列相關(guān)的事物劃分為相關(guān)性相近的群組。

（3）分類(lèi)算法：通過(guò)分析一組已經(jīng)分類(lèi)的事物，將其他未分類(lèi)的事物按同樣規(guī)則歸入相應(yīng)的分類(lèi)。

（4）相關(guān)事物分析算法：識(shí)別出一系列經(jīng)常一起出現(xiàn)的事物組。

數(shù)據(jù)挖掘模塊所處理的場(chǎng)景，經(jīng)常是伴隨著海量用戶(hù)使用數(shù)據(jù)的情況。通過(guò)將算法的輸入、輸出和中間結(jié)果構(gòu)建于HDFS分布式文件系統(tǒng)之上，而具有高吞吐、高并發(fā)、高可靠性的特點(diǎn)。最終，使業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以高效快速地、實(shí)時(shí)地得到分析結(jié)果。

5.4? ?數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析模塊是一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)，它為海量數(shù)據(jù)的并行處理提供了操作以及編程實(shí)現(xiàn)的接口。

數(shù)據(jù)分析模塊包括可視化分析工具、流程建模工具、文本信息抽取工具、統(tǒng)計(jì)分析工具、算法開(kāi)發(fā)支持工具?？梢暬治龉ぞ咛峁┯跋?、拓?fù)潢P(guān)系等數(shù)據(jù)的快速展示，提供基本的可視化挖掘功能;流程建模工具提供業(yè)務(wù)處理流程的建模、運(yùn)行和監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)分析原型建立;文本信息抽取工具提供了命名實(shí)體識(shí)別、文本語(yǔ)義提取等功能，是文本結(jié)構(gòu)化分析的基礎(chǔ);統(tǒng)計(jì)分析工具提供了參數(shù)統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)等分析功能;算法開(kāi)發(fā)支持工具提供了算法開(kāi)發(fā)、測(cè)試、集成的環(huán)境，實(shí)現(xiàn)分析算法的快速開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。

5.5? ?ETL

ETL（Extract-Transform-Load，數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載的過(guò)程）功能主要有如下幾點(diǎn)：

（1）數(shù)據(jù)抽取功能

支持主流數(shù)據(jù)接口，如Oracle系列數(shù)據(jù)庫(kù)、SQL Server、Sybase ASE、DB2、MySQL等，并實(shí)現(xiàn)各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)接入模式，簡(jiǎn)便易操作，支持的數(shù)據(jù)類(lèi)型全面。

（2）數(shù)據(jù)清洗功能

具有各種數(shù)據(jù)檢測(cè)函數(shù)，能夠幫助用戶(hù)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，支持對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)覽。具有多種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)，可以幫助用戶(hù)修正異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換異常時(shí)支持?jǐn)?shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)存，幫助用戶(hù)分析數(shù)據(jù)情況。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能

支持各種字段級(jí)的映射轉(zhuǎn)換，如類(lèi)型轉(zhuǎn)換、字段運(yùn)算、參照轉(zhuǎn)換、字符串處理、空值處理、日期轉(zhuǎn)換、聚集運(yùn)算、既定取值、字段切分、字段合并等;支持已抽取記錄的切分、過(guò)濾;支持表的動(dòng)態(tài)創(chuàng)建和源數(shù)據(jù)表模式到目標(biāo)表模式的自動(dòng)映射;支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)過(guò)程及函數(shù)的調(diào)用;提供了大量的API函數(shù)，可以滿(mǎn)足各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換需求;支持腳本編程，可相當(dāng)靈活地進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則設(shè)計(jì)。

（4）數(shù)據(jù)裝載功能

支持將源數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄分發(fā)到不同的目標(biāo)庫(kù)，針對(duì)每個(gè)分發(fā)目標(biāo)庫(kù)都可以設(shè)置分發(fā)的條件，同時(shí)支持批量裝載。

（5）數(shù)據(jù)交換功能

數(shù)據(jù)交換功能提供三種數(shù)據(jù)交換方式，包括：

①采用“數(shù)據(jù)交換接口+前置機(jī)+數(shù)據(jù)交換軟件”進(jìn)行實(shí)時(shí)交換。

②采用“人工抽取數(shù)據(jù)+前置機(jī)+數(shù)據(jù)交換軟件”進(jìn)行定時(shí)交換。

③采用人工報(bào)盤(pán)方式進(jìn)行定時(shí)交換。

（6）規(guī)則設(shè)計(jì)功能

規(guī)則設(shè)計(jì)功能為用戶(hù)提供向?qū)降臄?shù)據(jù)整合規(guī)則設(shè)置，按照類(lèi)別、處理階段、具體整合功能（動(dòng)作）等，將設(shè)計(jì)過(guò)程劃分為階段、步驟、動(dòng)作。最小的調(diào)度單元是任務(wù)，任務(wù)之間可以有關(guān)聯(lián)，手工調(diào)度則可以執(zhí)行任何一個(gè)層次，最小到動(dòng)作。

（7）工作流調(diào)度功能

它是內(nèi)置工作流建模工具和調(diào)度引擎，用戶(hù)可自由定義任務(wù)的觸發(fā)條件及執(zhí)行路徑，控制多任務(wù)的協(xié)同運(yùn)行。支持多任務(wù)的并發(fā)運(yùn)行，支持并發(fā)任務(wù)的同步完成;支持成功、失敗、條件等三種路徑，并支持基于全局變量的條件路徑轉(zhuǎn)移;支持任務(wù)的定時(shí)（可基于日、周、月、工作日、時(shí)、分、秒等）觸發(fā);支持系統(tǒng)命令、外部程序調(diào)用[6]。

5.6? ?分布式協(xié)議服務(wù)

事務(wù)管理：在內(nèi)部模塊和組件之間創(chuàng)建事務(wù)，依據(jù)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)請(qǐng)求建立事務(wù)，包含事務(wù)監(jiān)控、事務(wù)提交、事務(wù)回滾、事務(wù)創(chuàng)建等功能。

協(xié)議包管理：提供內(nèi)部模塊和組件之間協(xié)作的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議管理和配置功能。

開(kāi)放式的擴(kuò)展接口：提高與外部大數(shù)據(jù)軟件或其他軟件之間的兼容、擴(kuò)展和集成。

6? ?解決的問(wèn)題（Key issues）

6.1? ?整合生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，強(qiáng)化協(xié)同，提供有效決策支撐

搭建統(tǒng)一的指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)，整合集團(tuán)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)源數(shù)據(jù)和合同管理，進(jìn)一步強(qiáng)化各管理?xiàng)l線及業(yè)務(wù)條線的總體信息化水平，解決各下屬部門(mén)數(shù)據(jù)收集煩瑣、數(shù)據(jù)源復(fù)雜、人工干預(yù)多等問(wèn)題，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、及時(shí)性和一致性，通過(guò)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)分析平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各類(lèi)自動(dòng)化統(tǒng)計(jì)分析處理，提升日常工作效率等，使機(jī)場(chǎng)及時(shí)了解生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)實(shí)情，有效地幫助各項(xiàng)決策的制定。

6.2? ?預(yù)測(cè)航班延誤時(shí)間

影響航班延誤較為重要的因素有前序航班的延誤情況、出發(fā)地以及目的地的天氣狀況、機(jī)場(chǎng)當(dāng)前的出港率（平均每架飛機(jī)的起飛時(shí)間）和排隊(duì)等候起飛的飛機(jī)數(shù)量、航路流量數(shù)據(jù)等。此外，還要考慮飛機(jī)加油、配餐、打掃衛(wèi)生等多個(gè)因素，而且延誤時(shí)間主要以實(shí)際起飛時(shí)間與計(jì)劃起飛時(shí)間的差值為準(zhǔn)，也就是說(shuō)從飛機(jī)降落直至飛機(jī)起飛這段時(shí)間內(nèi)的各個(gè)因素都會(huì)影響飛機(jī)起飛的延誤狀況。所以，在連接原始表的時(shí)候以飛機(jī)降落至起飛為主線構(gòu)建數(shù)據(jù)表，以保證數(shù)據(jù)的全面性，并預(yù)測(cè)第二天的航班延誤情況[7]，如圖2所示。

6.3? ?預(yù)測(cè)機(jī)場(chǎng)免稅店暢銷(xiāo)商品

影響機(jī)場(chǎng)免稅店產(chǎn)品是否暢銷(xiāo)的較為重要的因素有國(guó)際航班的客流量及其在機(jī)場(chǎng)的滯留人數(shù)、促銷(xiāo)活動(dòng)、新品活動(dòng)、機(jī)場(chǎng)淡旺季等。由于POS系統(tǒng)中的商品分類(lèi)為“單品、商品品牌、小分類(lèi)、中分類(lèi)、大分類(lèi)”，單品和小分類(lèi)的種類(lèi)過(guò)多，中分類(lèi)和大分類(lèi)過(guò)于分散，不利于統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)，因此選擇商品品牌作為商品的名稱(chēng)標(biāo)簽，以每天商品品牌的銷(xiāo)售額度構(gòu)建主線數(shù)據(jù)表[8]。

7? ?結(jié)論（Conclusion）

大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用是機(jī)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理需求的集中體現(xiàn)，也是底層平臺(tái)技術(shù)組件選擇和數(shù)據(jù)源采集的指導(dǎo)。大數(shù)據(jù)技術(shù)既體現(xiàn)在傳統(tǒng)核心業(yè)務(wù)和內(nèi)部各信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需求上，也體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)挖掘所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值上;既能夠支撐管理及商業(yè)業(yè)務(wù)升級(jí)完善的功能，也具有一定的前沿性探索作用。

綜合利用大數(shù)據(jù)技術(shù)底層數(shù)據(jù)資源和海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力，構(gòu)建應(yīng)用支撐層的分析工具和模型算法，以支撐未來(lái)機(jī)場(chǎng)的智慧化應(yīng)用需求。

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17-21.

作者簡(jiǎn)介：

顧? ?凱（1975-），男，本科，軟件工程師.研究領(lǐng)域：軟件開(kāi)發(fā)，信息研究.