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加拿大航空公司:在數據分析之旅上騰飛

大數據 數據分析
加拿大航空公司的商業智能之旅開始于幾年前,使命是對現有的安全管理系統(SMS)進行現代化改造。

對于加拿大航空(Air Canada)來說,安全是至關重要的,而對于提高這一最重要績效指標的數據戰略負責人來說,如何獲得有關加拿大航空公司安全表現的洞察是同樣重要的。

加拿大航空公司安全分析和創新經理Shaul Shalev說:“我從事的領域以及我大部分的時間精力都投入在了針對不同媒介創建不同版本的數據。”

這個理念的核心,是讓航空公司的職員只需輕點按鈕或者通過語音命令就可以獲取關鍵的安全信息,這就需要超越傳統商業智能工具的二維框架,包括連接到數據儀表板的增強現實應用、連接到儀表板提供音頻格式信息的智能揚聲器,以及顯示KPI(例如對每日航線發生損壞的事件進行計數)的智能手表應用,簡單到只需看一眼手腕即可輕松了解。這個戰略就是要以最適合任何特定員工的需求和偏好的任何形式提供數據。

Shalev:“我們能夠確保所有的員工都在他們熟悉的媒介中使用這些數據,這就是整個商業智能旅程的最終目的地。”

向數據分析的飛躍

如果沒有成熟的數據平臺支持,這些創新——以及未來任何潛在的延伸——是不可能實現的。

加拿大航空公司的商業智能之旅開始于幾年前,使命是對現有的安全管理系統(SMS)進行現代化改造。加拿大航空公司每年為超過5000萬的乘客提供服務,在疫情之前,夏季高峰時期他們每天有多達1500次航班,需要管理的數據量是很龐大的。該公司的員工使用傳統系統來創建安全報告或者危險報告,將其提交給相應的上級經理,但這是一個復雜且耗時的過程,通常必須聯系三四個人來編寫一份報告。

“我們的數據庫有很多層,數據庫中有自引用表,從開發人員的角度來看,這就是一場噩夢,”Shalev說。

因此,Shalev和團隊著手于徹底改革加拿大航空公司的數據運營方式。他說:“我們的愿景是能夠將相關的、可操作的數據推送給我們的用戶,他們可以是從門禁代理到我們的C級高管中的任何人,”他說。

加拿大航空公司與SMS供應商合作,采用Sisense進行數據分析使其能夠簡化數據庫結構,構建靈活的數據模型,以適應不斷變化的條件和應用。該公司還在數據處理和運營中采用了人工智能技術,其中包括了安全性,因為需要處理來自多個來源的大量數據,從飛機生成的數據(每個機組每周會產生數百GB的數據)一直到所有人生成的數據(例如與安全相關的文本報告)。

在對自身數據處理能力進行強化之前,加拿大航空公司發現自遇到了和很多航空公司一樣的問題:他們需要具有編譯數據和編寫報告所需的非常專業的人員。Shalev說:“構建和展示往往需要幾天甚至幾周的時間來編譯某些數據集。”

加拿大航空公司的數據轉型舉措大大增強了對數據進行快速處理的能力,有助于更快地進行風險分析、趨勢識別、數據及時處理、一鍵推送和顯示數據等。

Shalev說:“現在它是全天24小時可用的。你只需要登錄,選擇你的儀表板,然后選擇你想在手機上使用哪一個智能應用,選擇你想通過Alexa平臺還是Echo平臺進行實時查詢。這正是我們能夠為用戶提供的速度和敏捷性。”

讓數據飛起來

從一開始就讓高管層加入進來,可以幫助你順利地遷移到全新的數據平臺、一種查詢和分析航空公司數據的新方式。但Shalev說,數據建模給他們提出了更大的挑戰。

“你要利用這個數據庫,創建不同的新模型,然后將其連接到儀表板或智能手表應用等,”他還補充說,另一個問題是可用的數據量是很龐大的,“如果你不小心的話,你就無法對現實進行追蹤,甚至讓自己面臨風險。”

盡管加拿大航空公司一些與數據相關的概念驗證工作在疫情期間被擱置了,但是該公司仍致力于創新并解決該在多大程度上推送數據的問題。例如,數據電子表格并不適合所有人。相反,為了迎合人們不同的偏好和不同的信息理解能力,加拿大航空公司正在使用Sisense平臺中的工具集,開發新的應用來呈現和與數據之間的交互,其中包括了一個混合現實應用,可用手勢控制覆蓋有相關信息的全球圖像,“在這個球體上,你可以看到高風險機場,進入機場看到高風險登機口,并將某些KPI疊加在這個球體上。如今游戲化元素變得越來越重要。”

他說,提供有關飛機損壞事件數量的元數據,并應用算法來匹配特定機場的事件和特定的天氣條件,進一步擴大了數據分析的潛力,使其將這些洞察運用于安全分析的過程中。

要讓數據分析應用的價值最大化,就需要航空公司員工在思維方式上有所轉變,無論是管理層、登機口的員工還是Shalev團隊的開發人員。“我們與他們攜手合作,真正了解他們想要的是什么。”Shalev把這個過程比作給人們一張白紙,讓他們畫出工作中最重要的東西,然后用數據洞察力創造出這些東西。他說:“我們著眼于利用可操作的數據向業務部門實現白紙上的內容。”

在關注安全的同時,他們以各種優先事項和偏好來引導他們的工作,所以“現在我們能夠以更快的迭代速度為人們提供不同風格的數據。”

責任編輯:未麗燕 來源: 至頂網
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