近年來大數據分析廣泛應用在計算機智能、社交媒體分析以及電子商務等諸多領域。但大數據分析對于機場運營的效率和安全性尚未充分挖掘。因此， 本文從大數據分析的背景入手， 闡述大數據在機場運用的必要性和現狀， 并針對目前機場運營管理中存在的問題提出了相應的對策建議。

　　一、引言

　　民航局2015年4月10日下發的《關于進一步加強信息共享工作的通知》 (局發明電[2015]874號) 中指出：當前航班延誤和備降處置過程中， 暴露出各單位間信息不暢、信息共享不足等問題， 并要求各地區管理局， 各運輸航空公司， 各機場公司逐步建立大數據平臺和信息共享機制， 及時為旅客和貨主提供及時準確的各項信息。近年來大數據分析在數據倉庫、數據安全、數據分析和數據挖掘都具有較大的指導作用， 因而廣泛應用在社會生產的各個領域。大數據分析引入中國民航， 已是大勢所趨。

　　二、采用大數據技術的必要性

　　1、提升工作的技能和服務水平

　　目前我國許多機場缺少有效的激勵機制和創新的管理體制， 導致監督缺失和對工作人員的管理松懈， 從而降低了職員的工作技能和服務水平， 引起服務質量下降， 旅客滿意度降低。另外， 運營過程中管理人員對待自身要求也較低， 對潛在風險容易忽視， 給機場的安全服務等運營管理帶來較大的隱患。引入大數據分析， 緊跟時代潮流， 學習先進技術， 實時監控安全服務全過程， 優化工作流程， 提升工作的技能和服務水平。

　　2、強化機場起降航班安全運行

　　目前許多機場運營環境較差， 但飛行環境是飛機得以安全起降的重要保障�，F階段我國機場飛行區經常存在著污染物和碎屑及飛鳥入侵的現象， 這增加了航班起飛過程中的危險性。另外， 對于飛行區內的跑道并沒有進行自動監控與預警， 也缺乏經常性的清理和維護， 對相關跑道缺乏定期的評價， 這也嚴重影響了航班的安全運行。

　　3、保障財務及時獲取收費數據

　　因航空性收費結算的需要， 財務部門希望實時獲取收費結算需要的數據， 盡量避免因數據報送滯后而影響結算資金的及時到賬。

　　三、機場運用現狀和存在問題

　　1、利用商業智能創建智慧機場

　　國內外機場利用商業智能做出了巨大努力， 實現了機場和客戶之間雙贏的合作伙伴關系， 客戶幫助機場獲得競爭優勢， 機場為客戶提供更加周到便利的服務。例如：德國慕尼黑機場完成機場智慧系統， 使得航班正點率、旅客等待時間、累計航班延誤等均有大幅減少， 提高旅客對機場的滿意度。阿姆斯特丹史基浦國際機場開發旅客為中心的行李智能管理系統， 大幅提升了旅客滿意度。英國倫敦蓋特威克機場通過數據與現有IT移動式前臺服務的整合， 提高了運營效率， 改善旅客服務。南京國際機場T2航站樓首次采用三維數字技術實現獨特的結構設計， 探索在大數據時代下運用先進技術為客戶提供先進舒適的候機環境體驗， 提高客戶的滿意度。

　　2、多渠道數據來源未能集成

　　多種數據來源的問題也同樣困擾許多機場， 機場擁有航班、客貨數據、水電消耗數據、班車數據、停車數據、視頻監控數據、無線WIFI數據、廣播數據、VIP旅客數據等， 但都散落在不同的單位未能集成， 沒有充分發揮其作用。例如：對于"乘客"有7種不同的定義， 這就產生了很多數據， 而且每一種在相關信息環境下還都是有意義的。

　　3、機場運行環境不夠理想

　　飛行區運營環境較差。飛行區的飛行環境是飛機得以安全飛行的重要保障�，F階段我國機場飛行區經常存在著污染物和碎屑的現象， 這增加了飛機起飛過程中的危險性。機場自動預警系統使用較少， 對于飛行區內的跑道數據較少采用傳感器實時自動采集數據并進行預警處理， 也沒有進行經常性的清理和維護， 對相關跑道缺乏定期的評價等， 這嚴重影響了飛機的運行環境。

　　四、研究結論和對策建議

　　1、提升數據處理的效率

　　隨著旅客出行頻率的加大， 機場的航班信息也需要隨時變更， 面對高頻率的數據更新， 傳統的數據分析處理已經不能滿足機場運營管理的要求， 通過大數據分析， 將較多的航班信息存儲到系統的數據倉庫中， 再通過數據挖掘和機器學習等技術進行分析， 實時將數據傳到顯示前段， 在保證航班信息準確無誤的同時， 大大提高了航班數據更新速度。

　　2、確保機場飛行安全

　　飛行安全歷來是世界各國機場運營管理的難題， 如何確保飛機在正確的航道上飛行對于保證乘客的人身財產安全具有重要的作用和意義。大數據分析系統通過對不同地區的航道、氣象、雷達等信息進行廣泛的采集、集成、分析， 在保證飛機飛行安全的同時， 也有效地提高了機場的運營效率。例如：機場還可以利用深度學習等大數據技術開發犯罪人員探測器， 首先， 利用Keras深度學習框架建立識別人臉的神經網絡;其次， 利用遍布機場的高清攝像頭實時捕捉犯罪分子人臉;第三， 通過網絡機器人實時從互聯網采集犯罪人員的圖片 (三種批量收集圖片的方法：谷歌圖片搜索;Facebook的圖像采集;從視頻里截圖) 和文本信息并存儲在分布式數據庫;第四， 采用Python和Open CV技術對圖像進行預處理， 使用Image Magick來提取人臉;第五， 建立機器學習模型;最后， 識別犯罪人員， 觸發預警系統， 采取必要措施， 確保機場的飛行安全。

　　3、大幅提高機場的競爭力

　　通過對不同時期、不同機場的運營情況數據進行集中采集、分析和處理， 可以使機場了解到與其他企業存在的差距， 通過數據分析進行企業內部的相應改革， 進而提高企業的競爭力。

　　4、更好地分析和預測客流量

　　更好地分析和預測機場不同位置的客流量， 這反過來幫助解決停車擁堵等問題、改善乘客休息室的使用、優化免稅店的產品流通、根據客流量靈活地配置人員、提高機場利潤等。

　　5、改善客戶體驗強化管理

　　利用大數據技術分析機場客流量， 實時智能化和自動化采集并分析與客戶互動情況、職員服務保障情況以及設施設備運行情況， 我們能夠快速解決各種問題， 可以更輕松地得到人們的想法， 給人們呈現出高質量的服務， 也讓運營管理輕松了許多。越智能， 就越能迅速了解客戶， 就可以設計出更多新產品， 給客戶帶來更好的體驗。

　　馬云說過："21世紀誰擁有數據誰就擁有財富".因此， 大數據平臺的建設、運用和深入研究， 對機場運營管理效率的顯著提高將起到至關重要的促進作用。

　　《大數據在機場運營管理中的運用研究》來源：《空運商務》，作者：李向明