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国双专家谈：民航数据要素化建设之航空公司行动方案（下）

国双Gridsum 2024-04-11
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上篇我们介绍了国双大交通业务专家对民航数据要素建设的一些见解与思考，本篇我们将继续对实现路径做进一步分析解读。


那么对于民航领域，航空公司究竟应该如何实现数据的要素化呢？结合国家及行业方针，以及对行业数据的深度理解，国双大交通业务部总经理黎朝辉认为：要实现数据要素化，可以从以下几个方面入手：


(1)数据收集与整合：首先，航空公司需要全面收集各业务环节产生的数据，包括航班运营、客户服务、市场营销、安全管理等方面的数据。在收集数据的同时，还要注重数据的整合和标准化，确保数据的质量和可比性。

(2)建立数据治理体系：航空公司应建立完善的数据治理体系，包括数据管理制度、数据质量监控、数据安全管理等方面。通过制定明确的数据管理政策和标准，规范数据的使用和流通，确保数据的合规性和安全性。

(3)数据挖掘与分析：在数据治理的基础上，航空公司可以利用大数据技术和算法对数据进行深度挖掘和分析。通过对数据的深入挖掘，发现隐藏在数据中的价值和规律，为公司的决策和运营提供有力支持。    

(4)数据应用与服务创新：航空公司可以将挖掘出的数据应用于各个业务领域，如航班优化、运营管理、安全监控、客户服务等。通过数据的应用，提高航空公司的运营效率和服务质量，同时推动服务创新，提升客户体验。

(5)数据开放与共享：在保障数据安全和隐私的前提下，航空公司可以积极与其他企业、机构进行数据共享和合作。通过数据的开放与共享，促进数据要素在民航行业的流通和应用，推动民航行业的数字化转型和升级。

(6)培养数据人才：实现数据要素化需要一支具备数据素养和技能的人才队伍。航空公司应重视数据人才的培养和引进，通过培训、交流等方式提升员工的数据意识和能力。

数据要素化，实质在于航空公司将数据资产转变为数据要素，其应该考虑以下关键步骤：


(1)明确数据要素的定义和价值：首先，需要明确数据要素的概念，即数据要素是指根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态。数据要素参与到社会生产经营活动中，为所有者或使用者带来经济效益。因此，航空公司需要识别和理解其数据资产中哪些部分具有成为数据要素的潜力，即能够为公司带来经济效益的部分。  
 

(2)数据资产的标准化和整合：为了将数据资产转化为数据要素，需要对数据进行标准化和整合。这包括数据的清洗、分类、标准化和整合，以确保数据的质量和可用性。同时，需要建立数据目录和数据治理体系，以便管理和维护数据资产。

i.数据源识别：识别航空公司内部各个业务系统的数据源，包括航班运营、客户服务、市场营销、安全管理等。
ii.数据整合：建立数据整合平台，实现多源数据的统一采集、整合和入库。
iii.数据接入：制定数据接入标准，确保数据的准确性和一致性。
iv.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误、不完整的数据。
v.数据转换：对数据进行必要的转换和格式化，使其满足后续分析的需求。    
vi.数据标注：对部分数据进行标注，为后续的机器学习模型训练提供支持。
vii.数据分类：根据数据的特性和用途，对数据进行分类，如结构化数据、非结构化数据等。
viii.数据标准化：制定数据标准，对数据进行标准化处理，确保数据的可比性和通用性。
ix.数据质量监控：建立数据质量监控体系，对数据的质量进行实时监控和评估。
x.数据优化：根据监控结果，对数据进行持续优化和改进，提升数据的质量和价值。

(3)数据资产的挖掘和创新应用：为了实现数据资产的价值最大化，航空公司需要利用大数据技术和算法对数据进行深度挖掘和分析，发现隐藏在数据中的价值和规律。同时，需要将挖掘出的数据应用于各个业务领域，推动服务创新和产品创新，提升公司的竞争力。

i.存储策略：选择合适的存储方案，如分布式存储、关系型数据库、非关系型数据库等，确保数据的高效存储和访问。
ii.数据管理：建立数据管理制度，明确数据的存储、访问、修改等权限和流程。
iii.数据分析：利用统计分析、可视化分析等手段，对数据进行深入分析，揭示数据的内在规律和趋势。
iv.数据挖掘：对已整合和清洗的数据进行深入分析，通过应用高级的数据挖掘和分析技术（如机器学习、深度学习、预测分析等），发现隐藏在大量数据中的有用信息和知识。这些信息可能涉及旅客行为模式、市场趋势、航班运营优化等方面，可以为航空公司提供关键的业务洞察。    
v.业务应用：基于挖掘出的数据资产，数据团队需要与业务部门紧密合作，共同探索如何利用这些数据来优化现有的业务流程、产品和服务。例如，通过分析旅客的购票和出行习惯，可以优化航班时刻、提升旅客满意度；通过分析市场趋势，可以调整定价策略、增加营收等。
vi.数据服务：通过API、SDK等方式，将数据服务化，提供给外部合作伙伴和开发者使用。
vii.创新应用：在数据驱动的业务优化和创新基础上，数据团队还需要将这些新的业务模式和策略转化为具体的系统、应用或服务。这可能涉及到与IT部门的紧密合作，共同开发和实施新的数据应用，如个性化推荐系统、智能客服等。
viii.监控更新：数据资产的价值并非一成不变，随着业务的发展和市场的变化，数据资产的价值和应用方式也可能发生变化。因此，数据团队需要持续监控数据资产的状态和价值，及时更新和调整数据应用策略，确保数据资产能够持续为航空公司创造价值。
ix.安全保护：在数据资产的挖掘和创新应用过程中，必须严格遵守相关的数据安全和隐私保护法规，确保用户数据的安全和隐私不被侵犯。同时，也需要建立相应的数据治理机制，确保数据资产的合规使用和管理。   
 
(4)数据资产的市场化配置：数据要素市场化的关键在于通过市场机制的交易、流通和配置。航空公司可以通过建立数据交易平台或与第三方数据交易平台合作，将数据资产推向市场，实现数据资产的交易和流通。在此过程中，需要关注数据的安全和隐私保护，确保数据在交易过程中的安全性和合规性。

i.数据资产评估与定价：首先需要评估数据资产的价值和潜在市场需求。这可能涉及到数据的质量、完整性、稀缺性、实用性和安全性等多个方面。通过合理的数据资产评估方法，确定数据资产的市场价值，为后续的交易和利用奠定基础。
ii.数据产品与服务开发：基于评估结果和市场需求，将数据资产转化为具体的数据产品或服务。这些产品或服务可能是数据分析报告、数据API、数据可视化工具、数据咨询服务等。开发过程中需要注重用户体验和易用性，确保数据产品或服务能够满足市场的真实需求。
iii.市场推广与渠道拓展：通过市场调研和分析，确定目标市场和潜在用户群体，制定相应的市场推广策略。利用线上线下的推广渠道，如社交媒体、行业展会、合作伙伴等，积极宣传和推广数据产品或服务，吸引更多的用户和客户。
iv.交易机制建立与完善：建立数据资产的交易平台和交易机制，确保数据交易的公开、公正和透明。制定交易规则、交易流程、风险控制等方面的制度，保障交易双方的权益和利益。同时，还需要完善数据交易的监管机制，防止数据泄露和滥用。  
v.持续优化与创新：根据市场反馈和用户需求，持续优化数据产品或服务的质量和性能。同时，关注行业动态和技术发展趋势，不断创新数据资产的应用场景和商业模式，提高数据资产的市场竞争力和价值。

(5)培养和引进数据人才：实现数据资产向数据要素的转化需要一支具备数据素养和技能的人才队伍。航空公司应重视数据人才的培养和引进，通过培训、交流等方式提升员工的数据意识和能力。这是因为数据要素化涉及到大量复杂的数据处理、分析和应用工作，需要有专业的数据人才来支持。

i.设立培训计划：航空公司可以设立专门的培训计划，针对数据相关的岗位和职责，为员工提供系统的数据知识和技能培训。这可以包括数据科学、数据分析、机器学习、大数据处理等方面的课程。
ii.提供实践机会：除了理论学习，还应该为员工提供实践机会，让他们在实际项目中应用所学的知识和技能。这可以通过参与实际的数据项目、数据竞赛或与其他数据团队合作来实现。
iii.鼓励自主学习：鼓励员工自主学习，提供学习资源和学习时间，如订阅在线课程、参加行业研讨会或阅读相关书籍。
iv.建立合作关系：与高校、研究机构或其他公司建立合作关系，共同培养或引进数据人才。这可以通过校企合作项目、实习生计划或人才共享等方式实现。
v.吸引行业专家：通过提供具有竞争力的薪资和福利，吸引行业内的数据专家加入团队。这些专家可以为团队带来宝贵的经验和专业知识。    
vi.招聘优秀人才：通过招聘具有丰富经验和专业技能的数据人才，快速提升航空公司的数据处理和分析能力。在招聘过程中，要注重候选人的技能、经验和项目成果。

数据要素化要立足全局，其建设需要航空公司建立针对性的数字化能力来落地从数据资源到数据要素的全过程。虽然业内各个航司具体的数据治理及数据管理领域的软件、工具和相关平台等建设和采购不尽相同，但从整体功能视角来看主要包括以下功能群组建设：

(1)数据收集与整合功能群：该功能负责收集来自各种来源的数据，如航班信息、客户行为、运营数据等，并进行整合，形成一个统一的数据视图。

(2)数据存储与管理功能群：该功能包括分布式存储、备份和恢复机制，以确保数据的安全性和可靠性。此外，它还需要提供数据索引和查询功能，以支持高效的数据检索。

(3)数据分析与挖掘功能：该功能提供强大的分析引擎，可以对数据进行深度分析，发现潜在的趋势和模式。此外，它还应支持数据挖掘算法，以发现隐藏在数据中的有价值信息。

(4)数据可视化与报告功能群：该功能可以将分析结果以直观的方式展示出来，如图表、仪表板等。此外，它还可以生成定期报告或即时报告，帮助决策者快速了解业务状态。

(5)数据安全与隐私保护功能群：该功能负责确保数据的安全性和隐私性，包括数据加密、访问控制、数据脱敏等机制。同时，它还需要监测和应对潜在的数据泄露风险。    

(6)数据治理功能群：该功能负责管理和维护数据的质量、标准和流程。它应提供数据清洗、数据验证和数据审计等功能，以确保数据的准确性和完整性。此外，它还需要制定和执行数据治理政策，确保数据的合规性和可追溯性。

(7)数据交换与共享功能群：该功能支持与其他组织或平台进行数据交换和共享，以实现数据资源的互利共享。它应提供标准的数据接口和协议，以确保数据的互通性和互操作性。

从数据资源到数据资产、再到数据要素的建设过程，是数字化转型趋势、数据价值挖掘、市场需求变化以及政策和技术支持的必然结果。航空公司可以逐步挖掘和利用数据的价值，提升运营效率、改善客户服务、加强风险管理、支持决策创新、增强行业竞争力、推动数字化转型并实现可持续发展，更好地应对市场竞争、满足乘客需求、实现业务创新和发展。

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