民航数据智能微应用集市

前言

        倘若有一个国内的全航空领域的大数据平台及集市,或者有国家相关职能部门所领导的建设方向。个人的架构实现建议及技术领域突破方向简要罗列如下。

背景理解

        以一国家行为为驱使的特定行业数据中心及应用集市建设。


民用航空行业数据应用趋势

        IT技术提供跳跃式发展能力;同时要求转换思维。


民用航空行业数据应用蓝图,一切皆服务

        How Airline Industry Uses Data to Fly Higher: Creating the Connected Airline Capability, Everything as a Service.


民用航空行业企业级数据信息蓝图

        数据测层次,使用对象,相互上下游关系,已经IT等技术的融入。


数据建设成败的关键因素

总纲

        用户决定应用。数据支撑应用。而不是技术或单纯大数据所驱使的建设。


数据使用视角

        一切皆为用户。以最终使用用户的角度,去梳理和构建其针对性的数据应用。


平台能力与应用匹配

        用户决定应用。数据支撑应用。但是其必须遵循一定的发展规律和建设阶段。在每个不同的阶段,必须针对性的去解决数据和业务的诉求,及两者之间的结合及平衡。


数据存储选型及设计

        特殊的存储,资源和平台为特殊的诉求。分阶段分级不仅为了清晰和易用性更为数据安全考虑。


数据管控

        数据的4V特征增加管理及使用的难度;应用的繁多和变化也加剧数据管控压力。


持续实施及改进

        需求、用户、时间在变化;数据也在变化。在不断迭代中固化平台及优化流程。


数据处理管道化

        经由管道正确和高效的注入日积月累的数据;持续的改进需要使数据周而复始的在管道中流动。


数据处理原则

        正因为大数据的4V,所以更应该从开始就注意数据质量的提高;大数据管控其实还是数据管控的范畴,但对于数据质量的严格要求是区别于其他大数据平台的关键。


数据应用生态系统

    端到端的可验证的产生价值的数据消费;从自应用的消费者,变为服务提供商。


产出及收益,和展望

        SaaS是重点,但是PaaS是能力的体现,然而DaaS和更深层次的BDaaS则是进阶的高级应用。


高阶智能应用及应用集市

躺在“金山”上的用户,寻找数据挖掘的目标和方向。

一切皆可量化,生产行为的数据化。

取之不尽用之不竭,发挥数据的潜在价值。

试错,后验,仿真,迭代,持续。


建设关键

        在技术层面上,ODS和IDS等几个相关领域,必须按照技术层面的最佳实践,并结合行业等特殊规范及特性,认真构建及演进。

任务工作协同的统一视图(ODS) 

        数据平台的第一点功效,就是多任务、系统、应用,乃至平台之间的协同。


EDW的主题版 – IDS

        数据分析往往发生在EDW上,但是IDS是一个最优实践的产物,不仅仅避免EDW的高额投入,更关键的是使用真实数据使用的场景,已经一定范围的数据洞察诉求。

航司ODS & IDS全局蓝图

        在民航领域,如下3个数据领域是需要构建,并根据实际情况有机的融合在以其。

基于ODS的BEL & FIDS & AIDS

        对于航司飞行运行及相关空管政府职能部门,最关心及必须建设的就是一个整体及连贯的数据体系。

IDS数据建模 – 面向主题的星型维度建模

        对于IDS的建模,虽然是IT层面的内容,但是其必须根据实际接入的业务数据及业务特征,进行优化。

IDS数据建模 – 面向主题的星型维度建模

        各类时序及颗粒度的处理是优化后续数据洞察使用的关键。

IDS星型数据模型(FIDS)

        以航班的飞行运行领域为例,其需要至少构建如下序列化数据集,从而方便后续数据洞察使用的诉求。


非民航领域案例

        如下几个非民航领域的数据建设平台架构。

JD金融集团大数据分析平台

东风雷诺汽车数据分析平台架构

用友大数据分析体系


结论

        其关键不是技术或大数据技术的简单罗列,必须根据行业的固有特征,和实际能够接入的数据范围,按照阶段性的建设方针,从ODS再到IDS,再到后续数据的智能应用。然而即使简单的数据堆积,也需要一定数据建模,尤其是基于行业需求和特征的数据建模,将数据规整到较高的质量水平和后续使用的最优数据基础。

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