大数据在机场综合管理数据库建设中的应用研究

徐赫 张昊玥

【摘要】随着我国经济社会的快速发展，对航空的需求也持续快速增长，民航旅客吞吐量也飞速增长，预计在不远的将来会成为全球最大的民航市场。在这一背景下，机场综合管理建设也备受关注，在当前机场综合管理数据库建设工作中利用可视化技术、数据挖掘技术、数据仓库技术等进行大数据研究应用非常关键，保障机场在综合管理数据库建设过程中能处理海量数据，进行数据仓库建设和数据分析挖掘价值，进而让机场综合管理数据库建设更为全面。本文首先研究了大数据概念，然后探讨了机场运行面临的数据处理挑战，再分析了构建方案，最后给出了总体结构框架，希望有利于机场综合管理数据库建设工作的开展。

【关键词】大数据;机场综合管理;数据库建设

从当前国内机场建设来看，多数机场都已经构建了各自运营的业务系统，且这些系统的正常运营为机场正常运行和管理业务的开展提供保障。在多年的机场业务信息系统运行过程中产生出各类信息数据，如何通过现代化技术和方式来挖掘数据中潜在的价值，帮助机场建设优化，提高整体质量，增加机场运营效益，成为当前国内机场综合管理建设工作的重中之重。目前，我国各行各业都在创新运用数据挖掘技术、大数据技术和数据仓库技术，且这些技术的运用愈加规范，将其运用到机场综合建设数据库管理工作中有了前提依据。以下主要围绕着大数据的基本内容展开简单的分析与探讨。

一、大数据综述

大数据的产生对国家治理行业进步、业务流程甚至个人生活工作方式都产生巨大影响，它是IT产业、物联网、云计算之后的又一次重大技术革新，通过对大数据进行挖掘和再利用创造的价值无法估量，因此，大数据将会成为未来信息市场最重要的市场竞争之一。大数据不是一类新的技术产品，也不作为一类新的技术，而是一种新的研究方法、新的思想，对大数据的研究已经成为近些年来的研究热点。大数据有几个突出的特点，比如处理速度快、数据含量大、数据种类多、隐藏价值高、隐藏密度低等，所以在大數据时代到来后的数据处理情况与传统数据库处理方式相比更加具有市场价值。

大数据技术能够对海量的数据进行收集、储存、分类、管理、处理、分析以及共享，并实现可视化，大数据能够被使用的数据包括可视化技术、分解技术、数据挖掘技术、数据仓库技术、数据分布技术等等。以上几种数据对大数据的处理结果有一定差别，任务分解技术与数据分布技术作为关键思想，数据挖掘技术则是通过对数据的统计处理以及机器学习，使得大量的数据中能够提取出有用的信息和知识，用来进行数据挖掘的方法与工具包含聚类分析、回归分析、分类、演化分析、关联分析、序列模式等多种，而数据仓库技术包含非关系型数据与分布式数据库系统，可视化技术可以对大数据分析后的结果通过动画、图片、图表方等式进行展示。

二、机场运行面临的数据处理的挑战

当前，信息技术与互联网技术的快速发展，使得数据的价值越来越高，数据资产能在云计算的保护下进行保管与访问，但大数据中所隐含的价值如何被用来为个人生活、企业发展、国家发展所用，成为当前大数据的关键分析点。当前，我国重要机场所建立的模式是以机场运行数据库为核心开展的，该建设模式将航班信息作为重要信息来源，通过中间平台的帮助完成旅客所需航班显示系统、离港系统、信息集成系统、服务系统、设施保障系统、广播系统等多种系统所需数据，确保机场航站楼的协调进行，正常运作。从当前机场所用的运行管理模式来看，数据来源于旅客服务与航班保障的多个方面，比如物流数据、航班信息数据、行李数据、旅客服务数据、交通枢纽车位数据、商业服务数据、设施设备管控数据、业务处理数据以及财务办公数据等多种类数据。

当前大数据环境下，许多企业面临的问题是数据量大、处理方式落后。因此，即便我国多数机场在正常运行管理工作中会产生海量的运行数据，但是多数机场的运行管理数据库会对实时航班的数据进行实时分析处理，而不会对海量数据背后潜藏的价值信息进行深入挖掘和利用。所以通过构建机场综合管理数据库，将海量的数据信息通过大数据技术进行综合管理，完成深入挖掘和利用非常关键。

三、构建方案

进行机场综合管理数据库建设会运用到大量的信息数据，在这些信息数据中不但包含实时航班运行数据还包含大量的历史数据，在建设数据仓库时，要保障机场综合分析管理的各方面都被支持，比如航班旅客服务质量分析与管理、航班运行分析与管理、规划和招商分析与管理、设施设备运行保障分析与管理、决策分析与管理等，通过对数据仓库的全新设计打造不同的主题和集合，进而保障数据处理的有效性。根据不同主题的数据库，建立属性归纳法来删减冗杂信息，精简数据集，然后按分类存储的规则将数据库所需的数据进行存储再利用，利用分析工具进行不同层次的有效信息分类与分析时，合理将数据挖掘工具方法库、知识库、模型库的整合运用，最终呈现给用户的是由可视化工具分析后的结果。

四、总体架构

根据机场这类大型交通枢纽的本身特点，进行综合管理数据仓库的建设，其体系结构如图1所示，根据图1中的信息能够看出数据仓库可以被分成五个方面，分别是数据可视化、综合管理数据库、数据源、数据分析提取和数据处理。

（一）数据源层

机场航班在其运行过程中会接触到许多方面的数据源，例如物流数据、行李数据、旅客行程数据、航班数据、设施设备监控数据、安全数据、气象数据、行政办公数据、商业数据等，也包括航空公司数据、空管数据、互联网数据等，以上所有的数据既包含实施运行数据，也包含部分历史数据不，且同的数据被存储在不同的部门和不同数据库中。

（二）数据处理

数据处理实际上是让存储的数据通过事实表与装载维度表准备的工作，但是因为数据源数据的内容并不相互独立，总是存在交叉的情况，因此可以通过互动性来分类观测数据，一般来讲，数据可被分为两大类，分别为非结构化数据与结构化数据。此外，在数据元素中还包含数据残缺、数据冗杂、数据噪声等其他问题。因此，需要对数据进行处理进化转换后再重新组织，将其有效的、符合主题的数据存入数据仓库中。

（三）综合管理数据库

数据仓库能够对预测数据和实际信息数据进行综合存储，也能存储预测执行完成后得到的结果，进而形成决策信息库。例如，对航班运行进行分析管理，就能得到海量的设备设施监控数据和航班运行数据，然后将其存入到数据仓库内，将其与数据仓库中已有的信息进行综合管理和分析，最终得到确保航班正常出行的最优化管理方案与设施设备运行方案。此方案可以根据航班运行情况分配该航班所需扶梯、照明、通道、登机桥、空调等设备，并提高所需设备的使用率，有效减少航班运行成本，数据集市的引入为了将数据及时与数据仓库进行分离，进而有效解决数据仓库中冗杂数据、无效数据的处理，保障数据集市只为决策提供相应服务，作为直接决策和数据源过程中的缓冲，数据仓库的建立非常重要。

（四）数据分析提取

完成数据处理后的数据通过数据分析和数据提取来完成最终的决策分析过程，联机分析处理方式能够将航班运行中运用到的知识库、模型库通过运算和数据加工，并在交互式的统计和分析预测上为机场管理部门的决策工作提供相应意见。由于机场的特殊性，应该将数据分为历史数据和事实数据两个部分，然后利用云平台进行计算采用的计算处理方式，包括Hadoop技术和MapReduce技术。由数据仓库中的知识在数据挖掘工具的辅助作用下形成知识库，可被用来做预测推理，完成定性分析，而方法库与模型库则为最终决策提供定量分析和辅助决策，方法计算类库与预测方法字典共同组成方法库，模型存储库预测模型字典以及模型参数字典的组成模型库，然后方法库、知识库、模型库的连接处理与信息交互，让用户能够在界面内完成数据的分析与预测。

（五）数据可视化

为了让机场综合管理人员的决策工作顺利进行，可以建设数据仓库和数据挖掘，从而获得有价值的信息，以便为机场旅客服务、航班进出港等作出正确决策和对策制定，所以在总体构架中可视化工具要求界面简洁、功能全面。机场综合管理数据库所包含的数据源多种多样，其中含有大量的非结构化数据，由于数据应用本身具有极强的复杂性，使得数据和数据结构之间的交互作用更加明显，通过人工智能、视觉智能处理等技术来进行海量数据的分析处理与资源提取，再利用人机推理技术或辅助图像分析技术来进行各类任务的处理分析，再制定视觉分析软件，并将其运用到机场各部门中，以部门要求进行数据分析，进而得到具有商业价值的可视化信息。

五、机场综合管理数据库创新发展的建议

在当前经济快速发展信息技术不断更新的社会环境下，我国各大机场长年累月的运行工作所积累的数据非常庞大，但由于没有合适和先进的技术加以支撑，导致机场没有正确认识到历史数据所包含的价值，因此无法发挥数据价值的作用。随着大数据技术的发展和运用，此类现象有所缓解。通过利用大数据技术挖掘海量数据中潜在的价值，并将其作为发展前提来优化我国各大机场的服务水平与管理水平，比如针对游客来讲，以往机场在服务游客时，通常会选用被动的服务方式，而在当前运用大数据技术的前提下，则可通过数据信息进行游客需求的分析与预测，掌握旅客需求，让机场服务更加个性化，机场服务人员通过分析结果为游客提供相应服务，进而使得机场的服务水平有效提高。又比如在航班业务方面，利用大数据技术完成航班人员和航班资源的优化配置，挖掘数据中潜在规律，比如地面服务、机型、合约、到场时间、员工排班、资源配置等各方面。把握各环节人员的调度，使得整个航班的一系列工作得到优化与改善，从而保障航班计划的正常开展，减少突发情况的概率。另外，通过大数据技术进行研究分析，还能降低航班延误率或其他突发类事件的概率，利用大数据技术机场管理人员可分析航班延误的历史数据，分析找到造成航班延误的原因，进而有针对性地给出解决措施和应急预案，待航班延误情况发生后，及时利用大数据技术掌握离港或进港航班旅客的微信、微博等社交软件平台，控制舆论。

六、结语

综上所述可以知道，从我国机场运营现状来看，我国许多大型机场在长年累月的经营过程中积累了海量的运营数据，由于以往缺少科学的技术手段进行历史数据分析，使得运行数据的存在价值未被发掘，而当前大数据技术的广泛使用和技术水平的提高，让机场管理数据库建设过程中可以通过分析大数据来进行数据挖掘，让海量数据中潜在的数据价值被发现和利用，使得机场的服务质量和管理水平有效提高。由于现代化经济发展水平的不断提高，在机场管理中运用大数据技术具有明显的优势，特别是我国部分大型机场在建设综合管理数据库工作中，要把握大数据技术在机场领域未来发展的可能性，抓住良好的发展契机。可是，针对大数据技术运用而言，许多有关研究仍然停留在以“云计算”为重点的大数据相关技术和软件研究开发工作上，如何将大数据技术的研究应用作用到实际的机场运营管理领域、促进机场服务建设和运营管理成为当前大数据技术的发展重点。许多理论研究和实际研究的限制，在机场综合管理数据库建设过程中运用大数据技术仍然停留在探讨和分析阶段，希望通过文章探讨能够对机场建设运用大数据提供有效参考意见。

参考文献：

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[2]付海涛.浅析大数据在机场综合管理数据库建设中的应用[J].电子世界，2019（14）：89-90.

[3]李思捷，绳鸣.大数据平台在机场的建设与应用研究[J].信息与电脑（理论版），2018（2）：105-106+119.

[4]樊江，郭勇.机场大数据集离群点检测算法仿真研究[J].计算机仿真，2019（3611）：1-4.

作者简介：

徐赫（1993-），男，汉族，北京人，本科，北京太极信息系统技术有限公司员工，对外經济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：大数据科学与应用;

张昊玥（1995-），女，汉族，北京人，硕士，民航机场规划设计研究总院有限公司，研究方向：模式识别。