大数据在机场综合管理数据库建设中的应用研究

大数据在机场综合管理数据库建设中的应用研究

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

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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

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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

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