一、大数据的概念 

大数据本身是一个比较抽象的概念，单从字面来看，它表示数据规模的庞大。但是仅仅数量上的庞大显然无法看出大数据这一概念和以往的“海量数据”、“超大规模数据”等概念之间有何区别。对于大数据尚未有一个公认的定义，不同的定义基本是从大数据的特征出发，通过这些特征的阐述和归纳试图给出其定义。在这些定义中，比较有代表性的简单明了：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。 

二、“大数据库”与“大数据” 

从数据库到大数据，看似只是一个简单的技术演进，但细细考究不难发现两者有着本质上的差别。大数据的出现必将颠覆传统的数据管理方式。在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。如果要用简单的方式来比较传统的数据库和大数据的区别，我们认为“池塘捕鱼”和“大海捕鱼”是个很好的类比。“池塘捕鱼”代表着传统数据库时代的数据管理方式，而“大海捕鱼”则对应着大数据时代的数据管理方式，“鱼”是待处理的数据。 

绝大部分航空公司都建立了自己的数据仓库，存放着生产、运行、销售、客户、合作伙伴等各种各样的数据。这些数据被分门别类的整理之后，存放在数据仓库的各个空间当中 ,供航空公司的内部工作人员去查询、整理、分析。但是遗憾的是，当前国内航空公司对于这些数据的使用，基本上还停留在专项专用的阶段，也就是说某项数据只供一个部 门或者一类用户使用，极少能够实现不同部门之间的数据共享，也很难把数据分析的结论在公司层面广泛应用。例如航空公司每天销售的机票数量和票价金额的数据，是提供给财务结算系统的基础数据，很少有航空公司想到利用这个数据来分析自己的远期航班上旅客订座的趋势，以及代理商销售数量的变化波动，从而指导自己的销售人员进行市场促销的行为。从这个意义上看。财务数据本身所具备的市场营销应用价值没有得到充分体现。所以，客观的说，国内航空公司的数据仓库，还仅仅是个“大数据库”，而不是“大数据”。 

三、民航数据存储和管理现状 

1、数据项目多，存放和管理很零乱。 

其实航空公司是最容易 实现大数据应用的企业。航空公司引进和开发了一系列的计算机系统，这些系统所使用和产生的数据把生产运营过程变成了一整套的数据流，由此提供了大量的数据记录，但是这些数据的存放比较零散。    
2、数据仓库仅仅是个仓库，调用数据的流程复杂。 

 数据仓库的管理者是信息中心的IT工程师，他们中的很多人对业务流程的理解程度不够，对于各项数据的定义和背后所给出的市场信息并不清楚；分析数据的是一些机关的管理人员，他们有着业务流程的思维，但是一般都缺少数据库的IT 知识，在分析过程中需要借助IT人员的帮助，两者之间很容易产生扯皮。这样的分析过程容易产生片面性，也受制于IT 工程师的数据提供能力，经常因为理解不到位，少提供了一两项数据而导致结论的偏差。    
3、过于追求精度，忽略了数据的全面性及背后的含义。 

例如，航空公司在统计机场临时升舱的旅客数据时，会发现有些旅客先退票后买票的数据，这其实是一线售票人员为了节省时间，直接把旅客的经济舱客票办理退票，再卖给旅客一张头等舱机票。结果一个标准的旅客升舱的操作就变成了旅客退票再重新购票的操作。一般经过数据清洗之后，按照离港数据为准的原则，会去除掉这部分旅客升舱的数据，最后这些旅客都变成了机场临时购票的旅客。数据清洗修改了市场现实：旅客的意愿是升舱而不是临时购票。最后在旅客需求分析时产生错误，忽略了旅客升舱的需求，而夸大了机场临时购票的需求。所以说，航空公司的数据仓库，距离实现大数据的应用还存在很大的差距。 

想要使用好大数据，首先需要的是思维上的变革，航空公司不仅需要广泛收集数据，建立大数据的基础，还需要合理整理数据，掌握每类数据背后的含义；更需要数据挖掘的思想和工具，这样才能让数据说话，用数据指导生产，让数据产生价值。这就要求我们细致的了解和掌握大数据的特性。 

四、大数据的商业价值 

航空公司大数据商业化的核心在于旅客的细分，通过针对不同的旅客群体，

制定不同的营销和服务的策略，来实现收入提升和成本控制的目标。想成功的获取大数据的商业价值，需要经历数据收集、数据转换和数据挖掘三个阶段。 

1、一切皆可量化，生产行为的数据化。 

大数据的核心就在于海量的数据，凡是可以收集到的数据都应该进行统计分析，航空公司在生产运输的过程中所产生的数据，全部都需要采集归档。尤其是从最不可能提取数据的地方，也可以获取到数据。例如在候机楼内针对一些特定的旅客统计数据，都将会产生价值。往往航空公司在候机楼内只会统计进入贵宾休息室的旅客数量，而从来不去考虑统计进入吸烟室的旅客数量、儿童游乐区的儿童数量、乘坐摆渡电瓶车的旅客数量。其实这些数据对于航空公司的市场营销都具有一定的意义吸烟旅客多，说明旅客对于超过两小时以上的航程忍耐度比较差，在飞行过程中的情绪会容易烦躁；儿童旅客多，客舱的环境就会嘈杂，乘务员服务的难度就会增加；乘坐电瓶车的旅客多，反映出登机口距离安检的距离比较远，或者是旅客到达机场的时间比较晚，这种情况可以通过优化不同航班之间的停机位来加以改善。 

需要注意的是，量化一切是数据化的核心。但是数据化并不是简单的数字化，在把生产经营活动中的行为进行量化时，必须遵循一定的规则，这样才能获得可以进行分析、有效使用的数据，而不仅仅是简单的数字。 

2、取之不尽用之不竭，发挥数据的潜在价值。 

从国内航空公司现实的情况看，绝大部分公司都已经建立了数据仓库，并且通过固定报表的形式为机队规划、网络编排、生产运行、维修工程、市场营销、地面服务、客户管理、结算统计、效益分析等方面的工作提供支持。这些数据报表贯穿了航空公司生产经营活动的全过程。但是，绝大部分数据在当期使用过后，就被束之高阁，很少能够实现数据的再次利用。其实，数据在不断的重复使用中才能更好的发挥其潜在价值。