当下最流行的技术词汇可以概括为“云物移大智”，即云计算、物联网、移动互联网、大数据和智慧城市。“大数据”在其中占据着重要的地位，民航业是旅游行业中信息化水平比较高的，大数据的应用更是首当其冲。如何用好大数据，是民航运输链条上每个企业必须要回答的问题。
一、数据的生命周期
大数据首先是数据，既然是数据，那么从数据产生那一刻起，数据就有其生命周期。
数据根据其属性不同，实时价值耗散曲线也不相同。如上图所示，金融交易类的数据，其价值以毫秒计算，如股指期货的指数数据，其价值瞬间就耗散，几分钟之前的股指数据几乎没有任何价值。航班的库存（剩余座位）信息，随着机票销售的进行，剩余数量在不断变化中，可能20秒之前的剩余座位数据对现在已经不具备参考意义。天气预报、实时路况和机票价格数据，其有效时间可能会稍长一些，以小时计算。2、3个小时之前的路况拥堵信息，已经不能作为人们出行的参考依据了。还有一些数据有效性可能会更长一些，比如商品房的售价，汽车的零售价，商家报给消费者的价格，有效期会是几天的时间。
很多数据首先是快数据，其次才是大数据。那么就需要正确认识数据的生命周期，充分利用数据的实时价值，比如机票的价格数据，需要根据库存情况进行以小时为单位的动态调整。航班起飞后，这架航班上的机票销售数据就成为历史数据，实时价值丧失，这时候可以作为大数据的一部分，成为未来机票价格制定的参考依据。
二、快数据与大数据的互补
《大数据时代》几乎是大数据的起航号角，毫无疑问的成为畅销书，可以说在大数据行业几乎人手必备。在《大数据时代》开篇列举大数据的第一个案例就是Farecast的故事。美国著名的计算机专家发现航空公司机票价格制定比较混乱，不是越早买越便宜。于是就收集互联网上广泛存在的与机票价格有关的数据，在多达12000个价格样本的基础上，预测未来40天机票价格可能走势。然后通过不断调优，票价预测的准确度已经高达75％。作者通过这个例子想说明，大数据强调对于大量数据的处理，从而得出事物的相关性（机票价格的走势），而不是因果性（机票价格为什么降低）。
但现实是，作者关于Farecast的故事只讲了一半。Farecast于2009年被微软Bing搜索以1.15亿美元收购，整合为Bing Travel的一个功能。在2014年4月，Bing宣布关闭Farecast的机票价格预测功能。在大数据存储能力和处理能力越来越强大的今天，为什么Farecast反而停止运行了呢？原因不是Farecast出了问题，而是航空公司对于自身数据的充分利用，让Farecast的预测变得没有意义。欧美全服务航空公司过去普遍应用收益管理系统（Revenue Management System）来制定销售策略，但由于收益管理系统的数据输入都是历史数据，然后依靠数学算法进行模拟及预测，给出待售航班的销售策略。由于多种原因，收益管理系统一直都是离线处理，航空公司很少根据实时销售数据进行动态调整。随着IT技术的进步，航空公司不仅可以根据实时销售情况进行调整，而且还会综合分析已经购票乘客的行程，向旅客推荐复杂行程的购买建议（在哪里转机比较优惠）。
航空公司不仅根据历史数据进行收益管理，同时利用快数据进行动态调优，使得自身的价格策略满足了不同层次和不同类型的消费者的需要。所以作为单个出行的旅客，使用Farecast进行机票价格预测其意义已经不大了。这可能是Farecast功能关闭的主要原因，也是快数据与大数据互补的结果。
三、大数据关键词：跨界、后验、预测
大数据首先强调跨界。对于民航业来说，就是不仅仅拘泥于自身运行产生的数据，而是要多方合作，获取不同行业的数据进行相互补充和相互印证。比如，2014年11月是传统意义上航空淡季，但由于北京举办APEC会议而意外获得一个假期。这在任何收益管理系统中都是无法根据历史经验进行预测的，如果是大数据模式，则可以通过对网络新闻的舆情监控获知这一新闻热点，同时根据北京市民通过搜索引擎对于旅游目的地的浏览信息增多，寻找出热点旅游城市，进行有针对性的航班编排，提高主要目的地机票售价。这样不仅满足了人们的假期出行需要，而且还能获得良好的收益。
其次大数据往往体现出后验效应。由于大数据获取的是多个领域产生的历史数据，对于历史数据的整理与分析，可以验证各种情况发生因素。例如，对一个知名景区来说，可以根据移动运营商的服务的手机数量，结合景区监控视频自动分析，门票售卖情况，以及周边道路拥堵情况等多种信息，将这些信息综合为大数据样本，结合景区高峰时段接待人数和参观体验，可以梳理出一个模型，当景区承载量达到多少的时候，旅游体验开始下降，当周边的道路拥堵距离多长的时候，景区就要采取预备的限流措施等等。这些都是根据多方数据进行后验分析的结果。
最后，大数据最重要的功能就是预测。如上图所示，对于乘机旅客行为的分析，可以看出国内旅客乘机人数增长较快，同时乘机频次在下降，平均飞行距离在上升。这就说明，我国居民乘飞机出行越来越向普通人群扩散，根据年龄分布可以看出，商务旅客以男性为主，而年轻女性的乘机出行比例高于同年龄段男性。如果航空公司结合跨界的一些社区数据（如女性购物交流社区、驴友交流社区），就可以针对家庭中主要负责旅游决策的女性设计实用的组合产品，针对年轻时尚的女性设计个性化的旅游套餐，针对商务旅客的男性推广便捷租车等商务综合服务。
四、大数据思维与大数据应用
用户需要的是五毫米的钻孔，但很不幸他需要购买一个电钻。在大数据领域，航空公司面对的要么是大数据概念的宣贯，要么是大数据的技术讲解，如Hadoop、NoSQL。而笔者理解真正的大数据服务模式，就类似于民航的飞机，造飞机的厂商是少数，他们真正掌握飞机的设计原理和技术细节，开飞机的飞行员掌握驾驭飞机的技术，而乘客则只要知道坐飞机可以快速安全便捷的到达目的地就可以了。
未来真正掌握大数据技术的是少数的企业，它们提供大数据的基础设施，应用大数据的企业，不需要自建成本高昂的大数据储存和处理能力。作为航空公司，要想用好大数据，既不是着急去学习大数据的Hadoop技术，也不是去购置大数据硬件，而是要普及大数据思维，掌握大数据应用的本领。
所谓大数据思维，就是要认识到不同属性数据的价值，将数据的实时价值用足用好，当数据实时价值降低的时候，作为历史数据就可以成为大数据的重要数据源。不拘泥于本企业，本行业产生的数据，而是要围绕着旅客，从旅客在其他领域活跃的数据信息来判断旅游群体的特征，从而更好的为旅客服务。
掌握大数据应用，就是把握好大数据投资的火候。不是盲目去投资大数据基础设施，而是紧跟行业发展的趋势，掌握大数据应用的本领，为企业更好地应用数据服务。
我们处在信息的时代，数据的时代，不能因为害怕落后被时代淘汰，就焦虑和盲从；也要避免盲目的投资的冲动，为了大数据而大数据，从而浪费企业宝贵的资源。大数据时代一定会到来，航空公司正确理解数据，聚焦数据，才是迎接大数据“风口”的“正确姿势”。
作者 李洋
