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民航机场行业的数据中台中,有关数据管理顶层设计方案需要结合机场行业的业务特点和技术需求进行具体的设计,今日我们简要考量设计提供一个参考方案:
明确数据中台在机场数字化转型建设中的战略目标和价值,例如提升机场运营效率、优化旅客服务体验、增强机场安全保障等。
建立数据管理团队的组织架构,明确各个部门和人员的职责和角色。确保有一个明确的领导者来监督整个数据管理过程,并且有专门的数据管理员来负责日常的数据管理任务。一般而言,建议以业务部门作为主导,信息化部门作为协助角色。按照机场行业的数据属性可划分为以下业务领域:
市场域、行政管理域、建设管理域、旅客服务域、员工服务域、审计域、商业管理域、知识域、运行管理域、物流服务域、财务管理域、战略管理域、安全管理域、人力管理域、数字化域、纪检管理域、工程资产管理域、党建工团域、采购管理域、法务管理域
(1)数据采集:从机场的各个业务系统、传感器、第三方数据源等采集数据。
(2)数据存储:根据数据类型和业务需求选择合适的数据存储方式,如关系型数据库、非关系型数据库、数据湖等。
(3)数据处理:对采集到的数据进行清洗、整合、转换和加工,以满足后续的数据分析需求。
(4)数据分析:利用数据分析工具对处理后的数据进行深入分析,提取有价值的信息。
(5)数据共享:将分析结果共享给相关部门和人员,支持决策和业务操作。
(1)数据清洗:去除重复、错误和不完整的数据。
(2)数据映射:将不同来源的数据进行统一格式和标准的映射。
(3)异常值处理:识别和处理异常值,确保数据的准确性。
制定严格的数据安全政策和隐私保护措施,确保数据的安全性和合规性。
对不同类型的数据进行分级管理,并定义不同级别数据的访问权限和存储要求。
选择合适的数据管理工具和平台,如数据仓库、数据湖、大数据处理工具等。
根据机场的实际情况进行技术平台的部署和配置,确保平台的可用性和可扩展性。
设计并实施数据服务接口,提供稳定、高效的数据访问服务。
对API进行管理和监控,确保API的安全性和可用性。
一般而言,数据中台的API分为三类:
(1)业务命令API:以Command(命令)为主,实际上就是一个业务行为。包括Request/Response,也可以没有Response的内容,主要是为了执行一个业务指令,例如创建订单、创建用户等。
(2)智能计算API:这类API是为了对数据进行计算,针对输入参数进行加工,并返回计算的结果。例如计算最优路径、计算推荐价格等。此类API伴随着相关算法逻辑而对外提供服务。
(3)数据查询API:这种API主要用于对已有数据进行查询,查询时可附带各种条件。例如查询用户信息、获取用户画像、获取产品清单等。
开展数据意识和能力培训,提高员工的数据意识和素养。同时,通过各种渠道推广数据驱动的文化,鼓励员工利用数据进行决策和创新。
定期评估数据管理顶层设计的有效性和效率,根据业务需求和市场变化进行持续改进和优化。在具体实施过程中,还需要根据机场的实际业务需求和技术条件进行调整和完善。同时,需要与机场的业务部门、技术部门和其他相关方进行充分的沟通和协作,以确保数据中台的成功实施和运营。