Air France: Ihre Big Data in einem Cloud

• 104,2 Millionen Fahrgäste.
• 312 Reiseziele.
• 119 Länder.
• 546 Flugzeuge.
• 15 Millionen Mitglieder sind bei ihrem Treueprogramm "Flying Blue" angemeldet*.
• 2.300 Flüge pro Tag*.

Auf der Big Data Paris 2020 erläuterte Eric Poutrin, Lead Enterprise Architect Datenmanagement & Analytics bei Air France, wie das Geschäft der Fluggesellschaft funktioniert, wie die Big Data von Air France begann und wie die Datenarchitektur heute im Kontext einer hybriden Cloud aussieht.

Wie funktioniert eine Fluggesellschaft?

Bevor wir über Daten sprechen, ist es unerlässlich zu verstehen, wie eine Fluggesellschaft von der Erstellung der Flugroute bis zur Landung arbeitet. 

Bevor eine Fluggesellschaft wie Air France eine Route plant, muss sie zunächst einen Flugplan vorlegen. Beachten Sie, dass sich dieser in Zeiten von Gesundheitskrisen sehr häufig ändern kann. Sobald der Flugplan erstellt ist, gibt es drei völlig unterschiedliche Abläufe, die aktiviert werden, damit ein Flug ein bestimmtes Abflugdatum und eine bestimmte Abflugzeit hat:

• Der Strom der Passagiere, verschiedene Formen von Dienstleistungen, die den Reisenden die Reise erleichtern, vom Ticketkauf auf den verschiedenen Plattformen (Web, App, physisch) bis hin zur Bereitstellung von Personal oder automatischen Kiosken in verschiedenen Flughäfen, die den Reisenden beim Einchecken, bei der Abgabe ihres Gepäcks usw. helfen.
• Der Fluss des Besatzungsmanagements, mit Profilen, die an die Qualifikationen angepasst sind, die für den Betrieb oder das Führen des Flugzeugs erforderlich sind, sowie die Verwaltung der Flugpläne der Flugbegleiter.
• Die technische Ablauf der darin besteht, das richtige Flugzeug mit der richtigen Konfiguration an den richtigen Abstellort zu bringen.

"Das "Produkt" einer Fluggesellschaft geht durch den Kunden, so dass alle Gefahren sichtbar sind. Und sie wirken sich alle auf die Abläufe der anderen aus! Je näher das Datum des Fluges rückt, desto kritischer werden diese Gefahren."

Aufgrund dieser Beobachtungen beschloss Air France vor 25 Jahren, eine "dienstleistungsorientierte" Architektur einzurichten, die unter anderem die Benachrichtigung der Abonnenten bei Gefahren auf allen Flügen ermöglicht. Diese Echtzeit-Benachrichtigungen werden je nach Bedarf entweder an die Agenten oder an die Passagiere weitergeleitet: Vorbeugung von technischen Schwierigkeiten (Ausfall eines Flugzeugs), klimatische Gefahren, Vermeidung von Verspätungen usw.

"Das Ziel war es, die Lücke zwischen einem traditionellen analytischen Ansatz und einem modernen analytischen Ansatz zu schließen, der auf einer omnipräsenten, prädiktiven und präskriptiven Analyse in großem Maßstab basiert", so Eric.

Der Zeitstrahl

Im Jahr 1998 begann Air France seine Datenstrategie mit der Einrichtung eines Data Warehouse für den kommerziellen Bereich, in dem Kunden-, Besatzungs- und technische Daten gesammelt wurden, die es den IT-Teams des Unternehmens ermöglichten, Analyseberichte zu erstellen. 

Eric erzählt uns, dass Air France im Jahr 2001 nach der SARS-Krise (Schweres Akutes Respiratorisches Syndrom) ihre Flugzeuge umdisponieren musste, nachdem ein Flugverbot in die Vereinigten Staaten verhängt worden war. Es war das Data Warehouse des Unternehmens, das es dank des Maschinelles Lernen und der Algorithmen der künstlichen Intelligenz ermöglichte, andere Einnahmequellen zu finden. Diese Art des Umgangs mit Daten hatte sich 10 Jahre lang bewährt und ermöglichte es dem Unternehmen sogar, mehrere andere Schwierigkeiten zu überwinden, darunter die Tragödie des 11. September 2001 und die Krise der steigenden Ölpreise.

Im Jahr 2012 beschlossen die Datenteams von Air France, eine Hadoop-Plattform zu implementieren, um prädiktive oder präskriptive Analysen (je nach individuellem Bedarf) in Echtzeit durchführen zu können, da das Data Warehouse diesen neuen Anforderungen und der großen Menge an zu verwaltenden Informationen nicht mehr gerecht wurde. Erst einige Monate nach der Implementierung von Hadoop, KAFKA und anderen Technologien der neuen Generation war das Unternehmen in der Lage, viel "frischere" und relevantere Daten zu erhalten.

Seitdem haben die Teams ihr Daten-Ökosystem ständig verbessert und optimiert, um mit neuen Technologien auf dem Laufenden zu bleiben und so den Datennutzern ein effizientes Arbeiten bei ihren Analysen zu ermöglichen.

Die Datenherausforderungen von Air France

Während der Konferenz stellte Eric auch die Datenherausforderungen des Unternehmens bei der Umsetzung einer Datenstrategie vor:

• Bereitstellung eines zuverlässigen Analyse-Ökosystems mit hochwertigen Daten.
• Implementierung von Technologien, die für alle Profile und ihre Anwendungsfälle geeignet sind, unabhängig von ihrer Branche.
• Eine Infrastruktur, die alle Arten von Daten in Echtzeit unterstützt.

Air France konnte einige dieser Probleme durch die Implementierung einer robusten Architektur (die es dem Unternehmen insbesondere ermöglichte, die COVID-19-Krise zu überstehen) sowie durch die Einrichtung spezieller Teams, die Deployment von Anwendungen und die Sicherheitsstrukturen, insbesondere im Hinblick auf die GDPR und andere Pilotvorschriften, beheben. 

Air France KLM ist jedoch noch nicht fertig mit der Arbeit, um ihre Datenherausforderungen kennenlernen . Angesichts der ständig steigenden Datenmengen und der wachsenden Zahl von Daten- und Geschäftsnutzern ist die Verwaltung der Datenströme über die verschiedenen Kanäle des Unternehmens und die Verwaltung der Daten eine ständige Aufgabe der Governance:

"Wir müssen immer im Dienste des Unternehmens stehen, und da sich die Menschen und die Trends ändern, müssen wir uns ständig darum bemühen, dass jeder die Daten verstehen kann".

Die einheitliche Datenarchitektur von Air France

Die Unified Data Architecture (UDA) ist der Eckpfeiler von Air France. Eric erklärt, dass es vier Arten von Plattformen gibt:

Die Plattform Daten-Discovery

Aufgeteilt in zwei verschiedene Plattformen, sind sie die Anwendungen der Wahl für Datenwissenschaftler und Bürgerdatenwissenschaftler. Sie ermöglichen es unter anderem,:

• • Extrahieren Sie das "Wissen" aus den Daten.
  • Verarbeitung unstrukturierter Daten (Text, Bilder, Sprache usw.).
  • Haben Sie prädiktive Analyse , um das Kundenverhalten zu verstehen.

A Daten-Lake

Der Daten-Lake von Air France ist eine logische Instanz und für alle Mitarbeiter des Unternehmens zugänglich, unabhängig von ihrem Beruf. Eric weist jedoch darauf hin, dass die Daten gut gesichert sind: "Der Daten-Lake ist keineswegs eine offene Bar! Alles geschieht unter der Kontrolle der Datenbeauftragten und Dateneigentümer". Die Daten-Lake:

• • Speichert strukturierte und unstrukturierte Daten.
  • Kombiniert die verschiedenen Datenquellen aus verschiedenen Unternehmen.
  • Bietet einen vollständigen Überblick über eine Situation, ein Thema oder eine Datenumgebung.
  • Ist sehr skalierbar.

Plattformen für "Echtzeit "

Um die Daten zu verarbeiten, hat Air France 8 Echtzeit-Datenverarbeitungsplattformen implementiert, um die Anforderungen der einzelnen "hochprioritären" use case kennenlernen . So gibt es zum Beispiel eine Plattform für vorausschauende Wartung, Wissen über das Kundenverhalten oder Prozessoptimierung bei Zwischenlandungen.

Eric bestätigt, dass die Plattform bei Auftreten eines Ereignisses oder einer Gefahr in nur 10 Sekunden Empfehlungen inEchtzeit" ausgeben kann.

Data Warehouses

Wie bereits erwähnt, hatte Air France bereits Data Warehouses eingerichtet, um externe Daten wie Kunden- und Partnerdaten sowie Daten aus operativen Systemen zu speichern. Diese Data Warehouses ermöglichen es den Nutzern, diese Daten in völliger Sicherheit Anfrage , und sind ein hervorragendes Kommunikationsmittel, um die Datenstrategie zwischen den verschiedenen Geschäftsbereichen des Unternehmens zu erläutern.