Big data как универсальный инструмент для бизнеса

Введение

Согласно прогнозу аналитиков, 67% компаний из аэрокосмической отрасли реализуют проекты на основе Big Data, ещё 10% планируют такие проекты. Что касается авиакомпаний, то здесь реализация проектов на февраль 2021 года заявлена у 44% компаний, а планы на такие проекты анонсировали 25%.

Это результаты исследования, которое провела в декабре 2021 года компания FlightGlobal относительно роли Big Data для аэрокосмических предприятий и авиакомпаний. Аналитики также выяснили мнение по поводу совместного использования данных по состоянию самолётов с производителями и компаниями, осуществляющими ремонт и техническое обслуживание (ТО).

Приблизительно половина респондентов ответила, что их компании используют массивы данных о состоянии самолётов, что помогает им принимать более выверенные решения. В ближайшей перспективе доля таких компаний вырастет до 75%.

Совместное использование данных с OEM/MRO всё ещё остаётся проблематичным. Однако 38% авиакомпаний полагают, что такая модель может обеспечить им значительные бизнес-преимущества.

Согласно данным из опубликованного в мае 2021 года обзора компании Honeywell “Connected Aircraft”, 47% опрошенных авиакомпаний планируют потратить в целях подключения воздушных судов к Сети до 1 млн. долларов в течение следующего года на каждый самолёт, эксплуатируемый ими.

До февраля 2021 года при инвестировании авиакомпаниями в смежные к авиации технологии (connected technologies) речь шла, прежде всего, об обеспечении спутниковой связи и Wi-Fi. Теперь же компании готовы извлекать выгоду из тех данных, которые они могут получать путем использования оборудования непосредственно на борту самолётов.

Samplomat

Samplomat – это комплекс оборудования и программного обеспечения, позволяющий рекламодателям продвигать свои продукты на территории торговых точек на основе технологий нового покупательского опыта и геймификации. Стартап автоматизирует процесс раздачи пробников, снижая риски человеческого фактора, и гарантирует получение сквозной аналитики по эффективности конверсии в покупки. Торговые сети получают возможность повысить лояльность потребителей и частоту их визитов за счёт рекламодателей. В настоящий момент стартап завершил пилоты с такими гигантами товаров повседневного спроса, как Unilever, Kimberly-Clark и LVMH, и ведёт согласование тестового запуска в двух из ТОП5 крупнейших ритейл-сетей России.

Giftery

Онлайн платформа корпоративных подарочных решений. Компания предлагает готовый каталог электронных подарочных карт с мгновенной доставкой, а также различные решения по интеграции каталога в программы мотивации и лояльности.

В каталоге Giftery более 150 ведущих ритейлеров, в том числе Ozon, Детский мир, Hoff, Decathlon, Перекресток, Магнит и многие другие. Ритейлеры используют сервис Giftery для организации продаж своих электронных подарочных карт с собственных сайтов, а также для дистрибуции в B2B каналы.

Технологии компании позволяют проводить результативные промоакции, повышать эффективность программ по привлечению клиентов и мотивации сотрудников, получать значительную экономию бюджетов на подарочный фонд и времени на администрирование мотивационных программ. У компании более 500 корпоративных клиентов, включая такие компании как 1С, Спасибо от Сбербанка, Аэрофлот Бонус, Росбанк, Ингосстрах, Mail.ru group, Северсталь, и многие другие.

Сервисом Giftery также пользуются физические лица для отправки подарков друг другу по различным поводам.

Решения компании оказались очень востребованными в период коронакризиса, так как Giftery предлагает бесконтактный и безопасный способ доставки подарков и вознаграждений. По ряду направлений и каналам продаж был достигнут рост в 3 раза.

Ускорение бизнес-процессов

Примеров применения передовых технологий в авиации все больше и больше. К примеру, в 2017 году S7 сообщила о запуске проекта по продаже авиабилетов на основе блокчейна. 28 июля 2017 года компания объявила об оформлении первого в мире билеты при помощи подключения к банковской системе через блокчейн. Авиаперевозчик реализовывал проект совместно с «Альфа-Банком». Приватный блокчейн построен на базе протокола Ethereum, в котором посредством смарт-контрактов обеспечивается информационное взаимодействие контрагентов при проведении платежей.

Внедрение платформы Ethereum открыло возможности существенной оптимизации бизнес-процессов как для авиакомпании, так и для ее партнеров. Скорость расчетов выросла с 14 дней до 23 секунд, — говорится на сайте авиаперевозчика.

Тогда заместитель генерального директора по информационным технологиям S7 Group Павел Воронин заявил, что технология блокчейна позволяет существенно оптимизировать бизнес-процессы, автоматизировать любую схему взаиморасчета, даже такую сложную, как, например, складские поставки.

По данным компании, контрагентами платформы являются авиакомпания S7 Airlines и агенты по продаже билетов. Платежи проводятся через «Альфа-банк», который получает информацию об операциях напрямую из узла сети, включенного в приватный блокчейн. Весь цикл операций, начиная от бронирования билета, до списания средств со счета и обновления статуса, выполняется системой автоматически.

Благодаря данной технологии авиакомпания не предоставляет агенту отсрочку платежа и получает выручку сразу после оформления билета, агенты могут работать напрямую с авиакомпанией без предоставления дополнительных финансовых гарантий. Кроме того, такая система сокращает документооборот.

Интеллектуальная голосовая платформа «Аэрофлота», разработанная Nuance в 2016 году, оптимизирует работу контактных центров авиакомпании. Клиенты могут получить справку о состоянии рейсов в автоматизированном режиме, не ожидая ответа операторов колл-центра. Ранее авиакомпания использовала распределенный контакт-центр. Точкой входа для звонков клиентов служил интерактивный голосовой автоответчик с распределением звонков путем набора в тоновом режиме. В итоге клиенты компании сталкивались с недостатком входящих линий, необходимостью долгого ожидания ответа оператора.

Who is who на рынке In-Memory DataBase: краткий обзор самых популярных решений

В 2019 году аналитическое агентство Gartner включило резидентные базы данных, в которых информация размещается в памяти, в перечень наиболее перспективных технологий в области Data Management. При этом на графике технологической зрелости (Hype Cycle) In-Memory database (IMDB) расположены на восходящем участке по пути к плато продуктивности . Это не удивительно с учетом длительной истории таких СУБД: впервые они появились еще в 90-е годы прошлого века: SolidDB, Timesten. Удешевление стоимости серверных модулей оперативной памяти вместе с популяризацией технологий Big Data стали новыми драйверами развития IMDB . Наиболее крупными игроками на современном рынке резидентных баз данных считаются коммерческие решения от IBM (DB2 with BLU Acceleration and dashDB), Microsoft (SQL Server 2014), Oracle (TimesTen), SAP (Hana), Pivotal (GemFire XD) и Teradata (Intelligent Memory). Еще в ТОП-19 лучших IMDB-СУБД от Gartner вошли широко известные open-source продукты (VoltDB, Redis, Aerospike, Altibase, Couchbase Server) и некоторые проприетарные, в т.ч. облачные, решения: Unicom Systems solidDB, Quartet FS ActivePivot, ParStream, MemSQL, Kognitio Analytical Platform, McObject eXtremeDB, DataStax Enterprise . Разумеется, это далеко не все резидентные СУБД: сюда же относится Apache Ignite, InfinityDB, Memcached, SQLite, MySQL NDB Cluster, Mnesia и прочие открытые и проприетарные решения, в частности Tarantool , который мы рассмотрим далее.

Наиболее крупные игроки рынка In-Memory Database

Big data и другие сферы гражданской авиации

Технологии Big Data находят свое применение и в других сферах гражданской авиации.

Разработчики Spafax, провайдера развлекательных решений для авиакомпаний, создали в июне 2021 года базовые рабочие прототипы решений на базе искусственного интеллекта для их интеграции в бортовую развлекательную платформу с функциональной возможностью персонализации, которая используется рядом авиакомпаний, включая American Airlines, Lufthansa и SWISS.

Первое решение ― модель чат-бота, который приближен к человеческому общению. При этом для улучшения диалоговых возможностей было использовано приложение на базе машинного обучения под названием LUIS (Language Understanding Intelligence Service).

Кроме того, в чат-бот интегрированы когнитивные сервисы, в частности распознавание лиц. Благодаря этому клиенты авиакомпаний смогут запросить для просмотра на борту список фильмов, в которых играет определённый актёр. Для этого требуется только загрузить в приложение фотографию этого актёра.

Второе решение ― приложение на базе искусственного интеллекта для анализа видеоконтента с использованием машинного обучения. Платформа получила возможность выявлять определённые объекты, сценарии или контент с ограничениями по возрасту, что часто требуется в соответствии с требованиями авиакомпаний по контенту.

В апреле 2021 года компания FoxTripper впервые продемонстрировала программу с “перемещающейся картой”. Программа предоставляет пассажирам информацию о тех местах, над которыми пролетает самолёт, и позволяет пассажирам осуществлять бронирования в пунктах назначения.

Другой интересный пример ― Gogo Air. Эта компания-разработчик информационно-развлекательной системы для пассажиров в полёте использует искусственный интеллект и машинное обучение для того, чтобы помочь авиакомпаниям повысить уровень оказываемых услуг.

Предоставляя развлекательный контент и Wi-Fi-доступ в полёте, Gogo Air собирает информацию о пассажирах, пользующихся этими сервисами. Затем эта информация подвергается обработке и анализу. В результате авиакомпании получают те данные, которые помогают им улучшить обслуживание клиентов и, зачастую, предложить своим пассажирам более таргетированные продукты.

Авиакомпании используют получаемые данные для персонализации сервисов на базе ситуационного контекста, например, адаптируя под клиента экраны информационно-развлекательных систем в самолёте в зависимости от длины полёта, используемых пассажиром устройств, пункта назначения.

Не остаются в стороне и технологии организации питания на борту. Так, в апреле 2021 года в Гамбурге компания Black Swan Data, разрабатывающая решения для анализа данных, заключила соглашение о сотрудничестве с gategroup.

В мае 2021 года компания ― разработчик в области решений для авиации SITA предложила систему отслеживания и управления багажом. Разработанная ею технология BagJourney позволяет управлять операциями с багажом всё большему числу авиакомпаний.

Только за первые шесть месяцев 2021 года более 20 перевозчиков выбрали это решение. SITA BagJourney ― одно из основных решений, которое помогает авиационной отрасли выполнять резолюцию 753 IATA, в которой прописано требование по отслеживанию багажа на каждом этапе путешествия.

Решение SITA BagJourney используется каждый год для обработки сотен миллионов мест багажа. По данным пользователей, решение снижает число ошибок на 30%. BagJourney совместимо с различными аппаратными средствами, включая мобильные устройства для сканирования или стационарные приборы.

По словам BahamasAir, одного из пользователей решения, после его внедрения в течение 7 дней удалось осуществить процесс полного перехода на мобильные устройства для отслеживание всего багажа по двум наиболее загруженным в плане багажа направлениям ― Нассау и Майями.

По результатам шести месяцев количество жалоб на проблемы с багажом на наиболее загруженном направлении снизилось на 60%. Авиакомпания планирует внедрить решение на всех направлениях и рассчитывает, что до конца года она полностью будет соответствовать требованиям резолюции 753.

Основные ИТ-системы Аэрофлота

B2C

Интернет и системы развлечений на борту
Сайт Аэрофлота, в том числе мобильный Web check-in
Система управления клиентской лояльностью
Мобильное приложение
Big Data на базе решений IВМ
Платформа электронной коммерции
Голосовая платформа для контакт- центра
Единое платежное решение

B2B

Налоговый
мониторинг
Личный кабинет
грузового
агента
Программа
корпоративной
лояльности
Программа лояльности диспетчеров агентств
Электронное
таможенное
декларирование
ВС
Сайт для
инвесторов

B2P

Система учета доходов Sirax
Система управления ТОиР
Система электронного документооборота и электронной цифровой подписи
Планшет бортпроводника CrewTablet (SITA)
Монитор руководителя
Голосовая платформа для контакт- центра
Электронный
портфель
для летного
состава
EFB
Система управления предприятием SAP ERP
Система управления ресурсами в базовом аэропорту

Применение big data для анализа и прогнозирования спроса на авиаперевозки

Юго-Восточная Азия может считаться достаточно сильным игроком в области предиктивной аналитики спроса на авиаперевозки.

Так, в декабре 2021 года авиакомпания Philippine Airlines выбрала решение компании PROS для оптимизации глобальной стратегии в области управления доходами (Global Revenue Strategies). Облачное решение PROS Origin &

Philippine Airlines является национальным авиаперевозчиком на Филиппинах. Самолёты компании на февраль 2021 года летают по 30 местным и 43 международным направлениям. Компания эксплуатирует 79 воздушных судов ― Boeing 777-300ER, Airbus A340, A330, A321, Bombardier Q400 и Q300.

Разработчик в области технологий для авиации Sabre Corporation, разработчик решений для мировой туристической отрасли, сообщил в ноябре 2021 года о подписании многолетнего соглашения, согласно которому авиакомпания Hong Kong Airlines получит Big Data-решение MIDT (Market Information Data Tapes).

Данное решение представляет собой базу данных, обеспечивающую доступ к историческим и прогнозным (глубина до 11 месяцев) данным по бронированиям. Обладание этим продуктом позволяет авиакомпаниям анализировать влияние от мер в области формирования тарифов, маркетинговых программ.

Hong Kong Airlines рассчитывает использовать продукт при реализации планов по началу работы на рынке Северной Америки. Продукт позволяет формировать отчёты и обладает аналитическим функционалом, что даёт пользователю возможность выявлять оптимальные каналы для реализации маркетинговой стратегии.

Развитие информационных технологий в дочерних авиакомпаниях

Модернизация работы всех дочерних авиакомпаний является приоритетным направлением развития Группы «Аэрофлот».

Авиакомпания «Россия» в 2019 году внедрила систему управления обучением персонала, а также систему дистанционного обучения. Это позволило автоматизировать создание и управление учебными курсами и тестами для сотрудников, мониторинг процесса обучения сотрудников и результатов тестирования.

Внедрение автоматизированной системы управления авиационной безопасностью повысило эффективность мероприятий по обеспечению безопасности пассажиров, а также работников. В отчетном периоде авиакомпания также развернула ИТ-инфраструктуру для обеспечения технических мер защиты конфиденциальной информации.

Авиакомпания «Аврора» в отчетном периоде внедрила программный комплекс Safran Analysis Ground Station (AGS) для анализа полетной информации в целях обеспечения авиационной безопасности и управления рисками. На сайте авиакомпании активирована продажа дополнительных услуг, таких как выбор места и покупка сверхнормативного багажа. Благодаря виртуальному туру на сайте «Авроры» пассажиры могут оценить внутреннее пространство воздушных судов Airbus А319 и DHC-8-400.

Авиакомпания «Победа» в 2019 году провела модернизацию оборудования дата-центра и полностью обновила сетевую инфраструктуру.

Значительные результаты показали программы планирования загрузки экипажей Jeppesen Crew Pairing, Jeppesen Crew Rostering, Jeppesen Crew Bid. Благодаря использованию этих программ удалось снизить затраты на создание плана полетов экипажей воздушных судов, повысить соответствие нормы налета и отпуска, сократить количество нерабочих дней и увеличить среднегодовой налет сотрудника.

Примеры сокращения расходов топлива и выбросов при переходе к технологиям big data

В 2021 году американская авиакомпания Southwest Airlines решила протестировать аналитическую платформу, которая позволяла сократить вторую по величине статью затрат ― расходы на топливо, составляющие от 4 до 6 млрд. долларов ежегодно.

Изначально прогнозирование затрат на топливо в Southwest Airlines осуществлялось на базе информации из нескольких систем, включая Ariba, среду управления расходом топлива Allegro, а также из собственного корпоративного хранилища исторических данных компании.

Все эти данные сводились затем в одну громоздкую таблицу. Специалисты ежемесячно генерировали 1.200 прогнозов потребности в топливе. Финансовый аналитик тратил в месяц три дня работы на составление этих прогнозов, которые, кроме того, не отвечали требованиям компании в части точности.

В пилотном проекте была использована платформа Alteryx Designer. Она помогла построить 8 различных прогнозных моделей, которые включали функцию моделирования регрессии временного ряда и нейронные сети. Для каждого месяца и каждого аэропорта система могла генерировать 9.600 прогнозов.

Время обработки данных для составления прогнозов удалось сократить на 60%. Кроме того, была повышена точность прогноза. Проект помог Southwest Airlines выяснить, что приобретение топлива у одного поставщика обеспечит большую выгоду, чем у нескольких, как это практиковалось ранее. Скорость составления прогнозов удалось снизить с 3 дней до 5 минут.

Датская авиакомпания Thomas Cook Airlines Scandinavia, оказывающая услуги чартерных перевозок, выбрала в мае 2021 года решение GoDirect Fuel Efficiency разработки Honeywell для повышения эффективности использования топлива и сокращения вредных выбросов. ПО обеспечивает удовлетворение требований ЕС по нормам выбросов вредных веществ.

Комплексное решение GoDirect, включающее в себя ряд сервисов и приложений, обеспечивает операторов, экипажи судов и ремонтные команды программным обеспечением для управления большими объёмами данных и аналитическим инструментарием для повышения эффективности работы самолёта.

Эффективность применения данного решения для экономии топлива отличается в зависимости от моделей самолётов и авиакомпаний, однако существующие клиенты говорят об ежегодной экономии до 5%. Для крупных авиакомпаний с большим парком судов это соответствует экономии десятков миллионов долларов ежегодно.

На февраль 2021 года ПО GoDirect Fuel Efficiency уже используется на всех судах группы Thomas Cook.

Поддержка деятельности пилотов

Последнее десятилетие пилоты пользуются технологией Electronic Flight Bag (EFB). Это планшет, на который загружаются навигационные карты, РЛЭ (руководство по летной эусплуатации), РПП (руководство по производству полетов), MEL (Minimum Equipment List — Перечень Минимального Оборудования), сборник действий экипажа в нештатных ситуациях и другие документы.

В 2007 году главный штурман «Аэрофлота» Владимир Нартов рассказывал изданию «Деловой авиационный портал», что EFB делится на три класса. EFB первого класса — это автономные ноутбуки, на которые устанавливается программное обеспечение, предоставляющее аэронавигационную и другую необходимую для подготовки к полетам информацию с возможностью обновления из любого места при наличии выхода в интернет или доступа к внутренней сети (интранет).

Второй класс EFВ представляет собой портативные планшеты. Они привносят дополнительные возможности видеонаблюдения как в салоне самолета и в кабине. EFB третьего класса интегрируется с другими системами самолета и предназначена для сбора и отображения информации о топливе, высоте, местоположении судна, а также для осуществления расчетов.

Рекомендовать

Обсудить материал

Написать редактору

Распечатать

Дата публикации: 02.03.2018

Техническое обслуживание и ремонты

Воздушное судно за время полета генерирует огромное количество информации о состоянии различных узлов самолета. Благодаря технологии Big Data авиакомпании и операторы ТОиР (технического обслуживания и ремонта) теперь начинают систематизировать такую информацию, отмечает эксперт группы корпоративных рейтингов АКРА Александр Гущин. В результате задолго до поломки эксплуатант будет знать об износе той или иной детали, необходимых сроках ее замены.

Открыть в полный размер‘ href=»/images/4/44/Aquote1.png» target=_blank style=color:white;>Открыть в полный размер’ href=»/images/4/44/Aquote1.png»>

Это поспособствует росту эффективности использования флота, так как сокращает время простоя воздушного судна на время вынужденного ремонта, — поясняет Гущин TAdviser.

Открыть в полный размер’ href=»/images/4/49/Aquote2.png» target=_blank style=color:white;>Открыть в полный размер’ href=»/images/4/49/Aquote2.png»>

В 2017 году «Аэрофлот» проводил тендер на построение такой системы, хотя в итоге не нашлось желающих в нем участвовать, следует из опубликованного протокола закупки. В авиакомпании рассчитывали, что система позволит «Аэрофлоту» диагностировать и прогнозировать техническое состояние узлов и агрегатов своих воздушных судов с применением инструментов Big Data.

В рамках реализации ИТ-стратегии в 2016 году «Аэрофлот» внедрил систему Digital Optimization for Fleet&Maintenance. Система, разработанная совместно с Sabre, предполагает, что с борта самолета в наземные службы автоматически поступает информация о его техническом состоянии. Это позволяет оперативно формировать план по ремонту и обслуживанию судна.

Открыть в полный размер’ href=»/images/4/4d/9919_(1).jpg» target=_blank style=color:white;>Открыть в полный размер’ href=»/images/4/4d/9919_(1).jpg»>

Проблема планирования экипажей остается одной из наиболее актуальных для гражданских авиаперевозок. (Фото — Аэрофлот)

Большие данные для обеспечения безопасности полетов, взлетов и посадок

Технологии Big Data позволяют объединить информацию о рейсе и его пассажирах со сведениями о фактической погоде, показаниями бортовых датчиков и данными о других самолетах для оптимизации полетного курса, сводя к минимуму расходы на топливо. При возникновении проблем в полете, авиакомпания может не только оптимизировать маршрут, но и изменить его на основе рейтинга, который присваивается каждому самолету. Например, если в аэропорту доступно только лишь 3 посадочные полосы, авиаперевозчик переносит некоторые рейсы в другие аэровокзалы с учетом их рейтинга .

Big Data и Machine Learning помогают авиакомпаниям оптимизировать полетные маршруты

Большие данные для оптимизации пассажиропотоков в аэропорту

Один из крупнейших в мире и самый загруженный аэропорт по объему международного пассажирского трафика, аэропорт Дубая, собирает данные о рейсах и перемещении пассажиров. Анализ этой информации применяется для оптимизации работы аэропорта и повышения удовлетворенности пассажиров. Аэропорт использует сложные алгоритмы для динамического назначения выходов на посадку и прилет. В частности, если на 2-х рейсах много пассажиров, пересаживающихся с одного борта на другой, их выходы будут назначены рядом друг с другом.

Еще в аэропорту Дубая есть множество магазинов duty free, которые очень любят пассажиры. Увлекшись шопингом, люди опаздывают на рейсы. В этих случаях напоминания по громкой связи не слишком помогают, поскольку пассажиры часто не говорят ни на английском, ни на арабском и не понимают таких объявлений. Аэропорт внедрил систему оповещений в каждом из магазинов duty free, которая сканирует посадочные талоны и направляет пассажиру оповещение на его родном языке. В сообщение указано, к какому выходу ему нужно пройти, по какому маршруту, и сколько на это потребуется времени. Благодаря этой системе количество опоздавших на рейсы существенно снизилось, а уровень удовлетворенности клиентов от сервиса в аэропорту – вырос .

Big Data и Machine Learning помогают аэропортам оптимизировать пассажиропотоки

О других примерах применения больших данных и машинного обучения в аэропортах читайте в нашей следующей статье.

Хотите извлечь выгоду от больших данных и машинного обучения в своем бизнесе? Узнайте, как использовать Big Data и Machine Learning для своих прикладных задач, на наших практических курсах! Осваивайте современные методы и средства управления корпоративной информацией и бизнес-процессами на уровне топ-менеджера, аналитика, инженера или администратора.

Мы подробно расскажем всю необходимую теорию, детально покажем практику настройки программно-аппаратных решений, научим эффективной разработке уникальных моделей и алгоритмов, чтобы внедрение новых технологий принесло вашему бизнесу реальную пользу. Выбирайте нужную образовательную программу, записывайтесь на занятия и приходите в наш учебный центр!

Источники

http://ru.datasides.com/big-data-в-авиаперевозках-существенный-прор/
http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:ИТ_в_авиации
http://36.ns-we.ru/blog/2017/03/17/kak-aviakompanii-ispolzuyut-big-data/
https://habr.com/ru/company/newprolab/blog/318208/

Создание центра инноваций в области гражданской авиации для укрепления экспертизы в области big data

В 2021 г. Компания «Иннодата», российский разработчик программного обеспечения в области инновационных технологий, и российский ИТ-университет «Иннополис» создали Центр Инноваций в Гражданской Авиации (ЦИГА). Цель объединения ― развитие технологического и цифрового присутствия в современной гражданской авиации, способствование раскрытию сути и значения современных технологий, влияющих на спрос и предложение для игроков авиаотрасли, интеграция инноваций цифрового мира в текущие технологии гражданской авиации.

Основные направления деятельности – это развитие существующих и создание новых решений для авиаотрасли, соответственно. Центр ведет как образовательную деятельность, так и проектную, будь то реализация проектов в научно-технической, инновационной или информационно-аналитической плоскости.

Центр ведет работу в области решения таких задач, как разработка и внедрение технологий дополненной и виртуальной реальности для борьбы с аэрофобией, навигация в аэропорту на основе технологий виртуальной реальности, поведенческий анализ активностей сотрудников в информационном поле, предсказание покупательной способности пассажиров и формирование динамических рекомендаций по изменению стоимости билетов, планирование расписания полетов и анализ оптимизации сезонного расписания, предиктивное управление пассажиропотоком, управление персоналом в аэропортах, разработка системы подбора персональных пакетных предложений услуг авиакомпании и партнеров, а также методики сканирования поверхности воздушных судов во время послеполетного технического обслуживания, анализ взлетно-посадочной полосы, управление уровнем overbooking, анализ интересов пассажиров и формирование предложений для них.

Большие данные для своевременного ремонта и технического обслуживания самолетов

В 2016 году «Аэрофлот» внедрил систему диагностики и прогнозирования технического состояния узлов и агрегатов своих воздушных судов с применением инструментов Big Data. С борта самолета в наземные службы автоматически поступает информация о его техническом состоянии, чтобы задолго до поломки знать об износе деталей . Благодаря предупреждениям, которые с точностью до 99,5% сообщают, что в определенной части самолета в течение следующих 2-х рейсов случится поломка, можно заранее подготовить детали, которые необходимо заменить или отремонтировать . Это повышает эффективность использования воздушного судна, сокращая время его простоя на вынужденный ремонт .

Эритком

Эритком предоставляет собственное программное обеспечение Media. Eritcom, которое имеет встроенный каталог лицензионной музыки с правом на публичное исполнение в точках продаж.

Соответствующий музыкальный фон — это простой и доступный маркетинговый ход для увеличения продаж в магазине. Психологами доказано, что музыка влияет на настроение покупателей, побуждая совершать больше покупок. Также с помощью темпа фоновой музыки можно ускорить или замедлить передвижение покупателей по торговому залу, в зависимости от конкретных маркетинговых задач. Качественная фоновая музыка становится важным фактором в узнаваемости бренда компании и работает на повышение лояльности клиентов. Созданием единого стандарта для всей сети магазинов или уникального стиля для каждого объекта занимается музыкальный редактор компании, который составит не только различные по динамике плейлисты для использования в разное время суток, но и тематические подборки к праздникам, а также занимается обновлением аудиоконтента

Помимо этого, программное обеспечение Media.Eritcom позволяет добавлять в эфир тематические заставки (приветствия, поздравления, фирменные джинглы компании), а также рекламные ролики, призванные обратить внимание потенциальных покупателей на ассортимент товара, дополнительные услуги, скидки и акции, с целью увеличения среднего чека, а также имеется возможность трансляции видео контента

First data

Стартап дает возможность клиентам узнать офлайн продажи пользователей, на которых была таргетирована рекламная кампания в интернете. Это позволяет брендам увеличить продажи за счет фокусировки таргетинга на максимально конвертирующейся в офлайн покупки аудитории/ креативе/ формате рекламных объявлений. Эти цифры также могут быть дополнены и онлайн продажами при необходимости. Речь идет не только про прозрачную эффективность маркетинговых бюджетов, которые были потрачены на рекламу в интернете, First data идет по пути дополнения медийных KPI (время на сайте, % отказов, кол-во страниц и т.д.) важнейшим для бизнеса показателем, который равен стоимости 1 проданной упаковки. Благодаря этому можно перейти к офлайн CPA в качестве измерения эффективности проведенных рекламных кампаний.

На сегодняшний день компания работает с крупнейшими брендами в категориях FMCG, фармацевтики и детских товарах. Выручка в среднем растет Х3,4 раза в год, бизнес готовится к масштабированию на зарубежные рынки в 2021 году.