世界上最繁忙的机场正在对其数据运营进行全面改革，着眼于利用机器学习和生成式人工智能来提高机场效率、增加收入并改善旅客体验。

图源：JON PRUITT / HARTSFIELD-JACKSON ATLANTA INTERNATIONAL AIRPORT

【睿观：亚特兰大哈茨菲尔德-杰克逊国际机场通过利用机器学习和生成式人工智能，全面改革其数据运营，以提高机场效率、增加收入并改善旅客体验。本文详细描述了该机场的IT团队在数据处理、治理和分析方面的努力，包括构建数据仓库、开发可视化仪表板、以及应用BI和预测性分析工具。通过这些措施，机场能够更快速地洞察关键运营数据，从而优化资源配置和提升整体运营效率。

此外，该机场与Databricks和微软的合作，通过云平台和定制化的数据治理策略来实现数据的集中管理，并将机器学习模型应用于各类运营场景中。这些技术不仅帮助机场提升了管理和运营效率，还为未来的业务拓展和创新提供了数据驱动的支持。

总结来说，这次改革标志着亚特兰大机场在数字化转型方面迈出了重要一步，通过充分利用先进的技术手段，大幅提升了运营管理水平和旅客的整体体验。】

在亚特兰大的Hartsfield-Jackson International Airport（哈茨菲尔德-杰克逊国际机场，简称亚特兰大机场‌，‌位于美国佐治亚州亚特兰大市中心南方约11公里处，‌是全世界旅客转乘量最大、‌最繁忙的机场。‌这座机场是一座24小时不间断运作的机场，‌拥有来自全世界的航空公司将其设为主要枢纽，‌包括达美航空/‌Delta Airlines‌和穿越航空/‌AirTran Airways‌等。‌亚特兰大机场提供了飞往超过45个国家、‌72个城市及超过243个目的地，‌含美国‌的航班，‌使其成为全球航空运输的重要枢纽。‌此外，‌该机场还引进了40多款移动应用程序APP，‌旨在提高乘客的便利性和运营效率，‌包括方便机场员工和机组人员快速处理停车场泊位信息和餐厅服务等，‌进一步提升了机场的服务质量和乘客体验。），一项IT试点项目引领了一次全面的数据处理之旅，旨在改变这个世界最繁忙机场的运营，这一转型由机器学习和生成式人工智能驱动。

Hartsfield-Jackson Atlanta International Airport的IT总监Jon Pruitt（乔恩·普鲁特）和他的团队为应急响应团队的高管制作了一个可视化的商业智能仪表板，可以一目了然地提供关键指标，包括天气状况、航站楼占用率、特许权运营和停车容量。

Pruitt（普鲁特）说，最初的概念验证是让一个数据仓库从11个来源抽取数据，包括平面文件和通过本地和云中的API（应用程序编程接口，是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件的以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。）存储的数据。

目前投入生产的仪表板使用Databricks（属于 Spark 的商业化公司。致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成、数据连接等任务。）的Azure数据湖来抽取、清洗、存储和分析数据，并使用微软的Power BI（power business intelligence，微软开发，是软件服务、应用和连接器的集合，它们协同工作以将相关数据来源转换为连贯的视觉逼真的交互式见解。无论用户的数据是简单的 Excel 电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的集合，Power BI 都可让用户轻松地连接到数据源，直观看到或发现重要内容，与任何所希望的人进行共享。Power BI 简单且快速，能够从 Excel 电子表格或本地数据库创建快速见解。同时 Power BI 也可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是用户的个人报表和可视化工具，还可用作组项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。）生成图形分析，这些分析以单一视图呈现关键的运营数据，例如进入国内和国际航站楼的航班数量以及平均安全等待时间。

“总经理需要一个集中的数据视图，而不是访问Excel电子表格和其他来源的标签，这非常繁琐，”Pruitt（普鲁特）说，“他是一个非常注重视觉的人，所以我们的概念验证收集不同的数据集并将它们抽取到我们的Azure数据仓库中。这使得分析团队可以使用Power BI为总经理创建单一的可视化视图。”

事实证明，这一努力只是Hartsfield-Jackson正在进行的一项重大数据和人工智能转型的第一阶段，该转型始于一年多前，当时执行团队看到了仪表板的概念验证，并为Pruitt（普鲁特）和他的IT团队开了绿灯，以进一步投资于数字化增强机场的运营。

自实施仪表板以来，运营总经理的洞察时间缩短了80%，从30分钟缩短到5分钟，这使得问题解决速度更快，并增加了发现改进运营方法的机会。

第二阶段：大规模数据治理

Pruitt（普鲁特）说，一旦航空部门的执行团队看到了仪表板的价值，IT团队就开始规划第二阶段，该阶段将包括数据治理和数据清理，以及除运营外的部门的分析，包括财务、技术、商业、行政和基础设施。

作为其计划的一部分，IT团队进行了广泛的数据评估，以确定谁可以访问哪些数据，以及每个数据源的加密需求。Pruitt（普鲁特）说：“有很多变量决定了什么应该进入数据湖，什么可能留在内部。”

数据完整性对团队来说是一个重大挑战，因为存在许多重复数据的情况。单独识别和删除Excel平面文件非常耗时。他说，建立这个单一的真相来源是机场有能力通过数字孪生、物联网传感器数据和预测分析来增强数据的唯一途径。

Hartsfield-Jackson的数据分析将超越商业智能，转向使用微软和Databricks的机器学习和生成式人工智能模型，以自动化任务、生成新见解，并使机场更加高效和盈利。

Pruitt（普鲁特）表示，The Atlanta airport已与Databricks密切合作，后者将其数据平台“出租”给微软，以创建一个与云无关的定制Azure Databricks平台。与许多企业一样，Hartsfield-Jackson采取了多云策略，以微软Azure作为其主要云平台，但也使用亚马逊云服务和谷歌云来处理特定的工作负载。

根据Pruitt（普鲁特）的说法，与像Databricks这样的与云无关的数据巨头合作，并开发一个复杂的数据治理策略的一个主要好处是“能够拥有单一的真实来源”。

“这对我们来说是一个巨大的胜利——能够在一个存储库中查看我们所有的数据，并在此基础上构建机器学习模型。”他说，“这使我们能够在这个领域脱颖而出，我们可以看到这些分析解决方案的一些实时投资回报率。”

Pruitt（普鲁特）表示，该机场的新功能为改善机场业务部门的运营、乘客体验和非航空收入提供了数据驱动的见解。

应用人工智能提高投资回报率

Pruitt（普鲁特）和Databricks最近完成了与微软合作的一项名为Smart Flow的试点测试。该应用程序使IT能够选择一段时间来分析旅客流量——比如说，在机场的一个区域，1月至7月之间有50，000名顾客。通过应用BI（Business Intelligence，商业智能）和预测性预测，Smart Flow可以帮助机场运营部门确定是否应该为这些乘客提供额外的服务和产品，或者在客流量减少期间，将资源重新分配给机场交通流量较大的地区。

Pruitt（普鲁特）说：“通过检查这些利用率数据并突出重点领域，我们可以从中获得大量收入。”

最近，Databricks会见了Pruitt（普鲁特）和机场高管，讨论了第二阶段将机器学习和大型语言模型应用于数据的问题，这是该项目最重要的方面，这将使Pruitt（普鲁特）能够产生见解，例如，如何更好地利用机场登机口和改善安全等待时间。

“他们希望从被动状态转变为主动状态，这样他们就能开始预测资产管理和运营，并变得更加高效，”Databricks的战略客户执行官Will McKinney（威尔·麦金尼）说，他负责监督州政府的数据驱动决策。

例如，Delta（达美航空，是一家主要的美国全球航空公司，提供国内外航线服务。）“拥有”或租赁了总共199个登机口中的169个，使Atlanta成为该航空公司的枢纽。有了新技术，Hartsfield-Jackson机场可以发现哪些登机口使用不足，并在这种情况下，与大型航空公司重新谈判租赁安排。

“他们现在正试图掌握自己的数据资产。一旦他们有了这个，他们就可以开始应用数据科学和机器学习来预测他们如何能更有效地使用登机口，”McKinney（麦金尼）说，他已与Pruitt（普鲁特特）在这个项目上合作。

GAI Insights（是一家专注于提供生成式人工智能‌解决方案和战略洞察的公司，‌成立于2023年，‌总部位于美国马萨诸塞州的波士顿。‌该公司主要服务于企业买家和AI领域的领导者，‌旨在通过AI技术推动企业的业务转型。）的首席执行官兼首席分析师Paul Baier（保罗·拜尔）表示，特别是在生成式人工智能方面的投资将为机场提供节省资金和提高客户满意度的重要机会。

“这些过程中的很多都需要wiki（是一种支持多人协作的写作工具，‌它允许任何访问者维护和编辑内容，‌旨在促进知识的共享和社群内的交流。维基百科/‌Wikipedia‌是世界上最大的Wiki系统，‌它是一个基于Wiki和GNU FDL的百科全书网站系统，‌旨在向全人类提供自由的百科全书。‌维基百科由Bomis网站的总裁吉米·威尔士于2001年1月10日发起，‌其目标是用用户选择的语言参与编辑条目，‌提供可自由访问和编辑的全球知识体。‌维基百科的成功不仅体现在其条目的数量和多样性上，‌还在于它促进了全球范围内的知识交流和共享。‌‌）或SharePoint（SharePoint Portal Server是一个门户站点，使得企业能够开发出智能的门户站点，这个站点能够无缝连接到用户、团队和知识。因此人们能够更好地利用业务流程中的相关信息，更有效地开展工作。提供了一个企业的业务解决方案，它利用了企业应用程序集成功能，以及灵活的部署选项和管理工具，将来自不同系统的信息集成到一个解决方案中。这个门户站点使得端到端的合作更为容易，实现了个人、团队和信息的整合、组织和搜索。用户可以通过门户内容和布局的定制和个性化以及目标受众，更快地找到相关信息。公司可以根据受众的公司职位、团队身份、兴趣或其他可以设置的成员规则来设定信息、程序和更新。）上的非结构化日程数据、PDF格式的技术手册、素食餐厅列表等，而生成式人工智能擅长利用非结构化数据寻找价值。”Baier（拜尔）说，“此外，生成式人工智能在语言翻译工具方面非常出色，随着人工智能芯片明年进入智能手机，机场将能够通过在智能手机上以100种语言经济高效地提供信息来提高客户满意度。”

作者：Paula Rooney（宝拉·鲁尼）

Paula Rooney（宝拉·鲁尼）是CIO.com的资深作家。

译者：宝蓝