Optymalizacja linii lotniczych z Narzędziem Analitycznym Insights
Branża
Technologie
Kraj
O Kliencie
Insights to narzędzie internetowe, które upraszcza i przyspiesza analizę w linii lotniczej. Obsługuje złożone dane aktualizowane w czasie rzeczywistym. Narzędzie umożliwia użytkownikom wyszukiwanie i nawigację po danych bez pisania zapytań SQL, co sprawia, że jest ono dostępne dla całego personelu. Funkcje śledzenia ryzyka usprawniają zarządzanie ryzykiem, audyty i współpracę, wspierając proaktywne podejście do ryzyka i zgodność z regulacjami. Od momentu wdrożenia, Insights okazało się niezwykle przydatne dla analityków linii lotniczych, dostarczając informacji w czasie rzeczywistym i optymalizując wykorzystanie zasobów. Jednym z istotniejszych osiągnięć było zarządzanie overbookingiem, co przyczyniło się do zaoszczędzenia przez linie lotnicze kilka milionów dolarów.
Potrzeby Klienta
Efektywne przetwarzanie i wyszukiwanie danych
Przejrzysta wizualizacja danych
Zaawansowana analiza danych pasażerów
Rozwój systemu
Potrzeby klienta skoncentrowały się na opracowaniu rozwiązania, które mogłoby efektywnie przetwarzać i wizualizować rozległe zbiory danych związane z pasażerami, lotami, audytami i ryzykiem linii lotniczych. Klient wymagał systemu, który mógłby dostosować się do zmieniających się potrzeb branży lotniczej.
Dostarczone Usługi
Big Data: Nasz zespół od danych wspierał początkową analizę danych oraz stworzenie kompleksowego rozwiązania hurtowni danych.
Wizualizacja Danych: Nasz zespół zaprojektował warstwę wizualizacji danych, w celu ujawnienia zależności ukrytych w danych linii lotniczej, ułatwiając zespołowi decyzyjnemu interpretację i analizę kluczowych informacji.
Rozwój Backend: Zaprojektowaliśmy i rozwijaliśmy backend oparty na Javie i Spring, wykorzystując architekturę mikroserwisów do obsługi ogromnych ilości danych zbieranych przez linię lotniczą.
Rozwój Aplikacji Frontendowej: Rozwój aplikacji frontendowej opartej na Angularze do wyszukiwania danych, wizualizacji i zarządzania audytami.
Algorytm Wykrywania Klienta: Badania i rozwój algorytmu do identyfikacji i konsolidacji pasażerów linii lotniczej z wykorzystaniem danych pozyskanych z różnych źródeł.
Zakres Prac
Projektowanie wizualizacji danych z wykorzystaniem biblioteki D3 do tworzenia kompleksowych i interaktywnych wykresów, umożliwiających dynamiczną wizualizację złożonych zbiorów danych. Pozwoliło nam to stworzyć niestandardową, opartą na danych wizualną reprezentację pasażerów, lotów i danych dotyczących ryzyka, która umożliwiła dogłębną analizę.
Projektowanie backendu w Javie/Springu opartym na architekturze mikroserwisów, zdolnym do przetwarzania i wyszukiwania dużych ilości danych.
Projektowanie i tworzenie aplikacji frontendowej opartej na Angularze do wyszukiwania i wizualizacji danych analitycznych związanych z pasażerami, lotami, audytami i ryzykiem linii lotniczych.
Prowadzenie bieżącej współpracy z klientem, w tym ciągłego rozwoju nowych funkcji w celu dostosowania do nieustannie zmieniających się potrzeb biznesowych linii lotniczych, a także uwzględnianie opinii zespołu analityków. Wykorzystanie uczenia maszynowego do wspierania procesu wykrywania ryzyka w liniach lotniczych oraz wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) do pomocy analitykom w znajdowaniu informacji w dużych zbiorach danych.
Badania i rozwój algorytmu do identyfikacji i konsolidacji pasażerów linii lotniczych na podstawie danych resztkowych z różnych źródeł.
Technologie
Java: Java została wybrana jako główny język programowania do rozwoju backendu ze względu na swoją niezawodność, skalowalność oraz rozbudowany ekosystem bibliotek i frameworków.
Spring: Framework Spring został wykorzystany do implementacji architektury backendu, wykorzystując wstrzykiwanie zależności, programowanie aspektowe i modularną budowę, co dobrze pasuje do architektury mikroserwisów.
Elasticsearch: Zapewnił wyszukiwanie w dużych zbiorach danych. Jego rozproszony charakter oraz wyszukiwanie i analiza w czasie rzeczywistym dobrze pasowały do projektu Insights.
Angular: Framework frontendu, użyty do zbudowania responsywnego interfejsu użytkownika. Jego architektura oparta na komponentach, dwukierunkowe wiązanie danych oraz wszechstronne wsparcie dla budowania aplikacji jednostronicowych (SPA) uczyniły go idealnym do implementacji funkcji wyszukiwania i wizualizacji wymaganych przez klienta.
Teradata: Przechowywała ogromne zbiory danych o pasażerach, lotach, audytach i ryzyku linii lotniczych, jako skalowalne rozwiązanie analityczne. Jej zdolności do równoległego przetwarzania i wsparcie dla złożonych zapytań sprawiły, że była bardzo dobrze dopasowana do wymagań analitycznych projektu Insights.
Współpraca
Nasz proces obejmował bliską współpracę z klientem w celu zrozumienia jego potrzeb i ciągłego dostosowywania systemu do zmieniających się wymagań. Rozpoczęliśmy od serii warsztatów z klientem, aby poznać zawiłości branży lotniczej oraz zapoznać się z ich złożonymi danymi. Następnie zastosowaliśmy metodologie zwinne, aby zapewnić iteracyjny rozwój i terminowe dostarczanie funkcji. Regularna informacja zwrotna od analityków klienta była kluczowa w dopracowywaniu funkcjonalności. To oparte na współpracy i elastyczne podejście umożliwiło nam dostarczenie rozwiązania, które znacznie poprawiło efektywność działań analitycznych i zarządzania ryzykiem w linii lotniczej. Po zobaczeniu zdolności Insights do natychmiastowego wyświetlania skomplikowanej historii e-biletów, Kierownik Audytu Wewnętrznego stwierdził: "Osiągnęliśmy w 3 minuty to, co wcześniej zajmowało całe popołudnie."
common.checkClutchWork