Benefícios do OpenText Magellan para o setor de aviação

Benefícios do OpenText Magellan para o setor de aviação

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O setor de companhias aéreas tem crescido a uma taxa excelente, com uma taxa de crescimento anual de cerca de 6% em carga de passageiros em todo o mundo na última década. O setor de transporte aeroportuário em todo o mundo enfrentou desafios extremos no manuseio de grandes volumes de passageiros devido ao crescimento da economia e a maioria deles já operava com 80% a 90% de sua capacidade no ano passado. As funções aeroportuárias são muito complexas com decisões interconectadas e requerem coordenação adequada entre várias funções para facilitar as operações diárias.

Algumas das principais funções incluem atendimento a passageiros, manuseio de bagagem, imigração, compras isentas de impostos, locação de espaço para o varejo e muito mais. Todos esses departamentos estão interessados ​​em idéias que a análise pode fornecer, incluindo informações que poderiam ajudá-los a melhorar a eficiência operacional e tornar seus negócios mais sustentáveis ​​e produtivos.

A maioria dos desafios que o setor de aviação enfrenta pode ser resolvida pela análise de big data. A análise de big data é o processo complexo de examinar conjuntos de dados grandes e variados, ou big data, para descobrir informações como padrões ocultos, correlações desconhecidas, tendências de mercado e preferências do cliente que podem ajudar as organizações a tomar decisões de negócios informadas. Isso permite respostas oportunas às demandas atuais e futuras do mercado de passageiros, melhor planejamento e tomada de decisão estrategicamente alinhada.

No entanto, a análise por si só representa apenas parte da solução. É a combinação de análise de dados combinada com a proeza preditiva das técnicas de aprendizado de máquina que realmente permitem que os aeroportos se beneficiem de várias maneiras.

Magalhães para aeroportos da Malásia

A Malaysia Airports começou a trabalhar com a plataforma OpenText ™ Magellan ™ AI para automação inteligente, análise preditiva e serviços digitais expandidos para passageiros no Aeroporto Internacional de Kuala Lumpur (KLIA), incluindo seu segundo terminal KLIA2. A plataforma de análise do OpenText Magellan AI foi capaz de modelar e simular as informações coletadas de diferentes repositórios de dados no data lake e forneceu soluções preditivas e prescritivas para a solução de problemas. Saiba mais neste artigo e no comunicado de imprensa.

Magellan para a indústria da aviação

O OpenText Magellan oferece uma plataforma analítica pronta para uso, baseada em IA, que inclui aprendizado de máquina, descoberta de dados, análise de texto e visualização e painel sofisticados. Alimentado por inteligência artificial e descoberta de dados, o Magellan pode gerar modelos preditivos que permitem aos aeroportos planejar e alocar melhor os recursos onde são mais necessários, antes que haja uma necessidade urgente de fazê-lo e, portanto, criando uma melhor experiência do cliente. Através da inteligência obtida com análises avançadas, os aeroportos podem aprimorar ainda mais seus serviços com base nas preferências dos passageiros.

O aprendizado de máquina e a análise preditiva representam a próxima grande onda na digitalização de companhias aéreas que usa dados, análises e algoritmos preditivos. A chave está na capacidade de analisar grandes quantidades de dados para fornecer informações. O Magellan BI Reporting faz isso por meio de visualização avançada, além de sua alta disponibilidade, confiabilidade e profunda integração de segurança. Junto com isso, ele também oferece suporte a tudo, desde uma implantação modular baseada em serviços a uma implantação corporativa em larga escala a milhões de usuários.

Implementação de casos de uso de aviação no Magellan

Abaixo estão dois casos de uso no domínio do aeroporto com sua implementação na plataforma Magellan.

  • Analisando o tráfego de passageiros
  • Prevendo o atraso do voo
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Analisando o tráfego de passageiros

Essa análise é realizada usando um conjunto de dados público que pode ser obtido aqui.

Dados ingeridos no Magellan Data Discovery, o Magellan Data Discovery permite que os analistas de negócios passem de dados brutos para respostas em segundos, aplicando análises avançadas e preditivas com apenas alguns cliques. Sem nenhuma codificação, os usuários de negócios podem aplicar técnicas analíticas avançadas, como tabelas de referência cruzada, diagramas de Venn, correlação, criação de perfil, gráficos ou mapas de bolhas, a análises preditivas e técnicas de aprendizado de máquina, como detecção de anomalias, regras de associação, cluster, árvores de decisão, Naive Classificação de Bayes, regressão linear e logística e mineração de padrões – tudo feito por meio de uma interface visual de arrastar e soltar.

Visualização de dados de passageiros usando o Magellan BI & Reporting exibindo

  • Tendências mensais do total de passageiros
  • Passageiros por companhias aéreas
  • Passageiros por região
  • Passageiros por país

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Previsão de atraso de voo usando o Magellan AI

O Magellan data lake é construído sobre a plataforma Apache Hadoop® e o Apache Spark ™, a poderosa plataforma de código aberto criada para processar big data e aprendizado de máquina. A Magellan utiliza componentes Spark pré-integrados e criados especificamente para fornecer uma plataforma completa de IA e ciência de dados. Os cientistas de dados podem usar o Magellan Data Science Notebook com o data lake para criar, salvar e processar algoritmos personalizados de aprendizado de máquina usando linguagens de programação, como Scala, Python, SQL e R. Essas linguagens são ambientes familiares que ajudam a tornar mais fácil para desenvolvedores e cientistas de dados para começar a trabalhar.

Essa análise é realizada usando um conjunto de dados público que pode ser obtido aqui.

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Visualização de dados de atraso de vôo usando Magellan BI & Reporting

Caderno Magellan: O algoritmo de aprendizado de máquina foi desenvolvido e publicado usando o Magellan Notebook

O modelo é publicado do Magellan Notebook ao Magellan Data Discovery. O Magellan Data Discovery é pré-integrado ao data lake Magellan, permitindo que os cientistas de dados publiquem os modelos que eles criam, o que tem o potencial de dimensionar seu trabalho e tornar a IA mais acessível aos usuários de negócios. Depois que o Modelo é publicado, os analistas de negócios podem aplicar o modelo com apenas alguns cliques ou o modelo pode ser configurado para ser executado em um horário agendado e armazenado os resultados no data lake Magellan. A precisão pode ser melhorada aplicando outros algoritmos ou ajustando os parâmetros. Este blog é focado principalmente na demonstração dos recursos do Magellan.

O modelo agora está disponível para usuários corporativos executarem no Magellan Data Discovery.

Visite nosso site para saber mais sobre o OpenText Magellan ou entre em contato conosco.

Autor: Sridhar Sambarapu, cientista de dados de serviços profissionais

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Luiz Presso
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