众所周知，大数据是在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，已经在很多领域进行应用，比如某度的外卖配送。在世界航空工业领域，比如航空维修领域，也在利用大数据技术，引入新型的数据处理模式，使原始制造商、运营商拥有更强的故障洞察发现力，帮助航空公司决策何时实施维修、实施何种维修，是换件修理还是在翼维修。可以说，大数据正在使维修流程优化，各种传感器带来的海量数据，越来越适应航空工业高增长率和多样化的发展特征。
2019年4月5日，《航空周刊与空间技术》杂志下属的内部MRO杂志，就刊登了《不用大数据成果就落后了吗？》（If You’re Not Using Big Data Results, Are You Behind?）这样的专题稿件，介绍了大数据成果在航空维修领域的应用，给人以眼前一亮的感觉，原来，大数据并不是专门给外卖配送准备的。
《不用大数据成果就落后了吗？》由来自芝加哥的李-安-肖伊（Lee Ann Shay）和来自达拉斯的西恩-布罗德里克（Sean Broderick）联合撰写，这种2位撰稿人合作的方式，非常能够提升论文档次，有利于学术观点的积极碰撞，带给读者更好的学术体验。
总体上看，航空维修领域的大数据应用，其实就是建设基于结果生成的技术应用，帮助航空公司搞好维修预测分析。这些大数据预测系统的原理并不复杂，它们非常像蜘蛛构建蜘蛛网，最终的效果也像是蜘蛛捕食吃饱了肚子。李-安-肖伊和西恩-布罗德里克用比喻的方式，让大多数关心航空事业的人，都能够轻松读懂航空维修中的大数据应用。
大数据预测系统一开始从相对松散但是又相连的结构，就像是蜘蛛网最初只有一根丝。系统的建设者不断添加新的蛛丝，蛛网不断密集了起来，最终填充成密密麻麻的网络。蜘蛛网的密度越大，蜘蛛就能更多地捕获昆虫。这反映到维修数据上，数据来源越多，得到 的实际分析结果就越可靠，也就是说，蜘蛛有了充足的食物，飞机的运营商有了更多的的可用数据，去进行故障预测和维修决策。
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