一、背景和痛点
“十三五” 以来，交通运输业在党中央、国务院的正确领导下，有着全新的突破，基本实现由运输大国向运输强国的历史性跨越。尤其在航空运输业中，实现了服务品质大幅提升、保障能力显著增强、质量效率持续增高、战略地位更加凸显、治理能力明显提高等效益。但是，民航发展过程中仍存在发展不平衡不充分的问题，因此民航强国建设新阶段需要民航加快向高质量发展专项，结合《数字交通“十四五”发展规划》，快速实现行业数字化、网络化、智能化建设。
贵州省机场集团有限公司担负着所属国有资产增值保值以及省内民用机场监督管理等职责。作为省属企业，贵州机场集团形成并全力推进“155”管控体系的实施落地工作，目的在于着力解决外部资源获取不足、发展融资能力不足、发展盈利能力不足以及发展内生动力不足的问题。作为行业监管企业，贵州机场集团直管机场六家，托管机场五家，为更好地引导全省机场集群化发展，立足当前着眼未来，践行全省民用机场航班运行数据共享“一盘棋”，离不开大数据的建设及各类数据应用的开发。
为满足信息化建设的需求，贵州机场集团前后建有200余个业务应用系统软件，积累了海量的机场运营相关数据，主要的数据类型有生产运行、安全防范、综合服务、行政管理、商业经营、航空物流、能源环保、综合交通、机场建造、临空产业等十大类数据。随着业务系统数量的增加，积累下大量的数据，形成了数据孤岛化、运营碎片化、调度迟缓化、管理复杂化等痛点问题，增加了业务人员数据分析成本和技术人员系统运维成本。贵州机场集团通过大数据分析产品—FineReport，打通业务数据壁垒、建立分析决策平台、实现数据自我监控、缩减数据管理成本，满足企业自上而下的需求，从集团领导层到一线人员的需求统一管理和规划，基于不同业务定制数据模型，将数据深度应用与基层基础工作进行关联，实现生产、运营、服务等信息系统的数据交互，提升综合业务处理和综合信息应用能力。
图1.信息化系统建设现状
二、实践路径
贵州机场集团的大数据管理及应用建设，坚持“顶层设计”“规划引领”“标准先行”的原则，并以《数据管理能力成熟度评估模型》为指导，从数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生存周期八大数据管理能力域，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进公司向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
（一）数据战略
数据战略包含在信息化战略中，战略目标设定为：建设云上智慧贵州机场集团，采用“三化三步走”战略，包括物联化资源、数字化业务、智能化管控，重点实施了综合管理及大数据平台、交互式报表系统、数据处理服务、数据应用研发服务等数据管理项目，上线了“黔程在握”机场协同决策系统、支线机场生产数据统计系统、集团公司市场分析系统、商业数据分析平台、行李图像及信息查询系统等大数据应用产品。
图2.数智化主要任务-三化三步走
(二）数据治理
贵州机场集团成立了贵州空港智能科技有限公司，并设立了大数据管理中心，作为数据管理的技术支撑部门，共同推进集团公司的数据管理建设工作，实现数据共享、挖掘数据价值，提升集团公司的服务、运行、经营、管理等能力。
定期进行培训和经验分享，不断提高员工能力。贵州机场集团积极开展数据管理培训，提升数据治理人员的能力水平。例如，邀请帆软软件公司开展《Fine Report 10.0入门基础视频教程》《帆软Fine Report开发》的培训，内容涉及报表制作步骤、数据连接、数据集等。此外还开展了《数据安全法解读及解决方案》专题培训，内容涉及数据安全法解读、数据安全需求分析、数据安全解决方案思路和框架、数据安全风险评估、数据安全体系建设等。
（三）数据架构
贵州机场集团通过数据分层分域方式，有效进行数据划分及命名空间约定，分成了ODS（贴源层）、DW（数据仓库层）、DIM（数据集市层）、RTDB（实时数据库），将组织级数据模型划分了生产运行、安全防范、综合服务、行政管理、商业经营、航空物流、能源环保、综合交通、机场建造、临空产业十个主题域，并设计了各个主题域下的概念模型、逻辑模型、物理模型、从而构建规范、统一、合理的数据模型，并在大数据管理中心设立了专门的数据建模人员进行数据模型的更新维护。
图3.数据资源目录
（四）数据应用
规定了数据分析应用的相关职责和流程，数据分析应用实行申请审批制管理，数据使用单位需通过集团公司协同平台发起电子流程，申请内容包括申请部门、联系人、数据用途、数据类型及数据项等。
（五）数据安全
将所有数据的安全级别由高到低依次划分为4级（敏感数据）、3级（重要数据）、2级（内部数据）、1级（公开数据），对数据进行了安全等级划分，通过数据治理平台和数据脱敏系统进行数据的访问监控、加密脱敏等管控措施。
数据分级
图4.数据分级
（六）数据质量。
明确了数据质量管理的目标以及数据质量管理机制等方面的要求，设计了数据质量评价体系，包括完整性、唯一性、合法性、准确性等方面，通过数据治理平台对关键数据的质量需求进行识别，并结合业务需求建立了数据质量规则库。
（七）数据标准。
建立了组织级的数据元目录，并能依据国家标准、行业标准对数据元标准进行优化，通过数据治理平台进行数据元标准的识别和创建，对数据元标准进行统一管理和应用。
（八）数据生存周期。
针对各业务数据类型、数据接入方式及频率等提出要求，建立了组织级数据解决方案设计开发规范和过程，能够指导各类数据应用项目的设计开发。
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