Es ist kein Geheimnis, dass große Umwälzungen in der globalen Luftfahrtindustrie, einschließlich der katastrophalen Auswirkungen der Pandemie, die Fluggesellschaften in den letzten Jahren erschüttert haben. Trotz des globalen Chaos ist es der nationalen Fluggesellschaft der VAE, Etihad, gelungen, Produktivitätssteigerungen und Kosteneinsparungen durch datenwissenschaftliche Erkenntnisse voranzutreiben.
Etihad hat seinen Hauptsitz in Abu Dhabi und ist seit 2003 im Geschäft. In den letzten Jahren hat Etihad einen Data Lake und einen einheitlichen Satz von KI-gestützten Analysetools verwendet, um die Personalbesetzung, die Passagierabwicklung und die Kundenanfragen zu optimieren.
„Unsere digitale Transformation hat es uns ermöglicht, schlanker, agiler und effizienter zu sein. Bei der Überarbeitung unserer Positionierung als mittelständische Fluggesellschaft mussten sich unsere Governance und unsere Denkweise ändern“, sagt Dr. Reem Alaya Lebhar, Director of Portfolio Strategy, Management and Governance bei Etihad.
Reem Alaya Lebhar
Etihad begann seine datenwissenschaftliche Reise mit der Cloudera-Datenplattform und verlagerte seine Daten in die Cloud, um einen Data Lake einzurichten. Sie verwendeten jedoch Technologien mehrerer Anbieter, um den Data Lake zu unterstützen, was zu Ineffizienzen bei der Analyse ihrer Daten führte. Es musste eine Veränderung her.
„Etihad hat sich einem digitalen Transformationsprozess verschrieben. Unsere Datenstrategie unterstützt unsere Vision, alle verfügbaren Daten im gesamten Unternehmen zu nutzen und Silos aufzubrechen, um jeden unserer Geschäftsprozesse zu verbessern“, sagt Martin Hammer, Head of Enterprise Data Management bei Etihad.
Vereinheitlichen Sie Analysen auf einer Data-Science-Plattform
Etihad beschloss, seine Datenmodellierung und -analyse zu vereinheitlichen und zu wählen Die End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen von Dataiku mach das.
„Etihad sammelte Daten, aber was sie brauchten, war in der Lage zu sein, aus diesen Daten zu lernen“, sagt Siddhartha Bhatia, Regional Vice President, Middle East and Turkey, bei Dataiku. „Sie wollten alles standardisieren, diese Silos auflösen, in etwas sehr Standardisiertes.“
Als globale Fluggesellschaft sind die Datenverwalter von Etihad in verschiedenen Ländern tätig. Als server- und browserbasierte Anwendung ermöglichte Dataiku entfernten und verteilten Teams die Zusammenarbeit über verschiedene Zeitzonen und Abteilungen hinweg.
Die in Dataiku integrierten Low-Code-Visualisierungstools haben es Unternehmensleitern ermöglicht, eng mit Datenwissenschaftlern zusammenzuarbeiten. Es gab dem Unternehmen auch die Möglichkeit, Analysten zu schärfen, bemerkt Talal Mufti, Data Science Manager bei Etihad.
Talal Mufti
Etihad wollte seine Datenmodelle sehr schnell bereitstellen, planen und automatisieren. Außerdem wollten sie Kostensenkungen nachweisen können.
Etihad identifizierte eine große Anzahl kurzfristiger Anwendungsfälle, die sie dann entwickelten, um zu bewerten, welche zuerst den größten Erfolg bringen würden.
Zunächst priorisierte Etihad Anwendungsfälle basierend darauf, wo der maximale Nutzen bestand und was in den frühen Phasen der Bereitstellung der Dataiku-Plattform getan werden konnte.
Finanzielle Vorteile und Kosteneinsparungen sind in vielen der in die engere Wahl gezogenen Anwendungsfälle von Etihad zu einem wichtigen Faktor geworden. Obwohl die Einführung und Bereitstellung der Analyseplattform vor COVID stattfand, hatte sie zu einem späteren Zeitpunkt Auswirkungen.
Rechnen Sie mit der Ankunft von Passagieren
Einer der Anwendungsfälle war die Vorhersage von Passagierankünften, damit Etihad das Bodenpersonal an Flughäfen effizienter für die Flugverwaltung einsetzen konnte.
Die Bewegung des Luftverkehrs erfordert eine große Menge an Hilfspersonal, von denen einige dauerhaft und vor Ort sind, während andere nach Bedarf unter Vertrag genommen werden. Im Großen und Ganzen kann dies das Check-in-Personal und die Gepäckabfertigung umfassen. Der Grund für dieses Modell war, dass es nicht immer klar ist, wann Sie Betriebs- und Supportpersonal benötigen. Das Vorhersagefenster betrug 14 Tage mit kontinuierlichen Intervallen von 30 Minuten bis zu vier Stunden vor jedem Flug.
Martin Hammer
Mithilfe der Dataiku-Plattform baute Etihad ein Prognosesystem auf, um die Ankunft von Passagieren zu modellieren und vorherzusagen. Der Vorteil bestand darin, dass Flughafenmanager bessere Entscheidungen darüber treffen konnten, welches Bodenpersonal sie wann benötigten. Und bei externen Lieferanten hat sich dies in besseren Vertragsverhandlungen niedergeschlagen.
Ein weiterer Anwendungsfall, der vom Dataiku-Team aufgegriffen wurde, war die Verwaltung und Beantwortung eingehender Anfrage-E-Mails. Das Etihad CRM-System hat eingehende Anfragen per E-Mail empfangen und protokolliert. Die Herausforderung bestand darin, diese E-Mails so schnell wie möglich zu kategorisieren, weiterzuleiten und zu beantworten. Diese E-Mails mussten durch automatisierte Kategorisierung die richtige Person erreichen.
„Das Problem bestand darin, diese E-Mails effizient weiterzuleiten, um sicherzustellen, dass sie von den richtigen Personen bearbeitet wurden und die Antworten so schnell wie möglich an die Personen zurückgingen, die die Fragen gestellt hatten“, sagt Bhatia von Dataiku.
Verwenden Sie NLP, um die Antwortzeiten Ihrer Kunden zu optimieren
Was Dataiku baute, war ein E-Mail-Klassifizierungssystem, das nachsehen konnte, was angefordert wurde, und NLP (Natural Language Processing) zum Klassifizieren von E-Mails verwenden konnte. Anhand dieser Klassifizierungen würde das CRM-System dann sicherstellen, dass es an die richtige Person weitergeleitet wird.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache gibt Computersystemen die Fähigkeit, gesprochene Wörter oder Texte zu verstehen und Entscheidungen zu treffen. Der natürliche Sprachalgorithmus ist hier grundlegend, um eine automatische Zusammenfassung der Hauptpunkte eines Dokuments oder einer E-Mail bereitzustellen. Diese Algorithmen klassifizieren auch Text in Kategorien, sie können Informationen organisieren und E-Mail-Routing und Spam-Filterung durchführen.
Innerhalb von Dataiku ruft das natürliche Sprachverarbeitungsmodell E-Mails ab, analysiert sie intelligent, klassifiziert sie dann nach dem jeweiligen Problem und erstellt automatische Fälle im CRM-System.
Eingehende E-Mails würden an eine entsprechende API innerhalb von Dataiku weitergeleitet. Die API würde sich mit dem Verarbeitungsmodell für natürliche Sprache verbinden und die E-Mail verarbeiten, um die Klassifizierung und den Aufruf zum Handeln im CRM-System zu erstellen.
„Dataiku hat dazu beigetragen, Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen zu entwickeln, die voraussichtlich in den nächsten fünf Jahren zu erheblichen Kosteneinsparungen führen werden“, sagt Etihad Mufti.
Fehlerbehebung bei Datenmodellierungsproblemen
Eine der späteren Herausforderungen der Datenwissenschaft ist die Datendrift. Dies ist der Zeitpunkt, an dem die eingehenden Daten im Laufe der Zeit von den ursprünglichen Daten abweichen, die ursprünglich zum Erstellen des Modells verwendet wurden. Dies hat zur Folge, dass das erstellte Modell, das mit den Originaldaten trainiert wurde, nicht mehr gültig ist.
Sid Batia
„Ihre Vorhersagefähigkeit und die Vorhersagekraft Ihres Modells sind also nicht so gut, wie sie hätten sein sollen“, sagt Bhatia von Dataiku. Dataiku hat die Möglichkeit, das Modell neu zu entwickeln, Ihr Modell neu zu erstellen und zu recyceln und es dann erneut freizugeben.
Die ersten Anwendungsfälle der Dataiku-Plattform haben für Etihad zu erheblichen Kosteneinsparungen geführt, das laut Unternehmensvertretern Vertrauen in den fortgesetzten Einsatz von Data Science in diesen herausfordernden Erholungsphasen nach der Pandemie aufgebaut hat.
„Dataiku ist eine der Kernkomponenten unserer Unternehmensdatenplattform, die unserer Data-Science-Community alle benötigten Tools an einem Ort zur Verfügung stellt und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Interessengruppen erleichtert“, sagt Hammer von Etihad.
Auch in Zukunft plant Etihad, die Datenmodellierungsplattform weiter zu nutzen, um betriebliche Engpässe zu lösen und die Prozesseffizienz in einer Vielzahl von Anwendungsfällen sicherzustellen.