圖：飛友科技CEO鄭洪峰 圖片來源：受訪者提供

　　從(cong) 打通“信息孤島”的數據開放，到當下海量數據的互聯互通，數據與(yu) 出行領域的結合正發生一係列變化。

　　“如果說行業(ye) 剛開始麵臨(lin) 的難點是數據開放難，現在的問題則是怎樣運用數據。”8月23日，在新加坡正式升級新品牌“Airsavvi”後，飛友科技CEO鄭洪峰在接受《每日經濟新聞》記者專(zhuan) 訪時這樣說道。【相關(guan) 閱讀>>聚焦出行數據智能 飛友科技全新獨立品牌Airsavvi正式發布】

　　作為(wei) 一名民航“老兵”，依靠“飛常準”在市場中嶄露頭角的鄭洪峰見證了民航業(ye) 的發展和數據運營的起伏興(xing) 衰。在民航數據開放和出行市場火熱之中，數據的邊界也在不斷延伸拓展，提前預測數據進行智能互聯也成為(wei) 出行領域探究的熱門問題。

　　“數據智能化並不意味著‘蹭熱點’和盲目跟風。”鄭洪峰也坦言，運用新技術的過程中不能脫離市場現狀和需求。

　　談民航數據：從(cong) “不願開放”到“運營挑戰”

　　對鄭洪峰來說，在出行服務方麵進行數據挖掘並不陌生。

　　在最早的互聯網時代，用戶的直接需求是打破信息孤島，能夠看到航班延誤等數據；而在移動互聯網時代，用戶的數據需求則具有實時性，包括飛機運行情況、起降時間等多個(ge) 層麵。如今，航司、機場、運營企業(ye) 、甚至外部合作方均實現互聯互通，需要通過海量的數據技術和高速的算力實現前瞻性預判。

　　早在十多年前，伴隨互聯網的興(xing) 起，業(ye) 界對於(yu) 航空出行的時間價(jia) 值和信息需求有了更多期待。彼時，鄭洪峰曾帶領團隊上線航班管理工具“飛常準”。

　　和民航數據打交道十幾年，鄭洪峰也接觸過各行各業(ye) 的客戶。在這一過程中他發現，行業(ye) 夥(huo) 伴對數據的態度有了明顯的變化。

　　一開始，很多行業(ye) 夥(huo) 伴抱著“我的地盤聽我的”思維守住自己的數據，要想撬動客戶開放數據十分困難。而眼下，技術變革日新月異，各行各業(ye) 已經逐步形成對數據的開放態度。不過，交通出行的數據不能僅(jin) 僅(jin) 停留在低層次，還需要提供解決(jue) 問題的能力，因而行業(ye) 麵臨(lin) 著怎樣運營數據的挑戰。

　　另一方麵，在航旅經濟不斷發展的當下，傳(chuan) 統旅行社的市場占有率下降，個(ge) 性化定製自由行比重不斷上升。這背後是用戶需求的變革和消費升級下的創新，而這亦需要各行各業(ye) 實現數據互聯。

　　鄭洪峰以機場出行接機的小場景舉(ju) 例稱，傳(chuan) 統數據模型中，接機司機隻能了解乘客的到達時間和航站樓等單一數據，卻無法了解飛機落地的機位遠近，更無法精準預測乘客抵達上車點的時間。而隨著數據的重新排列組合，這一場景的數據運用將更加清晰，司機的運營效率和乘客的出行效率都會(hui) 進一步提升。

　　談市場現狀：很多高價(jia) 值出行數據沒有被利用

　　一個(ge) 不容忽視的事實是，智能物聯網趨勢日漸顯著，出行行業(ye) 也需要與(yu) 尖端製造業(ye) 、通訊業(ye) 同步發展，獲得與(yu) 業(ye) 務流程融合度更高的數據智能化支持。隨著新品牌“Airsavvi”的發布，鄭洪峰也希望能夠進一步打開數據邊界，驅動出行數據智能化。

　　在鄭洪峰看來，提供出行及運輸服務的組織本身會(hui) 產(chan) 生大量的高價(jia) 值數據，但受限於(yu) 業(ye) 務交叉複雜、邊界較多的困擾，很多數據並沒有被挖掘利用。目前，出行行業(ye) 智能化應用顯著的板塊也僅(jin) 僅(jin) 局限於(yu) 無人駕駛、音視頻識別和精準營銷等。

　　另一方麵，目前出行行業(ye) 中絕大多數“公共服務”性質的數據增長比較緩慢，但利用數據對業(ye) 務進行智能化輔助決(jue) 策和產(chan) 品設計的能力，也就是數據智能（Data Intelligence，DI）能力越來越重要。

　　要從(cong) 海量的數據中真正挖掘到有價(jia) 值的部分並非易事，需要在具體(ti) 的實現路徑上進行探索。鄭洪峰表示，首先要通過深度調研用戶需求，匹配業(ye) 務場景、建立業(ye) 務數據模型和算法，幫助企業(ye) 獲取更多維度業(ye) 務脈搏；其次要將龐大的出行數據與(yu) 組織業(ye) 務進行有效結合，修正業(ye) 務模型，提升產(chan) 品個(ge) 性化服務能力，並保障企業(ye) 及終端用戶的數據安全。

　　談數據智能：要能降成本而非“蹭熱點”

　　數據智能化不僅(jin) 意味著新興(xing) 的解決(jue) 方案，還代表了行業(ye) 的發展趨勢。鄭洪峰進一步向《每日經濟新聞》記者解釋，區別於(yu) 傳(chuan) 統的數據接入，未來需要通過個(ge) 性化、針對性的計算幫助企業(ye) 掌握更精確的數據，通過前瞻性的預測和判斷，進一步降低成本提升效率。