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航司数字化转型的重点投放及IT要素 (1)

航司数字化转型的重点投放及IT要素 (1)

作者: 67fbeff17243 | 来源:发表于2018-04-17 01:11 被阅读0次

    前言

    航司的数字化转型在出色的领导团队及明智的战略方针和持久的投入下,大部分关键工作均会落到现在的营销委等相关职能部门,即电商及旅客服务团队,关键是电商的中后台。因为其实最终直达C端的渠道,和拥有真正内容的引擎环节,就是在此。

    会有些人认为,航司的数字化转型重点在于飞行运行等系统及团队,但是试想任何一个数字化转型的IT特点,很多都不能适用。例如快速敏捷的迭代,为了运行安全,另外业务的深入及壁垒,航司的飞行运控等系统不能按照敏捷的方式构建及乃至试错。顶多只能到迭代开发。而且其不能最终掌握C端的关键数据,乃至不能拥有任何直达C端的触点。再例,飞行运行中使用DevOps,也是没有太大意义的,因为其根本、也不太可能出现大规模及频繁的发布,虽然运维和监控等领域,涉及大量和较为深入的DevOps,但是其跟数字化转型的一些期望还是有悖。即使有没有数字化转型,其还是期望更多的“自动化”诉求的实现。所以航司生产领域,例如飞行运行,要做的是“自动化”,以提高生产力。但是航司营销等部门,要做的是发现价值和增加价值,以提高生存空间。


    投放重点

    a) 以实现数字化和品牌化航司为目标的个性化之路。

    b) 以数字化革新平台支撑的航司战略蓝图。

    c) 多维度革新及融合,来应对全新的挑战。

    d) 切合实际的“人/财/物/时间”落地方案。

    关注点的转变

    传统的航司企业IT以数据中心、普遍开发、烟囱式架构,IT开销,过程驱动,运营为其特质,关心业务及系统的自动化、操作及功能的独立、关注数据模型,数据的记录、预计的变化,强调服务交付,集中的IT等等。

    数字化的航司需要大力利用云计算,敏捷及DevOps,生态系统理念,IT作为新的收益来源,以数据驱动,试错式迭代来实现业务的敏捷化,无边界的协同,关注业务领域,持续中持续,数字化体验,分散解耦的IT等等。为了实现从“航母型航司”转变为“品牌化航司”,其将采取4个关键战略,推动不同于任何航司的个性化创新转型之路:

    Ø尽量稳定核心系统和核心业务的前提下逐步转型的迭代策略。

    Ø紧跟业界及市场,尤其IT领域的技术前沿,且认清自身特质,去粗存精的、辩证的将新技术新理念融合于自身体系之内融合策略。

    Ø取人之长补己之短的合作伙伴共赢策略。

    Ø领导行业的前瞻战略。

    人+财+物+时间的融合

    成功的产品在于好的项目管理,优秀的项目管理关注“人/财/物/时间”。将数字化转型作为一个全局协同的项目来看待,则需要首先打好“人/财/物/时间”的基础。

    Ø在具有高凝聚力和高执行力的团队的前提下,提升其敏捷性和数字化能力,强化复合型人才建设,以期打好“人”的动力。

    Ø“互联网+”及“数据+”的核心价值是数据,在辩证的学习国内互联网企业的相关经验下,逐步将前沿数据处理及存储的技术与南航实绩相融合,创新及安全构建“财”的基础。

    Ø产品的精髓在于理念,理念的支撑在于架构。基于全局性及前瞻性的架构体系建设思维,通过LEGO式“微模块”化面向领域构建,锤炼工欲善其事必先利其器的“物”之利器。

    Ø时间就是生命,将有限资源投放在关键环节。通过融合性且针对性的技术架构革新,以空间、经验、维度、智能换时间,以强大及弹性的数字化计算能力换取“时间”的生命。

    从而实现航司电商等相关领域的关键特质:个性化服务,菜单服务,全渠道服务。


    IT因素

    那对于航司的数字化转型,其关键的几个IT方面的因素,是需要航司结合自身条件和规划,逐步建立从战略到投放的长久方案,并构建专业性的团队逐步推进。最关键的构建一个团结一致、数据过硬、业务精通、思维开拓、动作敏捷的团队,尤其是电商中后台团队。


    DevOps

    航司电商虽然有“国有”的性质,但是在现在的互联网经济爆发及激烈的全球化市场竞争之下,其必须具备互联网企业的技能和开发及交付能力,尤其是从开发到运维的全面技术及规范融合敏捷方案。不仅仅是传统的编译、打包、发布、自动化测试,更关键的后续的自动乃至智能的运维,同时将各类新的IT技术有机的糅合进入日常的开发和运维环节,永远保持一颗年轻的心。

    同时为后续另外一个关键因素-“云计算”打下良好的基础。

    1) 没有边界的高价值存在

    a) 应用和系统永远是建设在基础设施及平台服务之上的。

    b) 从立项开始,到设计及实施,一定要考虑资源的现状,人员的能力,及日后运维的全部依赖因素。

    c) 一个高效,全面,全栈,敏捷,专家/有经验的软硬件资源平台,管理平台,工具箱,运维包,以及相关规范手册终将节省大量的人财物时间,为企业数字化转型提供最有力的支持。

    d) 如何充分利用已有资源和职能范围,提升价值/创造价值/改造价值,尤为重要。

    2) PreDev ► Dev ► Data ► AI Ops

    a) 新传统应用及系统开发的IT技术日新月异,同时开源化和轻量级等的使用,增加IT运维的压力。

    b) DevOps要求的自动化/工具化/敏捷化还没有全部实现,企业数字化转型有提出更高的要求。

    c) 大数据和数据智能的几何级数的增长,更需要用工具代替人,用全新的思维和方法醍醐灌顶。

    d) 更大挑战和要求还在AI,通过算法替代固定的模式和流程,从而上升到更高层次的“自动化”。

    3) 从DevOps到DataOps

    a) DevOps侧重于:工具,自动化,开发及运维团队,运维是系统设计的一部分,协同。

    b) DataOps侧重于:数据,可视化,可追踪,专业工具,数据分析工程师。

    c) DevOps是与企业数字化转型,IT敏捷及迭代开发等相关联的。

    d) DataOps是与专门数据处理相关的体系。

    注:航司一定要在现有的自动化生产力提升的诉求下,构建好DevOps,并为DataOps的实现提供高价值的DevOps实现。因为航司电商等领域的核心价值是数据。大量的经验和反馈均证明,航司产品的优劣,内容的丰贫,产品的好坏,数据起到了关键作用。


    云计算

    云计算不是简单的使用企业内部冗余或高效的使用原来企业内部的各类物理机/实体机上构建的虚拟机,或者内部的私有云等基于虚拟化的私有基础设施平台,而是真正在公有云上,例如Azure,AWS,Aliyun等上面,使用其IaaS、PaaS及SaaS等服务,或者乃至BaaS(Backend as a Service)。充分享用其弹性的黑箱的各类服务。使用RDS,不必关心其承载的虚拟环境及操作系统,也不必关心是否与其他云服务消费者Share某些内部资源。只需要关心我需要怎样的资源,其他有云服务提供商及平台来保障隔离和抗干扰等问题。

    虚拟化与容器化

    很多航司还停留在虚拟化的内网In-House部署方式。容器化方式部署,及日常开发等,还遥遥无期。但是我们也慢慢看到一些好的航司案例,再转型和逐步投入一些云服务提供商的产品到自己日常开发、产品上线及运行等环节,乃至一些核心业务功能。

    但是航司一定要拥抱这个方面,从容器化开始,让自己的开发真正赶得上时代潮流,让自己的运维能高效起来。因为航司永远不是以高质量IT运维为目标的公司及团队实体,所以一句话:让能人做它擅长的事情,自己做自己高价值的事情。

    迁移方法论

    技术的强大工具生产力及云服务提供商的优质服务摆在哪里,但是没有优秀的迁移方案和投放设计,只能是简单的系统重新部署,设置更多的航司只能使用到云服务提供商的ECS产品层次。其实就是虚拟化的IaaS层次。真正的云计算,不仅仅是IaaS,还要PaaS,充分使用云服务提供商的平台化能力;然而真正高效和高价值的使用云计算提供商的能力,是SaaS的方式。

    所以一个有效的迁移方法论,关注的如何评估自身现有情况,定义行之有效的行动方案,然后再执行、迭代、优化、萃取。



    迭代

    敏捷及迭代是比较流行的对于开发管理及项目交付的理念,但是其本质区别在哪里,为什么之前几年敏捷开发如火如荼。但近几年又提出或流行迭代开发了,就好像埃森哲一些之前咨询交付服务企业,也不提敏捷开发了?

    差别

    正如如下图示所述,其差别在于拆分交付的认为的力度和任务交付的并行要求。同时也来自中西方文化的差异,往往老外的敏捷跑的好,中国人最好还是老老实实跑迭代更有价值。

    那真要区分敏捷和迭代的差别,则就好比如下的例子所解释:

    a) 看你手下有哪些”动物“,是猪多一些,还是有一批狼,还是狮子多一些。

    b) 你的交付诉求是怎样造一个人。

    方法论

    a) 在总体规划和HLSD的基础上定义整体交付蓝图和阶段性目标。

    b) 在人,及团队的基础上,明确人力投入能力。

    c) 以可分割的交付目标及交付物即时可用的诉求,定义迭代的交付物。从而定义交付计划。

    d) 迭代中包含敏捷,但是迭代更多的像一个瀑布开发模式的“缩小版”。


    数据处理

    数据的价值不言而喻,但是如何产生价值和让数据能够升值不谈,如何将数据保存好,都是一个很难回答和实现的任务。

    阶段性

    有人会说EDW(Enterprise Data Warehouse)和维度建模做好,问题就解决了。但是其忽略了一系列关键问题:数据是流动的,数据的接入是实时的,数据是多源及异构的,数据的使用更是实时的。所以不管航司是由有EDW或Bigdata平台,关键是让数据的处理流动起来,动态起来,实时起来;阶段性更强。

    管道化

    未来的数据需要在实时的流动过程中即时被处理,所以数据流及流式处理必须有,按照pipeline的方式逐步处理数据并关心最后的outbound目标。

    方法论

    做好数据处理,不是简单工具的使用,更关键的是梳理即有和未来增加的数据情况,从数据规范的角度增强数据流式处理能力。



    集成平台

    常规的集成主要抽象和整理为数据的集成和业务的集成。

    但是真正的集成平台,是能够让电商及相关部门能够更高效控制自己的能力建设,将各类合作伙伴的产品动态插拔在航司的电商平台上。


    待续/TBD

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