Comment Etihad exploite la science des données pour optimiser les opérations des compagnies aériennes

Ce n'est un secret pour personne que les bouleversements à grande échelle dans l'industrie aéronautique mondiale, y compris l'impact catastrophique de la pandémie, ont ébranlé les compagnies aériennes au cours des dernières années. Malgré le chaos mondial, la compagnie aérienne nationale des Émirats arabes unis Etihad a réussi à générer des gains de productivité et des économies de coûts grâce à des informations utilisantscience des données.

Basée à Abu Dhabi et en activité depuis 2003, Etihad a utilisé ces dernières années un lac de données et un ensemble unifié d'outils d'analyse basés sur l'IA pour optimiser la dotation en personnel, le traitement des passagers et les réponses aux demandes des clients.

« Notre transformation numérique nous a permis d'être plus rationalisés, plus agiles et plus efficaces. En révisant notre positionnement en tant que transporteur de taille moyenne, notre gouvernance et notre façon de penser ont dû changer », déclare le Dr Reem Alaya Lebhar, directrice de la stratégie, de la gestion et de la gouvernance du portefeuille chez Etihad.

Reem Alaya Lebhar

Etihad a commencé son voyage dans la science des données avec la plate-forme de données Cloudera et a déplacé ses données vers le cloud pour mettre en place unlac de données . Cependant, ils utilisaient plusieurs technologies de fournisseurs pour prendre en charge le lac de données, ce qui entraînait des inefficacités dans la manière dont ils analysaient leurs données. Un changement était nécessaire.

« Etihad est sur unetransformation numérique voyage. Notre stratégie de données soutient notre vision d'exploiter toutes les données disponibles dans l'ensemble de l'organisation, en décomposant les silos pour améliorer chaque processus métier dont nous disposons », déclare Martin Hammer, responsable de la gestion des données d'entreprise chez Etihad.

Unifier l'analytique sur une plateforme de science des données

Etihad a décidé d'unifier sa modélisation des données etanalytiqueen choisissantLa plateforme d'apprentissage automatique de bout en bout de Dataikufaire cela.

"Etihad collectait des données, mais ce dont ils avaient besoin, c'était de pouvoir tirer des enseignements de ces données", explique Siddhartha Bhatia, vice-président régional, Moyen-Orient et Turquie, chez Dataiku. "Ils voulaient tout standardiser, casser ces silos, en quelque chose de très standardisé."

En tant que compagnie aérienne mondiale, les dépositaires de données d'Etihad opèrent dans différents pays. En tant qu'application basée sur un serveur et un navigateur, Dataiku a permis à des équipes distantes et distribuées de travailler en collaboration sur différents fuseaux horaires et départements.

lefaible code , les outils de visualisation intégrés à Dataiku ont permis aux chefs d'entreprise de travailler en étroite collaboration avec les data scientists. Cela a également donné à l'entreprise l'occasion de perfectionner les analystes, note Talal Mufti, responsable de la science des données chez Etihad.

Talal Mufti

Etihad souhaitait déployer, planifier et automatiser ses modèles de données très rapidement. Ils voulaient également être en mesure de démontrer des réductions de coûts.

Etihad a identifié un grand nombre de cas d'utilisation à court terme, qu'ils ont ensuite développés pour évaluer lequel fournirait le plus grand succès en premier.

Dans un premier temps, Etihad a priorisé les cas d'utilisation en fonction de l'endroit où il y avait un maximum d'avantages, et ce qui pouvait être fait dans les premières étapes du déploiement de la plate-forme Dataiku.

Les avantages financiers et les économies de coûts sont devenus un moteur important dans un grand nombre de cas d'utilisation présélectionnés par Etihad. Bien que l'adoption et le déploiement de la plate-forme d'analyse soient antérieurs à COVID, cela a eu un impact à un stade ultérieur.

Anticiper les arrivées de passagers

L'un des cas d'utilisation était de savoir comment prévoir les arrivées de passagers, afin qu'Etihad puisse déployer plus efficacement le personnel au sol dans les aéroports pour gérer les vols.

Le mouvement des opérations aériennes nécessite une grande quantité de personnel de soutien, certains d'entre eux permanents et sur place tandis que d'autres sont contractuels en fonction des besoins. Dans l'ensemble, cela peut inclure le personnel d'enregistrement et les bagagistes. La justification de ce modèle était qu'il n'est pas toujours clair quand vous avez besoin de personnel opérationnel et de soutien. La fenêtre de prévision était de 14 jours, avec des intervalles continus de 30 minutes, jusqu'à quatre heures avant chaque vol.

Martin Marteau

À l'aide de la plateforme Dataiku, Etihad a construit un système de prévision pour modéliser et prévoir les arrivées de passagers. L'avantage était que les gestionnaires d'aéroport pouvaient prendre de meilleures décisions sur le personnel au sol, le personnel dont ils avaient besoin et quand. Et avec les fournisseurs externes, cela s'est traduit par de meilleures négociations contractuelles.

Un autre cas d'utilisation qui a été repris par l'équipe Dataiku était la gestion et la réponse aux e-mails de demande entrants. L'EtihadGRC le système recevait et enregistrait les requêtes entrantes par e-mail. Le défi consistait à catégoriser, transmettre et répondre dans les plus brefs délais à ces e-mails. Ces e-mails devaient atteindre la bonne personne grâce à une catégorisation automatisée.

"Le problème était de savoir comment acheminer efficacement ces e-mails pour s'assurer qu'ils sont traités par les bonnes personnes et que les réponses reviennent aux personnes qui posent les questions le plus rapidement possible", déclare Bhatia de Dataiku.

Utiliser le NLP pour optimiser les temps de réponse des clients

Ce que Dataiku a construit était un système de classification des e-mails qui pouvait examiner ce qui était demandé et utiliséPNL (traitement du langage naturel) classer les e-mails. En utilisant ces classifications, le système CRM s'assurerait alors qu'il a été acheminé vers la bonne personne avec qui traiter.

Le traitement du langage naturel donne aux systèmes informatiques la capacité de comprendre et de prendre des décisions à partir de mots parlés ou de texte. L'algorithme de langage naturel est ici fondamental pour fournir un résumé automatique des principaux points d'un document ou d'un e-mail. Ces algorithmes classent également le texte en catégories, ils peuvent organiser les informations et effectuer le routage des e-mails et le filtrage des spams.

À l'intérieur de Dataiku, le modèle de traitement du langage naturel récupère les e-mails, les analyse de manière intelligente, puis les classe en fonction du problème particulier et crée des cas automatiques dans le système CRM.

Les e-mails entrants seraient renvoyés vers une API appropriée au sein de Dataiku. L'API se connecterait au modèle de traitement du langage naturel et traiterait l'e-mail, produisant la classification et l'appel à l'action dans le système CRM.

"Dataiku a aidé à développer des cas d'utilisation dans toute l'organisation qui devraient se traduire par des économies de coûts importantes au cours des cinq prochaines années", déclare le Mufti d'Etihad.

Résolution de problèmes de modélisation de données

L'un des défis ultérieurs de la science des données est la dérive des données. C'est à ce moment que, sur une période de temps, les données entrantes commencent à s'écarter des données d'origine qui ont été utilisées pour construire le modèle dans le premier cas. L'impact de ceci est que le modèle qui a été construit, qui a été formé sur les données d'origine, n'est plus valide.

Sid Bhatia

"Ainsi, votre capacité prédictive et la puissance prédictive de votre modèle ne sont plus aussi efficaces qu'elles auraient dû l'être", déclare Bhatia de Dataiku. Dataiku a la capacité de remettre le modèle en développement, de reconstruire et de recycler votre modèle, puis de le sortir à nouveau.

Les cas d'utilisation initiaux de la plate-forme Dataiku ont généré d'importantes économies de coûts pour Etihad, qui a renforcé la confiance dans l'utilisation continue des sciences des données tout au long de ces périodes de récupération post-pandémique difficiles, selon les responsables de l'entreprise.

"Dataiku est l'un des composants essentiels de notre plate-forme de données d'entreprise qui offre à notre communauté de science des données tous les outils dont elle a besoin en un seul endroit et facilite la collaboration entre différents groupes de parties prenantes", déclare Etihad's Hammer.

À l'avenir, Etihad prévoit de continuer à utiliser la plate-forme de modélisation des données pour résoudre les goulots d'étranglement opérationnels et assurer l'efficacité des processus dans une variété de cas d'utilisation.