不良数据造成9500个航班延误或取消

技术问题导致运输系统中断并不罕见。不良班延为空中交通
 、数据航运路线、造成火车和其他形式的个航大众运输提供动力的物流系统利润非常微薄 。只要一次干扰，误或涟漪效应就可能是取消毁灭性的
。上周，不良班延美国联邦航空管理局（FAA）航班停飞三个多小时 ，数据导致美国近9500个航班延误或取消。造成

根据美国联邦航空局的个航说法 ，航空任务通知（NOTAM）系统中的误或数据库文件似乎已损坏，模板下载导致停机，取消进而导致航班延误和取消。不良班延美国联邦航空局将进行调查 ，数据以确定问题的造成原因，以及如何防止未来出现类似问题 。但不幸的情况说明了干净 、可靠 、准确的数据的重要性——有了它，系统可以顺利地按照计划运行 。如果数据不好、速度慢或不完整
，依赖它的亿华云系统和决策将受到不利影响。当这些系统达到大规模时，无论是经济上还是社会上，其影响都是巨大的。

上周的旅行中断本可以避免，如果在数据库文件受到破坏之前就已经意识到了这一点 。有了意识，补救措施就可以实施，解决办法也可以到位。真正获得这种意识的唯一途径是免费模板提供清晰 
、可操作的数据见解
，而这些见解显然是现代数据环境所必需的要素 。现代解决方案  ，如“数据可观测性” ，不仅可以提供数据质量的可见性 ，还可以在此类中断之前发出缓解和补救警报。

对于大规模运输等基础设施 ，数据可用于优化其底层系统的性能。例如 ，乘客交通模式数据可用于更有效地安排火车和公共汽车，高防服务器减少延误并改善整体服务。这只是一个开始 ，但它显然提供了巨大的经济效益。事实上 ，拥有最好数据的组织可以提供最好的产品 。

但好数据也可用于在潜在问题发生之前识别和预测潜在问题。通过各种数据管道共享和集成的数据可以包括从识别车辆和设备的维护问题到识别潜在安全隐患的各种见解。确定哪里存在威胁或问题  ，并且可以避免。源码库

准确可靠的数据对于更好地做出组织投资
、规划和运营决策至关重要  。通过拥有准确和及时的数据，运输机构可以就如何分配资源以及如何改善服务做出更明智的决定。

具体来说 ，由于它与航空公司的交通和控制有关 ，通过数据可观察性提供的数据见解现在可以用来避免航班延误和取消：

预测性维护 ：通过分析飞机系统的数据  ，航空公司可以在潜在的维护问题成为主要问题之前发现这些它们
，从而防止设备故障导致的云计算延误和取消 。

机组调度：航班调度和机组可用性数据可用于优化机组调度，减少机组人员短缺导致的延误和取消次数。

天气预报：天气模式数据可用于规划路线和时间表，以避免恶劣天气条件 ，减少因恶劣天气导致的延误和取消次数。

交通管理：航班交通模式数据可用于优化空域使用，减少拥堵造成的延误 。

乘客数据：航空公司可以使用乘客出行模式
、偏好和预订历史数据来优化航班时间表和路线，减少因乘客需求低而导致的延误和取消次数。

实时监控：通过实时监控航班状态
 ，航空公司可以快速识别和应对潜在的延误和取消，最大限度地减少对乘客的影响。

历史数据分析 ：通过分析历史数据
，航空公司可以确定导致延误和取消的模式和趋势 ，从而使他们能够采取积极措施防止未来发生此类情况  。

航空公司 、监管机构和其他公共交通组织可以实施数据可观测性
，以提高运营效率和可靠性 ，这有助于减少乘客遇到的延误和取消次数 。