扰乱运输系统的技术问题并不少见为空中交通、航运路线、火车和其他形式的大众运输提供动力的物流系统利润微薄。只需一次干扰，连锁反应就可能是毁灭性的。美国联邦航空管理局(FAA)上周停飞了三个多小时的航班，延误或取消了全美近9,500次航班。据美国联邦航空局称，航空公司任务通知(NOTAM)系统中的一个数据库文件似乎已损坏，导致停机，进而导致航班延误和取消。美国联邦航空局将进行调查以确定问题的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、准确数据的重要性——有了它，系统可以按计划顺利运行。如果数据是坏的、慢的或不完整的，依赖它的系统和决策将受到不利影响。当这些系统达到大规模时，其经济和社会影响都是巨大的。如果在数据库文件被破坏之前意识到上周的旅行中断是可以避免的。有了意识，就可以实施补救措施并制定解决方案。真正获得这种意识的唯一方法是提供清晰、可操作的数据洞察力，这显然是现代数据环境的必要元素。诸如“数据可观察性”之类的现代解决方案不仅提供了对数据质量的可见性，而且还在此类中断发生之前提供了缓解和补救警报。对于公共交通等基础设施，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，减少延误并改善整体服务。这仅仅是个开始，但它显然提供了巨大的经济利益。事实上，拥有最好数据的组织可以提供最好的产品。但良好的数据也可用于在潜在问题发生之前识别和预测它们。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。确定存在威胁或问题并可以避免的地方。准确可靠的数据对于做出更好的组织投资、规划和运营决策至关重要。通过获得准确及时的数据，运输机构可以就如何分配资源和如何改进服务做出更明智的决策。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洞察力现在可用于避免航班延误和取消：预测性维护：通过分析来自飞机系统的数据，航空公司可以在维护问题成为主要问题之前发现它们，防止因设备故障造成的延误和取消。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并减少因机组人员短缺而导致的延误和取消。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并减少因恶劣天气造成的延误和取消。交通管理：航班交通模式数据可用于优化空域使用并减少因拥堵造成的延误。乘客数据：航空公司可以使用有关乘客旅行模式、偏好和预订历史的数据来优化航班时刻表和航线，减少因乘客需求低而导致的延误和取消。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，航空公司可以识别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此类情况在未来发生。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察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。
