技術問題導致運輸系統中斷并不罕見。為空中交通、航運路線、火車和其他形式的大眾運輸提供動力的物流系統利潤非常微薄。只要一次干擾，漣漪效應就可能是毀滅性的。上周，美國聯邦航空管理局（FAA）航班停飛三個多小時，導致美國近9500個航班延誤或取消。

根據美國聯邦航空局的說法，航空任務通知（NOTAM）系統中的數據庫文件似乎已損壞，導致停機，進而導致航班延誤和取消。美國聯邦航空局將進行調查，以確定問題的原因，以及如何防止未來出現類似問題。但不幸的情況說明了干凈、可靠、準確的數據的重要性——有了它，系統可以順利地按照計劃運行。如果數據不好、速度慢或不完整，依賴它的系統和決策將受到不利影響。當這些系統達到大規模時，無論是經濟上還是社會上，其影響都是巨大的。

上周的旅行中斷本可以避免，如果在數據庫文件受到破壞之前就已經意識到了這一點。有了意識，補救措施就可以實施，解決辦法也可以到位。真正獲得這種意識的唯一途徑是提供清晰、可操作的數據見解，而這些見解顯然是現代數據環境所必需的要素。現代解決方案，如“數據可觀測性”，不僅可以提供數據質量的可見性，還可以在此類中斷之前發出緩解和補救警報。

對于大規模運輸等基礎設施，數據可用于優化其底層系統的性能。例如，乘客交通模式數據可用于更有效地安排火車和公共汽車，減少延誤并改善整體服務。這只是一個開始，但它顯然提供了巨大的經濟效益。事實上，擁有最好數據的組織可以提供最好的產品。

但好數據也可用于在潛在問題發生之前識別和預測潛在問題。通過各種數據管道共享和集成的數據可以包括從識別車輛和設備的維護問題到識別潛在安全隱患的各種見解。確定哪里存在威脅或問題，并且可以避免。

準確可靠的數據對于更好地做出組織投資、規劃和運營決策至關重要。通過擁有準確和及時的數據，運輸機構可以就如何分配資源以及如何改善服務做出更明智的決定。

具體來說，由于它與航空公司的交通和控制有關，通過數據可觀察性提供的數據見解現在可以用來避免航班延誤和取消：

預測性維護：通過分析飛機系統的數據，航空公司可以在潛在的維護問題成為主要問題之前發現這些它們，從而防止設備故障導致的延誤和取消。

機組調度：航班調度和機組可用性數據可用于優化機組調度，減少機組人員短缺導致的延誤和取消次數。

天氣預報：天氣模式數據可用于規劃路線和時間表，以避免惡劣天氣條件，減少因惡劣天氣導致的延誤和取消次數。

交通管理：航班交通模式數據可用于優化空域使用，減少擁堵造成的延誤。

乘客數據：航空公司可以使用乘客出行模式、偏好和預訂歷史數據來優化航班時間表和路線，減少因乘客需求低而導致的延誤和取消次數。

實時監控：通過實時監控航班狀態，航空公司可以快速識別和應對潛在的延誤和取消，最大限度地減少對乘客的影響。

歷史數據分析：通過分析歷史數據，航空公司可以確定導致延誤和取消的模式和趨勢，從而使他們能夠采取積極措施防止未來發生此類情況。

航空公司、監管機構和其他公共交通組織可以實施數據可觀測性，以提高運營效率和可靠性，這有助于減少乘客遇到的延誤和取消次數。