除基础设施数字化、业务流程数字化外，智慧民航建设还应重视业务规则数字化，即对存储在人脑中的规则、能力进行智能化、数据化，最终实现操作流的数字化。民航的业务流非常多，业务流之间的壁垒需要数据来打破。

数据平台化也是智慧民航发展过程中必须尽早解决的问题。平台化的目的是让业务驱动数据融合。数据平台化从下到上需要四个层级的支撑——数字孪生、数据融合、应用仿真、数据赋能。数字孪生分为两部分，比如飞行区车路协同的人、车、设备、航空器的高精度定位就是基础的空间孪生。空间孪生之后，通过数据加工融合实现业务孪生。应用仿真更多体现在基于数据融合之上的应用预测、数据算法、业务预警。基于应用仿真，我们才能对上层应用，如全景监测、可视化协作等进行智慧赋能。

民航是一个沉浸在大数据中、实时数据能力贯穿业务流的行业。面对大量异构且对实时性要求高的数据，如何才能让“数据的沼泽”变成“数据的金矿”？在这一转化过程中，我们需要解决几个问题——拿不全、管不了、思不准和用不顺。首先，不是所有数据都要应采尽采，数据采集和“入湖”需要业务驱动，这样才能采集到有价值的数据。其次，拿到的数据要依托人工智能和大数据的碰撞，形成业务集成、AI算法、智能分析以及可视化的全场景、全流程、全要素、全保障的业务协同能力。数据的价值应该体现在对整体业务的实时支撑上。

此外，数据治理体系如何设计，包括数据架构和数据资产目录的构建，数据标准制定的业务视角设计，数据标准模型和数据分布流向的技术视角设计实施以及数据驱动应用的规划设计等，对最终实现数据治理也很重要。