الاختيار بين نظام إدارة الإيرادات وخلاصات البيانات المجردة

يشبه الاختلاف بين نظام إدارة الإيرادات وتغذية بيانات Barebones الفرق بين استخدام كمبيوتر محمول يعمل بنظام Windows وجهاز كمبيوتر محمول يعمل بنظام Linux. في حين أن الطريقة الأولى أسهل في الاستخدام وذات طبيعة رسومية ، مما يسمح للأشخاص الذين لديهم الحد الأدنى من خبرة الحوسبة بتشغيلها ، فإن الثانية تتمتع بميزة السماح لك بتغيير الحسابات الأولية ، وعرض وفهم الأعمال الداخلية لأنظمتك والمزيد.

يسمح لك برنامج RMS بالحصول على عرض يشبه لوحة القيادة. لا يحتوي هذا العرض على بيانات أولية ولكن بدلاً من ذلك ، عرض قابل للتقديم بعد أن يتم استهلاك البيانات بواسطة الخوارزميات المخصصة. من ناحية أخرى ، ستمنحك خلاصات البيانات المجردة شيئًا واحدًا فقط - بيانات نظيفة ومنظمة ، ومخصصة بالتنسيق المطلوب. يمكن بعد ذلك تحويل هذه البيانات إلى رسوم بيانية ، أو استخدامها لبناء نموذج تنبؤ ، أو ربطها بشكل أساسي بأي جزء من سير عمل عملك كما تراه مناسبًا.

لماذا تستخدم الشركات في قطاع الضيافة برنامج RMS؟

تستخدم معظم الشركات ، خاصة تلك العاملة في قطاع الضيافة ، أنظمة إدارة الإيرادات لبعض الوقت الآن. هذه RMS هي برامج مملوكة من قبل شركات البرمجيات الكبيرة وفقًا للاحتياجات العامة لهذه الشركات. ومع ذلك ، بمجرد تعيين النظام ، ترتبط الصيانة والدعم في الغالب بأخطاء النظام أو المشكلات أثناء استخدامه. حتى لو كانت هناك تحسينات جديدة ، فهي في الغالب لا تخضع لسيطرة الشركات. لا تملك الشركات التي تستخدم RMS بأي حال من الأحوال أي فكرة عن البيانات الأولية الحقيقية التي يتم سحقها لإنشاء المخططات والأشكال الجميلة. فضل مديرو الأعمال السابقون الذين لا يتمتعون بالذكاء التكنولوجي هذا لأنك لن تحصل على الرسوم البيانية والأرقام الخاصة بك مباشرة من النظام دون بذل أي جهد ، وبالتالي كان الوقت الذي تستغرقه للوصول إلى الأفكار سريعًا. ركزت شركات الضيافة على الأعمال التجارية ولم يكن لديها موظفين تقنيين ، نظرًا لأن امتلاك RMS كان الطريقة الوحيدة التي يمكن للشركات من خلالها تتبع العديد من المقاييس.

هل يعني استخدام RMS ترك البيانات على الطاولة؟

لكن الأمور تغيرت ، وكل نوع من الأعمال اليوم يحلل البيانات الأولية لعدة أسباب-

• لفهم مشاعر العملاء.
• لجمع البيانات عن منافسيهم.
• لوضع أهداف مركزة للموظفين لتحقيقها.
• ملاحظة التغييرات في السوق.

لكن امتلاك RMS خاص يعني أن العديد من النقاط المذكورة أعلاه لن يتم استكشافها باستخدام جميع البيانات الموجودة في متناول اليد. استخدام RMS خاص يعني أنك لن تتمكن من رؤية البيانات الأولية. هذا يعني بشكل مباشر أنه لا يمكنك تحديد نقاط بيانات جديدة أو اقتراح طرق أفضل لاستخدام البيانات. في حال لم تكن الخوارزمية المستخدمة هي الأفضل ، لا يمكنك الاستمرار وطلب استخدام خوارزمية مختلفة. في الوقت نفسه ، إذا كانت نقاط البيانات التي تم التقاطها بواسطة النظام غير كافية ، فلا يمكنك حتى طلب المزيد من تدفقات البيانات لاستخدامها مع البيانات الموجودة.

وكل ما سبق يعني بالتأكيد ترك البيانات على الطاولة لاستخدامها من قبل منافسيك والعودة إلى السباق.

ماذا يحدث عند التبديل إلى تغذية البيانات المجردة؟

لقد تحدثنا كثيرًا عن أنظمة RMS التي تستخدمها الفنادق والإيجارات وشركات الطيران ووكالات السفر والمزيد. ماذا يحدث عند التبديل إلى تغذية البيانات المجردة؟ حسنًا ، على سبيل المثال ، "لوطي" - لقد اختفت لوحة أجهزة القياس ذات المظهر الجيد. بدلاً من ذلك ، عليك أولاً تحديد تدفقات البيانات التي تريد الاستفادة منها ، لتجميع نقاط البيانات الخاصة بك. يمكنك بالتأكيد استخدام تجريف الويب لجمع معظم البيانات وكذلك الزحف من أماكن متعددة لتكرار البيانات.

بمجرد تحديد الأماكن التي تريد الزحف إليها وجمع البيانات منها ، سيتعين عليك إنشاء محرك كشط أو الاستعانة بموفري DaaS مثل PromptCloud ، للحصول على بياناتك بالتنسيقات التي تريدها. لاحظ أنه في العديد من مواقع الويب التي ستقوم بكشطها للحصول على بياناتك ، ستكون غير منظمة وقد تتغير واجهات المستخدم الخاصة بها بمرور الوقت. لذا فإن التركيز كثيرًا على محرك الكشط أمر لا بد منه ، في حال كنت تقوم بالمهمة بنفسك. إذا كنت تتلقى مساعدة من فريق مثل فريقنا ، فيمكنك ترك صداع تغيير واجهة المستخدم والبيانات غير المهيكلة لنا لأنك ستحتاج فقط إلى تحديد البيانات التي تريدها ، والتنسيق الذي تريده ، والطريقة التي تريدها. يتم تسليمها لك.

على الرغم من أن جزء جمع البيانات هو الأكثر تعقيدًا ، إلا أنه يستحق ذلك ، حيث يمكنك الآن الاطلاع على البيانات الأولية وتشغيل الخوارزميات عليها لبناء نماذج تنبؤية. يمكن أن تساعدك البيانات أيضًا في تحديد تغييرات السوق ومشاعر المستخدم والتغيير في اتجاهات الشراء والمزيد. كيف يقرر فريق العمل استخدام البيانات متروك لهم تمامًا - سواء كان ذلك باستخدام أداة ذكاء الأعمال الجاهزة لتصورات خيالية أو محرك تحليلات خاص. هناك جانب آخر يمكنك التحكم فيه وهو عدد المرات التي تريد فيها تحديث البيانات للحفاظ على تحديث نماذجك.

إذن كيف تقوم بالتبديل؟

يعد بناء محركات القرار المخصصة الخاصة بك لمراقبة منافسيك وعملائك والسوق نفسه مهمة صعبة ، ولكن إذا كنت ترغب في تحقيق أقصى استفادة من البيانات ، فعليك التخلي عن أنظمة RMS القديمة واستخدام نماذج ذكية مبنية عليها تدفقات البيانات الجديدة المحدثة بانتظام. السبب وراء ذلك بسيط. يمكنك تغيير أي جزء من النموذج الذي تقوم بإنشائه في أي وقت. وسيكون لديك أيضًا استقلالية كاملة على هذا النظام. بهذه الطريقة ستعرف أيضًا مدى جودة عمل التنبؤات والنماذج.

بالنسبة لمعظم الشركات غير التقنية ، يوصى بالاستعانة بمصادر خارجية لجزء جمع البيانات بمجرد أن تقرر مصادر البيانات ونقاط البيانات التي ستحتاجها. بعد ذلك ، ستحتاج إلى فريق تقني من مهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات لتحليل البيانات ومعرفة تدفقات البيانات الأفضل لتوفير رؤى مهمة.

وصلت إلينا واحدة من أكبر شركات الطيران من الهند مع مطلب الزحف إلى مواقع شركات الطيران المختلفة ووكلاء السفر عبر الإنترنت للحصول على تفاصيل الرحلات والبيانات المتعلقة بالسفر. شرح لهم أحد مستشاري المبيعات التنفيذيين لدينا فكرة شاملة عن كيفية مساعدتهم في خدمات زحف الويب المخصصة بالتردد والشكل المطلوبين. وجدت شركة الطيران أن خدمتنا هي المطابقة الصحيحة تشارك متطلباتها بالتفصيل لفحص الجدوى وعرض الأسعار. بعد مستويات قليلة من المناقشات والمفاوضات ، اتفق كلانا على الصفقة.

استنتاج

البيانات هي النفط الجديد ، وجمع البيانات الخام ومعالجتها هو الطريقة الوحيدة التي يمكن لعملك من خلالها البقاء في السوق الديناميكي اليوم ، حيث تفشل حتى الشركات الكبيرة التي لديها مئات المتاجر في جميع أنحاء الولايات المتحدة. على الرغم من أنه قد يبدو صعبًا في البداية ، إلا أن الإعداد هو أمر يحدث لمرة واحدة وكل ما عليك فعله هو الإضافة إليه والمحافظة عليه ومواصلة تحليل تدفقات البيانات على المدى الطويل.