収益管理システムとベアボーン データ フィードの選択

Revenue Management System と Barebones Data Feed の違いは、Windows ラップトップと Linux ラップトップの使用の違いに似ています。 最初のものは使いやすく、本質的にグラフィカルであるため、最小限のコンピューティング経験を持つ人でも操作できますが、2番目のものには、生の計算を変更したり、システムの内部動作を表示して理解したりすることができるという利点があります。

RMS ソフトウェアを使用すると、ダッシュボードのようなビューを取得できます。 このビューには生データは含まれませんが、代わりに、データがカスタム アルゴリズムによって消費された後の表示可能なビューが含まれます。 一方、必要最小限のデータ フィードでは、必要な形式にカスタマイズされたクリーンで構造化されたデータのみが提供されます。 このデータは、グラフに変換したり、予測モデルの構築に使用したり、基本的にビジネス ワークフローの任意の部分にプラグインしたりすることができます。

ホスピタリティ業界の企業が RMS ソフトウェアを使用しているのはなぜですか?

ほとんどの企業、特にホスピタリティ セクターの企業は、かなり前から収益管理システムを使用しています。 これらの RMS は、これらのビジネスの一般的なニーズに従って、大手ソフトウェア企業によって構築された独自のプログラムです。 ただし、システムが設定されると、メンテナンスとサポートは、システムのバグや使用中の問題に関連することがほとんどです。 新しい機能強化があっても、ほとんどの場合、それは企業の管理下にはありません。 RMS を使用している企業は、美しいチャートや図を作成するために処理されている実際の生データについてまったく手がかりがありません。 以前の技術に精通していないビジネス マネージャーは、何の努力もせずにシステムからグラフや数値を直接取得することがないため、これを好んでいました。 ホスピタリティ企業はビジネスに重点を置いており、技術的な従業員を抱えていませんでした。そのため、RMS を持つことが、企業がいくつかの指標を追跡できる唯一の方法でした。

RMS を使用すると、テーブルにデータが残ることになりますか?

しかし、状況は変化し、今日のあらゆる種類のビジネスは、いくつかの理由で生データを分析しています。

• お客様の気持ちを理解する。
• 競争に関するデータを収集するため。
• 従業員が達​​成するための焦点を絞った目標を設定します。
• 市場の変化に注意する。

しかし、独自の RMS を持つということは、手元にあるすべてのデータを使用して上記の点の多くを調査できないことを意味します。 独自の RMS を使用すると、生データを見ることができなくなります。 これは、新しいデータ ポイントを特定したり、データを使用するためのより良い方法を提案したりできないことを直接意味します。 使用されているアルゴリズムが最適でない場合、別のアルゴリズムの使用を要求することはできません。 同時に、システムによってキャプチャされたデータ ポイントが十分でない場合、既存のデータで使用するデータ ストリームを追加するよう要求することさえできません。

そして、上記のすべては間違いなく、競合他社が使用できるようにデータをテーブルに残し、レースで後退することを意味します.

ベアボーン データ フィードに切り替えるとどうなりますか?

ホテル、レンタル、航空会社、旅行代理店などで使用されている RMS システムについて、多くのことを話してきました。 ベアボーン データ フィードに切り替えるとどうなりますか? ええと、1 つには「うんざり」です。見栄えの良いダッシュボードがなくなってしまいました。 代わりに、データ ポイントを収集するために、利用するデータ ストリームを最初に決定する必要があります。 Webスクレイピングを使用してほとんどのデータを収集し、複数の場所からクロールしてデータの冗長性を確保することは間違いありません.

クロールしてデータを収集する場所を決定したら、スクレイピング エンジンを構築するか、PromptCloud などの DaaS プロバイダーの助けを借りて、目的の形式でデータを取得する必要があります。 データを取得するためにスクレイピングする Web サイトの多くは構造化されておらず、ユーザー インターフェイスは時間の経過とともに変化する可能性があることに注意してください。 そのため、自分でタスクを実行する場合は、スクレイピング エンジンに多くの焦点を当てることが必須です。 私たちのようなチームの助けを借りている場合は、UI や非構造化データを変更するという頭痛の種を私たちに任せることができます。必要なデータ、データの形式、データの方法を指定するだけでよいからです。あなたに配信されます。

データ収集部分は最も複雑ですが、生データを調べてアルゴリズムを実行し、予測モデルを構築できるため、それだけの価値があります。 このデータは、市場の変化、ユーザーの感情、購入傾向の変化などを特定するのにも役立ちます。 ビジネス チームがデータをどのように使用するかを決定するのは完全に彼ら次第です。派手な視覚化のための既製の BI ツールを使用するか、独自の分析エンジンを使用するかです。 制御下にあるもう 1 つの側面は、モデルを最新の状態に保つためにデータを更新する頻度です。

では、どうやってスイッチを作るのですか？

競合他社、顧客、市場自体を監視するためのカスタム意思決定エンジンを構築するのは大変な作業ですが、データを最大限に活用したい場合は、古い RMS システムをあきらめ、構築されたインテリジェントなモデルを使用する必要があります。定期的に更新される新鮮なデータ ストリーム。 その背後にある理由は簡単です。 作成したモデルのどの部分もいつでも変更できます。 また、このシステムに対する完全な自律性も得られます。 このようにして、予測とモデルが実際にどの程度機能しているかを知ることもできます。

テクノロジー以外のほとんどの企業では、必要なデータ ソースとデータ ポイントを決定したら、データ収集の部分を外部委託することをお勧めします。 その後、機械学習エンジニアとデータ サイエンティストの技術チームがデータを処理し、重要な洞察を提供するのに最適なデータ ストリームを確認する必要があります。

インド最大の航空会社の 1 社から、さまざまな航空会社とオンライン旅行代理店の Web サイトをクロールして、フライトの詳細と航空運賃関連のデータを取得するという要件がありました。 当社のセールス コンサルタント エグゼクティブの 1 人が、カスタマイズされた Web クロール サービスを希望する頻度と形式でどのように支援できるかについて、全体的なアイデアを説明しました。 航空会社は、実現可能性の確認と見積もりの​​要件を詳細に共有したため、適切な一致として私たちのサービスを見つけました。 数レベルの議論と交渉の後、私たちは両方ともその取引に同意しました.

結論

データは新しい石油であり、生データを収集して処理することは、米国中に何百もの店舗を持つ大企業でさえ失敗している今日のダイナミックな市場でビジネスが生き残るための唯一の方法です. 最初は難しそうに見えるかもしれませんが、セットアップは 1 回限りの作業であり、追加、保守、長期的にデータ ストリームの分析を続けるだけで済みます。