Elegir entre un sistema de gestión de ingresos y fuentes de datos barebones

La diferencia entre un sistema de gestión de ingresos y una fuente de datos Barebones es similar a la diferencia entre usar una computadora portátil con Windows y una computadora portátil con Linux. Si bien el primero es más fácil de usar y de naturaleza gráfica, lo que permite que personas con una experiencia informática mínima lo operen, el segundo tiene la ventaja de permitirle cambiar los cálculos sin procesar, ver y comprender el funcionamiento interno de sus sistemas y más.

El software RMS le permite obtener una vista similar a un tablero. Esta vista no contiene datos sin procesar, sino una vista presentable después de que los algoritmos personalizados consuman los datos. Por otro lado, las fuentes de datos barebones solo le brindarían una cosa: datos limpios y estructurados, personalizados en el formato deseado. Luego, estos datos se pueden convertir en gráficos, o se pueden usar para construir un modelo de predicción, o básicamente se pueden conectar a cualquier parte de su flujo de trabajo comercial como mejor le parezca.

¿Por qué las empresas del sector de la hostelería han estado usando el software RMS?

La mayoría de las empresas, especialmente las del sector de la hostelería, utilizan sistemas de gestión de ingresos desde hace bastante tiempo. Estos RMS son programas propietarios creados por grandes empresas de software según las necesidades genéricas de estas empresas. Sin embargo, una vez que el sistema está configurado, el mantenimiento y el soporte están principalmente relacionados con errores o problemas del sistema mientras se usa. Incluso si hay nuevas mejoras, en su mayoría no está bajo el control de las empresas. De ninguna manera, las empresas que utilizan RMS tienen idea de los datos sin procesar reales que se procesan para crear hermosos gráficos y figuras. Los gerentes de negocios anteriores que no eran expertos en tecnología preferían esto, ya que no obtendría sus gráficos y cifras directamente del sistema sin hacer ningún esfuerzo y, por lo tanto, el tiempo de entrega para obtener información era rápido. Las empresas de hostelería se centraban en el negocio y no tenían empleados técnicos, por lo que tener un RMS era la única forma en que las empresas podían realizar un seguimiento de varias métricas.

¿Usar un RMS significa dejar datos sobre la mesa?

Sin embargo, las cosas han cambiado, y cada tipo de empresa actual analiza datos sin procesar por varias razones:

• Para entender el sentimiento del cliente.
• Para recopilar datos sobre su competencia.
• Establecer objetivos específicos para que los empleados los alcancen.
• Para notar cambios en el mercado.

Pero tener un RMS propietario significaría que muchos de los puntos anteriores no se explorarían utilizando todos los datos disponibles. El uso de un RMS propietario significa que nunca podrá ver los datos sin procesar. Eso significa directamente que no puede identificar nuevos puntos de datos o sugerir mejores formas de usar los datos. En caso de que el algoritmo que se utilice no sea el más óptimo, no puede continuar y solicitar que se utilice un algoritmo diferente. Al mismo tiempo, si los puntos de datos capturados por el sistema no son suficientes, ni siquiera puede solicitar que se utilicen más flujos de datos con los datos existentes.

Y todo lo anterior definitivamente significa dejar datos sobre la mesa para que tu competencia los use y retroceder en la carrera.

¿Qué sucede cuando cambia a feeds de datos barebone?

Hemos hablado mucho sobre los sistemas RMS que utilizan hoteles, alquileres, aerolíneas, agencias de viajes y más. ¿Qué sucede cuando cambia a fuentes de datos barebones? Bueno, por un lado, "poof": su atractivo tablero de instrumentos se ha ido. En cambio, primero debe decidir qué flujos de datos desea aprovechar para recopilar sus puntos de datos. Definitivamente podría usar web scraping para recopilar la mayoría de los datos y también rastrear desde múltiples lugares para redundancia de datos.

Una vez que haya decidido de qué lugares rastrear y recopilar datos, deberá crear un motor de extracción o recibir la ayuda de proveedores de DaaS como PromptCloud , para obtener sus datos en los formatos deseados. Tenga en cuenta que en muchos de los sitios web que raspará para obtener sus datos no estarán estructurados y sus interfaces de usuario pueden cambiar con el tiempo. Por lo tanto, es imprescindible centrarse mucho en el motor de raspado, en caso de que esté haciendo la tarea usted mismo. Si está recibiendo la ayuda de un equipo como el nuestro, puede dejarnos el dolor de cabeza de cambiar la interfaz de usuario y los datos no estructurados, ya que solo necesitará especificar los datos que desea, el formato en el que los desea y cómo los desea. ser entregado a usted.

Aunque la parte de recopilación de datos es la más compleja, vale la pena, ya que ahora puede revisar los datos sin procesar y ejecutar algoritmos en ellos para construir modelos predictivos. Los datos también pueden ayudarlo a detectar cambios en el mercado, opiniones de los usuarios, cambios en las tendencias de compra y más. La forma en que el equipo comercial decida usar los datos depende completamente de ellos, ya sea usando una herramienta de BI lista para usar para visualizaciones sofisticadas o un motor de análisis patentado. Otro aspecto que tiene bajo control es la frecuencia con la que desea actualizar los datos para mantener sus modelos actualizados.

Entonces, ¿cómo haces el cambio?

Construir sus motores de decisión personalizados para monitorear su competencia, sus clientes y el mercado en sí mismo es un trabajo difícil, pero si desea aprovechar al máximo los datos, debe renunciar a los antiguos sistemas RMS y usar modelos inteligentes basados ​​en flujos de datos actualizados periódicamente. La razón detrás de eso es simple. Puede cambiar cualquier parte del modelo que construya en cualquier momento. Y además tendrías total autonomía sobre este sistema. De esta manera, también sabría qué tan bien están funcionando realmente las predicciones y los modelos.

Para la mayoría de las empresas no tecnológicas, se recomienda subcontratar la parte de recopilación de datos una vez que haya decidido las fuentes de datos y los puntos de datos que necesitará. Después de eso, necesitará un equipo técnico de ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos para analizar los datos y ver qué flujos de datos son mejores para proporcionar información importante.

Una de las aerolíneas más grandes de India nos contactó con el requisito de rastrear diferentes sitios web de aerolíneas y agentes de viajes en línea para obtener detalles de vuelos y datos relacionados con tarifas aéreas. Uno de nuestros ejecutivos consultores de ventas les explicó una idea general de cómo podemos ayudarlos con nuestros servicios de rastreo web personalizados en la frecuencia y el formato deseados. La compañía aérea encontró nuestro servicio como la combinación correcta y compartió sus requisitos en detalle para la verificación de factibilidad y la cotización. Después de algunos niveles de discusiones y negociaciones, ambos aceptamos el trato.

Conclusión

Los datos son el nuevo petróleo y recopilar y analizar datos sin procesar es la única forma en que su negocio puede sobrevivir en el dinámico mercado actual, donde incluso las grandes empresas con cientos de tiendas en todo EE. UU. están fracasando. Si bien puede parecer difícil al principio, la configuración es un asunto de una sola vez y todo lo que necesita hacer es agregarle, mantenerlo y seguir analizando los flujos de datos a largo plazo.