Choisir entre un système de gestion des revenus et des flux de données Barebones

La différence entre un système de gestion des revenus et un flux de données Barebones est similaire à la différence entre l'utilisation d'un ordinateur portable Windows et d'un ordinateur portable Linux. Alors que le premier est plus facile à utiliser et de nature graphique, permettant ainsi aux personnes ayant une expérience informatique minimale de l'utiliser, le second a l'avantage de vous permettre de modifier les calculs bruts, de visualiser et de comprendre le fonctionnement interne de vos systèmes et plus encore.

Le logiciel RMS vous permet d'obtenir une vue de type tableau de bord. Cette vue ne contient pas de données brutes, mais plutôt une vue présentable une fois que les données ont été consommées par des algorithmes personnalisés. D'un autre côté, les flux de données barebones ne vous donneraient qu'une seule chose : des données propres et structurées, personnalisées dans le format souhaité. Ces données peuvent ensuite être converties en graphiques, ou être utilisées pour créer un modèle de prédiction, ou fondamentalement être connectées à n'importe quelle partie de votre flux de travail d'entreprise comme bon vous semble.

Pourquoi les entreprises du secteur hôtelier utilisent-elles le logiciel RMS ?

La plupart des entreprises, en particulier celles du secteur de l'hôtellerie, utilisent des systèmes de gestion des revenus depuis un certain temps déjà. Ces RMS sont des programmes propriétaires construits par de grands éditeurs de logiciels selon les besoins génériques de ces entreprises. Cependant, une fois le système configuré, la maintenance et le support sont principalement liés aux bogues du système ou aux problèmes lors de son utilisation. Même s'il y a de nouvelles améliorations, elles ne sont généralement pas sous le contrôle des entreprises. Les entreprises utilisant RMS n'ont en aucun cas la moindre idée des données brutes réelles qui sont traitées pour créer les magnifiques graphiques et chiffres. Auparavant, les chefs d'entreprise non férus de technologie préféraient cela, car vous n'obtiendriez pas vos graphiques et chiffres directement du système sans faire aucun effort, et donc le délai d'obtention des informations était rapide. Les entreprises hôtelières se concentraient sur l'entreprise et n'avaient pas d'employés techniques, grâce à quoi le fait d'avoir un RMS était le seul moyen pour les entreprises de suivre plusieurs mesures.

Utiliser un RMS signifie-t-il laisser des données sur la table ?

Cependant, les choses ont changé et chaque type d'entreprise analyse aujourd'hui des données brutes pour plusieurs raisons.

• Pour comprendre le sentiment des clients.
• Pour recueillir des données sur leur concurrence.
• Fixer des objectifs ciblés à atteindre pour les employés.
• Pour constater les évolutions du marché.

Mais avoir un RMS propriétaire signifierait que bon nombre des points ci-dessus ne seraient pas explorés en utilisant toutes les données disponibles. L'utilisation d'un RMS propriétaire signifie que vous ne pouvez jamais voir les données brutes. Cela signifie directement que vous ne pouvez pas identifier de nouveaux points de données ou suggérer de meilleures façons d'utiliser les données. Dans le cas où l'algorithme utilisé n'est pas le plus optimal, vous ne pouvez pas continuer et demander qu'un autre algorithme soit utilisé. Dans le même temps, si les points de données capturés par le système ne suffisent pas, vous ne pouvez même pas demander que davantage de flux de données soient utilisés avec les données existantes.

Et tout ce qui précède signifie définitivement laisser des données sur la table pour que vos concurrents puissent les utiliser et se replier dans la course.

Que se passe-t-il lorsque vous passez aux flux de données barebone ?

Nous avons beaucoup parlé des systèmes RMS utilisés par les hôtels, les agences de location, les compagnies aériennes, les agences de voyages et plus encore. Que se passe-t-il lorsque vous passez aux flux de données barebones ? Eh bien, pour commencer, "pouf" - votre beau tableau de bord a disparu. Au lieu de cela, vous devez d'abord décider dans quels flux de données vous souhaitez puiser, pour rassembler vos points de données. Vous pouvez très certainement utiliser le web scraping pour collecter la plupart des données et également explorer à partir de plusieurs endroits pour la redondance des données.

Une fois que vous avez décidé des endroits où explorer et collecter des données, vous devrez créer un moteur de grattage ou faire appel à des fournisseurs DaaS comme PromptCloud , pour obtenir vos données dans les formats souhaités. Notez que dans de nombreux sites Web que vous allez récupérer pour obtenir vos données, vos données ne seront pas structurées et leurs interfaces utilisateur peuvent changer avec le temps. Il est donc indispensable de se concentrer sur le moteur de grattage, au cas où vous feriez la tâche vous-même. Si vous faites appel à une équipe comme la nôtre, vous pouvez nous laisser le casse-tête de la modification de l'interface utilisateur et des données non structurées, car vous n'aurez qu'à spécifier les données que vous souhaitez, le format dans lequel vous le souhaitez et comment vous le souhaitez. vous être livré.

Bien que la partie collecte de données soit la plus complexe, elle en vaut la peine, puisque vous pouvez désormais parcourir les données brutes et y exécuter des algorithmes pour construire des modèles prédictifs. Les données peuvent également vous aider à repérer les changements du marché, les sentiments des utilisateurs, les changements dans les tendances d'achat et plus encore. La façon dont l'équipe commerciale décide d'utiliser les données dépend entièrement d'elle, qu'il s'agisse d'utiliser un outil de BI prêt à l'emploi pour des visualisations sophistiquées ou un moteur d'analyse propriétaire. Un autre aspect que vous contrôlez est la fréquence à laquelle vous souhaitez actualiser les données afin de maintenir vos modèles à jour.

Alors, comment faites-vous le changement?

Construire vos moteurs de décision personnalisés pour surveiller votre concurrence, vos clients et le marché lui-même est une tâche difficile, mais si vous voulez tirer le meilleur parti des données, vous devez abandonner les systèmes RMS séculaires et utiliser des modèles intelligents basés sur de nouveaux flux de données régulièrement mis à jour. La raison derrière cela est simple. Vous pouvez modifier n'importe quelle partie du modèle que vous construisez à tout moment. Et vous auriez également une autonomie complète sur ce système. De cette façon, vous sauriez également dans quelle mesure les prédictions et les modèles fonctionnent réellement.

Pour la plupart des entreprises non technologiques, il est recommandé d'externaliser la partie collecte de données une fois que vous avez décidé des sources de données et des points de données dont vous aurez besoin. Après cela, vous aurez besoin d'une équipe technique d'ingénieurs en apprentissage automatique et de scientifiques des données pour analyser les données et voir quels flux de données sont les meilleurs pour fournir des informations importantes.

L'une des plus grandes compagnies aériennes indiennes nous a contacté avec l'exigence d'explorer les sites Web de différentes compagnies aériennes et agents de voyages en ligne pour obtenir des détails sur les vols et des données relatives aux tarifs aériens. L'un de nos dirigeants de conseil en vente leur a expliqué avec une idée générale de la façon dont nous pouvons les aider avec nos services d'exploration Web personnalisés dans la fréquence et le format souhaités. La compagnie aérienne a trouvé notre service comme étant le bon partenaire et a partagé ses exigences en détail pour le contrôle de faisabilité et le devis. Après quelques niveaux de discussions et de négociations, nous avons tous les deux accepté l'accord.

Conclusion

Les données sont le nouveau pétrole et la collecte et le traitement des données brutes sont le seul moyen pour votre entreprise de survivre sur le marché dynamique d'aujourd'hui, où même les grandes entreprises avec des centaines de magasins aux États-Unis échouent. Bien que cela puisse sembler difficile au début, la configuration est une affaire ponctuelle et tout ce que vous avez à faire est d'y ajouter, de la maintenir et de continuer à analyser les flux de données à long terme.