Memilih Antara Sistem Manajemen Pendapatan dan Umpan Data Barebones

Perbedaan antara Revenue Management System dan Barebones Data Feed mirip dengan perbedaan antara menggunakan laptop Windows dan laptop Linux. Sementara yang pertama lebih mudah digunakan dan bersifat grafis, sehingga memungkinkan orang dengan pengalaman komputasi minimum untuk mengoperasikannya, yang kedua memiliki keuntungan memungkinkan Anda mengubah perhitungan mentah, melihat dan memahami cara kerja bagian dalam sistem Anda, dan banyak lagi.

Perangkat lunak RMS memungkinkan Anda mendapatkan tampilan seperti dasbor. Tampilan ini tidak berisi data mentah, melainkan tampilan yang rapi setelah data dikonsumsi oleh algoritme khusus. Di sisi lain, data feed barebone hanya akan memberi Anda satu hal – data yang bersih dan terstruktur, disesuaikan ke dalam format yang diinginkan. Data ini kemudian dapat diubah menjadi grafik, atau digunakan untuk membangun model prediksi, atau pada dasarnya dicolokkan ke bagian mana pun dari alur kerja bisnis Anda sesuai keinginan Anda.

Mengapa perusahaan di sektor perhotelan menggunakan perangkat lunak RMS?

Sebagian besar perusahaan, terutama yang bergerak di bidang perhotelan telah cukup lama menggunakan sistem manajemen pendapatan. RMS ini adalah program berpemilik yang dibangun oleh perusahaan perangkat lunak besar sesuai kebutuhan umum bisnis ini. Namun, setelah sistem diatur, pemeliharaan dan dukungan sebagian besar terkait dengan bug atau masalah sistem saat menggunakannya. Kalaupun ada penyempurnaan baru, kebanyakan tidak dalam kendali perusahaan. Sama sekali tidak ada perusahaan yang menggunakan RMS memiliki petunjuk tentang data mentah nyata yang sedang diolah untuk membuat grafik dan angka yang indah. Manajer bisnis yang tidak paham teknologi sebelumnya lebih menyukai ini karena Anda tidak akan mendapatkan grafik dan gambar langsung dari sistem tanpa melakukan upaya apa pun, dan oleh karena itu, waktu untuk mendapatkan wawasan menjadi cepat. Perusahaan perhotelan fokus pada bisnis dan tidak memiliki karyawan teknis, karena itu memiliki RMS adalah satu-satunya cara perusahaan dapat melacak beberapa metrik.

Apakah menggunakan RMS berarti meninggalkan data di atas meja?

Namun banyak hal telah berubah, dan setiap jenis bisnis saat ini menganalisis data mentah karena beberapa alasan-

• Untuk memahami sentimen pelanggan.
• Untuk mengumpulkan data tentang kompetisi mereka.
• Menetapkan target yang terfokus untuk dicapai karyawan.
• Untuk mencatat perubahan di pasar.

Tetapi memiliki RMS berpemilik berarti bahwa banyak dari poin di atas tidak akan dieksplorasi menggunakan semua data yang ada. Menggunakan RMS berpemilik berarti Anda tidak pernah bisa melihat data mentah. Itu secara langsung berarti bahwa Anda tidak dapat mengidentifikasi titik data baru atau menyarankan cara yang lebih baik untuk menggunakan data. Jika algoritme yang digunakan bukan yang paling optimal, Anda tidak dapat melanjutkan dan meminta algoritme lain untuk digunakan. Pada saat yang sama, jika titik data yang ditangkap oleh sistem tidak cukup, Anda bahkan tidak dapat meminta lebih banyak aliran data untuk digunakan dengan data yang ada.

Dan semua hal di atas pasti berarti meninggalkan data di atas meja untuk digunakan pesaing Anda dan jatuh kembali dalam perlombaan.

Apa yang terjadi ketika Anda beralih ke data feed barebone?

Kami telah berbicara banyak tentang sistem RMS yang digunakan oleh hotel, persewaan, maskapai penerbangan, agen perjalanan, dan banyak lagi. Apa yang terjadi ketika Anda beralih ke data feed barebones? Nah, untuk satu, "poof" - dasbor tampan Anda hilang. Sebagai gantinya, Anda harus terlebih dahulu memutuskan aliran data mana yang ingin Anda manfaatkan, untuk mengumpulkan titik data Anda. Anda pasti bisa menggunakan pengikisan web untuk mengumpulkan sebagian besar data dan juga menjelajah dari berbagai tempat untuk redundansi data.

Setelah Anda memutuskan tempat untuk merayapi dan mengumpulkan data, Anda harus membuat mesin pengikis atau mengambil bantuan dari penyedia DaaS seperti PromptCloud , untuk mendapatkan data Anda dalam format yang Anda inginkan. Perhatikan bahwa di banyak situs web yang akan Anda gores untuk mendapatkan data Anda tidak terstruktur dan antarmuka penggunanya dapat berubah seiring waktu. Jadi menempatkan banyak fokus pada mesin pengikis adalah suatu keharusan, jika Anda melakukan tugas itu sendiri. Jika Anda mengambil bantuan tim seperti kami, Anda dapat menyerahkan sakit kepala untuk mengubah UI dan data tidak terstruktur kepada kami karena Anda hanya perlu menentukan data yang Anda inginkan, format yang Anda inginkan, dan bagaimana Anda menginginkannya. akan dikirimkan kepada Anda.

Meskipun bagian pengumpulan data adalah yang paling rumit, hal ini sangat berharga, karena Anda sekarang dapat menelusuri data mentah dan menjalankan algoritme di dalamnya untuk membangun model prediktif. Data juga dapat membantu Anda melihat perubahan pasar, sentimen pengguna, perubahan tren pembelian, dan banyak lagi. Bagaimana tim bisnis memutuskan untuk menggunakan data sepenuhnya terserah mereka-baik itu menggunakan alat BI siap pakai untuk visualisasi mewah atau mesin analitik berpemilik. Aspek lain yang Anda kendalikan adalah seberapa sering Anda ingin menyegarkan data agar model Anda tetap diperbarui.

Jadi bagaimana Anda membuat saklar?

Membangun mesin keputusan khusus Anda untuk memantau pesaing Anda, pelanggan Anda, dan pasar itu sendiri adalah pekerjaan yang sulit, tetapi jika Anda ingin memanfaatkan data sebaik-baiknya, Anda harus menyerah pada sistem RMS kuno dan menggunakan model cerdas yang dibangun di atasnya. aliran data baru yang diperbarui secara teratur. Alasan di balik itu sederhana. Anda dapat mengubah bagian mana pun dari model yang Anda buat kapan saja. Dan Anda juga akan memiliki otonomi penuh atas sistem ini. Dengan cara ini Anda juga akan tahu seberapa baik prediksi dan model bekerja.

Untuk sebagian besar perusahaan non-teknologi, disarankan agar Anda mengalihdayakan bagian pengumpulan data setelah Anda memutuskan sumber data dan titik data yang akan Anda perlukan. Setelah itu, Anda akan memerlukan tim teknologi yang terdiri dari insinyur pembelajaran mesin dan ilmuwan data untuk mengolah data dan melihat aliran data mana yang terbaik untuk memberikan wawasan penting.

Salah satu maskapai penerbangan terbesar dari India menghubungi kami dengan persyaratan merayapi berbagai maskapai penerbangan dan situs web agen perjalanan online untuk detail penerbangan dan data terkait tiket pesawat. Salah satu eksekutif konsultan penjualan kami menjelaskan kepada mereka dengan gambaran menyeluruh tentang bagaimana kami dapat membantu mereka dengan layanan perayapan web khusus kami dalam frekuensi dan format yang diinginkan. Perusahaan penerbangan menemukan layanan kami sebagai kecocokan yang tepat membagikan persyaratannya secara rinci untuk pemeriksaan kelayakan dan kutipan. Setelah beberapa tingkat diskusi dan negosiasi, kami berdua menyetujui kesepakatan itu.

Kesimpulan

Data adalah minyak baru dan mengumpulkan serta mengolah data mentah adalah satu-satunya cara bisnis Anda dapat bertahan di pasar yang dinamis saat ini, di mana bahkan perusahaan besar dengan ratusan toko di seluruh AS gagal. Meskipun mungkin terlihat sulit pada awalnya, penyiapan adalah urusan satu kali dan yang perlu Anda lakukan hanyalah menambahkannya, mempertahankannya, dan terus menganalisis aliran data dalam jangka panjang.