Scegliere tra un sistema di gestione delle entrate e feed di dati barebone

La differenza tra un sistema di gestione delle entrate e un feed di dati Barebones è simile alla differenza tra l'utilizzo di un laptop Windows e un laptop Linux. Mentre il primo è più facile da usare e di natura grafica, consentendo così alle persone con un'esperienza di calcolo minima di utilizzarlo, il secondo ha il vantaggio di consentire di modificare i calcoli grezzi, visualizzare e comprendere il funzionamento interno dei tuoi sistemi e altro ancora.

Il software RMS ti consente di ottenere una visualizzazione simile a una dashboard. Questa vista non contiene dati non elaborati, ma una vista presentabile dopo che i dati sono stati utilizzati da algoritmi personalizzati. D'altra parte, i feed di dati barebone ti darebbero solo una cosa: dati puliti e strutturati, personalizzati nel formato desiderato. Questi dati possono quindi essere convertiti in grafici o essere utilizzati per costruire un modello di previsione, o fondamentalmente essere collegati a qualsiasi parte del flusso di lavoro aziendale come meglio credi.

Perché le aziende del settore dell'ospitalità hanno utilizzato il software RMS?

La maggior parte delle aziende, in particolare quelle del settore dell'ospitalità, utilizza da tempo i sistemi di gestione delle entrate. Questi RMS sono programmi proprietari costruiti da grandi società di software secondo le esigenze generiche di queste aziende. Tuttavia, una volta impostato il sistema, la manutenzione e il supporto sono principalmente correlati a bug o problemi di sistema durante l'utilizzo. Anche se ci sono nuovi miglioramenti, per lo più non è sotto il controllo delle aziende. In nessun modo le aziende che utilizzano RMS hanno la minima idea dei veri dati grezzi che vengono sgranocchiati per creare bellissimi grafici e cifre. I precedenti manager aziendali non esperti di tecnologia preferivano questo poiché non avresti ottenuto i tuoi grafici e figure direttamente dal sistema senza fare alcuno sforzo, e quindi il tempo di consegna delle informazioni era rapido. Le società di ospitalità si concentravano sull'attività e non avevano dipendenti tecnici, per questo motivo avere un RMS era l'unico modo in cui le aziende potevano tenere traccia di diverse metriche.

Usare un RMS significa lasciare i dati sul tavolo?

Tuttavia le cose sono cambiate e ogni tipo di azienda oggi analizza i dati grezzi per diversi motivi:

• Per capire il sentimento del cliente.
• Per raccogliere dati sulla concorrenza.
• Per fissare obiettivi mirati che i dipendenti devono raggiungere.
• Per notare i cambiamenti nel mercato.

Ma avere un RMS proprietario significherebbe che molti dei punti precedenti non sarebbero stati esplorati utilizzando tutti i dati a portata di mano. L'utilizzo di un RMS proprietario significa che non potrai mai vedere i dati grezzi. Ciò significa direttamente che non è possibile identificare nuovi punti dati o suggerire modi migliori per utilizzare i dati. Nel caso in cui l'algoritmo utilizzato non sia il più ottimale, non è possibile continuare e richiedere l'utilizzo di un algoritmo diverso. Allo stesso tempo, se i punti dati acquisiti dal sistema non sono sufficienti, non è nemmeno possibile richiedere più flussi di dati da utilizzare con i dati esistenti.

E tutto quanto sopra significa sicuramente lasciare i dati sul tavolo per la concorrenza da utilizzare e ricadere in gara.

Cosa succede quando si passa ai feed di dati barebone?

Abbiamo parlato molto dei sistemi RMS utilizzati da hotel, noleggi, compagnie aeree, agenzie di viaggio e altro ancora. Cosa succede quando si passa ai feed di dati barebone? Bene, per esempio, "puf": il tuo bel cruscotto è sparito. Invece, devi prima decidere a quali flussi di dati vuoi attingere per raccogliere i tuoi punti dati. Potresti sicuramente utilizzare lo scraping web per raccogliere la maggior parte dei dati e anche eseguire la scansione da più posizioni per la ridondanza dei dati.

Dopo aver deciso da quali luoghi eseguire la scansione e raccogliere i dati, dovrai creare un motore di scraping o avvalerti dell'aiuto di provider DaaS come PromptCloud , per ottenere i tuoi dati nei formati desiderati. Tieni presente che in molti dei siti Web che eseguirai lo scraping per ottenere i tuoi dati non saranno strutturati e le loro interfacce utente potrebbero cambiare nel tempo. Quindi concentrarsi molto sul motore di raschiatura è d'obbligo, nel caso in cui tu stia svolgendo il compito da solo. Se ti stai avvalendo dell'aiuto di un team come il nostro, puoi lasciarci il mal di testa di modificare l'interfaccia utente e i dati non strutturati poiché dovrai solo specificare i dati che desideri, il formato in cui lo desideri e come lo desideri essere consegnato a te.

Sebbene la parte di raccolta dei dati sia la più complessa, ne vale la pena, poiché ora puoi esaminare i dati grezzi ed eseguire algoritmi su di essi per creare modelli predittivi. I dati possono anche aiutarti a individuare i cambiamenti del mercato, i sentimenti degli utenti, i cambiamenti nelle tendenze di acquisto e altro ancora. Il modo in cui il team aziendale decide di utilizzare i dati dipende completamente da loro, sia che si tratti di utilizzare uno strumento BI standard per visualizzazioni fantasiose o un motore di analisi proprietario. Un altro aspetto che hai sotto controllo è la frequenza con cui vuoi aggiornare i dati in modo da mantenere aggiornati i tuoi modelli.

Allora come si effettua il passaggio?

Costruire i tuoi motori decisionali personalizzati per monitorare la concorrenza, i clienti e il mercato stesso è un lavoro difficile, ma se vuoi ottenere il massimo dai dati, devi rinunciare a vecchi sistemi RMS e utilizzare modelli intelligenti basati su flussi di dati aggiornati regolarmente aggiornati. Il motivo è semplice. Puoi modificare qualsiasi parte del modello che crei in qualsiasi momento. E avresti anche completa autonomia su questo sistema. In questo modo sapresti anche quanto bene funzionano effettivamente le previsioni e i modelli.

Per la maggior parte delle aziende non tecnologiche, si consiglia di esternalizzare la parte di raccolta dei dati dopo aver deciso le origini dati e i punti dati di cui avrai bisogno. Successivamente, avrai bisogno di un team tecnico di ingegneri dell'apprendimento automatico e data scientist per elaborare i dati e vedere quali flussi di dati sono i migliori per fornire informazioni importanti.

Una delle più grandi compagnie aeree dell'India ci ha contattato con l'obbligo di eseguire la scansione dei siti Web di diverse compagnie aeree e agenti di viaggio online per i dettagli dei voli e i dati relativi alle tariffe aeree. Uno dei nostri dirigenti consulenti di vendita ha spiegato loro un'idea generale di come possiamo aiutarli con i nostri servizi di scansione web personalizzati nella frequenza e nel formato desiderati. La compagnia aerea ha trovato il nostro servizio come l'abbinamento giusto ha condiviso i suoi requisiti in dettaglio per il controllo di fattibilità e il preventivo. Dopo alcuni livelli di discussioni e negoziati, abbiamo entrambi concordato l'accordo.

Conclusione

I dati sono il nuovo petrolio e la raccolta e l'elaborazione di dati grezzi è l'unico modo in cui la tua azienda può sopravvivere nel mercato dinamico di oggi, dove anche le grandi aziende con centinaia di negozi in tutti gli Stati Uniti stanno fallendo. Sebbene all'inizio possa sembrare difficile, l'installazione è un affare una tantum e tutto ciò che devi fare è aggiungerlo, mantenerlo e continuare ad analizzare i flussi di dati a lungo termine.