수익 관리 시스템과 베어본 데이터 피드 중에서 선택

수익 관리 시스템과 Barebones 데이터 피드의 차이점은 Windows 랩톱과 Linux 랩톱을 사용할 때의 차이와 유사합니다. 첫 번째 것은 사용이 더 쉽고 그래픽으로 되어 있어 최소한의 컴퓨팅 경험이 있는 사람도 조작할 수 있지만 두 번째는 원시 계산을 변경하고 시스템의 내부 작동 등을 보고 이해할 수 있다는 이점이 있습니다.

RMS 소프트웨어를 사용하면 대시보드와 같은 보기를 얻을 수 있습니다. 이 보기는 원시 데이터를 포함하지 않지만 대신 사용자 정의 알고리즘에서 데이터를 사용한 후 표시 가능한 보기를 포함합니다. 반면 베어본 데이터 피드는 원하는 형식으로 사용자 정의된 깨끗하고 구조화된 데이터 하나만 제공합니다. 그런 다음 이 데이터를 그래프로 변환하거나 예측 모델을 구축하는 데 사용하거나 기본적으로 필요에 따라 비즈니스 워크플로의 모든 부분에 연결할 수 있습니다.

환대 부문의 회사가 RMS 소프트웨어를 사용하는 이유는 무엇입니까?

대부분의 회사, 특히 환대 부문의 회사는 꽤 오랫동안 수익 관리 시스템을 사용해 왔습니다. 이러한 RMS는 이러한 비즈니스의 일반적인 요구 사항에 따라 대규모 소프트웨어 회사에서 구축한 독점 프로그램입니다. 그러나 일단 시스템이 설정되면 유지 보수 및 지원은 대부분 시스템 버그 또는 사용 중 문제와 관련됩니다. 새로운 개선 사항이 있더라도 대부분 회사의 통제 하에 있지 않습니다. RMS를 사용하는 회사는 아름다운 차트와 그림을 만들기 위해 크런치되는 실제 원시 데이터에 대해 전혀 단서가 없습니다. 기술에 정통하지 않은 초기 비즈니스 관리자는 아무런 노력을 들이지 않고 시스템에서 직접 그래프와 수치를 얻을 수 없으므로 통찰력에 대한 리드 타임이 빨랐기 때문에 이것을 선호했습니다. 접객업 회사는 비즈니스에 집중하고 기술 직원이 없었기 때문에 RMS를 보유하는 것이 기업이 여러 지표를 추적할 수 있는 유일한 방법이었습니다.

RMS를 사용한다는 것은 테이블에 데이터를 남겨두는 것을 의미합니까?

그러나 상황이 바뀌었고 오늘날 모든 유형의 비즈니스는 여러 가지 이유로 원시 데이터를 분석하고 있습니다.

• 고객의 감성을 이해합니다.
• 경쟁에 대한 데이터를 수집합니다.
• 직원이 달성할 집중 목표를 설정합니다.
• 시장의 변화에 ​​주목하기 위해.

그러나 독점 RMS가 있다는 것은 손에 있는 모든 데이터를 사용하여 위의 사항 중 많은 부분을 탐색할 수 없다는 것을 의미합니다. 독점 RMS를 사용하면 원시 데이터를 볼 수 없습니다. 이는 곧 새로운 데이터 포인트를 식별하거나 데이터를 사용하는 더 나은 방법을 제안할 수 없음을 의미합니다. 사용 중인 알고리즘이 최적이 아닌 경우 계속해서 다른 알고리즘을 사용할 것을 요청할 수 없습니다. 동시에 시스템에서 캡처한 데이터 포인트가 충분하지 않으면 기존 데이터와 함께 사용할 데이터 스트림을 더 요청할 수도 없습니다.

그리고 위의 모든 것은 확실히 경쟁자가 사용할 수 있도록 데이터를 테이블에 남겨두고 경주에서 후퇴하는 것을 의미합니다.

베어본 데이터 피드로 전환하면 어떻게 됩니까?

우리는 호텔, 렌탈업체, 항공사, 여행사 등에서 사용되는 RMS 시스템에 대해 많은 이야기를 나눴습니다. 베어본 데이터 피드로 전환하면 어떻게 됩니까? 글쎄, 하나는 "똥"입니다. 보기 좋은 대시보드가 ​​사라졌습니다. 대신, 데이터 포인트를 수집하기 위해 어떤 데이터 스트림에 접근할 것인지 먼저 결정해야 합니다. 웹 스크래핑을 사용하여 대부분의 데이터를 수집하고 데이터 중복을 위해 여러 위치에서 크롤링할 수 있습니다.

데이터를 크롤링하고 수집할 위치를 결정했으면 스크래핑 엔진을 구축하거나 PromptCloud 와 같은 DaaS 제공업체의 도움을 받아 원하는 형식으로 데이터를 가져와야 합니다. 많은 웹사이트에서 데이터를 가져오기 위해 스크랩할 것이며 비구조화되고 사용자 인터페이스가 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 따라서 작업을 직접 수행하는 경우 스크래핑 엔진에 많은 초점을 맞추는 것이 필수입니다. 우리와 같은 팀의 도움을 받는 경우 원하는 데이터, 원하는 형식 및 원하는 방식만 지정하면 되므로 UI ​​및 비정형 데이터 변경의 골칫거리를 당사에 맡길 수 있습니다. 당신에게 배달됩니다.

데이터 수집 부분이 가장 복잡하지만 이제 원시 데이터를 살펴보고 이에 대한 알고리즘을 실행하여 예측 모델을 구축할 수 있으므로 그만한 가치가 있습니다. 데이터는 또한 시장 변화, 사용자 감정, 구매 추세 변화 등을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비즈니스 팀이 데이터를 사용하기로 결정하는 방법은 완전히 그들에게 달려 있습니다. 멋진 시각화를 위한 기성품 BI 도구를 사용하든 독점 분석 엔진을 사용하든 상관없습니다. 제어할 수 있는 또 다른 측면은 모델을 최신 상태로 유지하기 위해 얼마나 자주 데이터를 새로 고칠 것인지입니다.

그럼 스위치는 어떻게 만드나요?

경쟁업체, 고객 및 시장 자체를 모니터링하기 위해 맞춤형 의사결정 엔진을 구축하는 것은 힘든 일이지만 데이터를 최대한 활용하려면 오래된 RMS 시스템을 포기하고 기반으로 구축된 지능형 모델을 사용해야 합니다. 정기적으로 업데이트되는 새로운 데이터 스트림. 그 이유는 간단합니다. 구축한 모델의 일부는 언제든지 변경할 수 있습니다. 그리고 당신은 또한 이 시스템에 대한 완전한 자율성을 갖게 될 것입니다. 이렇게 하면 예측과 모델이 실제로 얼마나 잘 작동하는지 알 수 있습니다.

대부분의 비기술 기업의 경우 필요한 데이터 소스와 데이터 포인트를 결정한 후 데이터 수집 부분을 아웃소싱하는 것이 좋습니다. 그 후에는 데이터를 처리하고 중요한 통찰력을 제공하는 데 가장 적합한 데이터 스트림을 확인하기 위해 기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자로 구성된 기술 팀이 필요합니다.

인도의 가장 큰 항공사 중 하나는 항공편 세부 정보 및 항공 요금 관련 데이터에 대해 다양한 항공사 및 온라인 여행사 웹사이트를 크롤링해야 한다는 요구 사항으로 우리에게 연락했습니다. 영업 컨설턴트 중 한 명이 원하는 빈도와 형식으로 맞춤형 웹 크롤링 서비스를 제공하는 방법에 대한 전반적인 아이디어를 설명했습니다. 항공사는 타당성 확인 및 견적에 대한 요구 사항을 자세히 공유하여 적절한 일치로 서비스를 찾았습니다. 몇 단계의 토론과 협상 끝에 우리 둘 다 거래에 동의했습니다.

결론

데이터는 새로운 석유이며 원시 데이터를 수집하고 처리하는 것이 오늘날의 역동적인 시장에서 비즈니스가 생존할 수 있는 유일한 방법입니다. 오늘날 미국 전역에 수백 개의 매장을 보유한 대기업도 실패하고 있습니다. 처음에는 어려워 보일 수 있지만 설정은 일회성이며 추가하고 유지 관리하며 장기적으로 데이터 스트림을 계속 분석하기만 하면 됩니다.