Alegerea între un sistem de management al veniturilor și fluxuri de date Barebones

Diferența dintre un sistem de management al veniturilor și un feed de date Barebones este similară cu diferența dintre utilizarea unui laptop Windows și a unui laptop Linux. În timp ce primul este mai ușor de utilizat și de natură grafică, permițând astfel persoanelor cu experiență minimă în calcul să îl opereze, al doilea are avantajul de a vă permite să schimbați calculele brute, să vizualizați și să înțelegeți funcționarea interioară a sistemelor dvs. și multe altele.

Software-ul RMS vă permite să obțineți o vizualizare asemănătoare unui tablou de bord. Această vizualizare nu conține date brute, ci, în schimb, o vizualizare prezentabilă după ce datele sunt consumate de algoritmi personalizați. Pe de altă parte, fluxurile de date barebones vă vor oferi un singur lucru - date curate și structurate, personalizate în formatul dorit. Aceste date pot fi apoi convertite în grafice sau pot fi folosite pentru a construi un model de predicție sau, practic, pot fi conectate în orice parte a fluxului de lucru al afacerii, după cum credeți de cuviință.

De ce companiile din sectorul ospitalității folosesc software-ul RMS?

Majoritatea companiilor, în special cele din sectorul ospitalității, folosesc sisteme de management al veniturilor de ceva timp. Aceste RMS sunt programe proprietare construite de mari companii de software conform nevoilor generice ale acestor afaceri. Cu toate acestea, odată ce sistemul este setat, întreținerea și asistența sunt în mare parte legate de erori de sistem sau probleme în timpul utilizării acestuia. Chiar dacă există noi îmbunătățiri, de cele mai multe ori nu este în controlul companiilor. În niciun fel companiile care folosesc RMS nu au nicio idee despre datele brute reale care sunt analizate pentru a face grafice și cifre frumoase. Managerii de afaceri anteriori, fără cunoștințe de tehnologie, au preferat acest lucru, deoarece nu ați obține graficele și cifrele direct din sistem fără a depune niciun efort și, prin urmare, timpul de pregătire a informațiilor a fost rapid. Companiile de ospitalitate s-au concentrat pe afacere și nu aveau angajați tehnici, din cauza cărora deținerea unui RMS era singura modalitate prin care companiile puteau urmări mai multe valori.

Utilizarea unui RMS înseamnă lăsarea datelor pe masă?

Cu toate acestea, lucrurile s-au schimbat și fiecare tip de afacere de astăzi analizează datele brute din mai multe motive -

• Pentru a înțelege sentimentul clienților.
• Pentru a colecta date despre concurența lor.
• Pentru a stabili obiective concentrate pe care să le atingă angajații.
• Pentru a observa schimbările de pe piață.

Dar a avea un RMS proprietar ar însemna că multe dintre punctele de mai sus nu ar fi explorate folosind toate datele disponibile. Utilizarea unui RMS proprietar înseamnă că nu veți putea vedea niciodată datele brute. Aceasta înseamnă în mod direct că nu puteți identifica noi puncte de date sau nu puteți sugera modalități mai bune de utilizare a datelor. În cazul în care algoritmul utilizat nu este cel mai optim, nu puteți continua și cere să fie folosit un alt algoritm. În același timp, dacă punctele de date capturate de sistem nu sunt suficiente, nici măcar nu puteți cere mai multe fluxuri de date pentru a fi utilizate cu datele existente.

Și toate cele de mai sus înseamnă cu siguranță să lăsați date pe masă pentru ca concurența să le folosească și să vă întoarceți în cursă.

Ce se întâmplă când treceți la fluxuri de date barebone?

Am vorbit mult despre sistemele RMS folosite de hoteluri, închirieri, companii aeriene, agenții de turism și multe altele. Ce se întâmplă când treceți la fluxuri de date barebones? Ei bine, unul, „puf” – tabloul de bord frumos a dispărut. În schimb, mai întâi trebuie să decideți ce fluxuri de date doriți să accesați, pentru a vă aduna punctele de date. Cu siguranță ați putea folosi web scraping pentru a aduna majoritatea datelor și, de asemenea, să accesați cu crawlere din mai multe locuri pentru redundanța datelor.

Odată ce ați decis din ce locuri să accesați cu crawlere și să adunați date, va trebui să construiți un motor de scraping sau să luați ajutorul furnizorilor DaaS precum PromptCloud , pentru a obține datele în formatele dorite. Rețineți că în multe dintre site-urile web pe care le veți răzui pentru a obține datele dvs. vor fi nestructurate, iar interfețele lor de utilizator se pot schimba în timp. Așadar, să puneți mult accent pe motorul de răzuire este o necesitate, în cazul în care vă faceți singur sarcina. Dacă apelați la ajutorul unei echipe ca a noastră, ne puteți lăsa durerea de cap schimbării interfeței de utilizare și a datelor nestructurate în seama noastră, deoarece va trebui doar să specificați datele pe care le doriți, formatul în care le doriți și cum doriți să le faceți. să vă fie livrat.

Deși partea de colectare a datelor este cea mai complexă, merită, deoarece acum puteți trece prin datele brute și puteți rula algoritmi pe ele pentru a construi modele predictive. De asemenea, datele vă pot ajuta să identificați schimbările pieței, sentimentele utilizatorilor, schimbarea tendințelor de cumpărare și multe altele. Modul în care echipa de afaceri decide să folosească datele depinde în totalitate de ei - fie că folosește un instrument BI disponibil pentru vizualizări de lux sau un motor de analiză proprietar. Un alt aspect pe care îl aveți sub control este cât de des doriți să reîmprospătați datele pentru a vă menține modelele actualizate.

Deci, cum faci schimbarea?

Construirea motoarelor de decizie personalizate pentru a vă monitoriza concurența, clienții și piața în sine este o muncă grea, dar dacă doriți să profitați la maximum de date, trebuie să renunțați la sistemele RMS vechi și să utilizați modele inteligente construite pe fluxuri de date proaspete actualizate în mod regulat. Motivul din spatele acestui lucru este simplu. Puteți schimba oricând orice parte a modelului pe care îl construiți. Și ați avea și autonomie completă asupra acestui sistem. În acest fel, veți ști, de asemenea, cât de bine funcționează de fapt predicțiile și modelele.

Pentru majoritatea companiilor non-tech, se recomandă să externalizați partea de colectare a datelor după ce v-ați decis cu privire la sursele de date și punctele de date de care veți avea nevoie. După aceea, veți avea nevoie de o echipă tehnologică de ingineri de învățare automată și oameni de știință a datelor pentru a analiza datele și a vedea ce fluxuri de date sunt cele mai bune pentru a oferi informații importante.

Una dintre cele mai mari companii aeriene din India a ajuns la noi cu o cerință de a accesa cu crawlere site-urile diferitelor companii aeriene și agenții de turism online pentru detalii despre zboruri și date legate de tarifele aeriene. Unul dintre directorii noștri consultanți de vânzări le-a explicat cu o idee generală despre cum îi putem ajuta cu serviciile noastre personalizate de crawling web în frecvența și formatul dorit. Compania aeriană a găsit serviciul nostru deoarece potrivirea potrivită și-a împărtășit cerințele în detaliu pentru verificarea fezabilității și cotație. După câteva niveluri de discuții și negocieri, amândoi am fost de acord cu înțelegerea.

Concluzie

Datele sunt noul petrol, iar strângerea și analizarea datelor brute este singurul mod în care afacerea dvs. poate supraviețui pe piața dinamică actuală, unde chiar și companiile mari cu sute de magazine în toată SUA eșuează. Deși poate părea dificil la început, configurarea este o chestiune unică și tot ce trebuie să faceți este să adăugați la ea, să o mențineți și să continuați să analizați fluxurile de date pe termen lung.