Выбор между системой управления доходами и базовыми потоками данных

Разница между системой управления доходами и потоком данных Barebones аналогична разнице между использованием ноутбука с Windows и ноутбука с Linux. В то время как первый проще в использовании и имеет графический характер, что позволяет работать с ним людям с минимальным опытом работы с компьютером, второй имеет то преимущество, что позволяет вам изменять необработанные вычисления, просматривать и понимать внутреннюю работу ваших систем и многое другое.

Программное обеспечение RMS позволяет вам получить представление, похожее на информационную панель. Это представление не содержит необработанных данных, а представляет собой презентабельное представление после того, как данные используются пользовательскими алгоритмами. С другой стороны, базовые потоки данных дадут вам только одно — чистые и структурированные данные, настроенные в желаемом формате. Затем эти данные можно преобразовать в графики, использовать для построения модели прогнозирования или, по сути, подключить к любой части вашего бизнес-процесса по вашему усмотрению.

Почему компании в сфере гостеприимства используют программное обеспечение RMS?

Большинство компаний, особенно в сфере гостеприимства, уже довольно давно используют системы управления доходами. Эти RMS являются проприетарными программами, созданными крупными компаниями-разработчиками программного обеспечения в соответствии с общими потребностями этих предприятий. Однако после настройки системы обслуживание и поддержка в основном связаны с системными ошибками или проблемами при ее использовании. Даже если есть новые улучшения, в основном это не контролируется компаниями. Компании, использующие RMS, никоим образом не имеют ни малейшего представления о реальных необработанных данных, которые обрабатываются для создания красивых диаграмм и рисунков. Раньше бизнес-менеджеры, не разбирающиеся в технологиях, предпочитали это, поскольку вы не получали свои графики и цифры непосредственно из системы без каких-либо усилий, и, следовательно, время для получения информации было быстрым. Гостиничные компании были сосредоточены на бизнесе и не имели технических сотрудников, поэтому наличие RMS было единственным способом, с помощью которого компании могли отслеживать несколько показателей.

Означает ли использование RMS оставление данных в таблице?

Однако все изменилось, и каждый тип бизнеса сегодня анализирует необработанные данные по нескольким причинам:

• Чтобы понять настроения клиентов.
• Для сбора данных об их конкуренции.
• Ставить четкие цели, которых должны достичь сотрудники.
• Отмечать изменения на рынке.

Но наличие проприетарной RMS означало бы, что многие из вышеперечисленных моментов не будут изучены с использованием всех имеющихся данных. Использование проприетарной RMS означает, что вы никогда не увидите необработанные данные. Это напрямую означает, что вы не можете определить новые точки данных или предложить лучшие способы использования данных. Если используемый алгоритм не самый оптимальный, вы не можете продолжать и просить использовать другой алгоритм. В то же время, если точек данных, захваченных системой, недостаточно, вы даже не можете запросить дополнительные потоки данных для использования с существующими данными.

И все вышеперечисленное определенно означает оставить данные на столе для использования вашими конкурентами и отступить в гонке.

Что происходит, когда вы переключаетесь на базовые каналы данных?

Мы много говорили о системах RMS, используемых гостиницами, арендными компаниями, авиакомпаниями, туристическими агентствами и другими организациями. Что происходит, когда вы переключаетесь на базовые каналы данных? Ну, во-первых, «пуф» — вашей красивой приборной панели больше нет. Вместо этого вы должны сначала решить, к каким потокам данных вы хотите подключиться, чтобы собрать свои точки данных. Вы определенно можете использовать веб-скрапинг для сбора большей части данных, а также сканировать из нескольких мест для избыточности данных.

После того, как вы решили, из каких мест сканировать и собирать данные, вам нужно будет создать механизм очистки или воспользоваться помощью поставщиков DaaS, таких как PromptCloud , чтобы получить ваши данные в желаемых форматах. Обратите внимание, что многие веб-сайты, которые вы будете очищать для получения данных, будут неструктурированными, а их пользовательские интерфейсы могут со временем меняться. Поэтому необходимо уделить много внимания парсеру, если вы выполняете эту задачу самостоятельно. Если вы пользуетесь помощью такой команды, как наша, вы можете оставить головную боль по изменению пользовательского интерфейса и неструктурированных данных нам, поскольку вам нужно будет только указать нужные данные, формат, в котором вы хотите их использовать, и то, как вы хотите, чтобы они быть доставлены к вам.

Хотя часть сбора данных является наиболее сложной, она того стоит, поскольку теперь вы можете просматривать необработанные данные и запускать на них алгоритмы для построения прогностических моделей. Данные также могут помочь вам определить рыночные изменения, настроения пользователей, изменения покупательских тенденций и многое другое. То, как бизнес-группа решит использовать данные, полностью зависит от них — будь то использование готового инструмента бизнес-аналитики для причудливых визуализаций или проприетарного аналитического механизма. Еще один аспект, который вы контролируете, — это то, как часто вы хотите обновлять данные, чтобы поддерживать актуальность ваших моделей.

Так как же сделать переключатель?

Создание собственных механизмов принятия решений для мониторинга вашей конкуренции, ваших клиентов и самого рынка — сложная задача, но если вы хотите максимально использовать данные, вы должны отказаться от устаревших RMS-систем и использовать интеллектуальные модели, основанные на регулярно обновляемые свежие потоки данных. Причина этого проста. Вы можете изменить любую часть построенной модели в любое время. И вы бы также имели полную автономию над этой системой. Таким образом, вы также узнаете, насколько хорошо на самом деле работают прогнозы и модели.

Большинству нетехнических компаний рекомендуется передать часть сбора данных на аутсорсинг после того, как вы определились с источниками данных и точками данных, которые вам понадобятся. После этого вам понадобится техническая команда инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных, чтобы обработать данные и посмотреть, какие потоки данных лучше всего подходят для получения важной информации.

Одна из крупнейших авиакомпаний из Индии обратилась к нам с требованием просмотреть веб-сайты различных авиакомпаний и онлайн-турагентов для получения подробной информации о рейсах и данных о стоимости авиабилетов. Один из наших руководителей-консультантов по продажам объяснил им общую идею того, как мы можем помочь им с нашими специализированными услугами веб-сканирования с желаемой частотой и форматом. Авиакомпания сочла нашу услугу подходящей, подробно поделившись своими требованиями для проверки осуществимости и предложения. После нескольких уровней обсуждений и переговоров мы оба согласились на сделку.

Вывод

Данные — это новая нефть, а сбор и обработка необработанных данных — единственный способ выжить для вашего бизнеса на современном динамичном рынке, где терпят неудачу даже крупные компании с сотнями магазинов по всей территории США. Хотя поначалу это может показаться сложным, настройка — это разовое мероприятие, и все, что вам нужно сделать, — это добавить к нему, поддерживать его и продолжать анализировать потоки данных в долгосрочной перспективе.