在收入管理系统和准系统数据馈送之间进行选择

已发表: 2019-07-11
目录显示
为什么酒店业的公司一直在使用 RMS 软件?
使用 RMS 是否意味着将数据留在表格中?
当您切换到准系统数据馈送时会发生什么?
那么如何进行切换呢?
结论

收入管理系统和准系统数据馈送之间的区别类似于使用 Windows 笔记本电脑和 Linux 笔记本电脑之间的区别。 虽然第一个更易于使用和图形化,因此允许具有最少计算经验的人操作它,但第二个具有允许您更改原始计算、查看和了解系统内部运作等的优势。

RMS 软件允许您获得类似仪表板的视图。 此视图不包含原始数据,而是在自定义算法使用数据后的可呈现视图。 另一方面,准系统数据馈送只会给你一件事——干净和结构化的数据,定制成所需的格式。 然后可以将这些数据转换为图表,或用于构建预测模型,或者基本上可以插入您认为合适的业务工作流程的任何部分。

为什么酒店业的公司一直在使用 RMS 软件?

大多数公司,尤其是酒店业的公司,已经使用收入管理系统已经有一段时间了。 这些 RMS 是大型软件公司根据这些业务的一般需求构建的专有程序。 但是,一旦系统设置好,维护和支持大多与系统错误或使用时的问题有关。 即使有新的增强功能,也大多不在公司的控制范围内。 无论如何,使用 RMS 的公司对真正的原始数据一无所知,这些数据正在被处理以制作精美的图表和数字。 早期的非精通技术的业务经理更喜欢这样做,因为您不会不付出任何努力就直接从系统中获取图表和数据,因此获得洞察力的时间很快。 酒店公司专注于业务并且没有技术员工,因此拥有 RMS 是公司可以跟踪多个指标的唯一方法。

使用 RMS 是否意味着将数据留在表格中?

然而事情已经发生了变化,今天的每一种类型的企业都在分析原始数据,原因有几个——

  • 了解客户情绪。
  • 收集有关他们竞争的数据。
  • 为员工设定重点目标。
  • 要注意市场的变化。

但是拥有专有的 RMS 将意味着无法使用手头的所有数据来探索上述许多要点。 使用专有的 RMS 意味着您永远看不到原始数据。 这直接意味着您无法识别新数据点或提出更好的数据使用方法。 如果使用的算法不是最优的,你不能继续要求使用不同的算法。 同时,如果系统捕获的数据点不够,你甚至不能要求更多的数据流与现有数据一起使用。

以上所有这些绝对意味着将数据留在桌面上供您的竞争对手使用并在比赛中退缩。

当您切换到准系统数据馈送时会发生什么?

我们谈了很多关于酒店、租赁、航空公司、旅行社等使用的 RMS 系统。 当您切换到准系统数据馈送时会发生什么? 好吧,首先,“噗”——你漂亮的仪表板不见了。 相反,您必须首先决定要利用哪些数据流来收集数据点。 您绝对可以使用网络抓取来收集大部分数据,并从多个地方抓取数据冗余。

一旦你决定了从哪些地方爬取和收集数据,你将不得不构建一个抓取引擎或在 PromptCloud 等 DaaS 提供商的帮助下,以你想要的格式获取数据。 请注意,在许多您将抓取以获取数据的网站中,它们都是非结构化的,并且它们的用户界面可能会随着时间而变化。 因此,如果您自己完成任务,必须将大量精力放在抓取引擎上。 如果您得到像我们这样的团队的帮助,您可以将更改 UI 和非结构化数据的麻烦留给我们,因为您只需要指定您想要的数据、您想要的格式以及您想要的方式交付给您。

尽管数据收集部分是最复杂的,但它是值得的,因为您现在可以查看原始数据并在其上运行算法来构建预测模型。 这些数据还可以帮助您发现市场变化、用户情绪、购买趋势变化等。 业务团队决定如何使用数据完全取决于他们——无论是使用现成的 BI 工具进行精美的可视化,还是使用专有的分析引擎。 您可以控制的另一个方面是您希望多久刷新一次数据以保持模型更新。

那么如何进行切换呢?

构建您的自定义决策引擎来监控您的竞争、您的客户和市场本身是一项艰巨的工作,但如果您想充分利用数据,您必须放弃古老的 RMS 系统并使用基于定期更新的新鲜数据流。 这背后的原因很简单。 您可以随时更改您构建的模型的任何部分。 而且您还可以对这个系统拥有完全的自主权。 通过这种方式,您还可以了解预测和模型的实际运行情况。

对于大多数非技术公司,建议您在确定数据源和您需要的数据点后将数据收集部分外包。 之后,您将需要一个由机器学习工程师和数据科学家组成的技术团队来处理数据,并查看哪些数据流最适合提供重要的见解。

印度最大的航空公司之一向我们提出了爬取不同航空公司和在线旅行社网站以获取航班详细信息和机票相关数据的要求。 我们的一位销售顾问主管向他们解释了我们如何以他们所需的频率和格式为他们提供定制的网络爬虫服务的总体思路。 航空公司认为我们的服务是合适的,并详细分享了可行性检查和报价的要求。 经过几个层次的讨论和谈判,我们都同意了这笔交易。

结论

数据是新的石油,收集和处理原始数据是您的企业在当今充满活力的市场中生存的唯一途径,即使是在美国拥有数百家商店的大公司也在倒闭。 虽然一开始可能看起来很困难,但设置是一次性的事情,您需要做的就是添加、维护它,并从长远来看继续分析数据流。