在收入管理系統和準系統數據饋送之間進行選擇

已發表: 2019-07-11
目錄顯示
為什麼酒店業的公司一直在使用 RMS 軟件?
使用 RMS 是否意味著將數據留在表格中?
當您切換到準系統數據饋送時會發生什麼?
那麼如何進行切換呢?
結論

收入管理系統和準系統數據饋送之間的區別類似於使用 Windows 筆記本電腦和 Linux 筆記本電腦之間的區別。 雖然第一個更易於使用和圖形化,因此允許具有最少計算經驗的人操作它,但第二個具有允許您更改原始計算、查看和了解系統內部運作等的優勢。

RMS 軟件允許您獲得類似儀表板的視圖。 此視圖不包含原始數據,而是在自定義算法使用數據後的可呈現視圖。 另一方面,準系統數據饋送只會給你一件事——乾淨和結構化的數據,定製成所需的格式。 然後可以將這些數據轉換為圖表,或用於構建預測模型,或者基本上可以插入您認為合適的業務工作流程的任何部分。

為什麼酒店業的公司一直在使用 RMS 軟件?

大多數公司,尤其是酒店業的公司,已經使用收入管理系統已經有一段時間了。 這些 RMS 是大型軟件公司根據這些業務的一般需求構建的專有程序。 但是,一旦系統設置好,維護和支持大多與系統錯誤或使用時的問題有關。 即使有新的增強功能,也大多不在公司的控制範圍內。 無論如何,使用 RMS 的公司對真正的原始數據一無所知,這些數據正在被處理以製作精美的圖表和數字。 早期的非精通技術的業務經理更喜歡這樣做,因為您不會不付出任何努力就直接從系統中獲取圖表和數據,因此獲得洞察力的時間很快。 酒店公司專注於業務並且沒有技術員工,因此擁有 RMS 是公司可以跟踪多個指標的唯一方法。

使用 RMS 是否意味著將數據留在表格中?

然而事情已經發生了變化,今天的每一種類型的企業都在分析原始數據,原因有幾個——

  • 了解客戶情緒。
  • 收集有關他們競爭的數據。
  • 為員工設定重點目標。
  • 要注意市場的變化。

但是擁有專有的 RMS 將意味著無法使用手頭的所有數據來探索上述許多要點。 使用專有的 RMS 意味著您永遠看不到原始數據。 這直接意味著您無法識別新數據點或提出更好的數據使用方法。 如果使用的算法不是最優的,你不能繼續要求使用不同的算法。 同時,如果系統捕獲的數據點不夠,你甚至不能要求更多的數據流與現有數據一起使用。

以上所有這些絕對意味著將數據留在桌面上供您的競爭對手使用並在比賽中退縮。

當您切換到準系統數據饋送時會發生什麼?

我們談了很多關於酒店、租賃、航空公司、旅行社等使用的 RMS 系統。 當您切換到準系統數據饋送時會發生什麼? 好吧,首先,“噗”——你漂亮的儀表板不見了。 相反,您必須首先決定要利用哪些數據流來收集數據點。 您絕對可以使用網絡抓取來收集大部分數據,並從多個地方抓取數據冗餘。

一旦你決定了從哪些地方爬取和收集數據,你將不得不構建一個抓取引擎或在 PromptCloud 等 DaaS 提供商的幫助下,以你想要的格式獲取數據。 請注意,在許多您將抓取以獲取數據的網站中,它們都是非結構化的,並且它們的用戶界面可能會隨著時間而變化。 因此,如果您自己完成任務,必須將大量精力放在抓取引擎上。 如果您得到像我們這樣的團隊的幫助,您可以將更改 UI 和非結構化數據的麻煩留給我們,因為您只需要指定您想要的數據、您想要的格式以及您想要的方式交付給您。

儘管數據收集部分是最複雜的,但它是值得的,因為您現在可以查看原始數據並在其上運行算法來構建預測模型。 這些數據還可以幫助您發現市場變化、用戶情緒、購買趨勢變化等。 業務團隊決定如何使用數據完全取決於他們——無論是使用現成的 BI 工具進行精美的可視化,還是使用專有的分析引擎。 您可以控制的另一個方面是您希望多久刷新一次數據以保持模型更新。

那麼如何進行切換呢?

構建您的自定義決策引擎來監控您的競爭、您的客戶和市場本身是一項艱鉅的工作,但如果您想充分利用數據,您必須放棄古老的 RMS 系統並使用基於定期更新的新鮮數據流。 這背後的原因很簡單。 您可以隨時更改您構建的模型的任何部分。 而且您還可以對這個系統擁有完全的自主權。 通過這種方式,您還可以了解預測和模型的實際運行情況。

對於大多數非技術公司,建議您在確定數據源和您需要的數據點後將數據收集部分外包。 之後,您將需要一個由機器學習工程師和數據科學家組成的技術團隊來處理數據,並查看哪些數據流最適合提供重要的見解。

印度最大的航空公司之一向我們提出了爬取不同航空公司和在線旅行社網站以獲取航班詳細信息和機票相關數據的要求。 我們的一位銷售顧問主管向他們解釋了我們如何以他們所需的頻率和格式為他們提供定制的網絡爬蟲服務的總體思路。 航空公司認為我們的服務是合適的,並詳細分享了可行性檢查和報價的要求。 經過幾個層次的討論和談判,我們都同意了這筆交易。

結論

數據是新的石油,收集和處理原始數據是您的企業在當今充滿活力的市場中生存的唯一途徑,即使是在美國擁有數百家商店的大公司也在倒閉。 雖然一開始可能看起來很困難,但設置是一次性的事情,您需要做的就是添加、維護它,並從長遠來看繼續分析數據流。