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//Anticípese a sus clientes

Anticípese a sus clientes

Vimos en el artículo anterior que existe el Big Data y el Small Data y que ambos pueden ser estructurados y no estructurados.

El Big Data te permite analizar comportamientos y patrones con grandes volúmenes de datos. En cambio, el Small Data permite diferenciar a las empresas del sector, de manera que consigan fidelizar a los clientes personalizándoles la estancia. Pero una vez que tenemos los datos, ¿cómo los entendemos? ¿Y cómo usamos estas nuevas ideas adquiridas para tomar mejores decisiones para nuestro hotel? Aquí es dónde la analítica entra en juego.

Analítica descriptiva de los hoteles

La manera más tradicional y utilizada de analizar datos es la analítica descriptiva. Se usa para describir tendencias pasadas basadas en grandes grupos de datos. La analítica descriptiva se usa en operaciones de hoteles todos los días en cosas, como por ejemplo, los informes de rendimiento.

Analítica predictiva para hoteles

El siguiente paso tras la analítica descriptiva, tanto en alcance como en complejidad, es la analítica predictiva. Esta técnica, trata de analizar un gran volumen de datos del pasado no solo para determinar tendencias pasadas, sino para determinar qué puede ocurrir en el futuro. Como la analítica predictiva es, como su propia palabra indica, una predicción, esta nunca puede ser 100% cierta. Aun así, un buen análisis predictivo puede ofrecer información valiosa para su estrategia de gestión hotelera. Un gran ejemplo de analítica predictiva es cuando analizas tendencias de reservas anteriores para predecir ocupaciones de las siguientes semanas.

Analítica prescriptiva de hoteles

El más complejo y el más reciente tipo de analítica es la prescriptiva. Este tipo combina los datos estructurados y los no estructurados con un cálculo increíblemente poderoso, conocido en el mundo de la ciencia de los datos como “machine learning”. Esta tecnología nuevamente desarrollada procesa un avanzado algoritmo que básicamente predice el futuro basado en rendimientos pasados (como la analítica predictiva). Todavía la analítica prescriptiva va más lejos con el factoring del Big Data como el tiempo meteorológico, el tráfico o incluso eventos geo-políticos. Esto ofrece posibles acciones basadas en estos datos.

La analítica prescriptiva puede ser perfectamente la analítica del futuro. De hecho, algunos sistemas avanzados de gestión de ingresos están ya encaminados en esta dirección.

Y tras haber analizado los datos, ¿cómo hay que actuar?

La importancia del Fast Data

El Fast Data, o datos rápidos, como la propia palabra implica, no se trata solo de tener los datos rápidamente sino también de tenerlos compartidos y haber actuado rápidamente, antes de que su propia vida termine y que se pierda cualquier significado que pueda haber tenido en un principio.

Aquí lo que cuenta es la velocidad o, mejor dicho, la capacidad que se tiene para dar respuestas rápidas con esos datos. Cuando procesas gran cantidad de datos interactuando en un determinado periodo de tiempo, la gestión de los mismos y la capacidad de “separar el grano de la paja”, se vuelve cada vez más difícil y complejo.

Esta información rápida ofrece la información necesaria para ayudar a resolver problemas específicos, impulsar los resultados e impulsar la innovación en el momento.

Fast Data nos permite utilizar tecnologías dinámicas como CEP (Procesamiento de Eventos Complejos) para, en tiempo real, actuar sobre los datos y obtener patrones.

By |2018-01-08T15:19:42+00:00marzo 27th, 2017|Novedades|0 Comments

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