[]大数据早就是大众耳熟能详的词语，在各行各业都不可或缺，酒店业也不例外。但是，拥有数据是一回事，实现数据价值最大化还需要通过具体的数据战略，挖掘数据背后的实际指导意义。

与生活现场相比，如果我们回家看到孩子们把房间里的玩具、书籍和衣服弄乱了，我们就会立即考虑如何把凌乱的房间系统化。同样，如果你不能有效地组织和管理，大数据只是一个大房间散落在整个地方。

虽然大数据已经发展了很长一段时间，但与其他行业相比，酒店业的数据管理水平仍然很低。由于多个酒店系统和技术的隔离，大量的非结构化数据和传统酒店系统的限制，使得酒店业无法充分利用数据资源和数据管理。为了解决上述问题，酒店必须投入巨大的整合成本，配置资金、时间和其他资源。

为了更好地了解数据集成在酒店业中的应用现状，本文从行业平均水平、大中型酒店集团、智能集团和行业外部因素四个方面进行了分析：

数据岛工业平均数。

在行业平均水平上，保持传统数据和技术思维的酒店集团和单一酒店倾向于使用本地建造的技术，对技术解决方案的投资较少，而且通常不太重视数据的价值。它们的工具只能用于基本数据报告。由于传统技术的低集成度，形成了数据孤岛。

除了PMS系统外，酒店业务相关系统还包括CRS、GDS、OTA和POS。酒店数据存储在不同的系统中：包括自己的运营管理系统、OTA合作伙伴系统的第二级、SaaS服务系统或通信平台的第三级。酒店运营商很难整合不同的数据并将其转化为可执行的指导，特别是因为一些第三方平台不愿意轻松地共享数据。此外，系统集成的成本很高，供应商不愿轻易合作，同时也面临着酒店面临的挑战。

数据湖-中/大型酒店集团

回到前面提到的隐喻，整理房间和整理凌乱的数据实际上相当于数据湖管理问题。虽然一些酒店的数据管理有所改善，但这就像简单地把玩具放在衣橱里一样，还远远不足以将数据转化为有用的信息或知识。现阶段的酒店往往是大中型酒店集团，他们了解数据的价值，对云解决方案等技术的投资超过行业平均水平，并不断开发数据策略。

然而，从本质上说，数据湖将数据从一个地方复制到另一个地方，但不会更改数据的源格式。虽然数据是集中的，但仍然是以非结构化的形式呈现的，因此酒店很难通过索引找到相应的内容。数据湖只是一个暂时的数据管理方案，虽然酒店已经开始整合数据，但它不能完全解决这个问题。酒店在数据湖阶段只能生成基本数据报表、报表集成和数据存储。

如果我们想要以战略性和系统性的方式最大化酒店数据的价值，以帮助做出更好的商业决策，那么酒店就需要进入“数据中心”阶段。

数据中心-智能组

数据中心是智能酒店集团的一种解决方案。这类酒店集团十分重视数据价值，通过收集、整合和整理数据，进行更深入的分析和挖掘。这类酒店所占的比例很小，他们已经认识到，数据是了解客户、发展业务和领先竞争对手的关键。

SMART集团将技术投资视为企业差异化的一种方式，并制定了成熟的数据策略。通过对数据价值的投入和充分理解，智能组可以实现数据集成、预测分析和深度挖掘，从而保证其知识和能力超过行业平均水平。

无论规模大小，无论是多品牌连锁酒店还是单一酒店，数据中心都可以帮助企业通过有效的数据管理优化流程，提高技术投资回报率，获得客户敏锐的洞察力。

通过将数据中心集成到数据策略中，酒店可以获得更高水平的数据管理能力，例如人工智能操作、机器学习和预测分析。

守门人。-科技巨头。

苹果(Apple)、亚马逊(Amazon)、谷歌(Google)和Facebook等全球科技巨头仍在推动科技行业，并开始越来越关注酒店行业，并将数据视为其产品的一部分。凭借先进的技术解决方案，这些巨头控制着消费者的移动设备和用户搜索信息，这使他们能够决定广告的排名和交付，以及酒店如何显示客户。

这些科技巨头拥有酒店客户的数据，对他们的用户有着深刻的了解。如果酒店不制定自己的数据战略，科技巨头将拥有酒店客户的全部所有权。正如万豪首席执行官阿恩·索伦森(ArneSorenson)所说，“酒店业已经进入了一场争夺客人控制权的混战。”

技术巨头不仅控制信息，而且把数据看作自己的产品。虽然他们不想拥有或管理酒店，但他们希望从酒店创造的价值链中分得一杯羹。许多原本由酒店品牌直接提供给消费者的服务，将逐渐被科技巨头整合，使消费者在未来更容易享受。这些科技巨头已经开始在先进技术的帮助下挖掘他们拥有的数据。

在许多情况下，科技巨头已经渗透到了酒店行业：亚马逊推出了Alexa for Hospitality，用于酒店客房，并可能很快就能通过Alexa语音智能设备预订客房；谷歌旅行(Google Travel)通过地图、搜索和酒店数据相结合；阿里巴巴(Alibaba)的旅游平台飞猪(Flie Pig)及其支付宝平台(Alipay Platform)正在大力推动中国用户对海外支付的需求。Instagram现在允许用户预订酒店房间，Instagram上有无数关于酒店的广告和社交媒体帖子。

科技巨头不会就此止步。他们可以通过自己的智能设备更好地理解消费者的行为数据，并且在未来有更多的机会。

数据策略

通过算法和机器学习充分挖掘数据的优势，酒店可以利用预测分析来预测用户未来的购买需求。目前，许多科技公司已经非常善于预测消费者需求和提出产品建议，据估计，亚马逊超过1/3的消费者订单是通过人工智能识别、排名和推荐产生的。如果亚马逊开始使用这种技术销售酒店客房，这意味着什么？可以看出，为了进行预测和分析，酒店必须引入强有力的数据策略。

目前，酒店公司已开始将预测分析与地理位置数据联系起来，通过移动应用实时推荐酒店。例如，一家酒店正在试验通过预测算法增加辅助性收入的计划。随着越来越多的企业进入这一领域，通过数据战略加速创新，酒店业的预测分析改革才刚刚开始。

然而，酒店预测分析不可能仅仅通过获取一种新技术来实现。正如一个孩子整理过一次后不可能保持房间的整洁一样，维护数据策略也不容易。为了实现与科技巨头相同水平的预测分析，酒店需要认识到这一问题，并从数据孤岛向数据湖过渡到数据中心。

当数据成为酒店的战略资产时，信息可以促进知识体系的构建，从而实现数据驱动的决策和新的信息维度，为挖掘丰富的数据和信息提供更多的机会。

尽管数据的价值在过去20年中有了显著改善，但只有少数酒店公司调整了公司数据资产的收集、共享和管理方式。今天，为了适应行业的发展，酒店应该量身定做自己的数据策略。(这篇文章是从塞尼亚的快照编译而来的)