旅游大数据:从投资决策到分析工作的常态化

简介:

以下是如何在日常的业务中整合大数据的建议:

在线预订平台成功与否,其中一个最重要的衡量标准是,不管用户使用什么设备,从何处访问,平台是否向客户提供了优质的用户体验和预订体验。

分析来自各流量来源、用户点评、用户个人喜好以及酒店资料等各种来源的数据,可以持续提升平台的可用性。

App 开发者如果更深一层地理解了客户旅程,就能改善用户界面和预订流程背后的算法。开发者所积累的深层知识,有助于网站为消费者提供个性化的用户体验和定制化的推荐。

作为较早采用前瞻预测式数据分析的公司,我们将分享如何运用大数据项目的心得和建议。理解大数据的原则是一方面,而分享我们如何在大数据的帮助下提升业绩,这亦将对其他人带来鼓励。

选择合适的平台

我们都知道,合适的技术平台能够造就一个 IT 项目,甚至实现其升级突破;这在大数据的解决方案上亦然。

技术层面的决策应该基于对商业需求的透彻评估,亦应考虑数据分析未来可以带来的价值。企业在选择技术平台的时候,不能只考虑到投资的成本。

评估对象还要包括平台性能、其技术可靠性、可用性、数据安全以及——尤为重要的——平台的可扩展性。

综合考虑利弊之后,Hotels.com 选择了 Datastax Enterprise 作为其在线数据平台,Datastax 的系统基于开源的 Apache Cassandra NoSQL 数据库。

这个选择使得可以免费使用开源解决方案的功能,还利用了 Datastax 的内置管理服务、附加安全功能、以及分布式计算整合等特色功能。

我们亦受益于 Datastax 的客户服务、日常维护和更新服务。因此我们可以腾出精力,聚焦数据分析和Hotels.com的业务支持。

获取高层的支持

一个大数据项目需要投资、亦需要全公司的协作配合:不同部门的各自为营,将对项目的长期成功形成障碍。比如说,Hotels.com的主要目标,是打破在线预订平台和线下预订渠道之间的屏障,而对此的核心解决方案就是借助大数据的力量。这就意味着,我们原先根深蒂固的业务流程,需要较大的改动。

我们发现,获得老板们支持的最佳途径,就是证明自身可以迅速提高投资回报率。为了证明这点,我们针对能够适用所提议平台的业务,收集了超过150个案例。从这些案例中提取了10个在短期内即可提高投资回报率的案例佐证。

看到我们的平台方案能带来快速的投资回报率提升,董事会更能确信方案的可行性,这也为未来面对使用案例方面的更大挑战做好了准备。

数据隐私应优先考量

用户的信任具有珍贵的价值。尊重数据隐私是打开成功大门的重要钥匙。因此,对任何大数据战略而言,确保客户数据隐私受到保护都是尤为重要的。匿名制对保护每一个用户的隐私非常重要,尤其是在分析大量聚合数据的时候。

将数据分析工作常态化

在打造一个可靠、高效、面向未来的平台时,团队负责人应一直关注项目的长期发展,同时兼顾成本、时间和组织局限等。平台的可扩展性,是项目长远规划中的重要组成部分,其确保了技术平台可以一直跟上结构性化和非结构化的海量数据的步伐。

一旦平台搭建完成,首批使用案例已经收获结果,公司的 CIO 们就应该开始在日常工作中整合数据分析的工作。只有当分析数据的工作已经常态化,IT 和数据团队才可以提出新的项目,继续推动公司业务的发展。

大数据的意义不止于分析

大数据与数据分析紧密相联,但 Hotels.com 大数据平台的功能并不止步于此。数据的最重要用途之一,就是为不同的显示屏幕、打造跨设备的用户体验,亦不受用户的访问位置的影响。

我们一方面分析用户数据,以判断其具体的访问设备。另一方面,我们记录数据是为能识别具体每一个用户在预订平台上所搜索的目的地,同时确保使用任何访问设备的用户都能被识别,这样用户在搜索过酒店后的重新访问时,能够重新开始上一次的搜索进程。

这对用户可以带来很大帮助,比如说,在乘坐火车时使用平板设备开始搜索住宿,随后在家里的台式电脑上确认预订,期间无需重新开始预订的流程。

这只是 Hotels.com 使用其数据平台改善预订体验、优化个性化体验的其中一例。

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
9月前
|
存储 分布式计算 大数据
基于Python大数据的的电商用户行为分析系统
本系统基于Django、Scrapy与Hadoop技术,构建电商用户行为分析平台。通过爬取与处理海量用户数据,实现行为追踪、偏好分析与个性化推荐,助力企业提升营销精准度与用户体验,推动电商智能化发展。
|
10月前
|
数据可视化 搜索推荐 大数据
基于python大数据的北京旅游可视化及分析系统
本文深入探讨智慧旅游系统的背景、意义及研究现状,分析其在旅游业中的作用与发展潜力,介绍平台架构、技术创新、数据挖掘与服务优化等核心内容,并展示系统实现界面。
|
10月前
|
存储 SQL 分布式计算
终于!大数据分析不用再“又要快又要省钱”二选一了!Dataphin新功能太香了!
Dataphin推出查询加速新功能,支持用StarRocks等引擎直连MaxCompute或Hadoop查原始数据,无需同步、秒级响应。数据只存一份,省成本、提效率,权限统一管理,打破“又要快又要省”的不可能三角,助力企业实现分析自由。
500 49
|
9月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的台风灾害分析及预测系统
针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题,本研究基于Python与大数据技术,构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率,结合Django框架实现动态可视化与实时预警,为防灾决策提供科学支持,显著提高应急响应效率,具有重要社会经济价值。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的青少年网络使用情况分析及预测系统
本研究基于Python大数据技术,构建青少年网络行为分析系统,旨在破解现有防沉迷模式下用户画像模糊、预警滞后等难题。通过整合多平台亿级数据,运用机器学习实现精准行为预测与实时干预,推动数字治理向“数据驱动”转型,为家庭、学校及政府提供科学决策支持,助力青少年健康上网。
|
10月前
|
数据采集 数据可视化 关系型数据库
基于python大数据的电影数据可视化分析系统
电影分析与可视化平台顺应电影产业数字化趋势,整合大数据处理、人工智能与Web技术,实现电影数据的采集、分析与可视化展示。平台支持票房、评分、观众行为等多维度分析,助力行业洞察与决策,同时提供互动界面,增强观众对电影文化的理解。技术上依托Python、MySQL、Flask、HTML等构建,融合数据采集与AI分析,提升电影行业的数据应用能力。
|
10月前
|
大数据 数据挖掘 定位技术
买房不是拍脑袋:大数据教你优化房地产投资策略
买房不是拍脑袋:大数据教你优化房地产投资策略
453 2
|
9月前
|
传感器 人工智能 监控
拔俗多模态跨尺度大数据AI分析平台:让复杂数据“开口说话”的智能引擎
在数字化时代,多模态跨尺度大数据AI分析平台应运而生,打破数据孤岛,融合图像、文本、视频等多源信息,贯通微观与宏观尺度,实现智能诊断、预测与决策,广泛应用于医疗、制造、金融等领域,推动AI从“看懂”到“会思考”的跃迁。
718 0
|
10月前
|
数据可视化 大数据 数据挖掘
基于python大数据的招聘数据可视化分析系统
本系统基于Python开发,整合多渠道招聘数据,利用数据分析与可视化技术,助力企业高效决策。核心功能包括数据采集、智能分析、可视化展示及权限管理,提升招聘效率与人才管理水平,推动人力资源管理数字化转型。