智能时代，酒店如何从数据孤岛变成数据中心
酒店存在多个系统和多项技术各自孤立、数据非结构化以及传统酒店系统的束缚，这导致酒店无法充分利用数据资源并进行有效数据管理。为了解决上述问题，酒店必须投入巨额的资金以及时间、人力等资源作为进行数据整合。
单体酒店，重在突破数据孤岛
单体酒店倾向于使用本地自建的客户管理系统，在技术解决方案上投资较少，并且通常对数据的价值不够重视。它们拥有的工具只能进行基本数据报告。由于传统技术的整合程度较低，因此形成了数据孤岛。
除了PMS系统，与酒店业务相关的系统还包括CRS、GDS、OTA和POS等。酒店数据分散存储在不同的系统：包括自己的运营管理系统、第二级的OTA合作伙伴系统，以及第三级的SaaS服务系统或通信平台等。酒店经营者很难整合不同数据并转化为可执行的指导信息，尤其因为一些第三方平台不愿意轻易分享数据。
另外，系统整合成本很高、供应商不愿轻易合作，也是酒店面临的挑战。
中大型酒店：避免成为数据仓库
中大型酒店的数据管理已经有所改善，但是，这种管理就像把玩具简单收进壁橱一样，想要将数据转化成有用信息或知识还远远不够。这些酒店往往了解数据的价值，在云解决方案等技术方面的投入超过了行业平均水平，并且也在不断发展数据战略。
然而，从本质上看，它们做的就是将数据从一个地方复制到另一个地方，并不改变数据的源格式。虽然数据得以集中，但是仍以非结构化的形式呈现，因此酒店仍然很难通过索引找到相应的内容。处于该阶段的酒店只能生成基本数据报告、进行报告整合和数据存储。如果希望通过战略的、系统的方式实现酒店数据价值的最大化，从而帮助做出更好的业务决策，酒店需要进入“数据中心”阶段。
酒店集团：构建智能数据中心
数据中心是智能酒店集团的一种解决方案，这类酒店群体高度重视数据价值，通过收集、整合并整理数据进行更深入的分析和挖掘。此类酒店所占的比例很小，它们已经意识到数据是了解客户、发展业务以及领先于竞争对手的关键。
智能集团将技术投资视为业务差异化的方式，并制定了成熟的数据战略。凭借投资以及对数据价值的充分理解，智能集团能够实现数据整合、预测分析和深度挖掘，因此才能保证其知识和能力超出行业平均水平。
无论规模大小，无论是多品牌连锁酒店还是单体酒店，智能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并获得敏锐的客户洞察力。
通过将数据中心整合到数据战略之中，酒店可以收获更高层次的数据管理能力，例如：AI操作、机器学习和预测分析。
酒店应量身打造自身数据战略
通过算法和机器学习充分发掘数据优势，酒店可以借助预测性分析预计用户未来的购买需求。目前，许多技术公司已经非常擅于预测消费者需求并进行产品推荐，据估算，亚马逊超过三分之一的消费者订单是由AI识别、排名和推荐所带来。
如果亚马逊开始使用这项技术销售酒店客房，这意味着什么呢？可见，为了预测分析，酒店必须引入强大的数据战略。
目前，酒店公司已经开始将预测分析与地理位置数据联系起来，通过移动APP实时进行酒店推荐。例如，某家酒店正在试行一项通过预测算法增加辅助收入的计划。随着越来越多的企业进入这一领域并通过数据战略加速创新，酒店业的预测性分析变革才刚刚开始。
但是，酒店的预测性分析并不能简单地通过收购一项新技术而实现。为了达到与科技巨头相同水平的预测分析，酒店需要认识到问题，并实现从数据孤岛到数据中心的转变。
当数据成为酒店在战略层面的资产之后，信息就可以推动知识体系的构建，从而实现数据驱动决策和新的信息维度、开拓挖掘丰富数据信息的更多机会。
过去20年，虽然数据的价值实现了巨大提升，但只有很少的酒店公司调整了收集、分享以及管理企业数据资产的方法。在今天，为了顺应行业发展，酒店应该量身定制自己的数据战略。
