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酒店行业酒店大数据解决方案

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酒店行业酒店大数据解决方案

第一章 酒店大数据解决方案概述 ................................................................................................. 2

1.1 酒店行业大数据概述 ....................................................................................................... 2

1.2 解决方案目标与意义 ....................................................................................................... 3

1.2.1 解决方案目标 ............................................................................................................... 3

1.2.2 解决方案意义 ............................................................................................................... 3

第二章 数据采集与整合 ................................................................................................................. 3

2.1 数据采集技术 ................................................................................................................... 3

2.1.1 网络爬虫技术 ............................................................................................................... 3

2.1.2 物联网技术 ................................................................................................................... 3

2.1.3 数据接口技术 ............................................................................................................... 4

2.2 数据清洗与预处理 ........................................................................................................... 4

2.2.1 数据去重 ....................................................................................................................... 4

2.2.2 数据校验 ....................................................................................................................... 4

2.2.3 数据转换 ....................................................................................................................... 4

2.3 数据整合与存储 ............................................................................................................... 4

2.3.1 数据整合 ....................................................................................................................... 4

2.3.2 数据存储 ....................................................................................................................... 4

第三章 客户数据分析 ..................................................................................................................... 5

3.1 客户基本信息分析 ........................................................................................................... 5

3.2 客户消费行为分析 ........................................................................................................... 5

3.3 客户满意度分析 ............................................................................................................... 6

第四章 酒店经营数据分析 ............................................................................................................. 6

4.1 营业收入分析 ................................................................................................................... 6

4.2 成本与利润分析 ............................................................................................................... 7

4.3 人力资源分析 ................................................................................................................... 7

第五章 市场竞争分析 ..................................................................................................................... 7

5.1 竞争对手分析 ................................................................................................................... 7

5.2 市场占有率分析 ............................................................................................................... 8

5.3 市场趋势分析 ................................................................................................................... 8

第六章 酒店营销策略优化 ............................................................................................................. 8

6.1 个性化营销策略 ............................................................................................................... 8

6.1.1 概述 ............................................................................................................................... 8

6.1.2 数据驱动的个性化营销 ............................................................................................... 8

6.1.3 个性化营销的实施 ....................................................................................................... 9

6.2 精准营销策略 ................................................................................................................... 9

6.2.1 概述 ............................................................................................................................... 9

6.2.2 精准营销的实践方法 ................................................................................................... 9

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法本信息：大数据行业解决方案

法本信息：大数据行业解决方案

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法本信息：大数据行业解决方案

作者：

来源：《中国计算机报》2016年第34期

随着移动互联网、物联网、人工智能、云计算、大数据、Solomo等新技术、新模式、新概念、新产业的到来，全球信息产业正在经历着过去50年以来最大的一次变革，从业态和产业影响来说，这次变革将深远地影响我们每个人的生活和全球经济。

大数据业态目前来说大体分为4类：大数据基础性产品、大数据行业解决方案、大数据专业落地服务、大数据核心算法模型。从业态组合上来说，它们都是企业落地大数据应用中需要的关键技术和模块，但是作为大数据业务的发展来说，哪个业态才是最符合当下商业环境和客户需求的呢？在这个问题上深圳市法本信息技术有限公司给出了他们自己的答案。

深圳市法本信息技术股份有限公司，在国内最早提出大数据专业服务，并将大数据技术与IT人力资源服务业务相融合，凭借自主研发的大数据商业服务产品、新一代IT资源服务产品等，直接切入新型的企业信息化需求，有力支撑金融、通信、互联网等行业标杆性企业。法本公司为客户提供的大数据服务包含三部分，简称为3+2+N企业大数据整体解决思路（不是解决方案），努力成为各行业的企业利用数据资产的顾问和合作伙伴，法本信息深知每个企业的数据资产、业务能力和特点是不同的、每个企业的文化和发展愿景也是不同的，所以数据应用的方案就不可能标准化。定制化和战略融合是企业大数据应用的重要属性。

法本信息大数据业务的3+2+N中的3，指的是法本提供端到端的3类大数据专业服务，第一是数据轻咨询，简而言之就是以客户的视角，根据具体数据条件和业务需求，来看自己、看对手和看行业，辨析出自身数据治理在技术上和商业上的价值、策略和约束条件，为企业业务变革和IT变革做策略输入。第二是数据实现服务，就是通过专业的技术团队为客户做数据项目的落地，包括数据治理、数据存储、数据标准化、大数据平台构建和数据分析建模及挖掘，为数据的应用做好一切基础准备的项目实施。第三是大数据基础设施的运维服务，如同往常的IT基础架构运维，大数据环境和周边接口的日常优化和运作，都将有自己的一套独有的流程和SLA/KPI，法本信息将提供专业的大数据基础环境的长期运维和优化服务，持续为数据应用提供最新的、最稳健的运营支撑。

银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案

银行大数据时代面临的挑战

1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。

2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。

3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。

银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。

941大数据服务联盟银行大数据解决方案

941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：

银行业大数据应用

1、用户实时行为分析

互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。

阿里云O2O行业方案-酒店管理系统解决方案

阿里云O2O行业方案-酒店管理系统解决方案

阿里云酒店管理系统解决方案

1 阿里云酒店管理系统 解决方案 阿里云酒店管理系统解决方案

2 行业需求 当前酒店行业客户都开始大力拓展业务，既包括通过并购、连锁加盟的方式拓展业务规模，也包括通过各种互联网化（在线营销、在线预订、移动支付等）方式提升酒店客人入住全流程体验。 当前很多酒店行业客户都面临以下的挑战： 1. ＩＴ设施难以满足业务的增长要求。酒店管理系统（简称PMS）采用传统的单店或总部IDC 部署方式，选型、采购、安装、部署时间一般要超过三个月，很难满足酒店快速扩大开店规模的业务要求；酒店行业目前竞争激烈，利润率较低，也很难在IT基础设施上大量进行投资；同时越来越庞大的IT基础设施和运维团队也大大增加了企业运营成本。 2. 难以保障用户使用体验。在移动互联网时代，在线预订、在线选房、移动支付等创新性业务都需要良好的网络环境作为保障。而酒店原有的机房或者托管机房都缺乏多线BGP接入能力，且抵御网络攻击的能力也非常有限，难以保证移动互联网环境下的业务使用体验。 3. 数据分析能力弱。酒店行业客户缺乏大数据平台的建设运维能力，难以基于海量历史数据进行有效的数据分析，提升产品设计与营销服务能力。 解决方案 针对以上挑战，阿里云提出了以云计算大数据为基础的酒店管理系统解决方案，方案架构如下。 阿里云酒店管理系统解决方案

3 酒店管理系统方案架构 解决方案解读： 1. 酒店业务流程支撑。酒店各门店工作人员可以通过PMS平台客户端或者网页，访问部署在阿里云上的酒店PMS系统。预订、入住、结账等业务请求通过互联网，并经由负载均衡服务（SLB）转发到多台PMS应用服务器（ECS）中，PMS应用服务器处理业务请求，并将结果写入后端的业务数据库。业务数据库可以采用阿里云的云数据库服务（RDS），云数据库（RDS）支持MySQL、MS SQLServer、PostgreSQL等不同类型数据库，同时提供对数据库的基础运维服务。客户也可以采用带有高性能SSD磁盘的云服务器自行构建与运维数据库。 2. 云上云下互联互通。大型连锁酒店大多自建或者租用的IDC机房，在云下IDC中已经部署了大量的应用，各个应用平台很难一次性全部迁移上云，一般会采用逐步上云的方式，这就需要云上PMS系统与云下其他系统进行互联互通。阿里云提供专有网络服务（VPC），通过VPC服务，酒店行业客户可以在阿里云上定义网络结构，并与云下的IDC通过专线方式连接，实现云上云阿里云酒店管理系统解决方案

酒店住宿业的数字化运营优化解决方案

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第一章：引言 ................................................................................................................................... 2

1.1 项目背景 ........................................................................................................................... 2

1.2 目标与意义 ....................................................................................................................... 3

第二章：数字化概述 ....................................................................................................................... 3

2.1 数字化定义 ....................................................................................................................... 3

2.2 数字化趋势 ....................................................................................................................... 4