Daten sind für viele Menschen ein einschüchterndes Wort. Und “Big Data” ist in vielen Branchen, auch im Gastgewerbe, nach wie vor ein heißes Thema. Aber was bedeuten diese Begriffe eigentlich? Warum sollten sich Hotels überhaupt um ihre Daten kümmern? Denn Daten sind eigentlich nur Informationen – Informationen, die das Rückgrat einer guten Business Intelligence sind.
Heutzutage analysieren verschiedene Branchen täglich, je nach Branche sogar jede Minute, Sekunde oder Millisekunde, Informationen aus Tausenden von Quellen. Bei den Hotels sind wir noch nicht ganz so weit, aber wir sind auf dem Weg dorthin. Vielleicht nutzen Sie die Echtzeit-Anaytik sogar schon in Ihrem Hotelalltag. Wenn Sie Ihre Social-Media-Kanäle, den lokalen Verkehr oder das Wetter überwachen, betreiben Sie Big Data Analytics in Echtzeit!
Das Problem für Hotels besteht darin, dass all diese Informationen – von innerhalb und außerhalb des Hotels, von Gästen, der lokalen Wirtschaft, makroökonomischen Ereignissen und allem, was dazwischen liegt – sehr verwirrend sein können. Wie kann man das alles verstehen? Und wie macht man das auf eine Weise, die sofort praktisch und hilfreich ist?
Um diese Fragen zu beantworten, haben wir dieses Diagramm zu den Hoteldatentypen erstellt.
Woher kommen die Informationen?
Die Daten, mit denen die Hotels regelmäßig konfrontiert werden, stammen aus vielen Quellen. Die bereits erwähnten Beispiele – soziale Medien, lokales Wetter und Verkehr – sind Beispiele für Big Data. Für die meisten Hotels stammen Big Data oft aus externen Quellen, deren Informationsmenge selektiv analysiert oder vorsortiert werden muss.
Hotels sammeln auch Informationen aus internen Quellen, die wir der Einfachheit halber als Small Data bezeichnen möchten. Kleine Daten sind Daten von eher überschaubarer Größe, wie Belegungsdaten, TripAdvisor-Bewertungen und RevPAR. Während Big Data oft viel Aufmerksamkeit erhält, sind es die Small Data, die Hotels zuerst besser verstehen sollten. Diese Informationen können dann in einen Kontext mit den vorhandenen Big Data gesetzt werden.
Ein ganzheitlicher Ansatz
Als wir mit der Arbeit an dieser Infografik begannen, wurde uns klar, dass die Einteilung von Datentypen in traditionelle Hotelabteilungen zu sehr ins Detail geht. In der Praxis nutzen verschiedene Hotelabteilungen täglich die Daten der anderen. Prognosedaten** können zum Beispiel aus dem Marketing stammen (aus sozialen Medien und Website-Statistiken), werden aber auch für finanzielle Zwecke verwendet.
Die Erkenntnis, dass Hotels kooperative Einrichtungen sind, in denen die Abteilungen für gemeinsame Ziele zusammenarbeiten sollten, war sehr überzeugend, stellte aber auch eine Herausforderung dar: Wie können wir das visuell darstellen?
Es wurde sehr deutlich, dass wir die Silos zwischen den Hotelabteilungen aufbrechen müssen. Selbst in den traditionsreichsten Hotels der alten Schule arbeiten die Abteilungen zusammen. Alle Abteilungen arbeiten mit denselben Kerndaten und gewinnen aus diesen Daten unterschiedliche Sichtweisen. Wenn wir Hotel-IT und Hoteldaten auf diese Weise betrachten, können wir durchgängige, ganzheitliche Systeme aufbauen, die das gesamte Hotel-Ökosystem verbessern.
Kategorien
Die Infografik ist in sechs Kategorien unterteilt:
Betrieb, Finanzen, Soziales, Vertrieb, Bewertungen und Benchmarking.
Diese Kategorien werden nicht durch die traditionellen Hotelabteilungen definiert, sondern durch ihre Hauptverwendung. Da die Abteilungen des Hotels Daten und Informationen gemeinsam nutzen, fanden wir es sehr viel nützlicher, die Arten von Daten, auf die Hoteliers stoßen, auf diese Weise zu organisieren. Jede Kategorie hat ihren eigenen Keil, der sich um das Hotel – Ihr Hotel – dreht.
Kleine Daten
Wenn wir uns vom Hotel wegbewegen, treffen wir zuerst auf Small Data: die unmittelbaren, oft intern erzeugten Daten. Diese kleinen Daten sind den Hoteliers am vertrautesten und oft auch am wertvollsten.
Große Daten
Auf der nächsten Ebene finden wir Big Data: Daten, die einen größeren Umfang haben und in der Regel aus externen Quellen stammen oder eine Mischung aus internen und externen Daten darstellen.
- Zum Beispiel: Ratenkauf, Comp Set und mehr.
Quellen und Tools
Außerhalb der Big-Data-Ebene gibt es zwei Ringe: Quellen, die die Informationen in jeder Kategorie bereitstellen, und Tools, die von Hoteliers üblicherweise zur Interpretation oder Nutzung der jeweiligen Daten verwendet werden.
- Quellen ex: PWC, Deloite, Horwath HTL, Vertriebssysteme wie Shiji Distribution Solutions, POS Solutions (z.B. Infrasys), PMS und andere Quellen
- Werkzeuge zum Beispiel: STR, Fairmas und andere
Relativ große Daten
Der äußere Ring schließlich ist das, was wir als Makrodaten oder Reaaally Big Data bezeichnen. Dies ist immer noch der Fall, wenn die Daten in extrem großen Maßstäben erzeugt werden und ein externer Input erforderlich ist, um sie zu verstehen.
- Beispiel: Verkehrs-, Wetter- und Flugdaten.
Diagramm der Hoteldatentypen
Dieser Artikel wurde ursprünglich vom SnapShot-Team verfasst. Es wurde hierher verlegt und ist Teil der Shiji Group, einer Familie von Gastgewerbetechnologie-Marken.
