Datos es una palabra que intimida a mucha gente. Y el “Big Data” sigue siendo un tema candente para muchas industrias, incluida la hostelería. Pero, ¿qué significan realmente estos términos? ¿Por qué deberían los hoteles preocuparse por sus datos? Porque, en realidad, los datos no son más que información, información que constituye la columna vertebral de una buena inteligencia empresarial.
Hoy en día, diversas industrias analizan información procedente de miles de fuentes cada día, incluso cada minuto, segundo o milisegundo, según el sector. En cuanto a los hoteles, aún no hemos llegado, pero estamos en camino. De hecho, es posible que ya esté utilizando análisis en tiempo real en sus operaciones hoteleras cotidianas. Si monitoriza sus canales de redes sociales, el tráfico local o el tiempo, ¡está haciendo Big Data Analytics en tiempo real!
El problema para los hoteles es que toda esta información, de dentro y fuera del hotel, de los clientes, de la economía local, de los acontecimientos macroeconómicos y de todo lo demás, puede resultar abrumadoramente confusa. ¿Qué sentido tiene todo esto? ¿Y cómo hacerlo de forma que resulte inmediatamente práctico y útil?
Para responder a estas preguntas, hemos creado este gráfico de tipos de datos hoteleros.
¿De dónde procede la información?
Los datos que los hoteles encuentran habitualmente proceden de muchas fuentes. Los ejemplos antes mencionados -medios de comunicación social, meteorología local y tráfico- son ejemplos de Big Data. Para la mayoría de los hoteles, los Big Data suelen proceder de fuentes externas, donde la cantidad de información debe analizarse de forma selectiva o preclasificarse.
Los hoteles también recopilan información de fuentes internas, que, para simplificar, nos gusta llamar Small Data. Los Small Data son datos de un tamaño más manejable, como los datos de ocupación, las puntuaciones de TripAdvisor y el RevPAR. Aunque a menudo se presta mucha atención al Big Data, es el Small Data lo primero que los hoteles deberían intentar comprender mejor. Esta información puede contextualizarse dentro de los Big Data existentes.
Un enfoque holístico
Cuando empezamos a trabajar en esta infografía, nos dimos cuenta de que agrupar los tipos de datos en departamentos hoteleros tradicionales los compartimenta en exceso. De hecho, en la práctica, varios departamentos del hotel utilizan a diario los datos de los demás. Por ejemplo, los datos de previsión** pueden extraerse del marketing (de las redes sociales y las estadísticas del sitio web), pero también se utilizan con fines financieros.
La idea de que los hoteles son entidades cooperativas, en las que los departamentos deben colaborar para alcanzar objetivos comunes, era muy clara, pero también planteaba un reto: ¿cómo representarlo visualmente?
Se hizo muy evidente que tenemos que romper los silos entre los departamentos del hotel. Incluso en los hoteles más estridentes y de la vieja escuela, los departamentos trabajan juntos. Todos los departamentos trabajan con los mismos datos básicos y extraen de ellos diferentes puntos de vista. Cuando consideramos la informática y los datos hoteleros de esta manera, podemos crear sistemas omnipresentes y holísticos que mejoren el ecosistema hotelero en su conjunto.
Categorías
La infografía está organizada en seis categorías:
Operaciones, Finanzas, Social, Distribución, Revisiones y Evaluación comparativa.
Estas categorías no se definen por los departamentos hoteleros tradicionales, sino por sus usos principales. Dado que los departamentos comparten datos e información en todo el hotel, nos pareció mucho más útil organizar de este modo los tipos de datos con los que se encuentran los hoteleros. Cada categoría tiene su propia cuña, centrada en el hotel: su hotel.
Datos pequeños
A medida que salimos del hotel, nos encontramos primero con los Small Data: los datos inmediatos, a menudo generados internamente. Este Small Data es el más familiar para los hoteleros y, a menudo, el más valioso.
- Por ejemplo: índice de penetración en el mercado, índice de tarifa media y contenido de reseñas en línea.
Grandes datos
Cuando pasamos al siguiente nivel, nos encontramos con los Big Data: datos de mayor tamaño, normalmente procedentes de fuentes externas o una mezcla de datos internos y externos.
- Por ejemplo: Rate Shopping, Comp Set, etc.
Fuentes y herramientas
Fuera del nivel de big data hay dos anillos: Fuentes, que proporcionan la información de cada categoría, y Herramientas, que son los instrumentos habituales que utilizan los hoteleros para interpretar o utilizar los datos respectivos.
- Fuentes ex: PWC, Deloite, Horwath HTL, sistemas de distribución como Shiji Distribution Solutions, POS Solutions (ex. Infrasys), PMS y otras fuentes.
- Herramientas por ejemplo: STR, Fairmas y otros
Reaaalmente Big Data
Por último, el anillo exterior es lo que nos gusta llamar macrodatos o Reaaally Big Data. Esto aún si se genera a escalas que son extremadamente grandes y requieren de aportes externos para entenderlo.
- Por ejemplo: tráfico, meteorología y datos de vuelo.
Cuadro de tipos de datos hoteleros
Este artículo fue escrito originalmente por el equipo de SnapShot. Se ha trasladado aquí como parte de la familia de marcas tecnológicas de hostelería del Grupo Shiji.
