旅遊大數據：從投資決策到分析工作的常態化

Hotels.com分享了其大數據應用的心得：選擇平台時應考慮性能、可用性及可擴展性等，爭取公司高層支持，優先考量用戶數據隱私，常態化數據分析工作以及實際應用於改善體驗等。

以下是如何在日常的業務中整合大數據的建議：

在線預訂平台成功與否，其中一個最重要的衡量標準是，不管用戶使用什麼設備，從何處訪問，平台是否向客戶提供了優質的用戶體驗和預訂體驗。

分析來自各流量來源、用戶點評、用戶個人喜好以及酒店資料等各種來源的數據，可以持續提昇平台的可用性。

App 開發者如果更深一層地理解了客戶旅程，就能改善用戶界面和預訂流程背後的演算法。開發者所積累的深層知識，有助於網站為消費者提供個性化的用戶體驗和定製化的推薦。

作為較早採用前瞻預測式數據分析的公司，我們將分享如何運用大數據項目的心得和建議。理解大數據的原則是一方面，而分享我們如何在大數據的幫助下提升業績，這亦將對其他人帶來鼓勵。

選擇合適的平台

我們都知道，合適的技術平台能夠造就一個 IT 項目，甚至實現其升級突破；這在大數據的解決方案上亦然。

技術層面的決策應該基於對商業需求的透徹評估，亦應考慮數據分析未來可以帶來的價值。企業在選擇技術平台的時候，不能只考慮到投資的成本。

評估對象還要包括平台性能、其技術可靠性、可用性、數據安全以及——尤為重要的——平台的可擴展性。

綜合考慮利弊之後，Hotels.com 選擇了 Datastax Enterprise 作為其在線數據平台，Datastax 的系統基於開源的 Apache Cassandra NoSQL 資料庫。

這個選擇使得可以免費使用開源解決方案的功能，還利用了 Datastax 的內置管理服務、附加安全功能、以及分散式計算整合等特色功能。

我們亦受益於 Datastax 的客戶服務、日常維護和更新服務。因此我們可以騰出精力，聚焦數據分析和Hotels.com的業務支持。

獲取高層的支持

一個大數據項目需要投資、亦需要全公司的協作配合：不同部門的各自為營，將對項目的長期成功形成障礙。比如說，Hotels.com的主要目標，是打破在線預訂平台和線下預訂渠道之間的屏障，而對此的核心解決方案就是藉助大數據的力量。這就意味著，我們原先根深蒂固的業務流程，需要較大的改動。

我們發現，獲得老闆們支持的最佳途徑，就是證明自身可以迅速提高投資回報率。為了證明這點，我們針對能夠適用所提議平台的業務，收集了超過150個案例。從這些案例中提取了10個在短期內即可提高投資回報率的案例佐證。

看到我們的平台方案能帶來快速的投資回報率提升，董事會更能確信方案的可行性，這也為未來面對使用案例方面的更大挑戰做好了準備。

數據隱私應優先考量

用戶的信任具有珍貴的價值。尊重數據隱私是打開成功大門的重要鑰匙。因此，對任何大數據戰略而言，確保客戶數據隱私受到保護都是尤為重要的。匿名制對保護每一個用戶的隱私非常重要，尤其是在分析大量聚合數據的時候。

將數據分析工作常態化

在打造一個可靠、高效、面向未來的平台時，團隊負責人應一直關注項目的長期發展，同時兼顧成本、時間和組織局限等。平台的可擴展性，是項目長遠規劃中的重要組成部分，其確保了技術平台可以一直跟上結構性化和非結構化的海量數據的步伐。

一旦平台搭建完成，首批使用案例已經收穫結果，公司的 CIO 們就應該開始在日常工作中整合數據分析的工作。只有當分析數據的工作已經常態化，IT 和數據團隊才可以提出新的項目，繼續推動公司業務的發展。

大數據的意義不止於分析

大數據與數據分析緊密相聯，但 Hotels.com 大數據平台的功能並不止步於此。數據的最重要用途之一，就是為不同的顯示屏幕、打造跨設備的用戶體驗，亦不受用戶的訪問位置的影響。

我們一方面分析用戶數據，以判斷其具體的訪問設備。另一方面，我們記錄數據是為能識別具體每一個用戶在預訂平台上所搜索的目的地，同時確保使用任何訪問設備的用戶都能被識別，這樣用戶在搜索過酒店后的重新訪問時，能夠重新開始上一次的搜索進程。

這對用戶可以帶來很大幫助，比如說，在乘坐火車時使用平板設備開始搜索住宿，隨後在家裡的台式電腦上確認預訂，期間無需重新開始預訂的流程。

這只是 Hotels.com 使用其數據平台改善預訂體驗、優化個性化體驗的其中一例。

文章來源於：環球旅訊