Cómo la industria hotelera puede crecer con la ciencia de datos
Cómo la industria hotelera puede crecer con la ciencia de datos
En un conocido artículo publicado en 2012 en Harvard Business Review , los autores Tomas H. Davenport y DJ Patil señalaron que el científico de datos sería “la profesión más sexy del siglo XXI” . El ahora popular diagrama de Drew Conway muestra cómo estos profesionales deben poseer un conjunto complejo de habilidades y características, que van desde TI, matemáticas y estadística, sin descuidar un amplio conocimiento del mercado laboral.
La ciencia de datos ( o 'análisis de datos', como también la llaman algunos) es una evolución de un área más amplia: la inteligencia empresarial , que en sí misma es un término que se aplica a una amplia gama de arquitecturas, bases de datos, herramientas de análisis y aplicaciones. y metodologías que permiten descubrir y explicar aspectos 'ocultos' o desconocidos en los datos, revelando información de gran importancia en el proceso de decisión. Es esta transformación de datos en información la que permite la extracción de conocimiento, la creación de experiencia y la posterior transformación en sabiduría. Sin embargo, este cambio requiere que las empresas tengan una mentalidad analítica y una estrategia sobre cómo gestionar sus datos. Por lo tanto, las empresas necesitan no sólo tener una política de administración e integración que asegure cómo y dónde se almacenan, acceden y consolidan los datos de los diferentes sistemas, sino también contar con programas que aseguren su calidad, para garantizar su validez.
Es esta transformación de datos en información la que permite la extracción de conocimiento, la creación de experiencia y la posterior transformación en sabiduría.
Hoy en día existen varios ejemplos de empresas que basan sus procesos de toma de decisiones en sus datos. Bernard Marr lo explica en su obra La empresa inteligente: cinco pasos hacia el éxito con la gestión basada en evidencia , demostrando que grandes nombres como Google, Coca-Cola, Tesco, Yahoo, entre otros, difícilmente toman ninguna decisión estratégica que no esté establecida en datos.
Sin embargo, esta mentalidad que integra los hechos en la toma de decisiones no es algo que pueda implementarse de una vez. Es más bien un proceso que se desarrolla en unos pocos pasos:
Inicialmente, las empresas comienzan analizando su historial de información. Al contar con un almacén centralizado de información, con acceso rápido, los gerentes pueden analizar rápidamente datos históricos en diferentes aspectos, lo que les permite tomar decisiones más rápidas y, sobre todo, mejor informadas.
Por ejemplo: Al estudiar la inversión en marketing en publicidad de un pack especial de Navidad, un hotel puede analizar en términos demográficos de dónde procede el mayor número de personas, ajustándose mejor al presupuesto disponible.
Se empiezan a construir modelos predictivos que aprovechan todos los datos disponibles para predecir operaciones, anticiparse y descubrir tendencias.
Por ejemplo: un hotel puede construir un modelo para predecir cancelaciones de reservas y así reducir la incertidumbre en términos de demanda neta, permitiéndole adoptar mejores políticas de overbooking y cancelación.
En este último paso, también conocido como 'optimización' o 'construcción de escenarios', las empresas comienzan a aprovechar real sus datos para construir escenarios hipotéticos y optimizar sus operaciones.
Por ejemplo: En base a los patrones de check-in y check-out , se puede definir un horario más adecuado para el personal de recepción.
En las próximas publicaciones continuaré explorando la aplicación de la ciencia de datos en la industria hotelera, revelando ejemplos en los que ya se utiliza, incluido el tratamiento de las tecnologías utilizadas y los desafíos asociados.
¿quiere saber más?
