客戶關系管理（CRM）數據、酒店管理系統（PMS）數據、評價數據、營銷分析數據等，這些活動的數據內容并沒有針對同一個目標集合在一起，而是隨意散在的。要向這些數據施加一定的牽引力，我們就必須使其“去復雜化”。隨著我們走進2017年，與酒店業和酒店業技術相關的所有趨勢，其核心也將是讓數據更具可獲得性、能夠整合且發揮更大的用處。業內人士認為，2017年大數據會出現以下五種演變，由此更好地服務于酒店業，從而讓酒店業更好地服務于客戶。
1、從數據豎井(data silo)到充分的整合
讓數據更有用的第一步就是實施整合。然而，盡管市面上有大量不同功能的軟件，酒店業卻仍無法擺脫數據豎井。這讓酒店業者管理數據變得極為艱難，讓數據具有意義就更無從提起了。
以客戶獲得成本為例，Tnooz的肖恩·奧尼爾作了一個比喻來說明什么是客戶獲得成本，他表示，“你可能任何時候都不知道自己在某地居住需要承擔的稅務成本是多少。通常你必須要收集來自多個源頭的信息，才能計算這一成本。”市面上有著大量收取可變費用的分銷點，但酒店業者仍然很可能不具備確定真實成本的完備系統。無法獲得真實的成本數據，明智的決策就無從談起。
這一觀點適用于所有數據。酒店業內多數從業者都在設法讓數據豎井具有實際意義。若能夠正確地將數據豎井整合進動態儀表盤、App等工具內，其立即就會展示出更強大的用途。此類技術是存在的，并會日益智能化（即用途更大），從而能夠更廣泛地被采納。采納這些技術的人士會發現自己在分析速度和準確性以及決策方面都獲得了優勢。
2、預測性情報
科林·納吉在其批判大數據的文章中如是寫道，“數據應服務于人類情感，并且要讓一線員工能夠具備超出預期的服務水平。實現這一點所用的活動數據越少，效果就越好。其中的原因，也是我們要直面的一個問題，那就是復雜化往往意味著被采納度不高，而有時候大費周章地讓一個假想的輪子轉動起來，結果只會是失敗（并且還會浪費金錢）。”
對此很多業內人士完全同意。整合是降低復雜性的第一步，但之后就需要采取服務于客人的策略。為此，預測性情報方面的跨越將使得我們能夠采集地理位置、年齡、出行模式等方面的信息，并讓我們能夠在正確的時間將專門設計的通訊內容發送給正確的客人。最佳的數據利用效果，是數據能夠有效地幫助你了解客人。幸運的是，這也以各種方式為客人謀得了福利，因為“選項更少，但有關聯性的選項卻更多，從而提升了購物者的體驗”。
3、大型收入管理
唯一與客戶服務同等重要的是要確保此服務能夠帶來經濟效益。盡管今年預計旅客量不會有增長，但出行人員的出行花費預計將有所增長。這其中蘊含著一個巨大的機會。隨著行業從基于單個房間的收入模式轉向基于客人價值的收入模式，有關客人的數據和天氣、社會事件、競爭商價格等酒店業者無法掌控的其他因素的數據，也必須整合在一起，以實現收入管理機會的最大化。
目前為止，酒店業一直“只依賴于酒店管理系統（PMS）和中央預訂系統（CRS）來設定商業準則。然而，此類技術平臺沒能利用其所必需的、數量日漸增長的數據源來管理多數酒店市場上日益反復多變的需求”。認識到這一事實，是處理這個問題的第一步。目前，大數據將與各項工具一道，幫助酒店整合內外部數據，從而實現更有效的收入管理。
4、聊天、機器人與更優質的通訊
2016年酒店業忽視了聊天與機器人這一趨勢。2017年，此趨勢將出現演變，不再只是一種面向消費者的、在預訂過程中向出行者給予幫助的機器人。內部通訊、文件與數據共享等將通過聊天完成，從而改進酒店業通訊與運營業務的方式。其實，這種通訊方式將成為一種膠粘劑，將所有酒店軟件粘結在一起，從而急劇提升內部通訊性能與數據的可獲得性。
除了此類聊天工具外，還有各類機器人。目前我們不確定其聽上去是否真的屬于機器人，抑或只是一個時髦的說法，但機器人這一（極為有用的）理念已讓酒店業內大量人士行動起來。如果你正好屬于此類人士，那么你應該看看Slack推出的一系列貼心但分類模糊的機器人。這些機器人讓簡單請求執行起來輕松得多。
目前，機器人主要是用于提升內部通訊性能或幫助通過臉書Messenger和WhatsApp執行一些基本的客戶服務請求。預計明年業界將更廣泛地采納機器人，用其促進與客人和員工的通訊，這將極大提升客戶的體驗。
5、使用移動技術
今年移動技術成為了重中之重。到現在我們已經明白，不僅消費者花在移動設備上的時間比花在臺式電腦上的時間更多，其還在通過移動設備進行搜索和預訂。在路上，在家里，在餐館用餐時，在酒吧里，消費者無時無刻不隨身攜帶著自己的移動設備。無論你喜歡與否，從運行的角度來看，移動通訊在許多方面都更快速、更有效。為確保酒店內復數工作人員都能夠為了提供優質的客戶服務和擁有最強戰略性思維而在同一時間以同等方式訪問同樣高級別數據，實現實時性和采用移動技術是關鍵。
結論
今年我們終于將看到數據更具可管理性。因此，我們也將看到業內人士有更強大的能力來針對特定目的定制數據，而下一步，就是要著手利用數據做有價值的事。隨著行業相關人士努力在2017年使大數據去復雜化，“做有價值的事”也將變得更加容易。
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