close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Информационные технологии в индустрии гостеприимства и

код для вставкиСкачать
Информационные
технологии в индустрии
гостеприимства
Основные направления развития
информационных технологий в
индустрии гостеприимства
локальная автоматизация офиса
внедрение прикладных программ автоматизации
формирования, продвижения и реализации туристского
продукта
использование систем управления базами данных
использование локальных компьютерных сетей
внедрение систем бронирования
внедрение мультимедийных маркетинговых систем
использование сети Интернет
Системы электронных продаж
GDS – глобальные системы резервирования
(Amadeus/System One; Galileo/Apollo; Sabre/Fantasia;
WorldSpan/Abacus; Sahara/Gabriel)
Internet – всемирная компьютерная сеть
Локальные системы продаж (Sirena, Alean)
Способы подключения к GDS
Самостоятельное
Смена собственника
Через компанию-провайдер
-
Агентская комиссия
-
Налаженная технология выплаты комиссионных
-
Высокая скорость подтверждения бронирования
-
Удобная система тарифов
-
Подробное описание гостиницы в GDS
Системы управления гостиницами
Преимущества стандартных систем
Накопление опыта эксплуатации
Поддержка фирмой-производителем
Возможность постоянного обновления
Решение сложных и комплексных задач, с которыми
отдельное предприятие не в состоянии справиться
самостоятельно
Основные блоки типичной системы
управления гостиницей
(ПО «Эдельвейс» компании Reksoft)
Управление данными
Интеллектуальный анализ данных (Data Mining)
С истем а
извлечения
знаний
Д анны е
Знания
С истем а подд ерж ки
приняти я реш ени я
Б азы данны х
Реш ения
И нф ор м ация
П рибы ль
О кр уж аю щ ая
среда
Управление данными
SEMMA – методология приложения DM к любой бизнес-задаче (SAS-Institute)
вы борка
О пр еделение вы бо р ки
в и зу а л и за ц и я
Р азведы вательны й анализ
М анипулир о вание
М о делир о вание
О ценивание
ф а к т о р ы к л а ст ер и за ц и и ,
к о р р есп о н ди р о в а н и е
гр у п п и р о в а н и е, р а зб и в к а
п ер ем ен н ы х
Н ей р о н н ы е
сет и
др ев о в и дн ы е
м о дел и
гр у п п и р о в а н и е, р а зб и в к а
и зм ер ен и й
ст а т и ст и к а
анализ
в р ем ен н ы х р я до в
О б н о в л ен и е да н н ы х?
Н о в ы е за п р о сы ?
Управление данными
Причины распространения систем DM
Содержание БД – скрытые ценные знания
Развитие технологии информационных хранилищ (Data Warehousing)
Снижение стоимости устройств хранения
Снижение стоимости устройств переработки с параллельной архитектурой
Увеличение количества ЛПР
Обострение конкурентной борьбы за клиента
Переход от массового обслуживания к сегментному и индивидуальному
Объединение СУБД и систем анализа
Масштабируемые хранилища данных
Эволюция хранилищ данных
1. Киоски данных для каждого отдела
2. Дублирование данных
3. Хранилища масштаба предприятия
Масштабируемые хранилища данных
Эволюция постановки вопросов в процессе анализа
1. Что произошло?
2. Что произошло? Почему это произошло? Что будет если?
3. Что произойдет – прогнозирование развития
Масштабируемые хранилища данных
(схема использования)
П ользователи от дела
инф орм аци онны х техн ол огий
— — — — —
О перативны е базы данны х
Х ранилищ а данны х
извлечение, ф ильтры , обработка,
усл овия, сж атие, отн ош ения,
загрузка
К орп оративная реляцион ная С У БД
Репликаци я
ист очни к
цель
Зависим ы е
киоски
данны х
ф инансы , м аркетинг,
производ ств о…
цель
клиенты , поставщ ики,
партнеры …
И ЗВ Л Е Ч Е Н И Е Д А Н Н Ы Х
дост уп
Б изнес-п ользователи
— — — — —
Классы операций интеллектуального
анализа данных
Проверка гипотез
Генерация отчетов и обработка запросов
Многомерный анализ
Статистический анализ
Поиск зависимостей
Прогнозное моделирование
Анализ связей
Сегментация баз данных
Идентификация отклонений
Методы интеллектуального анализа
данных
Индукция
Поиск ассоциаций
Кластеризация
Нейронные сети
Генетические алгоритмы
Системы поддержки принятия
решений
Помощь ЛПР при анализе объективной составляющей
Выявление предпочтений ЛПР
Генерация возможных решений, формирование списка
альтернатив
Оценка альтернатив на основе предпочтений и ограничений
Анализ последствий принимаемых решений
Выбор лучшего с точки зрения ЛПР варианта
Современное состояние в области
анализа данных на предприятиях
индустрии гостеприимства
У вел ичение объ ем а
инф ор м ации
Х р анение
Развитие инф ор м ацион ны х
тех н ол ог ий
П ер ер абот ка
И нтел л ек т уал ьны й
анал из данны х
(D ata M in in g)
М асш табир уем ы е х р анил ищ а
данны х (D ata W areh ou sin g)
Н ей р он н ы е
сет и
К ом пью тер ны е
сист ем ы
под дер ж ки
пр иняти я р еш ени й
Т еор ия
пр иняти я
р еш ени й
М од ел и пр едставл ения
данны х .
П ер ен о с интер еса с
« знать-как» на « знать-что»
Т еор ия Х аоса.
О тсут ствие л ин ейны х зависим ост ей;
С л ож ность-сам а-по-себ е;
Н ер ед уцир уем о сть к пр ост ом у.
Т еор ия си стем и
сист ем но го анал иза
С л ож ная
ф ор м ал изуем ость задач
(неф ор м ал из уем о сть)
М ног ом ер н ость данны х ;
Рассм отр ение сист ем ы как одног о цел ог о;
С войства сист ем ы не пр ост о сум м а свойств ее э л ем ентов ;
С истем а явл яется под си стем ой.
У скор ение
дост упа к
л ю бой
инф ор м ации
(In tern et)
Документ
Категория
Презентации
Просмотров
145
Размер файла
436 Кб
Теги
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа