一直以來，酒店行業的數據統計都相對滯後。依靠營銷部門問卷調查等傳統手段獲取影響酒店運營的關鍵要素，用戶、市場、價格、渠道等，已遠不能滿足近年旅遊經濟蓬勃發展下的業界需求。美團點評集團副總裁郭慶最近表示，服務業正在領跑中國經濟，住宿業消費升級要從數量性增長轉向精細化運營，而大數據是決策和運營的基礎。

美團的研究報告顯示，喫飯是消費者僅次於通信和出行的第三大高頻行為，住宿屬於中低頻次的行為，但佔據了客戶在酒店的大部分時間。因此讓客戶在酒店入住期間儘可能使用酒店餐飲，是增量消費最好的方法。郭慶提出要利用大數據，把握好「住宿場景」，組合銷售。比如對於情侶客人，推出「浪漫法餐+情侶客房」套餐，對於親子遊客戶，推出「兒童娛樂項目+家庭客房」的套餐等。而郭慶提到的應用，僅是大數據技術在酒店業開發的基礎功能之一。

縱觀大數據在酒店業的應用場景，從前期評估和項目可行性分析，到運營過程中的顧客消費習慣分析，競爭對手與各類價格優勢比較，再到客評統計，甚至內部運營管理及市場預測和細分市場分類等等，幾乎每一環節，能都起到決策性的作用和不可預估的潛力。大數據的使用甚至能改變傳統企業的基因——利用數學模形建立能實現標準化與國際化的對接，精細度與兼容性的協調，從服務到引領，促使消費人羣從被動到主動消費的迭代升級。

這裡我們參考一個以往的案例：《2015年五一期間在北京、上海、深圳、武漢、成都入駐經濟型酒店客人分析》

通過Web大數據採集系統對入駐這些城市酒店的客戶羣體從消費者年齡層、 消費者性別、消費者學歷、消費者家庭結構、消費者就業單位類別等方面進行數據的挖掘，採集，分析最後得出可視化的數據報表。

消費年齡如下圖：

消費性別如下圖：

消費學歷如下圖：

消費者家庭結構：

消費者就業單位：

通過基於大數據的量化分析，可以得出當前經濟型酒店的核心消費羣大體主要顯示出以下結構性特徵:

（1）經濟型酒店的消費人羣主要為中產階層，他們的城市出行目的主要有3種，即公務、休閑、家庭度假;

（2）社會中產階層的崛起，得益於中國城市化進程的加快和高學歷人羣向中心城市的聚集;

（3）中產階層不僅在經濟收入水平上得到快速提高，而且正在構建屬於自己的文化特徵——自由、民主、開放、進取、 時尚。在這個過程中，頻繁的商務和社會社交活動構成他們生活行為的主要內容，這個特點在如今的 25 歲 ~35 歲的年輕族羣表現得最為明顯。

根據以上調研與結果分析整理, 大致可勾畫出一個經濟型酒店消費者的角色模型:小劉, 男, 28歲, 本科畢業, 單身, 目前在一家尚未上市的私企工作。而利用海量類似的客戶分析信息，酒店能提高個性化服務質量，又可精準定位及準確投放。不論是與營銷團隊合作還是自行拓展開發，都擁有了準確詳實的發展依據。

神奇數據池揭祕大數據採集系統

基於大數據的理論，酒店數據採集系統的軟體架構應該從以下四方面：左邊是大量的數據源，中間是大數據平臺，右（後）邊是對大數據分析處理以後的用途歸屬。

那麼大數據採集系統如何實現的呢？

提供酒店數據源的平臺很多，包括像攜程、去哪兒、藝龍這樣的平臺，到各個酒店自己的官網，都可以源源不斷的提供實時的酒店數據，將這些酒店數據彙集在一起，形成一個數據池。

中間的大數據採集系統是酒店數據採集系統的核心，大數據平臺將數據池中的數據結構化以後，提供給項目做任何維度的分析和研究，查詢和檢索，同時藉助探碼Web大數據平臺的業務邏輯進行篩選。

當有了大數據平臺以後，可以抓取基於互聯網的國內酒店數據信息，酒店可以根據自身需求設定需要抓取的不同維度，例如：酒店名稱、地址、經緯度、房型和價格、評分、等一系列數據。

?採集OTA網站酒店數據信息

OTA，全稱為Online Travel Agency。指「旅遊消費者通過網路向旅遊服務提供商預定旅遊產品或服務，並通過網上支付或者線下付費，即各旅遊主體可以通過網路進行產品營銷或產品銷售」。

• 多線程處理：預計開設300-400條線程，每臺伺服器至少保證每臺伺服器能運行100個線程。
• 數據更新必須及時且準確，速度以四川為例，循環四川所有城市酒店信息時間一圈不能超過20分鐘。
• 實現自動化採集，不用人工參與，後臺可以人工設置採集城市，採集參數。

酒店大數據平臺採集系統功能實現

通過對酒店採集系統部署、採集OTA網站酒店數據信息等一系列操作，實現酒店大數據平臺採集系統。系統主要分為兩大功能：

1、構建一個實時大數據分析平臺系統。可以在平臺（上面）按照各種查詢條件分類，篩選出需要的酒店信息例如：酒店名稱、地址、用戶評價、房型、價格等條件。

2、一個數據採集前端隊列界面。可以直觀的看到目前數據採集的情況，成功的條數，失敗的條數，失敗的原因，真正排隊的任務等。

基於探碼Web網路大數據下的酒店數據採集系統解決三大痛點

一、數據採集

基於探碼科技Web數據爬蟲系統，打通內部多個源系統數據，把資料庫備份文件上傳到探碼大數據集羣系統中，同時利用數據爬蟲系統採集來自全國各地互聯網酒店數據信息包括：酒店名稱、地址、經緯度、房型、評分、入住率等信息。

二、數據ETL

通過探碼數據採集系統可視化的界面，根據酒店數據標準和業務需求，便捷地進行數據標準化，數據清洗、數據加工和數據交換。

三、報表展示

ETL後的數據最終形成完整的數據集，在數據合併系統界面上進行及時查詢以及統計匯總。包含：BI報表展示，支持按照各種維度的組合查詢；價格監控報表、支持按照各種維度的組合查詢；數據建模報表，支持按照各種維度的組合查詢。

目前，雖有很多酒店已經意識到數據分析的必要性，但這也催生了他們對智能管理系統不易於使用的擔憂。另一方面，一些酒店雖然具有智能管理設備，但是並未將這些設備用於數據處理和分析。

而一款成熟的大數據產品，必將具備操作便捷、數據詳實以及功能突出的特性。探碼科技在滿足客戶精準需要的同時，將物聯網、互聯網加的思維深度融入這一產品中，為行業提供高契合度的訴求實現。

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