Технології аналізу даних в індустрії гостинності

Вступ

Від часу здобуття незалежності, ринкових трансформацій і економічної кризи до новітніх викликів, зумовлених війною з Росією, індустрія гостинності завжди залишалась ключовою економічною галуззю для нашої країни. Однак, з початком активної фази війни з Росією, індустрія гостинності України зіткнулася з новими викликами та проблемами. Суттєві зміни в економічних умовах, безпекові питання, деформація туристичних потоків та попиту на готельні та ресторанні послуги утворили для підприємств галузі вкрай несприятливі умови функціонування [1]. Щоб вийти з цієї ситуації та залишатись конкурентоспроможними, підприємства індустрії гостинності вимушені впроваджувати інновації не лише продуктового, але також організаційного характеру [2].

Однією з найбільш важливих інноваційних технологій, яка відкриває нові можливості для підприємств гостинності щодо підвищення організаційної конкурентоспроможності, є аналіз даних. Аналіз даних може стати надійною основою для прийняття рішень керівниками підприємств індустрії гостинності в умовах невизначеності і дозволяє підприємствам виявляти тенденції, прогнозувати попит на послуги та розуміти поведінку споживачів. У поєднанні з іншими інноваційними технологіями, аналіз даних допомагає підприємствам галузі розуміти свої конкурентні переваги та недоліки, що дозволяє їм ефективно впроваджувати стратегії для поліпшення своєї роботи [3].

У наявних дослідженнях питання імплементації інструментів науки про дані в управлінні підприємствами сфери гостинності вивчалось досить обмежено.

Метою статті є обґрунтувати теоретико-методичні засади використання технологій аналізу даних в індустрії гостинності.

Результати

Актуальність науки аналізу даних зростає з кожним роком, оскільки кількість створених та накопичених даних швидко зростає. За даними IDC, об'єми цифрових даних, які зберігаються у світі, у 2020 році складали понад 44 зеттабайти (44 трильйони гігабайт), а прогнозується, що до 2025 року цей обсяг збільшиться до 175 зеттабайт [4]. Збільшення обсягу даних створює потребу в ефективному методі їхнього аналізу та використання для прийняття рішень.

Основна проблема, яка виникає в процесі обробки та аналізу даних, - це необхідність виділення важливої інформації серед величезного потоку непотрібних та некорисних даних. Підприємства, які працюють з великими обсягами даних, повинні знаходити ефективний спосіб виділення корисної інформації з великої кількості даних, і це стає ключовою умовою для успішної діяльності в умовах конкуренції.

В галузі гостинності обсяги даних зростають подекуди швидше, ніж у інших сферах. Динамічний розвиток технологій та інтернет-комунікацій дозволяє клієнтам здійснювати онлайн- бронювання номерів, столиків у ресторанах та інших послуг, що створює велику кількість цифрових даних. Далі, програми лояльності та бонусні програми в готельному та ресторанному бізнесі збирають велику кількість даних про клієнтів, їхні покупки та переваги, що допомагає компаніям створювати персоналізовані пропозиції та підходи до клієнтів. Нарешті, у готельному та ресторанному бізнесі використовуються системи контролю якості, що збирають велику кількість даних про задоволення клієнтів, рейтинги та огляди, і ці дані також слід враховувати для вдосконалення сервісу та маркетингових кампаній.

Сучасна індустрія гостинності в Україні є динамічною та швидкозростаючою галуззю економіки, яка пропонує широкий спектр послуг для місцевих та іноземних туристів. За даними Державної служби статистики України, у 2020 році готельно-ресторанний бізнес в Україні зареєстрував зростання обсягу послуг на 14,4% порівняно з 2019 роком. Коронавірусна криза і війна змусили підприємства до швидкої адаптації, перегляду своїх організаційних стратегій і пошуку інноваційних рішень для подолання загроз [5].

На нинішній час однією з основних галузей сучасної індустрії гостинності в Україні є готельний бізнес. Готельний бізнес в Україні суттєво залежить від розвитку туризму в країні. Україна має великий туристичний потенціал, зокрема в гірських регіонах Карпат та тимчасово окупованого Криму, а також у Львові, Одесі та Києві. За останні роки до коронавірусної кризи в Україні було побудовано та відкрито значну кількість нових готелів, які відповідають світовим стандартам та надають якісні послуги, а також було здійснено реконструкцію та модернізацію деяких існуючих готелів, щоб забезпечити комфортні умови для гостей та привернути нових клієнтів [6]. У часі війни зміщення споживчого попиту на внутрішній туризм стало стимулом розвитку готельного господарства, однак втрата іноземних туристів усе ще залишається відчутною.

Ресторанний бізнес також є важливою галуззю індустрії гостинності в Україні. Українська кухня є багатою та смачною, тому ресторани, які пропонують національні страви, дуже популярні серед туристів та місцевого населення. Крім того, українські ресторани пропонують також міжнародні страви та дотримуються найвищих стандартів обслуговування.

Варто відзначити, що окремою галуззю індустрії гостинності в Україні протягом останніх років оформились онлайн-бронювання та маркетинг [7]. Українські підприємства готові використовувати різноманітні інтернет-інструменти для залучення клієнтів та збільшення обсягів бізнесу [8]. Індустрія гостинності є вкрай складною та конкурентною галуззю, яка стикається з різними проблемами, що можуть впливати на її розвиток та прибутковість. Постійні проблеми в індустрії гостинності можливо розподілити на зовнішні, ринкові і внутрішні. До зовнішніх відносяться, змінність законодавства та регулювання. До ринкових - сезонність, низькі маржі і конкуренція. Нарешті, серед внутрішніх можливо виділити персонал, фінансові і технологічні виклики. Крім того, у останні роки в усьому світі домінуючою ідеологією для підприємництва і урядів визнається сталий розвиток, що зумовлює системну проблему низької екологічної стійкості індустрії гостинності.

Коронавірусна пандемія і війна з Росією призвели до зниження інвестицій та розвитку галузі гостинності в Україні, суттєво погіршили зовнішні умови господарювананя. У зв'язку зі зменшенням попиту та нестабільністю ситуації, зовнішні інвестори не ризикують вкладати кошти в розвиток галузі, що стає перешкодою для модернізації підприємств, запровадження нових технологій та підвищення якості обслуговування.

Для вирішення проблем індустрії гостинності можуть використовуватися різні інноваційні підходи та технології, включаючи аналіз даних [9]. Аналіз даних давно перетворився з наукового інструменту на інструмент підвищення конкурентоспроможності підприємства і набуває усе більшої цінності у якості для прийняття рішень та планування бізнесу, дозволяючи підприємствам галузі зрозуміти потреби та побажання клієнтів, покращити якість обслуговування та збільшити прибутковість [10].

Наука про дані (Data Science) - це інтердисциплінарна галузь, що поєднує статистику, математику, інформатику, машинне навчання та інші наукові дисципліни з метою розробки методів та інструментів для роботи з великими обсягами даних. Основним завданням науки про дані є розуміння даних, їх аналіз, екстракція корисної інформації та використання цієї інформації для прийняття рішень [11].

Аналіз даних є ключовою складовою науки про дані та охоплює процес збору, обробки, екстракція, аналізу та візуалізації даних з метою виявлення корисної інформації та підвищення якості прийнятих рішень. Інструменти та методи аналізу даних використовуються в різних галузях для розв'язання багатьох проблем, включаючи передбачення тенденцій та покращення організаційних процесів, розуміння поведінки споживачів та кореляції між різними явищами.

Включаючи використання різних технік та методів, таких як статистичний аналіз, машинне навчання, аналіз текстів та зображень, аналіз даних забезпечує збір, обробку та аналіз даних на високому рівні точності та швидкості. Завдяки цьому аналіз даних дозволяє виявляти нові знання та інформацію з великих обсягів даних та використовувати їх для прийняття рішень в різних галузях.

Для обґрунтування теоретико-методичних засад використання технологій аналізу даних в індустрії гостинності пропонуємо відштовхуватись від класичного алгоритму аналізу даних [11], і для цілей прийняття рішень в індустрії гостинності включити наступні етапи:

1. Збір та обробка даних, які будуть використовуватися для аналізу. Джерелами даних є бази даних підприємства, опитування, соціальні мережі тощо. Після збору даних їх потрібно обробити, знайти та виправити помилки, заповнити пропущені значення та стандартизувати.

2. Побудова моделей на основі даних. Моделі використовуються для передбачення результатів або з'ясування причинно-наслідкових зв'язків між факторами.

3. Візуалізація даних у вигляді графіків, таблиць, діаграм тощо. Є необхідним етапом для розуміння структури даних та пошуку взаємозв'язків між різними параметрами.

4. Аналіз результатів та пошук вирішення проблем управління. Умовою переходу до цього етапу є забезпечення об'єктивності та надійності даних і попередніх результатів.

5. Розробка і реалізація рекомендацій щодо покращення бізнес-процесів на підприємстві індустрії гостинності. Рекомендації можуть включати введення нових процедур, зміну пріоритетів, зміну стратегії маркетингу тощо.

6. Збір і аналіз даних за результатами впровадження рішень.

Важливо зазначити, що алгоритм аналізу даних може варіюватися в залежності від конкретного завдання та даних, які необхідно аналізувати. Варто звернути на те, увагу, що обов'язковою умовою придатності аналізу даних як інструменту прийняття рішень є якість та точність даних, оскільки ненадійні дані можуть призвести до неправильних висновків та рекомендацій.

Накопичення даних для аналізу у індустрії гостинності може бути складним процесом, оскільки галузь гостинності характеризується великою кількістю взаємопов'язаних факторів та джерел даних. В галузі гостинності можуть використовуватися різноманітні параметри для аналізу даних, такі як кількість відвідувань, тривалість перебування, витрати клієнтів, популярність страв та інше. Отже, першочерговим завданням аналізу даних є вибір найбільш важливих параметрів та збирання даних про них з різних джерел.

Для аналізу в галузі гостинності можуть використовуватися різноманітні джерела даних, які відрізняються надійністю та якість одержаних даних. Не виключене і дублювання або суперечливості даних з різних джерел, що може призвести до ненадійності результатів аналізу.

Як свідчить практика, дані в галузі гостинності можуть бути не дуже точними або повними. Наприклад, інформація про кількість клієнтів, які відвідали ресторан, може бути неточною через помилки в системі реєстрації, відсутність необхідної інформації або людський фактор.

Ще одним фактором надійності аналізу даних є нормативні вимоги щодо персональних даних [12]. Для прийняття рішень у галузі гостинності підприємства збирають персональні дані, такі як інформація про клієнтів, їхні замовлення, кредитні картки тощо. При цьому, у рамках соціальної та юридичної відповідальності важливо дотримуватися правил конфіденційності та захисту даних.

У зв'язку зі значною конкуренцією, у індустрії гостинності важливо накопичувати дані у реальному часі, наприклад, про кількість відвідувань ресторану в певний час доби або про рівень заповненості готельних номерів. Це дозволяє вчасно реагувати на зміни у попиті та адаптуватися до них. Відтак, для успішного накопичення та аналізу даних у галузі гостинності постає необхідність залучення кваліфікованого фахівця з аналізу даних. Основними вимогами до аналітика є володіння необхідними знаннями та навичками у галузі статистики та аналітики, а також розуміння специфіки галузі гостинності. Для реалізації потенціалу, аналітика чи команду аналітиків важливо забезпечити високоякісною технічну інфраструктуру для збору, зберігання та обробки даних, яка уможливить швидкий та точний аналіз даних без надмірних фінансових втрат і втрат часу.

Фахівець з аналізу даних у сфері індустрії гостинності повинен володіти низкою ключових компетентностей для ефективного виконання своїх обов'язків і забезпечення якісного аналізу даних. Узагальнимо деякі з необхідних компетентностей аналітика сфері індустрії гостинності:

1. Знання статистичних методів та математичних моделей, що дозволяють аналізувати дані та виявляти залежності між ними.

2. Вміння використовувати програмне забезпечення для аналізу даних, зокрема знання мов програмування і навички роботи зі спеціалізованим програмним забезпеченням для аналізу даних, таким як R, Python, SAS, SPSS, Excel та ін.

3. Розуміння основних бізнес-процесів у галузі гостинності для підтримки прийняття рішень на основі аналізу даних.

4. Фахівець повинен вміти чітко та зрозуміло комунікувати за результатами аналізу даних з зацікавленими сторонами, які мають різний рівень розуміння аналітичної інформації.

5. Досвід і навички роботи в команді, вміти співпрацювати з іншими фахівцями та керівництвом підприємства для розв'язання задач.

6. Креативність та гнучкість мислення для віднайдення неочікуваних рішень і підходів до аналізу даних, які можуть бути корисними для вирішення різних завдань менеджменту і маркетингу у сфері гостинності.

7. Спроможність адаптуватися до нових технологій у зв'язку з динамічним розвитком науки про дані.

8. Дотримання етичних принципів та забезпечувати конфіденційність даних, доступних у рамках аналізу.

Ключовим фактором ефективності аналізу даних на нинішньому етапі розвитку науки про дані є фундаментальні знання теорії аналізу даних, а також уміння користуватись спеціалізованим програмним забезпеченням.

Нині на відміну від часів, коли аналіз даних виконувався переважно у рамках дослідницьких проектів, існує широкий вибір програмного забезпечення, орієнтованого на використання у бізнесу для підтримки процесів прийняття управлінських рішень. Розглянемо деякі з провідних програм для аналізу даних, придатні до використання, у тому числі, на підприємствах сфери гостинності:

- SAS - це комплексна система аналітики даних, яка має широкі можливості для аналізу даних в галузі гостинності. Програма містить велику кількість статистичних функцій, які дозволяють аналізувати дані з різних джерел, включаючи бази даних, Excel-файли та інші.

- IBM Cognos - це комплексна платформа для бізнес-аналітики, яка дозволяє збирати та аналізувати дані з різних джерел в режимі реального часу. Вона містить набір інструментів для візуалізації даних та забезпечення їх доступності та зрозумілості.

- Oracle Hospitality - це програмне забезпечення, спеціально розроблене для галузі гостинності, яке надає можливості для збору та аналізу даних з різних джерел, включаючи дані про замовлення, витрати, інвентар та інше. Oracle Hospitality також має вбудовані інструменти для прогнозування та оптимізації прибутковості підприємств в галузі гостинності.

- Tableau і Microsoft Power BI - це програмне забезпечення для візуалізації даних, яке дозволяє опрацьовувати дані з різних джерел, а також надає можливість створення динамічних графіків та дашбордів для моніторингу і аналізу даних у режимі реального часу.

Кожен з цих інструментів має свої переваги та недоліки, тому вибір певного програмного забезпечення залежить від конкретних потреб підприємства в галузі гостинності. Для підприємств, які займаються наданням послуг в галузі гостинності, можуть бути корисними програмні засоби, які дозволяють аналізувати дані про відвідування та задоволеність клієнтів, популярність послуг та інше. Для готелів та ресторанів можуть бути важливими інструменти, які дозволяють аналізувати витрати, запаси та продажі.

Розглянемо, для прикладу, програмне забезпечення IBM Cognos та Oracle Hospitality як приклад універсальної і спеціалізованої платформ для аналізу даних.

Обидві системи придатні для підтримки прийняття управлінських рішень на підприємствах гостинності з різними потребами та вимогами. Вибір між цими системами залежить від специфіки бізнесу та потреб компанії.

IBM Cognos є кращим варіантом для підприємств гостинності, які мають складні потреби в аналізі даних та бізнес-звітності. Якщо підприємство має потребу у високоточній аналітиці даних з багатьох джерел, може бути вигідним використання IBM Cognos для візуалізації та аналізу даних з різних систем, включаючи CRM та ERP.

Oracle Hospitality має свої переваги для підприємств гостинності, для яких пріоритетом є ефективність рішень щодо керування готелем або рестораном. Наприклад, якщо компанія має потребу у вирішенні проблем ефективного керування резерваціями, обліком гостьових послуг, керування запасами та збутом, то Oracle Hospitality є кращим варіантом.

Висновки

Використання технологій аналізу даних є важливим чинником для розвитку індустрії гостинності в Україні, що вимагає посилення цієї складової у програмах підготовки фахівців з управління підприємствами гостинності, а також може розглядатись як один з напрямків державної підтримки галузі у повоєнний час. Оскільки аналіз даних вимагає вартісного пропрієтарного програмного забезпечення і постійного підвищення кваліфікації фахівців, для підвищення конкурентоспроможності на міжнародному рівні можливо рекомендувати формування перспективних планів інформатизації українських підприємств гостинності на засадах державно-приватного партнерства.

Список використаних джерел

1. Полінкевич О.М. (2020). Трансформація індустрії гостинності в період пандемії COVID-19. Вісник Львівського університету. Серія економічна. Вип. 59. С. 110-118. DOI: http://dx.doi.org/10.30970/ves.2020.59.0.5911

2. Рибальченко Н.П., Намлієва Н.В., Гарбар Г.А. (2022). Розвиток сучасних технологій індустрії гостинності в умовах цифровізації економіки. Державне управління: удосконалення та розвиток. № 2. С. 30-39. DOI: http://dx.doi.org/10.32702/2307-2156- 2022.2.30.

3. Гладун, А. Я., Рогушина, Ю. В. (2016). Data Mining: пошук знань в даних. Київ: ТОВ ВД АДЕФ -Україна.

4. Глобальне дослідження IDC. Що чекає ринок даних у наступні 5 років? URL: https://metinvest.digital/page/globalne-dosl-dzhennya-idc-shcho-cheka-rinok-danih-u-nastupn-5-rok-v?culture=en

5. Полінкевич О.М., Камінські Р., Ліпич Л.Г. (2021). Концепція управління маркетинговими стратегіями підприємств індустрії гостинності. Вісник Львівського університету. Серія економічна. Вип. 60. С. 110-118.

6. Ковальчук Т.Г. (2019). Перспективи розвитку готельно-ресторанного бізнесу в Україні в умовах глобалізації світового господарства. Науковий вісник Ужгородського національного університету: серія: Міжнародні економічні відносини та світове господарство, 23(1), 126-130.

7. Федосова К.С. (2010). Сучасні інформаційні технології у готельному і ресторанному бізнесі: монографія. Одеса: ТЕС.

8. Перерва П.Г., Косенко А.В., Маслак М.В., Матросова В.О., Долина І.В. (2018). Розвиток організаційно-економічного механізму управління розвитком індустрії туризму та гостинності. Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Економічні науки, 48(1324), 121-127.

9. Лохман Н.В. (ред.). Розвиток індустрії гостинності: сучасний погляд: монографія. Кривий Ріг: ДонНУЕТ, 2021. 170 с.

10. Марченко О.О., Россада Т.В. Актуальні проблеми Data Mining: навч. посібн. Київ: КНУ імені Тараса Шевченка, 2017. 150 с.

11. Kantarzic, M. (2019). Data Mining: Concepts, Models, Methods and Algorithms (3rd ed.). Wiley.

12. Бем М.В., Городиський І.М. (2018). Стандарти захисту персональних даних в соціальній сфері. Львів, 110 с.

13. Попик М.М. (2019). Професійна підготовка фахівців готельно-ресторанної справи: досвід Швейцарії. Науковий вісник Ужгородського університету. Економіка, фінанси, менеджмент: актуальні питання науки і практики, 3, 137-139. DOI: https://doi.org/10.24144/2524-0609.2019.44.137-140.

Размещено на Allbest.ru