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宿泊施設のプロパティオプティマイザー - 宿泊施設のプロパティオプティマイザー
プロパティオプティマイザの図詳細情報図の履歴

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宿泊施設のプロパティオプティマイザー

公開日: 2020 年 4 月 16 日 (図の履歴)

このアーキテクチャを使用すると、需要を予測し、プロパティのパフォーマンスを最適化できます。航空会社のスケジュール、ショッピングデータ、予約情報を入力として使用します。人工知能と機械学習 (AI/ML) を使用して、リージョンレベルとプロパティレベルの予測を生成します。このソリューションは、ML ベースの予測に Amazon Forecast、データ処理AWS Glueに Amazon Quick Sight、視覚化に Amazon Quick Sight を使用します。

プロパティオプティマイザの図

Amazon Forecast、 AWS Glue、Amazon Quick Sight を使用して需要を予測する方法。

次の手順では、このアーキテクチャのデータパイプラインと予測コンポーネントについて説明します。

  1. OAG スケジュールから、各空港で毎日航空会社の到着と出発を収集します。

  2. Airline Reporting Corporation、3Victors、今後の航空会社のショッピングトレンドと予約データを収集します。

  3. STR や TravelClick などのソースから間接的なチャネルの将来のショッピングトレンドと予約データを収集します。

  4. 直接予約のショッピングトレンドのソースとして、予約エンジンを使用します。

  5. 中央予約システム (CRS) とプロパティ管理システム (PMS) からプロパティデータ、予約、および滞在データを収集します。

  6. AWS Glue および Amazon EMR を使用して、入力を検出、カタログ化、処理します。Parquet 形式で Amazon Simple Storage Service で処理されたデータを作成します。

  7. 冪定データと飛行データを組み合わせて、正確な予測を作成します。Forecast を使用して、過去の復旧データから AI/ML ベースの予測を作成します。

  8. オンデマンドの Amazon Athena と Amazon Quick Sight を使用してレポートを視覚化します。標準化された復旧レポートの場合は、Amazon Redshift を使用してデータマートを作成します。

  9. (オプション) マイクロサービスを使用して設定ダッシュボードを構築します。Amazon API Gateway、、および Amazon DynamoDB を使用して設定変更を収集しAWS Lambda、What-If 分析を作成します。

  10. AWS Data Exchange のパブリックデータセットを使用して、意思決定を強化します。

詳細情報

詳細については、次のリソースを参照してください。

図の履歴

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変更説明日付

初版発行

リファレンスアーキテクチャ図が最初に公開されました。

2020 年 4 月 16 日

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