Grupo hotelero multinacional

Integración Price Seeker en un modelo Big Data​

Mejora del análisis de precios con procesos Big Data en una solución de alto rendimiento, con escalabilidad prácticamente en tiempo real.

OBJETIVO

Integración de gran cantidad de datos corporativos, de hoteles de la competencia y otras plataformas del sector.

Ofrecer a los analistas más perspectiva en la selección de precios y aumentar el beneficio en la compañía.

ESTRATEGIA

  • Construcción de una plataforma Big Data:
    • Data lake store
    • Data factory
    • Azure blob storage
    • Data lake analytics
    • Azure Cosmos DB
    • SQL Server Azure
    • Azure Analysis Services
    • PowerBI
  • Integración de orígenes
  • Creación del modelo de datos y definición de la seguridad
  • Power BI para Scorecard

RESULTADOS

  • Integración: de datos de PriceSeeker, ReviewPro y PMS con el resto de datos corporativos en una solución near-real-time.
  • Análisis: dashboards para analizar precios, comparativa y evolución.
  • Escalabilidad: datos históricos en el cloud Azure que permiten análisis futuros
4 marcas

4 marcas

246 hoteles

246 hoteles

54.800 habitaciones

54.800 habitaciones

22 paises

22 paises

692 puntos de venta

692 puntos de venta