分析SAAS模式下的酒店決策系統(tǒng)論文

　　1、引言

　　在旅游產(chǎn)業(yè)鏈中,酒店業(yè)(Hospitality)是重要的環(huán)節(jié)之一,近幾年酒店業(yè)在發(fā)展過程中,管理是行業(yè)發(fā)展的重中之重,為各層管理者所重視,因旅游客人的流動性,市場的波動性,酒店建立酒店計算機管理系統(tǒng),來映射客流信息,融合酒店管理。隨著管理需求的提升,酒店企業(yè)高層迫切需要建立決策支持系統(tǒng)來為企業(yè)下階段的經(jīng)營進行科學的決策,迫切需要進行HDSS系統(tǒng)的探究和推廣應用。

　　1.1決策和DSS的基本概念所謂決策過程是人們?yōu)閷崿F(xiàn)一定目標而制定行動方案,并準備組織實施的活動過程。這個過程也是一個提出問題、分析問題、解決問題的過程。我們可以用下圖(圖1決策過程)來形象地描述它:決策問題一般用“結構”這個概念來描述。我們把問題分成結構化,半結構化和非結構化,這是對問題結構化程度的三種不同描述。就酒店的管理而言,結構化的任務,如:為客人入住登記,半結構化的任務就是酒店營銷部門為一個營銷活動做“預算”報告,而半結構化和非結構化的任務,如酒店高層為下年度做經(jīng)濟指標的計劃。DSS并不企圖解決一切決策問題,系統(tǒng)應用希望能夠通過計算機等綜合學科來為決策提供科學依據(jù)。在DSS的發(fā)展過程中,決策支持是一種先導的概念,決策支持是目標,DSS是通向目標的工具。決策支持有以下特征:1)幫助管理者在半結構化或非結構化的任務中作決策;2)支持管理者的決策,無代替高層的判斷力;3)改進決策效能(effectiveness),而不是提高它的效率(efficiency)。

　　1.2酒店決策支持系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)(DSS)能支持半結構化、非結構化的問題,幫助經(jīng)營者解決經(jīng)營的科學決策。例如:酒店管理信息系統(tǒng)(HMIS)經(jīng)過十幾年的發(fā)展,目前已經(jīng)達到相當高的水平。目前需要解決酒店管理信息系統(tǒng)“能用”的問題,而且更要解決酒店信息管理系統(tǒng)“用好”的問題,因為管理者所面臨的往往是復雜的決策問題,很難用結構化的步驟描述清楚,必須將計算機信息處理技術同管理決策有機的結合在一起,才能充分發(fā)揮人的決策和計算機的信息處理的效能,提高管理決策能力和效率。我們要開發(fā)的系統(tǒng)將具有主動功能,必須面向實際。HDSS的目標就是:符合酒店企業(yè)運行模式,能進行數(shù)據(jù)分析和預測,提供相應決策支持的系統(tǒng),為酒店企業(yè)的高層決策提供科學的依據(jù)。

　　1.3SAAS模式的應用SaaS(Software-as-a-Service)是一種運營模式:是通過Internet提供軟件的模式,用戶不用再購買軟件,而改用向提供商租用基于Web的軟件,來管理企業(yè)經(jīng)營活動,且無需對軟件進行維護,服務提供商會全權管理和維護軟件,對于許多企業(yè)來說,SaaS是采用先進技術的最好途徑,他節(jié)省了企業(yè)購買軟件、硬件服務器、網(wǎng)絡安全設備等,只需支付服務費。這樣大大減輕了旅游企業(yè)開始的投入成本。SAAS管理軟件,是通過網(wǎng)絡信息技術與SaaS交付模式,將電子商務與企業(yè)內(nèi)部業(yè)務管理相結合,為企業(yè)提供“一站式電子商務信息化服務平臺”。而酒店的決策支持系統(tǒng)為非日常信息管理系統(tǒng),高層使用的頻率遠遠低于其他的應用系統(tǒng)。由此更加給SAAS模式帶來了機遇。當酒店的高層要應用決策支持系統(tǒng)時,便可登入到相應的界面,支持決策。

　　2、酒店決策支持系統(tǒng)的架構

　　2.1酒店決策支持系統(tǒng)的基本架構和部件根據(jù)酒店業(yè)(Hospitality)的行業(yè)特征和應用計算機管理的具體狀況,DSS是由語言系統(tǒng)LS,問題處理系統(tǒng)PPS和知識系統(tǒng)KS三大部分組成,LS實際上就是人機接口,而KS就是數(shù)據(jù)庫,模型庫和知識庫的組合�；�于以上的分析,我們可以把DSS的基本部件可以分為由五個部分組成的:人機接口,數(shù)據(jù)庫,模型庫,知識庫和方法庫。一般有三角式結構,串連結構,熔合式結構,以數(shù)據(jù)庫為中心的結構,四庫三功能的系統(tǒng)結構。為了適應酒店行業(yè)特點我們設計酒店決策支持系統(tǒng)(HDSS)時,應用三角式結構(如圖2所示)在三角式結構中每個管理模塊,可以再進行結構分解,見下圖3。用戶通過對話管理模塊直接與數(shù)據(jù)管理和模型管理對話,查詢或其他所有操作。在查詢數(shù)據(jù)庫時,文秘站－您的專屬秘書！根據(jù)對話管理部分送來的命令信息,對數(shù)據(jù)管理,然后再把結果經(jīng)由對話管理模塊進行調(diào)用。在運行模型時,管理者可以直接調(diào)用各種科學的數(shù)學模型來進行計算,模型運行后產(chǎn)生的結果通過對話管理部分直接送出和存放。所以,三個管理部分都有直接聯(lián)系,而且兩兩之間應有互相進行通信的接口。三個管理部件有相應的管理子模塊。對話管理:有模型選擇、輸出決策報告(曲線)等。模型管理:對不同的模型建立、調(diào)用、查詢和維護。數(shù)據(jù)管理:主要對酒店MIS系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行建立、汲取、查詢和評估等。

　　2.2酒店決策支持系統(tǒng)數(shù)學模型成功的酒店決策支持系統(tǒng),需要應用適當?shù)臄?shù)學模型。DSS模型庫,是DSS區(qū)別于其它信息管理系統(tǒng)的重要特征,也是DSS的核心,對于支持問題決策的模型的分析,導出了決策問題和模型之間的關系,從而確定了決策支持的理論、方法和途徑。所以DSS的設計和運行是以模型驅動的,之所以要特別強調(diào)模型在決策過程中的重要性,是因為一個企業(yè)單位的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將數(shù)據(jù)轉化為有用的信息,特別是決策性信息的能力是有限的,隨著面臨決策問題的日益復雜化,采用決策模型來求解復雜的問題是很有用的。定量計算模型是用于完成某一個特定任務的數(shù)學表達,內(nèi)部運算都由計算機來完成。參考計算機操作系統(tǒng)中的進程的結構,HDSS中的模型結構可以由模型體和模型首部兩部分組成,模型、模型首部及模型體的結構如下。模型的功能由模型體實現(xiàn),它類似于一個程序或功能模塊的作用。而模型加工的對象、加工的結果、模型體與外部數(shù)據(jù)的交換,以及模型的功能、算法、適用范圍、參數(shù)類型及使用注意事項等,都應該盡可能的在模型首部加以說明。模型的主要表示方法有程序表示法、數(shù)據(jù)表示法和邏輯表示法。模型的程序表示法主要是以子程序或者函數(shù)來實現(xiàn)其功能,模型的數(shù)據(jù)表示法是用數(shù)據(jù)表示模型,把模型作為輸入集到輸出集的映射,其映射關系由參數(shù)集合確定;模型的邏輯表示主要有謂語邏輯、語義網(wǎng)、邏輯樹以及關系框架等。模型的程序表示法是一種具體的決策過程,每個模型對應于一個程序,輸入格式、輸出格式及算法均在程序中。針對酒店決策支持系統(tǒng)面向酒店經(jīng)營這個特殊行業(yè)的特點,下面我們例舉幾個數(shù)學模型,當然實際設計時會有更多的應用數(shù)學模型。

　　2.2.1季節(jié)分析模型季節(jié)指數(shù)法要求先建立描述整個時間系列發(fā)展趨勢的數(shù)學方程,再考慮季節(jié)變化時預測對象的影響,算出季節(jié)指數(shù),最后將兩者結合起來,得到描述總體發(fā)展趨勢季節(jié)性變化的預測模型。這種方法適用于季節(jié)性市場。酒店行業(yè)比較適合使用該模型。平均季節(jié)指數(shù)不僅可以用于酒店里的客房出租這種季節(jié)性很強的出租率的預測,還可以用于計劃值的劃分,利潤的分配等。

　　2.2.2加權平均模型加權平均預測方法是一種較好的趨勢分析法,它考慮到客觀事物的近期變化趨勢,而且所取的數(shù)越多,對實際變化的反應越靈敏,因此準確度較高。它適用于穩(wěn)定而略有變化的市場類型的預測對象。

　　2.2.3指數(shù)平滑模型指數(shù)平滑法即指數(shù)滑動平均法,也是一種加權預測方法,它是移動平均數(shù)法的改進和發(fā)展,要求按等比級數(shù)加權。這種預測方法的最大的特點是可以通過人為的調(diào)節(jié)來獲得不同的預測值。其公式如下(一次指數(shù)平滑法)。

　　2.2.4平均法模型平均法是假設叫比較近的未來和較近的過去與現(xiàn)在的關系密切,而與較遠的過去關系不大。因此,移動平均法就是用最近幾期的實際值的平均數(shù)作為下一期的預測值,逐期移動,進行預測。此法適用與穩(wěn)定型市場和酒店年度預測。

　　2.2.5周期分析模型周期變動系數(shù)法是引用變動系數(shù)的辦法來進行預測的一種方法,他適用于隨時間的變換而呈周期性變化的市場預測。

　　2.3酒店決策支持系統(tǒng)誤差控制預測模型是運用數(shù)學方法對未知領域的一種預測,所以必然存在一定的誤差,怎樣計算和選取真實值的參考數(shù)據(jù)進行誤差分析,給決策者明了的提示,這是預測過程中不可缺少的環(huán)節(jié)。數(shù)學模型描述社會經(jīng)濟現(xiàn)象發(fā)展的基本趨勢,以數(shù)學方法作為研究現(xiàn)實,探索規(guī)律,預測未來,是行之有效的預測方法。但是根據(jù)歷史資料為基礎的數(shù)學方程作為預測的手段,總是在假定有關社會經(jīng)濟環(huán)境和生產(chǎn)技術條件沒有發(fā)生重大特殊的變化,因而所作的預測可能得出準確的結果。而事實上,社會經(jīng)濟現(xiàn)象的變化是錯綜復雜的,很難完全按照設定的模型去發(fā)展,按照數(shù)學模型做出的預測值難免與未來的實際情況有所偏離,產(chǎn)生預測誤差,即觀察值與預測值的偏離(e=y-y*)。通過預測誤差的分析,可以及時控制誤差。發(fā)現(xiàn)誤差過大時,應當對預測的各個環(huán)節(jié)逐一審查,調(diào)整數(shù)學模型,從而提高預測的效果和準確度。通常計算的預測誤差是一個樣本資料為依據(jù)的。由樣本資料估計模型的參數(shù)值,得到預測方程,根據(jù)預測方程進行外推,取得所需要的預測值。這種預測稱為點預測。其預測值就存在抽樣誤差。根據(jù)點預測推斷總體的真實預測值時,就必須要考慮預測的抽樣誤差問題,計算在一定概率保證下的誤差范圍,這就是區(qū)間預測。預測值Yi’的置信區(qū)間為:Yi’+t(RMST)或者Yi’-t(RMST),其中t為概率度,大樣本資料用正態(tài)分布概率度,小樣本用t概率度。這里主要采用誤差值=((預測值-真實值)/真實值)*100%所得到的數(shù)據(jù)顯示給決策者,供決策者參考。因為本來對于真實值是未知的,所以選擇最近一年的數(shù)值作為真實值的參考,進行誤差的估計。所以在選用預測方法時,要結合多方面的情況來考慮,不能以預測誤差數(shù)值的高低作為評價預測和決策誤差的唯一標準。

　　3、基于SAAS模式下的酒店決策支持系統(tǒng)

　　由于酒店企業(yè)應用計算機系統(tǒng)很多,實踐告訴我們;酒店企業(yè)有的計算機系統(tǒng)需要自己投資,有的可以借助于“外腦”或者“外設”。這和軟件技術的日新月異的變化和軟件自身的復雜特性有關聯(lián)�；ヂ�(lián)網(wǎng)的普及對軟件開發(fā)和應用沖擊較大,我們可以借助互聯(lián)網(wǎng)的力量可以隨時隨地溝通、協(xié)作,可以共享知識、技能和經(jīng)驗,甚至可以積聚大范圍的力量共同探討同一個主題。而在這同時,軟件產(chǎn)業(yè)也在發(fā)生著巨大的變化,從傳統(tǒng)的軟件產(chǎn)品銷售模式向軟件服務模式轉化,軟件即服務(SoftwareasaService)或按需服務(OnDemandService)的趨勢越來越明顯,在此可以應用更多的計算機新的技術如:數(shù)據(jù)倉庫和OLAP(onlineanalyticalprocessing)技術、數(shù)據(jù)挖掘技術和知識發(fā)現(xiàn)方法等。對于廣大酒店應用企業(yè),應用SAAS模式下的決策支持系統(tǒng)更為實際。建立在WebService上的模型庫、數(shù)據(jù)庫、智慧庫等可以為酒店企業(yè)所用。應用時只需有上網(wǎng)終端,就可以實現(xiàn)決策的支持。而這種支持(系統(tǒng))有較高應用價值。