最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 如果你关注大数据的概念，你或许注意到，所有行业的人都在向你“兜售”大数据的未来。就像大多数不断涌现的技术一样，人们很困惑它真正意味着什么?或许它的潜力还不明朗，但有一点毋庸置疑，那些拥有大数据的企业能以一种全新的方式向消费者销售行业产品。

　　喜达屋集团早在2014年就开始尝试数据的运用，时任喜达屋集团大中华区总裁钱进曾经表示“喜达屋一直都非常注重数据，集团很多的决定，就是以数据作为决策的出发点。喜达屋集团对SPG会员俱乐部中重要的会员、客人的数据一直在保持着持续关注，他们的需求，他们的目的地，他们在入住酒店之后要求我们提供的服务，我们很多的想法和做法都是从此而来。在全球、亚太区、中国区喜达屋都建立了数据库。酒店是服务性行业，顾客的消费行为和方式的数据对酒店的重要性可见一斑。”

　　大数据的真正价值不在于它的大，而在于它的全面，全面的大数据是由众多小数据积累起来的，酒店行业从小数据做起，是酒店行业大数据从0到1的最佳破茧方案，现在绝大多数或多或少的采用PMS处理酒店业务，每个酒店一开门经营，数据就无处不在。

　　在酒店行业，海量数据的产生、获取、挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值才是“大数据”所带来的无限可能。科技改变世界，对于酒店业而言，大数据不仅改变了酒店和顾客联系和交易的方式，而且改变了酒店与供应商的联系和交易方式，改变了酒店与合作伙伴的联系和交易方式。

　　酒店客户在大数据背景下，酒店业态要有未雨绸缪的意识，预先通过数据平台改造，扩大用户信息及行为的广度。在自媒体环节，可通过对用户行为的采集获得用户主动行为信息，逐步实现酒店业务数据、会员收集、非客房服务信息的统一，酒店业态希望在完成日常业务的同时，及时、高效，节约的对接大数据。

　　例如iDataBank基于大数据底层技术架构的对酒店数据进行监测分析，结合酒店现行系统及酒店自媒体数据使用，做到针对每一个酒店用户的购买行为的敏锐洞察、深度收集、精准分析，对线上订单实时追踪，在不影响酒店现有业务流程的情况下，实现跨部门的数据收集、整合、统计、分析，用先进的事件模型将用户行为数据化，提供多维度的交叉分析，从而驱动业务决策，改善用户浏览、筛选、下单体验，凸显大数据时代下通过数据对用户行为分析的“大、细、全、准”的优势。通过实时沉淀用户数据行为，为酒店大数据变现建立基础；通过重点考虑用户与数据规模的增长，提前做好数据资产积累的准备；通过主动收集用户信息、购买订单、用户画像等数据，使iDataBank贯穿用户使用产品的整个生命周期；通过采集足够全面的属性、维度、指标，掌握用户网站行为习惯，让积累的数据资产更加优质；通过提高数据采集和输出的时效性，从而提高后续产品推荐的时效性。

　　近两年在移动互联网形态下，个性化服务和推荐带来了用户粘度和购买转化的大幅提升，例如今日头条依照用户浏览数据和算法，为用户提供个性化的新闻资讯，京东商城，通过用户加入购物车及历史购买数据等建立用户画像，为用户做个性化的商品推荐。  DataMirror个性化推荐系统就是随着数据爆炸的互联网时代应运而生的一个提升用户搜索效率、增加商家转化率的有效方法。精准营销和个性服务是目前企业在大数据应用上最大的需求点，同样酒店客人也希望针对需求给予一定的建议，以后的营销不再是大众化营销，而是窄众营销。这需要企业不仅在数据收集上下功夫，同时还需要在自媒体上确立营销目标，如用户浏览、购买、反馈、评价等，这些功能可以作为自媒体的个性化功能存在，也是作为优化系统推荐准确性的目标参考值。完善的推荐系统一般由收集、分析、推荐三部分组成，收集用户信息的用户行为记录模块、分析用户喜好的分析模型模块、分析商品特征的商品分析模块和推荐算法模块。