1、引言
在旅遊產業鏈中,酒店業(Hospitality)是重要的環節之一,近幾年酒店業在發展過程中,管理是行業發展的重中之重,為各層管理者所重視,因旅遊客人的流動性,市場的波動性,酒店建立酒店計算機管理系統,來對映客流資訊,融合酒店管理。隨著管理需求的提升,酒店企業高層迫切需要建立決策支援系統來為企業下階段的經營進行科學的決策,迫切需要進行HDSS系統的探究和推廣應用。
1.1決策和DSS的基本概念所謂決策過程是人們為實現一定目標而制定行動方案,並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濟指標的計劃。DSS並不企圖解決一切決策問題,系統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。在DSS的發展過程中,決策支援是一種先導的概念,決策支援是目標,DSS是通向目標的工具。決策支援有以下特徵:1)幫助管理者在半結構化或非結構化的任務中作決策;2)支援管理者的決策,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酒店決策支援系統決策支援系統(DSS)能支援半結構化、非結構化的問題,幫助經營者解決經營的科學決策。例如:酒店管理資訊系統(HMIS)經過十幾年的發展,目前已經達到相當高的水平。目前需要解決酒店管理資訊系統“能用”的問題,而且更要解決酒店資訊管理系統“用好”的問題,因為管理者所面臨的往往是複雜的決策問題,很難用結構化的步驟描述清楚,必須將計算機資訊處理技術同管理決策有機的結合在一起,才能充分發揮人的決策和計算機的資訊處理的效能,提高管理決策能力和效率。我們要開發的系統將具有主動功能,必須面向實際。HDSS的目標就是:符合酒店企業執行模式,能進行資料分析和預測,提供相應決策支援的系統,為酒店企業的高層決策提供科學的依據。
1.3SAAS模式的應用SaaS(Software-as-a-Service)是一種運營模式:是通過Internet提供軟體的模式,使用者不用再購買軟體,而改用向提供商租用基於Web的軟體,來管理企業經營活動,且無需對軟體進行維護,服務提供商會全權管理和維護軟體,對於許多企業來說,SaaS是採用先進技術的最好途徑,他節省了企業購買軟體、硬體伺服器、網路安全裝置等,只需支付服務費。這樣大大減輕了旅遊企業開始的投入成本。SAAS管理軟體,是通過網路資訊科技與SaaS交付模式,將電子商務與企業內部業務管理相結合,為企業提供“一站式電子商務資訊化服務平臺”。而酒店的決策支援系統為非日常資訊管理系統,高層使用的頻率遠遠低於其他的應用系統。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援系統時,便可登入到相應的介面,支援決策。
2、酒店決策支援系統的架構
2.1酒店決策支援系統的基本架構和部件根據酒店業(Hospitality)的行業特徵和應用計算機管理的具體狀況,DSS是由語言系統LS,問題處理系統PPS和知識系統KS三大部分組成,LS實際上就是人機介面,而KS就是資料庫,模型庫和知識庫的組合。基於以上的分析,我們可以把DSS的基本部件可以分為由五個部分組成的:人機介面,資料庫,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,以資料庫為中心的結構,四庫三功能的系統結構。為了適應酒店行業特點我們設計酒店決策支援系統(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組,可以再進行結構分解,見下圖3。使用者通過對話管理模組直接與資料管理和模型管理對話,查詢或其他所有操作。在查詢資料庫時,文祕站－您的專屬祕書！根據對話管理部分送來的命令資訊,對資料管理,然後再把結果經由對話管理模組進行呼叫。在執行模型時,管理者可以直接呼叫各種科學的數學模型來進行計算,模型執行後產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絡,而且兩兩之間應有互相進行通訊的介面。三個管理部件有相應的管理子模組。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、呼叫、查詢和維護。資料管理:主要對酒店MIS系統中產生的資料進行建立、汲取、查詢和評估等。
2.2酒店決策支援系統數學模型成功的酒店決策支援系統,需要應用適當的數學模型。DSS模型庫,是DSS區別於其它資訊管理系統的重要特徵,也是DSS的核心,對於支援問題決策的模型的分析,匯出了決策問題和模型之間的關係,從而確定了決策支援的理論、方法和途徑。所以DSS的設計和執行是以模型驅動的,之所以要特別強調模型在決策過程中的重要性,是因為一個企業單位的資料庫系統將資料轉化為有用的資訊,特別是決策性資訊的能力是有限的,隨著面臨決策問題的日益複雜化,採用決策模型來求解複雜的問題是很有用的。定量計算模型是用於完成某一個特定任務的數學表達,內部運算都由計算機來完成。參考計算機作業系統中的程序的結構,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,它類似於一個程式或功能模組的作用。而模型加工的物件、加工的結果、模型體與外部資料的交換,以及模型的功能、演算法、適用範圍、引數型別及使用注意事項等,都應該儘可能的在模型首部加以說明。模型的主要表示方法有程式表示法、資料表示法和邏輯表示法。模型的程式表示法主要是以子程式或者函式來實現其功能,模型的資料表示法是用資料表示模型,把模型作為輸入集到輸出集的對映,其對映關係由引數集合確定;模型的邏輯表示主要有謂語邏輯、語義網、邏輯樹以及關係框架等。模型的程式表示法是一種具體的決策過程,每個模型對應於一個程式,輸入格式、輸出格式及演算法均在程式中。針對酒店決策支援系統面向酒店經營這個特殊行業的特點,下面我們例舉幾個數學模型,當然實際設計時會有更多的應用數學模型。
2.2.1季節分析模型季節指數法要求先建立描述整個時間系列發展趨勢的數學方程,再考慮季節變化時預測物件的影響,算出季節指數,最後將兩者結合起來,得到描述總體發展趨勢季節性變化的預測模型。這種方法適用於季節性市場。酒店行業比較適合使用該模型。平均季節指數不僅可以用於酒店裡的客房出租這種季節性很強的出租率的預測,還可以用於計劃值的劃分,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,而且所取的數越多,對實際變化的反應越靈敏,因此準確度較高。它適用於穩定而略有變化的市場型別的預測物件。
2.2.3指數平滑模型指數平滑法即指數滑動平均法,也是一種加權預測方法,它是移動平均數法的改進和發展,要求按等比級數加權。這種預測方法的最大的特點是可以通過人為的調節來獲得不同的預測值。其公式如下(一次指數平滑法)。
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在的關係密切,而與較遠的過去關係不大。因此,移動平均法就是用最近幾期的實際值的平均數作為下一期的預測值,逐期移動,進行預測。此法適用與穩定型市場和酒店年度預測。
2.2.5週期分析模型週期變動係數法是引用變動係數的辦法來進行預測的.一種方法,他適用於隨時間的變換而呈週期性變化的市場預測。
2.3酒店決策支援系統誤差控制預測模型是運用數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資料進行誤差分析,給決策者明瞭的提示,這是預測過程中不可缺少的環節。數學模型描述社會經濟現象發展的基本趨勢,以數學方法作為研究現實,探索規律,預測未來,是行之有效的預測方法。但是根據歷史資料為基礎的數學方程作為預測的手段,總是在假定有關社會經濟環境和生產技術條件沒有發生重大特殊的變化,因而所作的預測可能得出準確的結果。而事實上,社會經濟現象的變化是錯綜複雜的,很難完全按照設定的模型去發展,按照數學模型做出的預測值難免與未來的實際情況有所偏離,產生預測誤差,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。發現誤差過大時,應當對預測的各個環節逐一審查,調整數學模型,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的。由樣本資料估計模型的引數值,得到預測方程,根據預測方程進行外推,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範圍,這就是區間預測。預測值Yi’的置信區間為:Yi’+t(RMST)或者Yi’-t(RMST),其中t為概率度,大樣本資料用正態分佈概率度,小樣本用t概率度。這裡主要採用誤差值=((預測值-真實值)/真實值)*100%所得到的資料顯示給決策者,供決策者參考。因為本來對於真實值是未知的,所以選擇最近一年的數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,不能以預測誤差數值的高低作為評價預測和決策誤差的唯一標準。
3、基於SAAS模式下的酒店決策支援系統
由於酒店企業應用計算機系統很多,實踐告訴我們;酒店企業有的計算機系統需要自己投資,有的可以藉助於“外腦”或者“外設”。這和軟體技術的日新月異的變化和軟體自身的複雜特性有關聯。網際網路的普及對軟體開發和應用衝擊較大,我們可以藉助網際網路的力量可以隨時隨地溝通、協作,可以共享知識、技能和經驗,甚至可以積聚大範圍的力量共同探討同一個主題。而在這同時,軟體產業也在發生著巨大的變化,從傳統的軟體產品銷售模式向軟體服務模式轉化,軟體即服務(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:資料倉庫和OLAP(onlineanalyticalprocessing)技術、資料探勘技術和知識發現方法等。對於廣大酒店應用企業,應用SAAS模式下的決策支援系統更為實際。建立在WebService上的模型庫、資料庫、智慧庫等可以為酒店企業所用。應用時只需有上網終端,就可以實現決策的支援。而這種支援(系統)有較高應用價值。
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