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Immobilienoptimierer für Unterkünfte
Veröffentlichungsdatum: 16. April 2020 (Geschichte des Diagramms)
Mit dieser Architektur können Sie die Nachfrage nach Unterkünften vorhersagen und die Immobilienleistung optimieren. Verwenden Sie Flugpläne, Einkaufsdaten und Buchungsinformationen als Eingaben. Generieren Sie mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen Prognosen auf regionaler Ebene und auf Immobilienebene ()AI/ML. Die Lösung verwendet Amazon Forecast für ML-based Prognosen und AWS Glue für die Datenverarbeitung und Amazon Quick Sight für die Visualisierung.
Diagramm des Eigenschaftsoptimierers
In den folgenden Schritten werden die Datenpipeline und die Prognosekomponenten für diese Architektur beschrieben:
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Erfassen Sie die täglichen An- und Abflüge der Fluggesellschaften an jedem Flughafen anhand der Flugpläne der OAG.
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Erfassen Sie zukünftige Einkaufstrends und Buchungsdaten von Fluggesellschaften aus Quellen wie Airline Reporting Corporation, 3Victors und Partnerfluggesellschaften.
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Erfassen Sie zukünftige Trends beim Einkaufen von Unterkünften und Buchungsdaten für indirekte Kanäle aus Quellen wie STR und. TravelClick
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Verwenden Sie Buchungsmaschinen für Unterkünfte als Quelle für Einkaufstrends für Direktbuchungen.
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Erfassen Sie Objektdaten, Buchungs- und Aufenthaltsdaten aus dem zentralen Reservierungssystem (CRS) und dem Immobilienverwaltungssystem (PMS).
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Verwenden Sie AWS Glue Amazon EMR, um Eingaben zu ermitteln, zu katalogisieren und zu verarbeiten. Erstellen Sie verarbeitete Daten in Amazon Simple Storage Service im Parquet-Format.
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Kombinieren Sie Unterkunfts- und Flugdaten, um genaue Prognosen zu erstellen. Verwenden Sie Forecast, um AI/ML-based Prognosen auf der Grundlage historischer Wiederherstellungsdaten zu erstellen.
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Visualisieren Sie Berichte mithilfe von Amazon Athena und Amazon Quick Sight auf Abruf. Verwenden Sie Amazon Redshift, um Data Marts zu erstellen, um standardisierte Wiederherstellungsberichte zu erstellen.
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(Optional) Erstellen Sie ein Konfigurations-Dashboard mit Microservices. Verwenden Sie Amazon API Gateway und Amazon DynamoDB AWS Lambda, um Konfigurationsänderungen zu erfassen und Was-wäre-wenn-Analysen zu erstellen.
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Verwenden Sie öffentliche Datensätze von AWS Data Exchange, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Weitere Informationen
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
Geschichte des Diagramms
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| Änderung | Beschreibung | Datum |
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Erste Veröffentlichung | Das Referenzarchitekturdiagramm wurde zuerst veröffentlicht. | 16. April 2020 |
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