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　　酒店移动预订已经是大势所趋。CNNIC（中国互联网信息中心）统计显示，截至2018年底，在4.10亿人规模的在线旅游预订用户中，有网上预订酒店行为的达到了30.3%，呈现出三大特点：OTA（在线旅行社）住宿业务持续增长、酒店“一站式”在线服务平台快速发展、客栈民宿发展势头良好。

　　但另一方面，OTA端的大数据“杀熟”现象依然是一个绕不开的话题。一边是消费者的频频爆料，另一边是平台的无奈辩解，问题到底出在哪一环？多数群网投游戏集团众不明所以。

　　对此，《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）于7月30日专访了为酒店与OTA提供数据对接服务的德比软件。德比软件联合创始人兼CTO藕锋表示，当前国内主流OTA正加速布局海外住宿市场，越来越多的酒店集团开始自建直销平台，使得预订系统内日益增长的流通数据在对接过程中，面临着来自价格实时算力和信息传送效率的巨大压力。

　　NBD：近两年利用大数据“杀熟”的事件多有发生，从行业角度来看，您觉得到底是哪里出了问题？

　　藕锋：从酒店正确的销售逻辑上说，对所有的分销对象价格都要一致，而分销网投游戏集团商思考的是如何把最便宜的价格给到用户，这是理想的状态。但是，实际情况会有一些差异。为什么会拿到不同的价格？这取决于排列组合是否得出了最优解。

　　收益管理的目的并不是酒店卖得越贵越好，那就太愚蠢了。技术放在旅游业的最终目标是让游客开心，要是违反了这个目标，那就是一个错误的商业模式，所以出现这样的现象，归根到底还是销售逻辑的不科学性造成的。有时候并不一定是越便宜大家就开心了，有的人是只买贵的不买对的，这种情况也有，所以要视情况而定。

　　NBD：过去酒店高度依赖OTA，高昂的扣点是多数酒店面临的最大难题。现在许多酒店开始试水小程序，建立直销渠道，这样的行业变化对于类似德比软件的企业而言，是否会造成影响？

　　藕锋：这恰恰是我们正在做的，比如希尔顿小程序上的实时价格就是德比软件提供的。尤其是国际酒店集团的数据要搬到中国来，在小程序上查询价格，过去可能需要三分钟，但现在可以做到实时的查询和确认。快速计算他们做不到，这就是我们的工作。无论销售渠道如何变化，其背后的价格计算都是由数据对接网络提供。

　　NBD：如此看来，类似德比软件的公司好像在编制一张巨大的网，公司在整个产业链中扮演着什么身份？在这个网络上，每天会运行多少酒店的数据量？

　　藕锋：事实上，当人们在手机上选择房间数、住宿日期和其他增值服务时，平台自动给出的价格计算正是德比软件每天的工作。我们现在拥有全球18万家酒店的数据，每月处理的订单量约在800万间。在对接业务中，最重要的是实现双方交易的自动化，降低运营成本，并最大程度地解决数据对接面临的网络速度、系统运算能力、数据准确性、安全性等问题。

　　为解决公司建立全球数据交换体系时面临的地域问题，云服务成为了最佳的选择。2011年，我们开始与亚马逊云服务（AWS）展开合作，构造了一个全球分布式计算系统，每天仅在AWS上跑的数据量就大约有300TB，可以想象，每月AWS需要承载9PB的数据运算与处理工作。公司目前部署的EC2服务达到2500台至3000台，这个数字一直在变化中。

　　NBD：从技术角度而言，分布式计算系统能为旅游产品的交易带来怎样的改善？

　　藕锋：公司创立之初，使用的是基于中央的、集中式的专有系统，也就是传统的GDS（全球分销系统）模式。它的局限在于，以一个“大中心+小边界”的方式接入酒店，因此不能对不同酒店提供定制化的服务。

　　而分布式计算系统恰恰相反，采用的是微服务系统技术，颠覆了传统的封闭式系统，形成了标准开放的系统。用分布式定义数据交换格式，既支持严格的架构又支持描述性数据，让数据内容更加丰富，对整个行业计算效率的提高具有革命性的创新意义。

　　旅游行业的技术发展虽然具有标准化的特点，但实际上也是多样的，其复杂程度就在于技术的成熟度。所以，要让分布式计算系统有足够的适应性，就需要它足够灵活，可以适应不同的业务规模和技术成熟度，让任何一个企业都可以连接到系统的网投游戏集团网络中与其他系统展开合作，我们把这种模式称为GDN（全球分销网络）。

　　藕锋：与我们形成对标的企业，从对接服务上来说，比如美国的HBSi，主要布局是在拉斯维加斯，从渠道管理系统上说，比如网投游戏集团澳大利亚的SiteMinder，主要做中小酒店。总体来说，这个市场比较小，而德比软件主要占据的是大型酒店集团，并在逐步拓展中小酒店的份额。

　　NBD：对于酒店分销市场而言，进一步提高数据对接效率的难度有多大？什么是行业最大的隐患？

　　藕锋：旅游行业是一个非常传统的行业，酒店系统的更新迭代没有那么快。另外，酒店房间的价格、房态都是变化的，各项参数的组合都会生成不同的网投游戏集团价格，现在需要每15分钟计算一次，把参数不停地送回数据中心，再转手传输给OTA等预订网站。可见其中的计算量之大，对德比软件来说，与云服务商的深入合作是有效的解决方案，因此要求云计算的服务配置也越来越大。

　　一方面，可以通过云服务商的全球性资源缩短应用部署和客户之间的距离，降低服务延时，加速实现全球酒店数据的实时、智能同步。更重要的是，减少了运维成本和服务器设备的固定投入，降低了公司在新兴市场业务拓展的风险。面对常见的新区域服务用户爆发性增长的问题，已经可以通过提升服务器容量或直接横向扩展的方式加以应对，便捷性和灵活性有目共睹。

　　还有个关键问题是确保数据安全。系统里不仅仅储存的有消费者数据，更重要的是有消费者的行为数据，这是整个行业最大的挑战。

　　藕锋：应该说体量越大，单位成本一定是会下降的。GDS经济学就是随着计算能力的增长，价格会越来越贵，于是我们看到了机会，一定要做到随着计算量的增大，价格越来越便宜。所以在收取“过路费”之外，我们还有一些业务是以收取月费为主，否则这个生意就是一个失败的生意，不会涨价，只会降价，这是必然的。当然对用户来说，总费用是增长的，毕竟体量大了。

　　NBD：为什么目前公司70%的业务都发生在海外，国内还没有建立实现自动化数据对接的环境吗？

　　藕锋：当我们构造了这样一个体系之后，并不是仅仅是把数据从一方运到另一方，还需要对数据进行计算，会考虑计算发生在哪里才是最高效的，提出一个最优解的方案。

　　国内的方式是提供Ebooking system，让人工去填数据，这种商业模式存在问题，销售总监的定价就是收益管理的核心，很难做最优化的收益管理。

　　NBD：掌握着如此庞大的数据信息，能否创造更多的价值？还有哪些创新空间？

　　藕锋：我们还要把所有的操作记录下来，最初的想法是一旦系统发生问题，导致客户业务出现故障，可以明确到底哪一步出现了状况，将责任落实清楚。

　　而现在，大数据AI就是战略上的一个重要方向，有两件事情要做：一是针对运营数据，当我们找出每天100亿次操作发生的规律，分析发生的原因，有助于对我们的系统是否健康作出判断，并在问题发生前快速反应；二是让数据驱动框架，所有的消费行为包含了巨大的信息，一旦掌握了一定的商业逻辑，可以帮助酒店做规划，参与定价与决策，利用人工智能建模，对这些数据进行分析，帮助酒店计算出最优的价格，制定出效益最大化的价格策略。