计算机化的售票系统产生了大量数据，这些数据记录的是有关客户和客户对旅游休闲娱乐需求的信息。一些公司正在利用这些信息预测需求、调整计划、缩减成本、避免欺诈、增强对客户的了解。 这些都与信息的流动性有关。

    当成千上万的票据都已销售完毕，留在事务处理服务器和其他服务中的只有数据，这些客户数据可能有数千兆: 人们从哪里来; 到哪里去; 是途经这个国家，还是到这里旅游; 他们是谁等等信息，都包含在这些数据中。

    通过发生的事件或事务处理获得数据并不稀奇，因为人们甚至可以在事情尚未发生之前获取一些数据——例如可以从已售出的票据信息中分析出来。如果能够实时地将多种资源的信息汇集到一起，也就实现了“信息的流动性”，这将帮助提高现有收入，产生新的利润，改进客户关系。

    实施信息流动性的例子很多: 演出时间和票务服务公司AOL-MovieFone能够提供给制片公司顾客对哪类电影感兴趣和电影票销售情况的信息; 中国的铁路客票系统可以为每天250万旅客高效率地安排座位，印度铁路系统也有计划达到这样的目标;美国航空公司(American Airlines)能够识别欺诈行为，降低开支。

    利用信息技术(IT)的核心系统起着至关重要的作用(包括事务处理服务器和分析型数据库系统)。比如，服务器一定要能够处理每天少到几百次、多到数百万次的查询和销售请求，并且要与多种票务销售系统的客户端有相应接口。分析型数据库必须能够快速处理查询请求，高效地存储大量的数据，而且便于与事务处理系统同步。

    很多公司都选择了Sybase的产品，如Adaptive Server Enterprise(ASE)数据库、Enterprise Application Server(EAServer)应用服务器和Adaptive Server IQ Multiplex(IQ)数据仓库引擎。ASE和EAServer都可以提供高效的处理速度和灵活、开放的访问接口，这些产品构成了Sybase倡导的信息流动性的基础架构。传统的关系数据库系统具有数据存储和维护的功能，可以实现数据的管理，新一代的中间层应用服务器提供Web接口和接收各种事务处理请求，ASIQ分析型数据仓库引擎是专门针对海量数据快速查询、特殊查询、数据挖掘的要求而设计的。 

跟踪旅游者

    中国和印度的铁路交通系统是世界上两大铁路系统，其业务处理系统的一个主要目标是准确统计出票务销售情况。中国铁道部已经采用数据挖掘技术更好地安排席位和车次，印度铁路也打算这样做。

    中国铁道部从1996年开始建设现代化的铁路客票系统，这是一个庞大的系统，全国有5000多个客运站，日开列车2000多列，日客流量250万～400万人次。中国铁路客票系统是个全国范围的管理系统，中心事务处理服务器采用ASE，与大约2000个车站系统相连，销售大量的车票，高峰期达到每小时处理同一列火车的4000～5000个座席。所有这些数据通过ASE收集，汇集到ASIQ数据仓库中，为数据分析做好准备。建成这个系统之后，提高了座席安排和车辆调度计划的效率，如同一线路上安排多少辆列车才能更好地满足客流量; 同样，每辆列车安排多少个软卧、硬卧和普通座席更合理; 还可以进行是否增开车次或改变线路的分析。

    Sybase商业智能部高级市场经理Lisa Dreyer认为，ASIQ性能卓越主要是由于它的基于列的查询处理技术，可以操纵任意列的数据。传统关系型数据库系统是按行管理数据的，这种结构更适合事务处理，对于海量数据查询、计算不如按列存取数据的体系结构。“ASIQ扫描千兆级的数据速度非常快，非常特殊的查询可以在短时间内完成。”

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