計算機化的售票系統產生了大量數據，這些數據記錄的是有關客戶和客戶對旅游休閑娛樂需求的信息。一些公司正在利用這些信息預測需求、調整計劃、縮減成本、避免欺詐、增強對客戶的了解。 這些都與信息的流動性有關。

    當成千上萬的票據都已銷售完畢，留在事務處理服務器和其他服務中的只有數據，這些客戶數據可能有數千兆: 人們從哪里來; 到哪里去; 是途經這個國家，還是到這里旅游; 他們是誰等等信息，都包含在這些數據中。

    通過發生的事件或事務處理獲得數據并不稀奇，因為人們甚至可以在事情尚未發生之前獲取一些數據——例如可以從已售出的票據信息中分析出來。如果能夠實時地將多種資源的信息匯集到一起，也就實現了“信息的流動性”，這將幫助提高現有收入，產生新的利潤，改進客戶關系。

    實施信息流動性的例子很多: 演出時間和票務服務公司AOL-MovieFone能夠提供給制片公司顧客對哪類電影感興趣和電影票銷售情況的信息; 中國的鐵路客票系統可以為每天250萬旅客高效率地安排座位，印度鐵路系統也有計劃達到這樣的目標;美國航空公司(American Airlines)能夠識別欺詐行為，降低開支。

    利用信息技術(IT)的核心系統起著至關重要的作用(包括事務處理服務器和分析型數據庫系統)。比如，服務器一定要能夠處理每天少到幾百次、多到數百萬次的查詢和銷售請求，并且要與多種票務銷售系統的客戶端有相應接口。分析型數據庫必須能夠快速處理查詢請求，高效地存儲大量的數據，而且便于與事務處理系統同步。

    很多公司都選擇了Sybase的產品，如Adaptive Server Enterprise(ASE)數據庫、Enterprise Application Server(EAServer)應用服務器和Adaptive Server IQ Multiplex(IQ)數據倉庫引擎。ASE和EAServer都可以提供高效的處理速度和靈活、開放的訪問接口，這些產品構成了Sybase倡導的信息流動性的基礎架構。傳統的關系數據庫系統具有數據存儲和維護的功能，可以實現數據的管理，新一代的中間層應用服務器提供Web接口和接收各種事務處理請求，ASIQ分析型數據倉庫引擎是專門針對海量數據快速查詢、特殊查詢、數據挖掘的要求而設計的。 

跟蹤旅游者

    中國和印度的鐵路交通系統是世界上兩大鐵路系統，其業務處理系統的一個主要目標是準確統計出票務銷售情況。中國鐵道部已經采用數據挖掘技術更好地安排席位和車次，印度鐵路也打算這樣做。

    中國鐵道部從1996年開始建設現代化的鐵路客票系統，這是一個龐大的系統，全國有5000多個客運站，日開列車2000多列，日客流量250萬～400萬人次。中國鐵路客票系統是個全國范圍的管理系統，中心事務處理服務器采用ASE，與大約2000個車站系統相連，銷售大量的車票，高峰期達到每小時處理同一列火車的4000～5000個座席。所有這些數據通過ASE收集，匯集到ASIQ數據倉庫中，為數據分析做好準備。建成這個系統之后，提高了座席安排和車輛調度計劃的效率，如同一線路上安排多少輛列車才能更好地滿足客流量; 同樣，每輛列車安排多少個軟臥、硬臥和普通座席更合理; 還可以進行是否增開車次或改變線路的分析。

    Sybase商業智能部高級市場經理Lisa Dreyer認為，ASIQ性能卓越主要是由于它的基于列的查詢處理技術，可以操縱任意列的數據。傳統關系型數據庫系統是按行管理數據的，這種結構更適合事務處理，對于海量數據查詢、計算不如按列存取數據的體系結構。“ASIQ掃描千兆級的數據速度非常快，非常特殊的查詢可以在短時間內完成。”