大数据在智慧旅游中的应用

2015-03-11袁嫄

城市地理 2015年12期

袁嫄

(中央民族大学管理学院，北京 100081)

一、引言

互联网的普及极大的便利了每个人的生活。在互联网的社会里，人们可以借助各种各样的社交平台和移动网络来产生大量的信息。这些汇集了丰富个人信息的数据有可能来源于博客上的日志，微博的一个定位，朋友圈里的一张照片，更有可能来源于各种各样需要大量身份信息才能注册的网络账号。当这些数据汇集到一起时就可以清楚的由点及面的勾画出一个人的信息，因此这种数据就被称为大数据。在大数据时代，旅游业应该更好的把握机遇，将智能数据挖掘技术应用于旅游服务中，构建一个可以完美融合旅游基础信息和旅游基础设施的架构，从而更利于旅游管理部门，旅游机构和普通旅客结合自身情况做出明智的选择。

二、智慧旅游的大数据表现

结合大数据自身的定义和特征来看，智慧旅游这一概念完全符合大数据的几个基本特征，具体如下:

(一)大数据的4V特征

1.Volume。大数据的体量巨大，已经从TB级别上升达到PB级别;

2.Variety。大数据的数据类型呈现多样化特征，涵盖了文字，图片，视屏，地理位置等多种形式;

3.Value。大数据的价值高但，价值密度低。这里的价值指的是商业价值。也许在长达几十分钟的视频中，仅有一两秒出现了关键信息，但这一，两秒的信息所裹挟的商业价值是巨大的，尽管这里的价值密度很低;

4.Velocity。大数据的处理速度快。传统的数据处理依靠人力进行低效率的统计，整合工作，不仅速度慢，还容易出错;而现在依靠信息技术和互联网，大数据可以很轻易的做到数据整合和处理，包含大量在线或实时数据分析处理的需求，大大提高了处理速度。

因此， “大量化 (Volume)、多样化 (Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低 (Value)”就是“大数据”的显著特征。换言之，能够符合这四点特征的就有大数据行为体现。

(二)智慧旅游的数据分析

从旅游数据的角度来分析:

1.数据体量。目前，互联网的发展带动了线上旅游业的繁荣，无数旅游微博账号，微信公众号，旅游攻略网站，在线旅游服务预订网站应运而生。其间产生了大量的数据，包括旅游业者分享的各个旅游景点，线路的信息，照片，游客自己撰写的攻略，下的旅游订单 (包括航班信息，酒店信息，乃至服务点评)。这些数据的总量是十分巨大。

2.数据类型。刚刚在第一点中已经分析过，这些大量的旅游数据里涵盖了丰富的数据类型，可以使文字的，图片的，视频的，地理位置共享的，乃至于订单类型的。还有景区、酒店自己内部管理所有的信息系统、视频监控系统、感知系统等所有智慧旅游系统所产生的大量数字、文字、视频数据。根据这些数据来源主要分为外部数据和内部数据。外部数据:OTA在线 (在线旅游代理商)，百度等搜索，社交化网络，网络日志，微博，旅游政务数，旅游行业数。内部数据:自动售检票，视频监控系统，GPS系统，手机游系统，景区感知网，环境监控系统。

3.数据价值。在浩如烟波的旅游信息中，真正有用的数据也许并不算多。可能某一用户分享了十张在同一地点拍摄的不同造型的照片，那么对于价值分析来说，这些照片的价值仅在于贡献了一个旅游景点的位置和自然环境，但是这里有用的数据比例却仅占了十分之一。

4.处理速度。现在的网络旅游信息通过各种社交媒体之间相互的分享功能，在线旅游预订系统的评价与反馈功能，各大旅游网站的汇总功能，大大提高了信息的筛选和整合速度。一片好的游记或者攻略可以在短短几小时内被大量转发，分享，并且被提炼出有价值的信息，这在以往都是不可想象的。

因此，智慧旅游的数据具备了大数据的4V特征，也可应用于大数据的分析和统计。

三、大数据在智慧旅游中的应用

通过以上分析容易得知，智慧旅游信息也是大数据的一种表现，而大数据的意义不在于掌握了多少相关的数据信息，而在于如何对这些数据仅有专业化的处理和分析，以提炼出最有意义，有价值的信息出来，促进行业发展，方便人民生活。因此，智慧旅游的发展离不开大数据。只有凭借大数据的优势，智慧旅游的发展才能更加充满智慧。

(一)旅游服务智慧应用

大数据国在内旅游企业的应用:携程国际机票预订系统。这一凝结了几百位顶级工程师心血的全新操作平台具有简单，易用，快捷等特点。经过两年多的开发，这一平台现已拥有了百万级的数据库存储量，和极其复杂的算法语句的实现，是目前国内技术最先进、功能最强大的国际机票预订系统之一。携程还推出了一系列自主研发的，致力于打造线上线下无缝对接的一站式服务方式。

如，携程在国内热门旅游目的地三亚、桂林等城市构建了完善的地面服务系统，并架构了相应的线上预订平台。大数据在在国外旅游行业的应用:Hopper旅游网站，社交游网站Tripl，酒店搜索引擎De－alAngel、酒店声誉管理公司Ol－ery、基于互动式地图的一站式旅游解决方案Georama、有关餐厅质量检验的数据收集平台HD－Scores、行程记录和体验分享平台Esplorio等都通过大数据的的整合与分析模式，并采用了一定的算法，来为顾客提供个性化的旅游定制服务，并取得了一定的成功。

(二)旅游管理智慧应用

对于旅游企业来说，加强大数据在企业管理中的运用也有助于增强企业内部的数据化程度，改造优化内部管理流程。并且在平时的工作中，注重客户数据的收集和整合，通过对大量数据的专业化分析，挖掘潜在的客户群体和客户需求，并以此来指导客户服务工作。比如，在酒店搜索方面，通过对以往客户的数据数据进行整合分析，来判断客户的消费层次，对居住的喜好要求等等具有个性化的信息，并针对这些信息来为客户推荐符合其要求的酒店，使其在接受旅游服务中有一种被“量身定做”了一次旅行计划的感受。

大数据技术可以应用在旅游企业的需求管理及预测、产品与收益管理、服务与绩效管理、信息共享与协同。大数据在酒店管理的应用:在“苏州智慧旅游行动计划”也可见一斑:构建统一的旅游数据库系统、旅游信息化公共服务平台系统、旅游信息化应用支撑系统和旅游信息化管理标准系统。

2012年，苏州市政府提出了建设智慧旅游云计算中心的构想。这一构想要求苏州市建立起覆盖全市的旅游信息数据中心，旅游信息交换系统，并且按照政府制定的统一规则来搜集和存储有效的旅游信息，通过统一的标准化平台来发布这些旅游信息，使全市各旅游企业更方便的获取信息，从而最终实现信息管理的智慧化。根据规划，到2015年底，苏州市的智慧旅游云计算中心就将建设完成并投入使用，解决长久以来困扰旅游业的“信息孤岛”的难题。届时，苏州市的酒店管理和旅游服务业都将搭乘大数据的东风，更好地完成行业间协作，使智慧旅游之路走得更加长久。

(三)旅游营销智慧应用

传统的旅游营销手段一般是打广告，或者搞促销等B2B模式。这些方法不仅效率低下，而且难以进行量化考核，很难达到统一标准，不利于企业的可持续发展。现在面积与大数据的智慧旅游营销手段已经可以实现O2O模式，即Online2Offline。这种营销模式又称为离线商务模式，是一种整合了线上和线下的服务模式，顾客在这种环境下可以做到线上购买，线下消费;而经营在在这种模式下则可以实现线上营销，线下销售。

这种全新的O2O的营销模式可以很好地实现精准营销这一目标，准确定位目标消费群体并准确判断其消费品味，有针对性的将合适的产品推荐给客户。例如:上海金棕榈企业通过对全国的线上旅游服务团队的管理数据进行整合和分析得出，在全国已开通赴台自由行的城市中，上海是最热衷的城市之一，并且主力消费群体为年龄在45周岁以上的妇女;春节期间，国人赴泰国旅行的热度最高，其中尤以广东的20－35岁的男青年最多。针对这两种截然不同的消费群体，金棕榈可以迅速作出准确判断，将赴台自由行的广告多投放在上海个大中型超市，广场的中年妇女集中的地方，而在广东的泰国游广告则更多的投放于酒吧，KTV，球场等男青年热衷的地方。这样就实现了精准营销这一既定目标。

当然，大数据在智慧旅游中的体现不是局限于一个方面的，往往是多个方面的综合，例如“智慧酒店”这种充分利用大数据的基本信息资源，分析处理结果和专业化指导意见规划而成的，并在酒店的管理，服务，营销等多方面应用，致力于为旅客提供更个性的体验式服务，就是集社会资源共享和大数据专业处理于一身的最佳典范之一，是大数据在旅游业中应用的创新表现。

四、大数据带来的挑战

旅游业是典型的体验式经济，海量的数据，往往会让旅游业者感到没有头绪，具体难点表现在以下几个方面:

1.数据开放程度。大数据之所以可以汇集如此巨大的信息量其原因在于数据的开放程度。而我国，众所周知，由于特殊原因，数据开放程度十分有限，还远远不能达到大数据的要求。目前，我国的大数据主要来源于互联网的社交平台等顾客自助式的分享信息。而在国外，更重要的数据库是来源于相关企业的管理系统。但在我国，类似于携程这种线上旅游服务提供商的管理系统，数据库则是不对外开放的，无意中增大了数据的整合难度，也不符合大数据资源共享的理念。

2.受目前计算机发展的限制，现在计算机可处理的数据大都结构化数据，而这些数据在互联网信息中仅占10%左右。

剩余的信息大都是非结构化数据，以网络日志，照片相册等形式分散存储于互联网中。这使得对他们的分析造成了一定的障碍。

3.个人隐私的泄露。有人说，大数据时代将毫无隐私可言，诚然，由于大数据的到来，每一个人的信息碎片都可以轻易的在网上找到，包括他的消费能力，旅行偏好，人际关系，甚至手机号码，通讯地址等信息都会被大数据记录下来。因此，大数据在应用上的又一难题即来源于此，如何处理好大数据与个人隐私的关系，又应当如何面对相关法律的规定。这也为大数据出了一道难题。