導(dǎo)讀：大數(shù)據(jù)技術(shù)在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律的能力顯然為旅游業(yè)提供了很多機(jī)會，那些擁有大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的企業(yè)能以一種全新的方式向消費(fèi)者銷售旅游產(chǎn)品。

如果你是Tnooz的忠實(shí)讀者，你肯定看到過關(guān)于大數(shù)據(jù)（Big Data）的潛力之類的文章。

但就像大多數(shù)不斷涌現(xiàn)的技術(shù)一樣，人們很困惑它真正意味著什么，它能夠帶來更好的客戶體驗(yàn)，提升銷售嗎？

這篇文章只是拋磚引玉，分析了大數(shù)據(jù)未來在旅游業(yè)一些潛在的應(yīng)用：

大數(shù)據(jù)

“大數(shù)據(jù)”這個詞通常有幾種表達(dá)方式，其意義不言而喻。“大數(shù)據(jù)”意為大量的數(shù)據(jù)，即在規(guī)模、工作量和總體成本方面都超越了普通數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)集，以及提取分析其中含義的技術(shù)。

那么我們會在旅游業(yè)哪些地方遇見大量的數(shù)據(jù)呢？

其中一個最好的例子就是在線旅行社的分析日志。多年來，分析工具讓旅游企業(yè)追蹤轉(zhuǎn)化率渠道、詳細(xì)的消費(fèi)者數(shù)據(jù)及其他相關(guān)信息，如哪些頁面的轉(zhuǎn)化率最高？哪些頁面的蹦失率最高等等。

然后這些分析報(bào)告被用于優(yōu)化網(wǎng)站以確保最高的轉(zhuǎn)化率。但在大數(shù)據(jù)的時代，旅游企業(yè)在收集并關(guān)注的數(shù)據(jù)比以往任何時候都多。

例如，某些網(wǎng)站還實(shí)時收集訪客具體的鼠標(biāo)頁面活動信息。

針對每位用戶自然生成了很多信息，使得旅游企業(yè)對于每位用戶在頁面上的行為有著獨(dú)到的理解。

在幾年前，要完成這樣的數(shù)據(jù)儲存量甚至比登天還難（因?yàn)榉浅０嘿F）。

如今，廉價(jià)的儲存方式逐漸流行起來，分布的文件系統(tǒng)使得數(shù)據(jù)可以在幾十甚至幾百臺電腦之間共享，因此實(shí)現(xiàn)了廉價(jià)有效的數(shù)據(jù)儲存。

隨著儲存技術(shù)的提高，儲存每個字節(jié)數(shù)據(jù)的成本將繼續(xù)下降。

大數(shù)據(jù)分析、MapReduce以及語義提取

擁有所有的數(shù)據(jù)固然很好，但是真正的價(jià)值依賴于語義提取功能。基于Google最初發(fā)明的技術(shù)，大數(shù)據(jù)工具如MapReduce能輕易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的共同趨勢，以及與這些趨勢相對應(yīng)的行為。

舉個例子讓大家更容易理解：

想象一下，你有一份包含全世界所有酒店的Excel表格，你想從中發(fā)現(xiàn)那些被描述為“很棒！”的酒店。

原始數(shù)據(jù)看起來也許如下圖：

酒店名稱——描述

—————————–

A酒店 “糟糕的體驗(yàn)”

B酒店 “很棒的游泳池”

C酒店 “喜歡”

B酒店 “很棒的餐廳”

A酒店 “喜愛”

C酒店 “很棒的體驗(yàn)”

B酒店 “乏味”

這里只是列舉了其中幾條記錄，這份表格可能有幾百甚至幾千頁。

利用MapReduce，你可以編寫一個功能，找出符合條件的每家酒店名稱，并針對每家酒店整合出一組評論。

在上面例子中，“B酒店”出現(xiàn)了3次，因此Map功能可能創(chuàng)造以下信息集：

B酒店：‘很棒的游泳池’‘很棒的餐廳’‘乏味’

因此，Map功能幫我們發(fā)現(xiàn)B酒店的所有評論，但是這還不夠，我們還需要利用Reduce功能進(jìn)行下一步分析。

此項(xiàng)功可以幫助我們在Map創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上進(jìn)行各種分析。在此例中，我們想要找到只含“很棒”這個詞的評論。Reduce功能會寫出如下電腦編碼：

“只要發(fā)現(xiàn)評論中含有很棒這個詞，內(nèi)部計(jì)數(shù)器就+1。”

內(nèi)部計(jì)數(shù)器通常會顯示得分，或者某個特定數(shù)據(jù)集中“很棒”這個詞的數(shù)量。在此例中，B酒店將排在首位（有兩個“很棒”），然后是C酒店，最后是A酒店。

因此在這個例子中我們得到了什么？我們在原始非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)了共同點(diǎn)，并且基于商業(yè)目的進(jìn)行分析。

盡管看似很簡單，但這就是MapReduce及相關(guān)技術(shù)的力量：提取隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律。

MapReduce的驚人之處在于它能夠?qū)?shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，然后發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律。

現(xiàn)在你能感受到這種潛力嗎？

旅游領(lǐng)域中大數(shù)據(jù)的狀態(tài)

大數(shù)據(jù)技術(shù)在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律的能力顯然為旅游業(yè)提供了很多的機(jī)會，來重塑針對消費(fèi)者的營銷和銷售方式。

毋庸置疑，那些擁有大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的企業(yè)能以一種全新的方式向消費(fèi)者銷售旅游產(chǎn)品。

目前在大數(shù)據(jù)儲存公司Acunu任職的Emmanuel Marchal對于旅游業(yè)大數(shù)據(jù)的狀態(tài)進(jìn)行了簡要的描述：

大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序正在從分析階段向真正的個性化階段過渡。例如，真正的個性化是指，旅游網(wǎng)站能夠根據(jù)旅游者的具體需求、愛好和此前的購買行為，為不同的旅行者提供不同的酒店選擇，而不是基于旅行者的類別提供大眾化的選擇。

真正的個性化是主要的驅(qū)動力，是旅游業(yè)大數(shù)據(jù)的“重中之重”。

OTA和其他旅游企業(yè)應(yīng)該把大數(shù)據(jù)看成是“必須的”，而不是“可有可無”。

關(guān)于大數(shù)據(jù)，2009年開始有人談?wù)摚?010年很多公司開始啟動大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，2011年略見雛形，那么2012年會是廣泛實(shí)踐大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的開端嗎？除了個性化之外，Hopper公司也在這方面努力嘗試，并且提供了另外一個典型的例子來證明大數(shù)據(jù)是如何服務(wù)消費(fèi)者的。

針對自然語言處理和地點(diǎn)相結(jié)合的數(shù)據(jù)的大規(guī)模分析使得“附近500美元以下的海濱度假酒店”這樣的搜索成為可能。盡管這需要技術(shù)整合，大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序使得它們成為可能。

展望未來

雖然個性化是“重中之重”，旅游業(yè)中使用大數(shù)據(jù)的潛在用戶很多。

地理圍欄（請點(diǎn)擊此處注釋）技術(shù)出現(xiàn)了，此技術(shù)可用于監(jiān)測靠近一個特定的景點(diǎn)或商戶的旅行者。

最近推出的Foursquare Radar功能是這種應(yīng)用的一個很好的例子，在你希望到某地并進(jìn)行了設(shè)定之后，當(dāng)你在它附近時，你的手機(jī)就會自動提醒。

這項(xiàng)技術(shù)就是大數(shù)據(jù)：通過你手機(jī)的GPS功能搜尋實(shí)時的地理位置信息，然后提醒你在某個特定區(qū)域。

這項(xiàng)功能可用于數(shù)以億計(jì)的消費(fèi)者，此過程中需要收集和處理的數(shù)據(jù)量在幾年前是無法想象的。

試想一下：每天有多少用戶使用GPS導(dǎo)航功能？地理圍欄技術(shù)對于營銷人員來說帶來的潛力是巨大的。

圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)：每天在有幾十億張照片在互聯(lián)網(wǎng)上上傳，這代表著超大的容量。

圖片共享應(yīng)用程序（如Instagram）是與好友分享精彩瞬間的絕佳方式，但這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)的真正價(jià)值在于他們在后臺收集的數(shù)據(jù)。每張圖片都含有大量的數(shù)據(jù)，通過進(jìn)一步分析才能發(fā)現(xiàn)用戶的主要信息。

Color，這家備受爭議的創(chuàng)業(yè)企業(yè)在推出產(chǎn)品之前就獲得了天價(jià)的估值，他們希望去收集的數(shù)據(jù)的巨大潛力說服了投資者。

旅游業(yè)中，創(chuàng)業(yè)企業(yè)Jetpac已經(jīng)采用了圖像處理技術(shù)，給社會旅游領(lǐng)域注入了不同的色彩。

近日被eBay 收購的創(chuàng)業(yè)企業(yè)Hunch也是在分散數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律的很好例子。

他們的API和某些公共測試工具讓每個人發(fā)現(xiàn)類似“40%喜歡斯巴魯汽車的人也喜歡入住五星級酒店”這樣的結(jié)論。（當(dāng)然這不是個實(shí)例）

盡管這種相關(guān)性看上去很可疑，但是想象一下當(dāng)你試圖針對旅行者進(jìn)行交叉營銷時，這樣的關(guān)聯(lián)性會多么有價(jià)值。

Taste Graphs將了解客戶的“某件事”變成同時了解“很多其他的事”。Taste Graphs應(yīng)用程序的使用在將來肯定會得到廣泛的應(yīng)用，從在線零售商到旅游業(yè)。

總之，大數(shù)據(jù)不是你可以從供應(yīng)商那里買到的驚奇魔術(shù)盒。

大數(shù)據(jù)是這樣一個概念，即我們每天產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，并且隨著技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展，我們可以更好地出售產(chǎn)品及服務(wù)。

你準(zhǔn)備好了嗎？