大数据一直在帮助重新定义几乎每一个行业或垂直您可以命名和旅游及酒店业孤立不能留的增长战略. 总体, 在旅游和酒店行业面临着需要大量的战略转移，如果它想提高服务质量, 客户保留率和满意度和收入. 而大数据代表着下一个机会. 鉴于在利用大数据的权力等行业都面临的挑战, 它不会是一个顺利通过，但颠簸和开展将是值得一个巨大的价值的艰辛. 公司将面对一些挑战，如人才短缺, 令人困惑的战略和技术，但一些企业已经利用大数据的权力.
面对旅游和酒店业面临的挑战
在旅游和酒店行业面临着多维度, 难以面对与传统策略严峻的挑战. 这些挑战大致可分为安全, 可持续性, 客户满意度, 符合环保要求和盈利能力. 的不同挑战如下所述:
安全
航空被认为是交通最安全的形式. 如果您在喷气飞机飞, 您满足事故的几率之一 2.4 百万. Still, 航空事故造成巨大的数字死亡, 当他们发生. So, 有余地研究减少航空器事故进一步.
客户体验
航空公司, 酒店和旅行社都在不断试图找到什么好提供客户体验和每一个企业失败或努力为客户提供在某个时间点可以接受的经验. 在以上的酒店账单, 沟通上的失败航班取消乘客, 粗鲁的客户服务人员, 一个尺寸适合所有的旅游门户网站住宿的建议是行业如何与客户体验质量挣扎所有的例子.
符合环保要求
这种挑战是由商业航空业面临特别. 客运喷气式飞机排放被认为对环境有害. In fact, 一项研究发现，人们更容易从接触到死在飞机的废气有毒污染物从飞机失事比. 据史蒂芬巴雷特, 在麻省理工学院在剑桥谁领导这项研究的一位航空工程师, “我们发现，不受管制的排放 [飞机飞行] 以上 3,000 脚 [914 米] 负责大部分人死亡。”
盈利能力
确保健康的利润是一项艰巨的任务, 鉴于环境. 客机尤其是面对这种困难. 航空是一个艰难的业务. 这一事实是，在过去的都走了肚皮涨客机的数量证实. 许多客机仍在努力达到收支平衡. 在全球范围内, 航空公司做出小于 $6 每名乘客. 当一家航空公司的收入 $750 十亿收入, 保证金只是 $18 billion. 是相对低得多. So, 航空公司只是做 2.4% 利润.
方法大数据可以帮助面临的挑战
大数据代表一个模式的转变，当谈到解决上面讨论的挑战. 它代表了一种新的, 解决问题的明智之选. 一些公司已经这样做.
这里是什么大数据可以为旅游行业做了一个概述.
提供个性化的客户体验
根据汇总的客户数据, 酒店和旅游门户网站可以为客户提供个性化的体验，如酒店预订. For example, 携带宠物的旅客可以通过对宠物特别设施的酒店过滤他们的酒店搜索. 大数据可以帮助旅游公司作出预测哪些客户会喜欢宠物友好的酒店或酒店有特殊设施，为残障.
让更多的航空环境友好
GOL, 基于圣保罗的航空公司估计，它可以通过比减少二氧化碳排放 1620 通过使用通用电气的所需导航性能系统英镑超过五年 (RNP). 该RNP是一个很大的数据为基础的系统. 数据能有多大帮助航空公司节省成本，更加环保的另一个例子是由GE和埃森哲开发的系统. 该系统采用工业互联网分析由安装在飞机内部的传感器产生的海量数据.
削减成本和其他费用
由GE开发的Taleris工具基于大数据，它可以帮助航空公司，如总部位于阿布扎比的阿联酋联合以降低燃料成本, 监测实时平面, 主动发现潜在问题和管理平面维修. GE的RNP将帮助圣保罗的GOL航空公司节省运营开支 $24 万元，在未来 5 years.
下图显示图像数据有多大改变着航空业.
网上银行业务
图像 1: 网上预订
移动护理
IMAGE2: 手机互动
实例探究
案例分析 1: 大数据如何帮助航空公司
本案例研究表明数据有多大一直发挥作用的一些美国主要航空公司的经营. 虽然航空业一直是大数据的最古老的用户之间, 它只是在最近，各大航空公司已开始有效地使用它.
美国联合航空公司
一家航空公司收集并在各客户中实时的分析数据，并产生定制的优惠. 该分析包含大约 150 变量. 在不到 200 毫秒, 定制的报价产生. 使用这种方法, 美国联合航空公司已经能够通过增加其辅助收入 15%.
达美航空公司
其中，达美航空公司已经投入巨资的区域, 无论在金钱和时间, 一直追踪行李. 其背后的想法是，一旦乘客进入飞行, 有人可能会经常有这种感觉，如果他们的行李在托运的地方真的中，在任何情况下，没有被冷落. 利用可通过在行李托运中使用的手持式扫描仪中的数据, 航空公司决定把这个提供给他们的乘客. 这种大量的行李办理登机手续的数据一直被收集之前, 但它只是直到三年前，该航空公司决定做出这样的举动，并利用数据的乘客的利益，.
In fact, 达美已经推出了应用程序，使每一位客户，以跟踪他们的托运行李与他们的iOS, 谷歌Android, 黑莓和Windows Phone移动操作系统. 这些免费的应用程序已经被下载了超过 11 万次.
西南航空公司
据2丹Landson, 西南航空公司发言人, “西南根据汇总, 匿名客户数据，产品推广, 服务, 和特色提供给客户多种渠道, devices, 和网站，包括Southwest.com. 通过观察和寻找到客户的行为和行动在线, 我们更适合为我们的旅客最优惠的价格和体验成为可能. 我们还使用这些数据与我们的客户，以支持不断发展的关系。“结果, 客户和忠诚段逐年增加.
案例分析 2: 机票预测工具
由于Farecast的, 这是最早的机票预测工具之一, 一些工具已经出现在这个利基. 在这些工具的共同点是大数据. 这些工具从一个广泛的应用利用数据, 旅游门户网站和航空公司网站，并为客户准备的分析.
For example, 该工具Skyscanner上的几个搜索网站和门户网站，并提供最低票价特定日期. 这也给车费最多的一年. 如果你不能确定的度假胜地, 刚进入地区或国家，你想访问，您将有与机票最低几点建议. 它还抛出了间接的航班，可能会花费你比直飞低到一个特定的目的地. 就像使用Skyscanner, 另一个机票预测的工具是独木舟. 独木舟还显示几个网站在一次，你得到最优惠的价格的机票. 但, 独木舟显示了几个月Skyscanner上的不同票价预测, 其示出长达一年. 而Kayak报的另一个功能是，它允许您设置电子邮件警报, 每周, 每日或每月, 这样你就不会错过优惠和低票价. StudentUniverse是一个非常明亮的选项，直接与航空公司打交道单独提供低成本的机票给学生. In fact, StudentUniverse甚至核实 (通过使用他们的专利验证技术) 乘客是否是学生，并进一步谈判中与航空公司让学生最好的交易. STA旅行社也是专门意味着学生网站, 但只有那些岁以下 26. 已知的是提供减少的价格，并且还允许灵活性, 在不断变化的出发和到达日期的条款, 即使购买后.
Summary
大数据代表在旅游行业如何能够成长到另一个层次了新的视角. Still, 它不是旅游业, 尤其是航空业, 是新的吧. 变化已经开始通过案例研究和上面其他的例子如显示. 但, 之前，大数据变得与整个旅游行业的一种常态，将需要一段时间.
