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        <title>浅析旅游大数据建设和运用中的四个误区 - 行业动态 - 新闻中心 - 数据,旅游,建设,运用,误区,技术,一些,营销,价值</title>
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                        <h2><span style="color:#666">浅析旅游大数据建设和运用中的四个误区</span></h2>
                        <p class="yd">作者：<span>新浪财经</span> 来源： <span>新浪财经</span> 更新于：<span id="addtime" title="2022年03月23日 10时">2022年03月23日 10时</span>   阅读：<span id="visitcount">0</span></p>
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                        <div id="dtl_detail">
                        <p style="text-indent: 2em; text-align: left;">旅游大数据是当前旅游行业发展建设的一个热点，其运用已覆盖“食住行游购娱”等各环节，尤其在旅游目的地、酒店和中介平台等领域运用广泛。总体而言，旅游大数据的建设和运用为政府监管、企业管理和游客消费均带来了新的思维、工具和方式，其“革命性”价值已经得到广泛认知。与此同时，旅游大数据的建设和运用也逐步显现出一些问题。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">旅游数据本身具有数量大、类型多等特点，并且数据受旅游者个人背景、兴趣偏好和行为特征差异的影响，具有很强的复杂性和不规律性。因此，在实际工作中需要研究和解决的具体问题多样而复杂。现阶段旅游大数据的应用形态和表现方式主要包括数据采集和分析报告、可视化展示（数据中心或数据展厅）、数据技术平台搭建（云服务和大数据解决方案）等，相较于多样化的数据而言过于简单化。各地在建设和运用旅游大数据时，有简单追求硬件设施和可视化展示的倾向，而对数据本身的内涵和价值挖掘不够，对数据来源、专业人才、成果转化等方面重视程度较低，使得一些工作流于表面，甚至“迷失”在大数据的表象中。众多管理者、技术人员和业务人员对旅游大数据一知半解，反被数据束缚了手脚，或者被数据噪音所干扰，无法真正用好大数据工具，实现大数据建设和运用的初衷。笔者梳理认为，当前我们在旅游大数据建设与运用中，大体出现了以下四个方面的误区。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">误区一：简单认为大数据就是把所有数据集中起来</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">许多旅游管理者和经营者在利用数据推动业务发展时，会片面地将关注点聚焦于大数据的“大”上。于是将收集到的数据进行无条件的堆积，结果从思维上陷入“大数据就是把所有数据集中起来”的误区，最终导致无效数据的堆积、杂糅、干扰，无法正确指导实际工作。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">首先，数据的质量是参差不齐的。数据的价值主要体现在数据反映的特征、规律和问题之中。因而，大数据的“大”存在着相对性，它不是无条件的大，还需讲究“精”，所有的大数据建设的第一步都不是去“广撒网”，而是要确定具体的目的和任务。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">其次，大数据普遍来源于多样化的非结构化数据，例如各种格式的文本、图片、音视频等。它们无法像结构化数据一样，以一致和有效的格式清晰呈现出来，这无疑为数据的比较和分析增添了难度。所以，在分析和运用旅游大数据时，首先应做好数据的甄别、筛选、整理工作。这一工作量大事繁，常常被忽视甚至有意逃避，而这一工作却是一切后续价值发挥的重要基础。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">最后，大数据并不能自动消除“噪音”，一些繁杂无效的数据有时反而会对数据分析和运用造成干扰。因而，在运用大数据时，数据的筛选和清洗也是必要的工作。数据量如果过于庞大，也会使工作成本大幅度增加，导致大数据建设困难。人类每天产生的数据量高达数亿万字节，它们不同于一般自然资源，不仅不会枯竭，反而会在使用过程中源源不断地新增，找到有用的数据有时比用好数据本身的难度更大。在资金和人力有限的情况下，一些管理者和技术人员为建设所谓大数据，不得不去压低成本，导致数据低质或空缺，建设在这些数据之上的各种运用成果价值自然有限，有时甚至导致分析错误、决策错误。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">误区二：盲目认为大数据方法是放之四海而皆准的</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">目前，大数据方法受到了社会各界的高度关注。一些行业未能从行业特征的深入研究入手，而是简单迷信大数据，步入“大数据方法是放之四海而皆准的”这一误区。旅游业具有多动机、多行业、多主体、综合性、系统性、流动性、季节性、文化性、交互性、体验性等特点，显著有别于一般行业和领域，对其深刻认知是做好旅游大数据建设和运用的又一项重要基础。对大数据的盲目崇拜和简单引入，不仅未见得能够解决旅游的实际问题，反而可能在这种简化流程中把实际工作带入误区。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">首先，大数据来源于行为主体留下的各种“痕迹”，对于动机、体验、好恶、倾向等“内在”的信息收集和处理尚有很大困难。例如，在各地的旅游市场调查分析中，大数据方法（例如常用的网络文本分析）在实践中已经暴露出片面性和表面化的缺陷，传统的访谈、问卷和专家评估法是不能被放弃的。在旅游规划、营销和经营中，我们常常发现一线管理者的经验判断较各类包装精美的分析报告更为有用。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">其次，对于系统化和整体性的对象，大数据的处理方式难免陷入过度解构、头痛医头脚痛医脚的局面。简单依赖大数据方法进行管理决策，会导致决策片面甚至失误。例如，对于五大国家文化公园的一些战略决策，最具价值的核心信息常常是“隐蔽”的，可见的大数据（主体来源于互联网）尚停留于表面和局部。再如一些市场反馈信息，通常集中于“好”（满意和推荐）和“坏”（投诉和抱怨）两个极端，无法全面展现真实状况。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">最后，作为一个专门的技术系统和平台，数据技术团队与旅游管理和经营团队是分离的，他们相互之间还远没有达到完全理解、目标一致、行动一致的程度。大数据仍然显得神秘、高端、漂亮，而不是实用的日常工具。在没有同时精通旅游和大数据的专门人才的条件下，一些地方的旅游管理部门或企业把数据库最终建成了资料库，完成任务后即束之高阁。对于很多一般旅游业务人员，数据库像是一个暗盒，他们既不了解数据库中数据的类别及对应价值，也不清楚数据的具体应用领域。对于数据技术人员和所谓后期运维团队，其关心的通常只是技术服务项目本身的收益，而非长远的运用价值。事实上，数据技术人员和业务运用人员的有效合作，是发挥旅游大数据价值的关键所在，目前行业中解决得普遍不好。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">误区三：过度迷信运用大数据能够提高管理效率</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">目前旅游大数据的建设主要集中于游客情况监测与分析、旅游舆情监管与预警、游客画像、旅游产业引导与查询等方面。这些建设多数是为了帮助政府、企业更好地开展管理工作，提高管理效率。目前的实践中，多数大数据建设都是以技术驱动为主，以应用驱动为主的较少，因而旅游大数据建设所呈现的基本是一些展示性的成果。一些旅游数字化做得比较好的项目，如故宫数字展、云游敦煌等，都极大程度地在视觉上增加了游客的旅游体验，加强了游客的视觉感知，让其深感震撼。但这种震撼很大一部分来源于对科技本身的感受。一些旅游市场长期存在的问题，如信息不对称、供需失衡以及市场秩序治理等，尚未成为大数据的聚焦点，解决手段也十分有限。如前所述，大数据在帮助决策时，目前在市场分析和营销上具有一定优势，但还需传统方法的支持。旅游行业是服务性行业，应以更好地服务游客为主。提高旅游服务质量，提升游客体验，是一切旅游管理工作的出发点和落脚点，也是旅游大数据建设和运用的目标。目前看来，旅游大数据的相关工作距离这一目标还较远。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">误区四：过度追求通过大数据促进工作的精准化</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">在旅游营销方面，旅游从业人员利用大数据通过对不同游客的基础信息和兴趣偏好等信息的挖掘进行建模分析，为旅游目的地的精准营销提供了强有力的保障，使得一些人陷入“大数据营销就是精准营销”这一误区。实际上，大数据只是为精准营销提供了数据支撑，是精准营销的一种技术手段，大数据营销不等同于精准营销。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">在某种程度上，数据虽然是客观的，但数据的创造者和使用者却存在着一定的主观性，他们无法做到绝对的客观。在数据的收集、筛选、处理、分析等流程中，都可能因人为的原因导致数据采集的误差、数据梳理的歧视、数据处理的偏差等问题，使得大数据具有一定的非客观性。因此，旅游大数据的运用，只是尽可能地提升旅游营销的精准度，同时也存在着一定的局限性。比如在某次节假日旅游目的地人流量数据统计中，大数据显示长沙和郑州是该节假日游客接待数量最多的城市，但在经过交叉检验和专业调研后，发现有很多中转、探亲、回家和过界的人数也被统计在内。数据来源的充分性和准确性因为各种原因尚无法保障。网络文本数据集中于年轻群体，移动互联网数据集中于三大运营商，地图数据、搜索数据也集中于部分群体，并且常常被遮蔽，各类应用软件数据虽有打通的潜力，但是又面临着诸多法律、制度、资本等方面的限制和影响。这其中所涉及的问题广泛而复杂。当前并无绝对完整、充分、准确的大数据，未来也不宜过度追求这种完整和准确。</p><p style="text-indent: 2em; text-align: left;">总之，大数据技术及其运用尚处于探索发展阶段。旅游业是信息高度复杂且对信息高度依赖的特殊行业，旅游大数据建设和运用的潜力很大、价值很高。但是，在目前的技术条件、行业基础和社会经济环境中，旅游大数据的建设和运用还很不成熟，需要积极而慎重地继续探索。未来，应努力避免陷入上述“四个误区”，从技术和业务两个维度加强认识，改善工作，真正把大数据作为有用的工具，促进相关工作水平的提高。</p>                        </div>
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                <p>地址：甘肃省兰州市城关区高新街道雁南路299号兰州报业大厦十楼(整层)</p>
                <p>电话：0931-8279110</p>
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                <script>
        $(document).ready(function() {
            // 将编辑器里的图片改为响应式
            $('#dtl_detail img').each(function() {
                $(this).addClass("img-responsive");
            });
            $.get("/hdapp/bas/d.php?ac=col_detail&id=1076",function(col){
                var reobj = eval('('+col+')');
                $('#prevnext').html(reobj.prevnext);
                $('#visitcount').html(reobj.colvisit);
            });
            $.get('../../hdapp/bas/col_fdb.php?id=1076&burl=aHR0cHM6Ly93d3cud2FucWlhby5jbi9oZGFwcC9iYXMvY29sX2RldGFpbC5waHA/aWQ9MTA3Ng==',function(fdb){
                 $('#comments').html(fdb);
            });
            $('#col_sch_bt').click(function(){
                sch(1);
            })
        })
            function sch_col(page=1){
                sch(page);
            }
            function sch(page){
                $(document).scrollTop(0);
                $('#col_list').html('<div class="text-center padding-30 margin-top-20"><img src="/hdui/app/images/loaders/10.gif" alt="icon" /><p class="margin-top-20">正在加载，请稍后...</p></div>')
                var q = $('#col_q').val();
                var sn = "spzx";
                $.get(encodeURI('/s/col/?q='+q+'&sn='+sn+'&page='+page),function(data){
                    var schtitle = '<div class="heading-title heading-line-single margin-bottom-0"><h3>在 行业动态 下 搜索 <span>'+q+'</span> 的结果</h3></div>'
                    $('#col_list').html(schtitle+data);
                });
            }
            function sch_hkw(k){
                $('#col_q').val(k);
                sch_col();
            }
            function getscol(ssn,sname){
            $('#col_ssn').attr('data-sign',ssn);
            $('#col_ssn').attr('data-name',sname);
            scol();
            }
            function scol(page){
                $(document).scrollTop(0);
                $('#col_list').html('<div class="text-center padding-30 margin-top-20"><img src="/hdui/app/images/loaders/10.gif" alt="icon" /><p class="margin-top-20">正在加载，请稍后...</p></div>');
                let ssn = $('#col_ssn').attr('data-sign');
                let sname = $('#col_ssn').attr('data-name');
                $.get(encodeURI('/hdapp/bas/col_sub.php?&ssn='+ssn+'&page='+page),function(data){
                    var schtitle = '<div class="heading-title heading-line-single margin-bottom-0"><h3>子类 <span>'+sname+'</span> 下的内容</h3></div>'
                    $('#col_list').html(schtitle+data);
                });
            }
      </script>
    </body>
</html>