关键词：2011 月12日国家旅游局局长邵琪伟表示，中国将争取用10 年左右时间，使旅游企 业经营活动全面信息化，基本把旅游业发展成为高信息含量、知识密集的现代服务业，在这 个新兴的世界旅游大国初步实现基于信息技术的“智慧旅游”。从此，智慧旅游的建设如火如 荼，成果不断出现。在次基础上旅游业产生了大量的数据，如何挖掘大数据，掘金大数据， 解决旅游业发展瓶颈，成为摆在旅游业面前的现实问题。 一．相关术语 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流 软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的 的资讯。由此可知：大数据就是指非结构化的数据，包括图片、视频、音频以及设备数据。 大数据本身是一个现象而不是一种技术，伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技 术就是大数据处理技术，是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化 数据进行处理大数据技术在智慧旅游中的应用，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。大数据的核心是预测结果。 智慧旅游是指以云计算、物联网、互联网、下一代通信网络、高性能信息处理、智能数据挖 掘等技术广泛的运用于旅游中，达到旅游信息基础架构与高 度整合的旅游基础设施的完美融合使得政府旅游管理部门、相关旅游企业和旅游者等可 以做出更明智决策的旅游方式。

二．智慧旅游数据具备大数据的典型特质 （一）大数据的四个特质 大数据具备“4V”的特质，即：大数据的4 个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据 体量巨大。从TB（万亿字节，TB 是Terabyte 的缩写，n.万亿字节）级别，跃升到PB（PB 是Petabyte 的缩写,Petabyte 是一种资讯计量单位，现今通常在标示网络硬盘总容量，或具有 大容量的储存媒介之储存容量时使用。）级别；第二，数据类型繁多。包括网络日志、视频、 图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控 过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1 秒定律。最后这一点也是和 传统的数据挖掘技术有着本质的不同。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，或者说，只有具备这些特点的 数据，才是大数据。 （二）智慧旅游数据分析 目前，旅游微博、微信、视频网站、社交网站等都产生以亿计的数据。这其中既包括在 线旅游预订网站中用户的预订频率、价位，也包括旅游攻略网站中用户对酒店床垫软硬的评 价、对旅游景点公共服务设施是否齐全的描述，这些信息可能是文字，也可能是图片或视频 音频。

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，如下图： 智慧旅游大数据来源—外部数据 智慧旅游大数据来源—内部数据 综合以上可知：智慧旅游数据具备典型的大数据特质。旅游业经过多年的信息化战略发 展，产生了体量巨大的结构化和非结构化的数据，这些数据类型繁多，价值密度低。 三．大数据技术在智慧旅游中的应用 相对于传统的数据库应用大数据技术在智慧旅游中的应用，大数据分析具有数据量大、类型多、价值密度低、处理速度 快等特点。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数 据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现赢利的关键，在于提高 对数据的加工能力，通过“加工”实现数据的“增值”。智慧旅游的发展离不开大数据，依靠大 数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。由于智慧旅游的“智慧”体现在“旅 游服务的智慧”、“旅游管理的智慧”和“旅游营销的智慧”。所以大数据技术在智慧旅游中的 应用主要也在这三个方面。 （一）是旅游服务智慧的应用 可以利用旅游行业数据库进行分析，以旅游者旅游活动的六要素：吃、住、行、游、购、 娱为数据模型，需要根据实际情况建立横向和纵向的维度进行扩张的分析模型，依托行业数 据库进行分析推演。

大力建设数据中心、服务端平台、使用端平台、将IT 构架引入旅游业， 将分散、海量的旅游信息，更友好地呈现出来，方便客人计划和安排行程，并

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！