Hace ya algún tiempo que venimos anunciando el importante desembarco del business intelligence en el sector turístico, y más en concreto de Big Data y las herramientas de análisis de grandes volúmenes de datos, como es el caso de InfoSphere BigInsights, una solución de IBM que permite a las empresas gestionar, analizar e implementar el big data de un modo rentable.
Las enormes ventajas que suponen para este sector no han pasdo desapercibidas ni a los operadores y las agencias, ni a los usuarios de las mismas que, cada vez más asiduamente recurren a los entornos de inteligencia de negocios y a la analítica de datos (especialmente los primeros), y a instrumentos de consulta y visualización de datos (ambos) para reducir costes, hallar nuevos nichos de mercado, detectar oportunidades y encontrar nuevas ofertas ajustadas a las necesidades de cada momento.
Pero no solo operadores y agencias (intermediarios, básicamente) por un lado, y consumidores por el otro han empezado a sacar provecho de las ventajas del BI aplicado al sector turístico; una tercera parte interesada, la que identifica a los destinos y los prestadores de servicios turísticos en los mismos (alojamiento, manutención, ocio...), ha empezado a entrar en juego apostando firmemente por Big Data y el análisis de datos para destacar entre la competencia.
Hace pocas semanas, la prensa especializada se hacía eco de una información de gran interés para el sector turístico, especialmente para los destinos que compiten entre sí para atraer el mayor número posible de visitantes. Según esta información, un equipo del Instituto de Tecnología de Massachusetts (el MIT, una institución de inapelable referencia mundial), capitaneado por Stanislav Sobolevsky, había logrado elaborar una clasificación de distintas ciudades españolas en función de su atractivo turístico, empleando distintos grupos de datos para realizar un primer ranking de las mismas a modo de prueba.
Independientemente de los resultados obtenidos por el equipo de especialistas del MIT, el experimento abre las puertas nuevas aplicaciones de Big Data para el sector turístico que, a su turno, proporcionan una cantidad prácticamente insondable de nuevas oportunidades de negocio.
El propósito del MIT era, en primera instancia, explicar el éxito de ciertos destinos turísticos estableciendo tres grandes grupos de datos:
Datos de consumo directo, proporcionados por el gasto realizado en cada destino mediante tarjetas de crédito y débito por los turistas que los visitan en un período de tiempo determinado. Con ello, además, se determina también el origen de los visitantes, sus preferencias en el gasto y otros datos relevantes como edades medias, estado civil, solvencia...
Datos de objetivos de interés procedentes de publicaciones en redes sociales, especialmente vídeos y fotografías tomadas durante viajes y estancias.
Datos de tendencia obtenidos mediante el análisis de menciones, participación en grupos y uso etiquetas o hashtags en mensajes publicados, también, en redes sociales, especialmente Twitter.
Como decíamos, las posibilidades que este primer estudio prospectivo abre para el futuro del sector turístico son prácticamente infinitas, y como vemos, las redes sociales desempeñarán un papel crucial para las oportunidades de explotación de estas nuevas posibilidades. Cabe esperar que, en breve, asistamos a nuevos usos y aplicaciones de Big Data en este mismo sentido, y que la apuesta por las herramientas analíticas de nueva generación que permiten su máximo aprovechamiento sea, en un futuro muy cercano, absolutamente masiva en el sector. En este sentido, recursos como la guía Data Discovery permiten entender con mayor profundidad los porqués de esta apuesta que se perfila en un horizonte inmediato, que aquí se esbozan brevemente y que pronto, seguro, darán nuevamente de qué hablar.
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