劉志霞

（廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院　外語系，廣東　廣州　510507）

大數(shù)據(jù)在旅游管理中的應(yīng)用探討研究

劉志霞

（廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院外語系，廣東廣州510507）

旅游管理的核心對象——旅游服務(wù)供應(yīng)鏈，以旅游產(chǎn)品為主線，由基礎(chǔ)設(shè)施生產(chǎn)商、提供食住行游購娛的旅游供應(yīng)商、旅游中介商、旅游者以及旅游管理部門組成。通過實現(xiàn)旅游供應(yīng)過程中服務(wù)流、信息流、價值流的“三流”合一，大數(shù)據(jù)正深刻影響著旅游服務(wù)供應(yīng)鏈上的各方，旅游業(yè)發(fā)展也因此開始真正邁向“智慧旅游”。

旅游服務(wù)；供應(yīng)鏈；大數(shù)據(jù)分析；智慧旅游

一、引　言

旅游業(yè)的發(fā)展與國民經(jīng)濟的發(fā)展水平息息相關(guān)：一方面其發(fā)展受制于國民經(jīng)濟發(fā)展水平；另一方面，旅游業(yè)又可以對國民經(jīng)濟相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到促進(jìn)作用，如推動飲食業(yè)、住宿業(yè)、民航、鐵路、商業(yè)、園林、工藝美術(shù)業(yè)等的發(fā)展。因此，旅游業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中占有非常重要的地位。

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心 （CNNIC）《2014年中國在線旅行預(yù)訂市場研究報告》中的有關(guān)數(shù)據(jù)，2014年中國旅游市場平穩(wěn)增長。隨著人均收入水平的提升和旅游市場的完善，我國的旅游市場需求不斷擴大，國內(nèi)游和出境游人數(shù)迅速增長。其中，國內(nèi)旅游達(dá) 36.11億人次，較2013年增長10.67%；出境旅游首次突破 1億人次大關(guān)，達(dá)1.07億人次，較2013年增長 19.49%。全年旅游總收入3.38萬億元，增長 14.7%；其中國際旅游收入 569億美元，增長10.16%。［1］

在旅游業(yè)繁榮發(fā)展的背后，一些數(shù)據(jù)和現(xiàn)象更加值得我們關(guān)注和思考。2014年我國在線旅游預(yù)訂市場用戶規(guī)模達(dá)到 2.22億人，較2013年底增長 4096萬人，增長率為 22.7%。手機在線旅行預(yù)訂用戶規(guī)模達(dá)到 1.34億人，較2013年增長 8865萬人，增長率為 194.6%，手機在線旅行預(yù)訂成為移動端增長速度最快的商務(wù)應(yīng)用。在線旅行預(yù)訂品牌異軍突起且呈現(xiàn)寡頭競爭態(tài)勢：攜程網(wǎng)用戶規(guī)模優(yōu)勢明顯，去哪兒網(wǎng)深度用戶較多。部分地區(qū)旅游行政主管部門已經(jīng)著手開展旅行社團隊跟蹤監(jiān)測、景區(qū)人數(shù)監(jiān)測，并與公安、消防等部門合作，通過分析預(yù)測客流趨向，及時采取相應(yīng)措施進(jìn)行客流疏導(dǎo)。

以上種種事實表明，隨著出行方式的日趨多樣，以及旅游主題網(wǎng)站、博客、微博微信、視頻網(wǎng)站、社交網(wǎng)站等新興媒體的崛起，人們生產(chǎn)數(shù)據(jù)的能力越來越強，正在源源不斷地產(chǎn)生數(shù)以億計的數(shù)據(jù)；同時多源數(shù)據(jù)收集、儲存、分析、處理及反饋等技術(shù)也在飛速發(fā)展，支持人們通過一定的方法，在這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價值；旅游提供商、旅游中介商、旅游者、旅游管理部門對數(shù)據(jù)的認(rèn)知意識與分析能力也在逐步提高。種種跡象表明，旅游業(yè)已經(jīng)迎來自己的大數(shù)據(jù)時代。在這樣的背景下，本文以旅游業(yè)的核心——旅游服務(wù)供應(yīng)鏈為主線，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)特點，思考并探討大數(shù)據(jù)在旅游服務(wù)供應(yīng)鏈管理中的典型應(yīng)用場景以及所涉及的關(guān)鍵技術(shù)。

二、旅游大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

一般認(rèn)為，大數(shù)據(jù)就是數(shù)量極其龐大的數(shù)據(jù)資料，無法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的基本規(guī)則是：Bigger than Bigger（沒有最大，只有更大）。［2］

對于旅游業(yè)的核心——旅游服務(wù)供應(yīng)鏈來說，其每個組成部分，從基礎(chǔ)設(shè)施生產(chǎn)商、提供食住行游購娛的旅游供應(yīng)商、旅游中介商，一直到旅游者以及旅游管理部門，在整個旅游過程中都在源源不斷地產(chǎn)生著數(shù)據(jù)。整個供應(yīng)鏈伴隨著服務(wù)流、信息流、價值流的交互，數(shù)據(jù)類型眾多且數(shù)據(jù)量龐大，具有顯著的大數(shù)據(jù)“4V”特征［3］，即 Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Variety（數(shù)據(jù)類型多）、Velocity（數(shù)據(jù)流速高）、Value（價值密度低），因此又可以被稱為“旅游大數(shù)據(jù)”。充分挖掘和利用旅游大數(shù)據(jù)，對國家可持續(xù)發(fā)展、以點帶面帶動國民經(jīng)濟中多個產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有巨大的經(jīng)濟價值和應(yīng)用前景。

旅游大數(shù)據(jù)主要由結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)兩部分組成（見圖1）。結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)是指按照特定格式整理、能被核心系統(tǒng)進(jìn)行儲存管理的數(shù)據(jù)，簡而言之就是數(shù)據(jù)庫。非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)是指其他所有格式的數(shù)據(jù)，如辦公文檔、文本、圖片、XML、網(wǎng)頁、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等。就旅游大數(shù)據(jù)而言，結(jié)構(gòu)化旅游大數(shù)據(jù)包括旅游企業(yè)ERP數(shù)據(jù)、財務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)等。非結(jié)構(gòu)化旅游大數(shù)據(jù)包括社交網(wǎng)絡(luò)中的旅游數(shù)據(jù)、景區(qū)景點的監(jiān)控視頻、旅游音頻、旅游視頻、游客點評、旅游輿情、在線旅游營銷等數(shù)據(jù)。

圖1　旅游大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

三、大數(shù)據(jù)分析在旅游管理中的應(yīng)用探討

旅游大數(shù)據(jù)兼具宏觀和微觀兩方面特點：既能通過宏觀數(shù)據(jù)反映區(qū)域內(nèi)旅游發(fā)展整體水平，也能通過記錄分析諸如旅游者個人旅游偏好、消費習(xí)慣等微觀數(shù)據(jù)表達(dá)個體差異。這就保證了旅游大數(shù)據(jù)不但可以應(yīng)用在諸如需求分析、旅游規(guī)劃、宏觀調(diào)控等傳統(tǒng)領(lǐng)域，也可以在如旅游市場細(xì)分、精準(zhǔn)營銷、個性化服務(wù)等需關(guān)注個體細(xì)節(jié)的微觀領(lǐng)域大有作為。［4］

（一）旅游需求分析與預(yù)測

旅游需求分析預(yù)測的目的是為了更好地為旅游決策提供依據(jù)。具體來講，旅游需求的準(zhǔn)確預(yù)測不但可以為政府旅游規(guī)劃決策提供重要依據(jù)，還可以有效服務(wù)于旅游服務(wù)供應(yīng)鏈上的各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)上下游的有效協(xié)同。［5］

旅游需求主要包括兩方面內(nèi)容：一是游客對旅游設(shè)施等“硬件”的需求，二是對旅游服務(wù)質(zhì)量等“軟件”的需求。由于旅游設(shè)施的建設(shè)和更新是一個持續(xù)和緩慢的過程，因而發(fā)展相對較為穩(wěn)定。但是旅游服務(wù)卻具明顯的季節(jié)性、無形性和不可存儲性等特點，變化性較強，這就使得因需求預(yù)測不夠準(zhǔn)確而產(chǎn)生的成本風(fēng)險、行業(yè)內(nèi)競爭風(fēng)險變大。因此旅游需求分析預(yù)測的重點首先應(yīng)是旅游服務(wù)。

對旅游服務(wù)供應(yīng)商及中介商來說，如果準(zhǔn)備不足，會導(dǎo)致服務(wù)等待時間變長，服務(wù)質(zhì)量缺乏保障，從而損害游客的實際利益，同時也會導(dǎo)致服務(wù)在短期內(nèi)被過度使用，不利于服務(wù)提供者的穩(wěn)定及長期發(fā)展；如果準(zhǔn)備過剩，則會導(dǎo)致成本提高和服務(wù)資源的浪費，無法有效提升生產(chǎn)效率。2013年10月四川九寨溝風(fēng)景區(qū)游客滯留事件、2014年 12月 31日上海外灘踩踏事件都是由于各方對旅游需求預(yù)測不足，從而引發(fā)了公共事件，導(dǎo)致游客、旅游服務(wù)供應(yīng)商等各方利益均受到損害。

旅游需求預(yù)測的大部分研究是建立在統(tǒng)計方法學(xué)的基礎(chǔ)之上的，特別是時間序列法和計量經(jīng)濟學(xué)，這就為利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行需求預(yù)測提供了先天條件。［6］歸納起來，目前主流旅游需求預(yù)測模型可以分為四類：趨勢外推模型、定性模型、仿真模型和結(jié)構(gòu)模型。趨勢外推模型依據(jù)一系列歷史數(shù)據(jù)推測未來形勢；結(jié)構(gòu)模型是依賴于旅游需求與一系列原因變量之間的關(guān)系確定；仿真模型是由趨勢外推模型和結(jié)構(gòu)模型結(jié)合而成的一組更綜合的系統(tǒng)方程；定性模型（特爾菲法預(yù)測定性模型）是設(shè)立問卷對選定的一組專家進(jìn)行意見征詢，經(jīng)過幾輪的反復(fù)征詢專家的意見基本一致，從而得到對未來的預(yù)測結(jié)果。［7］在實際應(yīng)用中，四類模型的選擇依據(jù)主要從成本、時間與精確性要求，以及和其他資料限制之間的關(guān)系等幾方面綜合考慮。

（二）游客市場細(xì)分及精準(zhǔn)營銷

在對旅游需求預(yù)測的基礎(chǔ)上，可以利用旅游大數(shù)據(jù)對游客市場進(jìn)行細(xì)分并支持實現(xiàn)個性化旅游。具體是指基于旅游大數(shù)據(jù)對包括游客基本屬性、行為特征和游客偏好等內(nèi)容進(jìn)行多維度分析，從而定位客源市場，細(xì)分旅游市場，診斷旅游營銷和推演可行性項目，最終達(dá)到提升精準(zhǔn)營銷能力的目的［8］（見圖 2）。游客基本屬性包括游客年齡、性別、教育程度和車產(chǎn)狀況等屬性。行為特征包括游客的出游方式、旅游動機和旅游網(wǎng)站搜索熱度等行為。游客偏好則包括了游客出行時的住宿偏好、交通偏好以及餐飲偏好等多種數(shù)據(jù)。

對旅游供應(yīng)商及中介商來說，利用大數(shù)據(jù)對游客市場細(xì)分后，可識別出其重點客源市場，便于針對主要潛在客戶人群特點進(jìn)行精準(zhǔn)營銷及廣告投放。同時還可以對旅游市場洼地進(jìn)行挖掘，培育并發(fā)展新的客戶群體，提升客源市場轉(zhuǎn)化率。對于出現(xiàn)的游客抱怨、客源流失等不利因素，也可以通過大數(shù)據(jù)（旅游評價、微博、游記、投訴記錄等）進(jìn)行原因分析，及時采取補救措施，或開發(fā)新的旅游興趣點。在此基礎(chǔ)上，通過對游客的屬性、行為偏好進(jìn)行分析，同時整合互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，可以針對全國市場乃至海外市場范圍進(jìn)行客源地與目標(biāo)消費者的精準(zhǔn)定位與營銷。

對旅游者來說，游客市場細(xì)分后最大的好處就是支持個性化旅游。目前的旅游消費模式已由賣方市場轉(zhuǎn)向買方市場，旅游需求更加個性化、多元化。旅游方式也由傳統(tǒng)的觀光旅游模式轉(zhuǎn)向觀光、休閑、度假、戶外健身等多元化旅游模式。游客可通過多種方式提前了解旅游目的地的交通、住宿、天氣、旅游項目是否存在同質(zhì)化、旅游服務(wù)質(zhì)量及評價狀況等內(nèi)容，來決定自己的旅游方式及服務(wù)內(nèi)容。

對旅游地管理機構(gòu)來講，可通過景區(qū)大數(shù)據(jù)（景區(qū)票務(wù)系統(tǒng)、酒店預(yù)訂等）與互聯(lián)網(wǎng)、運營商等第三方大數(shù)據(jù)整合，對未來一定時間內(nèi)的人流量、車流量進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)游客屬性進(jìn)行提前資源準(zhǔn)備與服務(wù)應(yīng)對；結(jié)合景區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)對突發(fā)事件如踩踏、擁擠進(jìn)行實時監(jiān)測，及時預(yù)警；通過監(jiān)控系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)分析，對景區(qū)人力、物力資源進(jìn)行科學(xué)分配，并加強市場違規(guī)行為管理。［9］

圖2　大數(shù)據(jù)分析在游客市場細(xì)分及精準(zhǔn)營銷中的應(yīng)用

（三）旅游規(guī)劃及宏觀調(diào)控

在傳統(tǒng)應(yīng)用方面，基于大數(shù)據(jù)本身所具備的相關(guān)性和前瞻性，旅游規(guī)劃專業(yè)機構(gòu)可結(jié)合深度的市場剖析以及需求分析預(yù)測，給出更加科學(xué)客觀的市場分析結(jié)論；可以通過預(yù)測旅游區(qū)在投入運行時的市場需求規(guī)模及特征，為旅游區(qū)發(fā)展運營提供相對準(zhǔn)確有效的市場分析定位、旅游區(qū)核心設(shè)計和運營措施，有助于改變“規(guī)劃滯后于市場”的行業(yè)現(xiàn)狀。

除此之外，在目前“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，旅游規(guī)劃出現(xiàn)了一些新的理念，即將“大數(shù)據(jù)”“互聯(lián)網(wǎng)思維”“以游客為中心”“跨界整合”等新思維加入到了旅游規(guī)劃中，創(chuàng)建了“無景區(qū)化旅游目的地”。其目的不是要取消景區(qū)，而是要將旅游目的地的發(fā)展由現(xiàn)在的主要依靠景區(qū)和門票，逐步過渡為依靠全域旅游目的地形象。

大數(shù)據(jù)分析本身可以對旅游規(guī)劃轉(zhuǎn)型提供很好的支持，有效提高旅游規(guī)劃的質(zhì)量。前面已經(jīng)提到，利用大數(shù)據(jù)分析對游客量、客源地、游客年齡、性別、游客興趣、軌跡、景區(qū)偏好等進(jìn)行專門研究以后，可以實現(xiàn)游客市場細(xì)分及精準(zhǔn)營銷，這些都是后續(xù)開展旅游規(guī)劃工作時，進(jìn)行諸如旅游規(guī)劃整體項目設(shè)計、旅游路線設(shè)計、旅游區(qū)交通規(guī)劃、旅游基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施規(guī)劃等工作的重要依據(jù)。旅游規(guī)劃機構(gòu)可以據(jù)此制定更精準(zhǔn)的目的地營銷方案以及事后評價指標(biāo)體系。未來，旅游規(guī)劃將會通過建立大數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)智慧化管理，可以有針對性地、適度超前地進(jìn)行智慧旅游綜合服務(wù)體系規(guī)劃，具體內(nèi)容包括區(qū)內(nèi)服務(wù)設(shè)施的合理布局、交互式智能導(dǎo)游系統(tǒng)的分析設(shè)計、突出特色的旅游營銷核心策略、區(qū)內(nèi)安全監(jiān)控及應(yīng)急疏散指揮系統(tǒng)等。［10］

在旅游產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控方面，信息引導(dǎo)相比較于規(guī)劃引導(dǎo)、法律規(guī)范和行政干預(yù)等其他調(diào)控工具，已逐步發(fā)展成為旅游產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控的主要手段。而大數(shù)據(jù)由于其擅于處理海量多源數(shù)據(jù)的先天優(yōu)勢，可以有效用于旅游信息引導(dǎo)過程之中。

目前無論是政府還是企業(yè)，都在有意識地建立行業(yè)運行大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺，一方面用于自身輔助決策支持，另一方面用作增值服務(wù)。在這些大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺建立的基礎(chǔ)上，通過建立一整套完善的旅游大數(shù)據(jù)公共信息發(fā)布機制和決策分析制度，可以有效提高大數(shù)據(jù)在旅游信息引導(dǎo)和旅游公共服務(wù)方面的能力。同時，為保證信息的可達(dá)性，結(jié)合目前移動互聯(lián)網(wǎng)趨勢可以考慮配套開發(fā)旅游公共服務(wù)移動應(yīng)用 （APP），向游客提供旅游相關(guān)的交通、氣象、消費指引、簽證等信息，以及旅游中的安全、急救等突發(fā)事件處理常識。在上述兩方面應(yīng)用的基礎(chǔ)上，可以加強旅游信息動態(tài)分析與輿情監(jiān)測，主動引導(dǎo)公共輿論導(dǎo)向以形成有利于整個旅游業(yè)發(fā)展的良好氛圍。［11］

（四）旅游管理信息共享與協(xié)同

通過大數(shù)據(jù)將旅游服務(wù)供應(yīng)鏈的各參與方連接起來，實現(xiàn)彼此之間的數(shù)據(jù)交換與信息共享，可以實現(xiàn)旅游供應(yīng)過程中服務(wù)流、信息流、價值流的“三流”合一，即旅游協(xié)同。按比較形象的說法，旅游大數(shù)據(jù)就像一張蜘蛛網(wǎng)，網(wǎng)上的任何一點動一下，蜘蛛馬上就能感覺到。旅游服務(wù)供應(yīng)鏈上的各方存在著緊密的關(guān)聯(lián)關(guān)系，起始端旅游需求量的變動，必然會引起下游各環(huán)節(jié)的變動，而利用大數(shù)據(jù)正可以幫助我們判斷一系列變動的規(guī)律。

旅游產(chǎn)品的特點之一就是生產(chǎn)和消費的同時性。旅游產(chǎn)品尤其是服務(wù)類產(chǎn)品，在實際購買前是無法檢查的，游客需要前往目的地才能體驗旅游產(chǎn)品。而游客對產(chǎn)品的預(yù)期往往來自諸如產(chǎn)品說明和過往經(jīng)驗。這種不一致性極易造成供求雙方的風(fēng)險和收益失衡，以及機會主義等信用缺失行為的發(fā)生。由于供應(yīng)鏈上下游企業(yè)之間的信息不通暢，也會導(dǎo)致資源的重復(fù)使用，增加產(chǎn)品的同質(zhì)性。以上情況會降低旅游產(chǎn)業(yè)效率，極大降低旅游業(yè)的滿意度和吸引力。

利用大數(shù)據(jù)，可以支持游客在購買旅游服務(wù)前通過微博、點評等先對服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評估。供應(yīng)鏈各成員之間也可以利用大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對需求狀況、生產(chǎn)要求、產(chǎn)品供應(yīng)量、實時數(shù)據(jù)等信息的共享。通過旅游大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以有效提高供應(yīng)鏈效率。

由此可知，旅游服務(wù)供應(yīng)鏈要想成為一個整體，實現(xiàn)鏈條上各環(huán)節(jié)間的無縫對接，需要各參與方的協(xié)同運作。利用大數(shù)據(jù)可以有效實現(xiàn)旅游管理信息的共享與協(xié)同。

四、旅游大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)研究

旅游大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)研究，重點在于突破對旅游時空動態(tài)數(shù)據(jù)的采集、存儲、分析與展現(xiàn)等技術(shù)難題，全面發(fā)揮大數(shù)據(jù)價值和應(yīng)用效益。［12］具體來講，是指根據(jù)旅游大數(shù)據(jù)技術(shù)特性和應(yīng)用需求，在大數(shù)據(jù)融合、組織與存儲、計算與分析、領(lǐng)域知識表示與推理及可視化等領(lǐng)域進(jìn)行研究，重點解決海量時空動態(tài)數(shù)據(jù)的檢索及查詢優(yōu)化、分布式架構(gòu)下應(yīng)用驅(qū)動的計算任務(wù)加載及調(diào)度算法優(yōu)化、時空數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫ACID實現(xiàn)、混合式大數(shù)據(jù)存儲及管理等關(guān)鍵技術(shù)問題，全面掌握開展旅游大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心技術(shù)。

（一）融合現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫的混合式大數(shù)據(jù)存儲及管理模式

旅游服務(wù)供應(yīng)商，特別是旅游中介商為了能夠快速提供特色服務(wù)，滿足日益膨脹的旅游需求，已在傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)存儲與處理方面，建立了成熟的信息系統(tǒng)并完成大量的技術(shù)積累。除此之外，在用戶設(shè)備、云存儲、個人空間、博客等多種介質(zhì)上也存在大量混合式數(shù)據(jù)。如何在多種存儲介質(zhì)并存的情況下，將新型分布式技術(shù)與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行有效融合，既充分保護(hù)已有數(shù)據(jù)資產(chǎn)及信息化投資，同時又使流式計算、內(nèi)存計算等技術(shù)充分發(fā)揮效用，是旅游大數(shù)據(jù)在架構(gòu)設(shè)計方面需要重點攻克的難題。

目前，在大數(shù)據(jù)的存儲方面國內(nèi)外已經(jīng)有了較多的授權(quán)專利。尤其是近一兩年以來，隨著大數(shù)據(jù)的研究越來越熱，關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲的專題研究及專利也隨之增多，如“一種大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)（CN103428232A）”“一種大數(shù)據(jù)存儲方法及裝置（CN103440288A）”“基于 HBase的矢量空間大數(shù)據(jù)存儲方法（CN103116610A）”等國內(nèi)專利，以及“Mass data storage system（WO2007019076A）”“Large data storage system（WO2013170504A1）”等國際專利。但相關(guān)技術(shù)主要是對傳統(tǒng)的基于磁盤的數(shù)據(jù)存儲方式進(jìn)行的優(yōu)化，未考慮在多種存儲介質(zhì)并存的情況下，如何實現(xiàn)多種存儲介質(zhì)下大數(shù)據(jù)的分層存儲體系、數(shù)據(jù)管理方法優(yōu)化及能耗感知。

對于旅游大數(shù)據(jù)的存儲及管理模式關(guān)鍵技術(shù)研究，主要從以下幾個方面開展。

1.研究多介質(zhì)混合存儲的旅游大數(shù)據(jù)層次化存儲體系

結(jié)合旅游大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用場景，研究多介質(zhì)混合存儲模式下的層次化的存儲體系，主要包括多介質(zhì)混合存儲系統(tǒng)的一體化管理技術(shù)、存儲器結(jié)構(gòu)感知的數(shù)據(jù)管理方法、分布式協(xié)同存儲技術(shù)。充分考慮新型存儲讀寫非對稱性、壽命、價格成本以及數(shù)據(jù)訪問的局部性原理、合理的設(shè)計存儲的結(jié)構(gòu)，如 SSD（或者PCM、MRAM、RRAM）作為讀緩存、寫緩存或者二級存儲時，面向不同的應(yīng)用、不同的存儲容量、不同的數(shù)據(jù)量時對系統(tǒng)的效率造成的影響。綜合定量的分析存儲結(jié)構(gòu)、應(yīng)用、容量、數(shù)據(jù)量對存儲系統(tǒng)效率的影響，給出針對旅游大數(shù)據(jù)不同應(yīng)用場景下的合理的存儲體系結(jié)構(gòu)設(shè)計。

2.研究多介質(zhì)混合存儲的旅游大數(shù)據(jù)管理算法

針對旅游供應(yīng)鏈上產(chǎn)生的大量的多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)以及在各類存儲設(shè)備上分層存儲的特點。研究在多介質(zhì)混合存儲條件下，數(shù)據(jù)庫管理的系統(tǒng)層核心算法，主要包括大數(shù)據(jù)庫的持久化策略、大數(shù)據(jù)的可靠性，以及大數(shù)據(jù)的查詢及索引算法優(yōu)化。從旅游大數(shù)據(jù)的訪問特性出發(fā)，同時根據(jù)多介質(zhì)之間物理特性的差異性來合理地分配不同類別數(shù)據(jù)的存儲位置，可以有效實現(xiàn)旅游大數(shù)據(jù)存儲時大容量、高性能的目標(biāo)。

3.多介質(zhì)混合存儲模式下能耗感知的旅游大數(shù)據(jù)管理技術(shù)

主要是指研究數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的能耗有效性算法和相關(guān)技術(shù)。具體包括研究旅游大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)能耗測試、能耗查詢處理機制；研究在多個數(shù)據(jù)庫節(jié)點集群情況下如何實現(xiàn)能耗均衡性；研究如何根據(jù)負(fù)載使數(shù)據(jù)庫集群的各個節(jié)點以及存儲設(shè)備動態(tài)切換電源狀態(tài)，以實現(xiàn)負(fù)載與能耗之間的合理匹配。具體包括能耗均衡的數(shù)據(jù)庫節(jié)點集群體系，能耗均衡的存儲分配、高能效緩沖區(qū)置換技術(shù)。

總體來講，上述各個研究部分之間既相互獨立又相互依存，構(gòu)成了一個有機的整體。面向新型存儲的大數(shù)據(jù)層次化存儲體系擬解決的技術(shù)難點包括：多介質(zhì)混合存儲系統(tǒng)的一體化管理、存儲器結(jié)構(gòu)感知的數(shù)據(jù)管理、分布式協(xié)同存儲技術(shù)。面向新型存儲的大數(shù)據(jù)管理算法擬解決的技術(shù)難點包括：大數(shù)據(jù)持久化、大數(shù)據(jù)可靠性、大數(shù)據(jù)的索引及查詢優(yōu)化。能耗感知的大數(shù)據(jù)管理技術(shù)擬解決的技術(shù)難點包括：有效的查詢優(yōu)化算法、能耗均衡的存儲分配、高能效緩沖區(qū)置換技術(shù)。通過研究不同技術(shù)組件的技術(shù)特性和技術(shù)應(yīng)用需求，可以考慮技術(shù)組件的融合應(yīng)用方案，并進(jìn)行適應(yīng)性改造，從而構(gòu)建起融合現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫的混合式大數(shù)據(jù)存儲及管理模式。［13］（見圖 3）

（二）分布式架構(gòu)下應(yīng)用驅(qū)動的計算任務(wù)加載及調(diào)度算法優(yōu)化

圖3　混合式旅游大數(shù)據(jù)存儲模式

對旅游大數(shù)據(jù)來說，其規(guī)模龐大，計算任務(wù)復(fù)雜，應(yīng)用類型多樣，對各類軟、硬件資源進(jìn)行全局優(yōu)化、統(tǒng)籌調(diào)配，從而在合理的軟硬件資源配置下支撐各類應(yīng)用需求，是亟待解決的技術(shù)難題。［14］

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，與大數(shù)據(jù)處理有關(guān)的專題研究與專利也越來越多。包括如下國內(nèi)專利：一種基于云計算的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析處理方法（CN103491187A）、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的流式數(shù)據(jù)處理方法 （CN103345514A）、一種多系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的處理及融合方法（CN103473459A）、一種快數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)結(jié)合的數(shù)據(jù)處理方法及其系統(tǒng)（CN103268336A）等，以及 如 下 國 際 專 利 ：Big data analytics system （US20140006338 A1）、Method and system for handlinglargedatasetsinastatisticallanguage （US7739311 B2）等。這些專題研究包括了對大數(shù)據(jù)批處理計算技術(shù)和實時計算技術(shù)的相關(guān)方法。但是這些方法主要側(cè)重在數(shù)據(jù)采集、查詢索引優(yōu)化以及具體應(yīng)用領(lǐng)域，如電子商務(wù)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。在旅游大數(shù)據(jù)領(lǐng)域如何進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，則相關(guān)專題研究較少。

對于旅游大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究，主要從以下幾個方面開展。

1.旅游大數(shù)據(jù)處理平臺的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)研究

通過研究異構(gòu)旅游大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特性（詳見“本文第二節(jié)：旅游大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵”），按照數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)類型（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)獲取頻率（秒、分鐘、天）、數(shù)據(jù)應(yīng)用對數(shù)據(jù)處理的要求 （在線online、近線nearline、離線 offline）等研究數(shù)據(jù)特性，建立大數(shù)據(jù)處理統(tǒng)一分類標(biāo)準(zhǔn)，形成旅游大數(shù)據(jù)處理平臺的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型。

2.海量異構(gòu)旅游大數(shù)據(jù)的多元數(shù)據(jù)輸入批處理計算技術(shù)研究

根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特性分類，按照統(tǒng)一數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計滿足不同要求的多元數(shù)據(jù)輸入批處理計算技術(shù)；研究典型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)批處理應(yīng)用場景（分布式數(shù)據(jù)倉庫）批處理計算模型；研究典型半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用場景（客戶行為分析）批處理計算技術(shù)；研究典型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用場景 （景區(qū)視頻監(jiān)控分析）批處理計算技術(shù)；研究對時限要求較高的近線數(shù)據(jù)應(yīng)用場景（如節(jié)假日的客流預(yù)測、應(yīng)急預(yù)案推薦）批處理計算技術(shù)。

3.海量異構(gòu)旅游大數(shù)據(jù)在約束條件下的實時處理計算技術(shù)研究

結(jié)合旅游管理典型應(yīng)用場景，從實時處理計算架構(gòu)（無中心節(jié)點的對稱式系統(tǒng)架構(gòu)/有中心節(jié)點的主從式架構(gòu)）、各計算節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸方式（主動推送方式/被動拉取方式）、編程接口（類MR用戶編程接口/類Spout和Bolt應(yīng)用編程接口）、高可用性技術(shù)（被動等待策略/主動等待策略/上游備份策略）等方面研究海量異構(gòu)旅游大數(shù)據(jù)的實時處理計算技術(shù)。

旅游大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)難點包括：（1）在具備多元數(shù)據(jù)輸入的批處理計算技術(shù)后，如何優(yōu)化以滿足應(yīng)用場景的不斷提升的時限要求；（2）在具備實時處理計算技術(shù)后，如何針對實時數(shù)據(jù)流的突發(fā)性、持續(xù)性以及對存儲的高要求，對實時計算技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

圖4　旅游大數(shù)據(jù)計算任務(wù)加載及調(diào)度算法優(yōu)化

總體來說，利用分布式架構(gòu)下應(yīng)用驅(qū)動的計算任務(wù)加載及調(diào)度算法優(yōu)化，通過對各類計算任務(wù)執(zhí)行情況進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，了解不同任務(wù)在不同數(shù)據(jù)量、不同計算規(guī)模、不同資源配置等情況下的時間、空間復(fù)雜度，從而以應(yīng)用為驅(qū)動，以任務(wù)復(fù)雜度為依據(jù)，對計算任務(wù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)度規(guī)劃，可以達(dá)到資源調(diào)配效果，從而實現(xiàn)旅游大數(shù)據(jù)分析的真正實用化。（見圖4）

（三）海量時空動態(tài)數(shù)據(jù)的檢索及查詢優(yōu)化

時空數(shù)據(jù)是指具有時間元素特征并隨時間變化而變化的空間數(shù)據(jù)，涉及到如地物要素的數(shù)量、形狀、紋理、空間分布特征、內(nèi)在聯(lián)系及規(guī)律等的數(shù)字、文本、圖形和圖像，具有明顯的空間地理分布特征，并且具有數(shù)據(jù)量大、非線性以及隨時間變化等特征，這在旅游行業(yè)表現(xiàn)得最為典型。其主要由空間、時態(tài)和屬性3類特征組成，構(gòu)成了時空數(shù)據(jù)特有的多維結(jié)構(gòu)。根據(jù)時空數(shù)據(jù)的特性可以將其抽象為 “What”“Where”和“When”三個基本要素，需要通過開展“海量時空動態(tài)數(shù)據(jù)的檢索及查詢優(yōu)化”研究，實現(xiàn)對這些時空數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、動態(tài)處理、精確分析和快速查詢，即構(gòu)造合理的空間、時間和屬性聯(lián)合的數(shù)據(jù)模型。（見圖5）

圖5　時空動態(tài)數(shù)據(jù)的多維結(jié)構(gòu)

旅游大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需要圍繞時間、空間以及多種屬性進(jìn)行檢索和查詢，目前基于Key-Value的分布式數(shù)據(jù)存儲和檢索機制難以滿足海量時空動態(tài)數(shù)據(jù)的多維度檢索需求。

就解決方法上來說，主要包括：（1）應(yīng)用基于交叉Hash校驗的數(shù)據(jù)一致性保障和敏感代價模型驅(qū)動的方法優(yōu)化旅游時空數(shù)據(jù)存儲和檢索模型，實現(xiàn)時序數(shù)據(jù)、空域數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)基于列式數(shù)據(jù)庫和多級混合索引的存儲及檢索方法；（2）針對旅游大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用類型和相關(guān)需求，基于裝箱模型設(shè)計集群并發(fā)計算任務(wù)工作流的智能規(guī)劃、快速加載及量化管控；（3）面向旅游領(lǐng)域海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，構(gòu)建旅游領(lǐng)域的知識推理和管理模型，設(shè)計基于內(nèi)容的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)快速檢索及在線分析方法。

（四）面向旅游時空數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫ACID實現(xiàn)

旅游大數(shù)據(jù)包含大量時序、地理空間數(shù)據(jù)，而分布式存儲系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)延遲、節(jié)點失效情況下會降低系統(tǒng)數(shù)據(jù)一致性和系統(tǒng)可用性。如何保障時空數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫 ACID是旅游大數(shù)據(jù)應(yīng)用的難點問題。經(jīng)初步分析后，可考慮通過改進(jìn)Hash算法，研究旅游時空一致性散列模型，保證數(shù)據(jù)存儲的一致性；同時，在多節(jié)點冗余存儲的情況下，基于投票協(xié)議的數(shù)據(jù)一致性模型，也可確保數(shù)據(jù)在多節(jié)點存儲的最終一致性。（見圖6）

圖6　旅游時空數(shù)據(jù)的ACID實現(xiàn)

圖7　面向旅游管理領(lǐng)域知識的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)內(nèi)容檢索及分析

（五）面向旅游領(lǐng)域知識的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)內(nèi)容檢索及分析

旅游行業(yè)擁有大量的視頻、圖片、動畫等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包含著大量的信息，將這些信息中有用的內(nèi)容進(jìn)行自動識別、提取，并形成知識，對提升旅游服務(wù)供應(yīng)鏈運行的智能化水平、降低人工處理工作量具有重要意義。在這方面，可以通過開展面向旅游管理領(lǐng)域知識的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)內(nèi)容檢索及分析，構(gòu)建包括多類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征識別模型，并通過大規(guī)模深度學(xué)習(xí)，挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的特征影響關(guān)系，從而為風(fēng)險預(yù)警、異常監(jiān)測提供支撐。（見圖7）

五、結(jié)　語

將大數(shù)據(jù)思想引入旅游服務(wù)供應(yīng)鏈管理，是提升旅游管理水平，實現(xiàn)智慧旅游的必經(jīng)之路。本文首先介紹了旅游大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，之后就大數(shù)據(jù)分析在旅游管理中有哪些典型應(yīng)用進(jìn)行了分析歸納，具體包括在旅游需求分析與預(yù)測、游客市場細(xì)分及精準(zhǔn)營銷、旅游規(guī)劃及宏觀調(diào)控等方面的應(yīng)用。最后探討了為達(dá)到這些應(yīng)用，需要在現(xiàn)有大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)基礎(chǔ)上重點關(guān)注并研究那些旅游大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)。從中可以看出旅游大數(shù)據(jù)分析可以對供應(yīng)鏈上的各方提供服務(wù)便利性，并最終實現(xiàn)旅游管理信息共享與上下游協(xié)同。

正如任何事情都有兩面性一樣，旅游大數(shù)據(jù)分析不可避免會涉及到個人隱私問題。［15］除此之外，如何確保旅游大數(shù)據(jù)的真實性、易購性和預(yù)警性，是挖掘旅游大數(shù)據(jù)價值的最大難題。如何識別和校驗旅游服務(wù)供應(yīng)鏈中數(shù)據(jù)的真實性；一個旅游服務(wù)供應(yīng)鏈上有多個企業(yè)、中介，如何整合起來或采購來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)；在獲得有效的旅游大數(shù)據(jù)后，如何通過數(shù)據(jù)的變化預(yù)警供應(yīng)鏈上的各方，這些都是目前旅游管理行業(yè)正在面臨和亟須解決的問題。

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［責(zé)任編輯：張瑜東］

Research on the Application of Big Data in Tourism Administration

LIU Zhi-xia
（Guangdong AIB Polytechnic College，Guangzhou Guangdong 510507）

The service supply chain of tourism，as the core of the tourism administration，takes tourism products as its major target which consisted of the infrastructure manufacturers，the suppliers that provides food，accommodation，transportation，shopping and entertainment services，the travel agents，the tourists and related administrative departments.Through combing the flows of service&information as well as the value stream in the tourism services providing processes，the big data has been profoundly affecting each party in the supply chain，and the tourism industry is stepping into the era of"Intelligent Travel".Combining the service supply chain of tourism and the key technical characteristics of the big data，the practical adoption of Big Data in tourism service supply chain management will be discussed from the macro and micro dimensions，and some key technologies involved also are analyzed.Finally，the outlook for the next stage of tourism administrative development in the big data environment will be put forward.

the service supply chain of tourism；big data；intelligent travel

F 49，F(xiàn) 592

A

1672-402X（2016）04-0095-08

2016-01-12

劉志霞（1981-），女，山東青島人，理學(xué)碩士，廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師。研究方向：旅游管理與規(guī)劃。