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航空旅游业大数据的15点分析

航旅IT圈根据大数据领域中前沿的研究机构和专家的见解,结合我们对航空旅游业的理解,为大家做了15点未来大数据发展预测,供参考。 1、数据量将持续增长。 有一点是毋庸置疑的:航旅行业将持续不断地产生出越来越多的数据。直接的原因有两个方面:一是旅行

航旅IT圈根据大数据领域中前沿的研究机构和专家的见解,结合我们对航空旅游业的理解,为大家做了15点未来大数据发展预测,供参考。

 

1、数据量将持续增长。

 

有一点是毋庸置疑的:航旅行业将持续不断地产生出越来越多的数据。直接的原因有两个方面:一是旅行者的数量正在不断增长;二是手持移动设备、接入互联网的设备(不论是企业端还是旅行者端)都在迅猛增长,而这些设备产生的数据量是非常巨大的。

 

2、分析数据的方法得以提高。

 

尽管SQL仍然是一个标准,但象Spark这样的技术正在作为有力的补充工具,使得分析数据的方法不断丰富和提高。我们观察到,一些技术领先的航空旅游企业已经开始使用Spark技术。

 

3、将出现更多的可视化分析工具。

 

微软和Salesforce等技术公司最近纷纷发布了一些分析工具,帮助那些不会编程的人员快速创建数据分析应用来展示商业数据。依照这个发展路径,未来将出现更多的可视化分析工具,以及自动化创建数据视图的工具。这个趋势值得一些不打算发展IT能力的航空公司和旅行企业关注。

 

4、规定性分析方法将被构建在商业化分析软件中。

 

规定性分析方法(Prescriptive Analytics)是指侧重于观察、总结数据中的标准的数据分析方法。按照IDC的预测,到2020年至少超过一半的商业分析软件将包含这种功能。

 

5、能对实时数据流进行分析并获得洞见将是数据时代赢家的一个标志。

 

根据Forrester的研究结果,用户将要求能够使用实时产生的数据进行实时分析并做出决策,在这方面类似Kafka和Spark这样的技术将发挥作用。在航旅行业,一些新兴的企业已经在实时数据应用的环境中进行运营,一些老牌的企业也在朝这个方向努力。实际上,要打造个性化的旅行体验就必须在实时数据的环境下进行决策和运营。

 

6、机器学习是2016年最重要的战略趋势。

 

这个观点可以在Gartner的相关研究报告中看到,而研究公司Ovum也预测认为,机器学习的能力将是下一步数据准备和预测性数据分析中关键的一个要素。虽然这是一个重要趋势,但是在真正应用中还有很多挑战,对于航空旅游企业而言,这显然是一门新课题。

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作者: dawei

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