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在“云”满天飞，大数据盛兴的时代，旅业怎样使用大数据进行创新？通过哪些维度的使用，大数据可以为酒店、航空公司、旅行社带来更好的收益？下面这篇文章的几个实例也许会让我们对大数据这个看起来高深地词汇有所了解。
航空公司、酒店、预订分销公司正越来越多地使用数据推高在线预订率、增加收入、提高消费者满意度。
全球旅游分销公司Amadeus的行政副总裁Herve Couturier称：“我们见证者虚拟大数据对实际商业业务的巨大帮助，大数据提高了在线预订率、降低了操作成本、增加了收益率、提高了消费者满意率。”
以下这些例子告诉我们，一些公司怎样利用大数据为自己服务：
英国航空启动了一项“Know Me Program”的计划，这项计划能收集记录达成英国航空乘客的喜好，基于此给乘客提供更好的服务。比如，通过数据，英国航空发现，当短途飞行时，乘客更倾向于选择靠窗的作为，而长途飞行时，乘客则更喜欢过道，以方便能做些幅度不大的动作活动身体。
航空公司从各个部分搜集的信息，分散于各个系统中。英国航空将自己所搜集到的所有乘客数据整合应用，让这些数据通过Ipad分享给一线空乘人员，指导他们工作。这些都是非常令人印象深刻的努力。“Know Me Program”计划比严格基于里程奖励的忠诚度项目，更能让消费者满意。
Sojern（旅游广告公司）正通过航空公司、酒店、租车公司、信用卡公司等搜集信息，并通过计算机和先进的分析系统对旅游者进行细分，以了解不同旅行者的“旅行目的地、旅行时间、期间的出行人数、喜爱的品牌、旅行次数、享受服务的要求”等。
Sojern的做法正为航空公司、酒店集团、租车公司等普遍采用。他们通过此根据不同的人群制定价格和提供服务。喜爱乘坐达美航空和住在喜达屋的游客基本上均为商务旅客，他们过去一个月来往于圣佛朗西斯科和纽约之间。系统和数据能这两个集团找到销售的交叉点，通过合作实现更好销售。
Travelocity（美国旅行产品在线预订平台，销售价格低廉的机票、门票、酒店等产品）通过大数据分析技术，为在线产品报价、清点库存和营销。根据此做出的产品价格均基于每天的供需变化。Travelocity使用的分析技术包括：相似性建模、最优推荐分析和推荐引擎等，这些技术都能根据消费者的特点，将其最可能喜欢的和与其最喜欢产品相近的商品推荐给消费者。
他们对很多计算使用的模型进行考虑，同时他们也根据每天供需的变化不断地调整计算使用的模型。云能储存大量的数据，分析模型能在最终的应用中起到关键作用，最终驱动消费者做出许多实时的决策。
很多航空公司正在通过大数据计算将受益管理提升到更高一个层面，比如，由于航班延误，一大群旅客无法登机。他们会计算和评估，将这些游客的转机飞机也推迟，还是让他们达成下一班飞机转机，哪个来的更加有利。
“你必须平衡这些乘客的价值、可能的起飞期间和起飞另一班飞机之间的微妙关系，以实现最大获利。”
大量连锁酒店集团也正在研究大数据，以了解在哪些方面投入、投入多少会对他们更有力。比如，数据分析表明，高端品牌应该在内部设施和服务上投入更多；而普通酒店则要将外观装饰得更好，来吸引顺路经过的游客。但是，数据分析能做的不仅仅是这些。
酒店进行中等规模的修葺能达到最大的回报率，不过，对于类似红屋顶旅馆这样的经济型快捷酒店而言，进行投入翻修，要比丽丝卡尔顿这样的高档品牌来得难一点儿。但是，在某个点上，他们的投资回报率是能达到一样的。
很多连锁酒店也正在使用数据分析来进行动态地定价。比如，使用Priceline的消费者，比使用Orbits进行预订的消费者，在食物和酒水上花费更少的钱。而酒店就可以用这一小小的区别对酒店进行动态的定价。
目前，大部分企业将大数据和先进的分析技术应用于三个环节：优化内部操作、优化价格和在整理库存、为消费者提高更好的服务。由于每年目的地、机票、船票、火车票、酒店订房、订房价格等数据等数据太庞大了，要实现这三个环节的优化，大量的数据处理将是最大的挑战。
如果你将所有的项目都选择了，你可能会得到数以亿计的可能性。接着，你进行研究，找出最好的可能。这些，均需要大量的计算和技术的改进。
应用基于网络系统的高速分析技术、采集和使用开源平台提供的海量数据：这对于一个想要利用大数据的企业来说，都是挑战。
“对于旅行社而言，这不仅仅是寻找和提供最便宜的酒店或机票；而是寻找最让消费者满意的航班，规划在最好的天气出行的目的地；寻找当地服务最佳的酒店，提供最能带给他们情感共鸣的旅行产品。”
另外，创新也不是一蹴而就的事情。一个公司投入创新，然后就想20---30年坐享收益，这绝对不成！“现在，每个公司都在使用这些技术，所以，这些仅仅是企业成长投入的一个部分，拥有此，并不表明你有所领先。所以，请保持不断进步。”
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