Tin tức & Sự kiện

Góc nhìn tổng quát về Dữ liệu lớn cho ngành du lịch

27/11/2020 1367

Chia sẻ:

Thuật ngữ về dữ liệu lớn này đã trở nên phổ biến trong giai đoạn những năm gần đây, Nó tác động đến nhiều ngành nghề cũng như phạm vi trong xã hội. Bất kể bạn tham gia vào lĩnh vực nào và bất kể bạn làm công việc gì, Dữ liệu lớn đang dần thâm nhập và sẽ biến đổi dần lĩnh vực đó. Và ngay trong ngành du lịch chúng ta cũng nhận thấy những tác động của nó sẽ biến đổi hoàn toàn ngành này trong tương lai, những ảnh hưởng ngày càng hiển hiện như mạng xã hội Facebook cũng như Google đã ngày càng định hình điều đó. Vì thế Thuật ngữ được đặt cho sự thay đổi này là Dữ liệu lớn và nó sẽ thay đổi mọi thứ, từ cách chúng ta đi du lịch đến cách chúng ta tương tác với các nhà cung cấp du lịch cho đến trải nghiệm của chúng ta tại các sân bay.

Cái mà chúng ta gọi là Dữ liệu lớn ngày nay sẽ trở thành một "điều bình thường mới" và tất cả các doanh nghiệp và chính phủ sẽ có khối lượng lớn dữ liệu để cải thiện những gì họ làm và cách họ thực hiện. Và hầu hết các doanh nghiệp du lịch đều tạo ra một lượng lớn dữ liệu và có quyền truy cập vào nhiều thông tin khách hàng, nhưng họ không thực sự biết cách tận dụng nó để đưa ra các quyết định chiến lược tốt. Nếu không có nền tảng này, việc bổ sung dữ liệu lớn vào một cách hỗn độn thường mang lại ít giá trị.

Quan trọng hơn, dữ liệu lớn thiếu thông tin có thể tác động giúp các doanh nghiệp du lịch có thể đưa ra các quyết định hiệu quả có lợi cho khách hàng và lợi nhuận của họ. Dữ liệu lớn có thể tiết lộ nhiều điều về những gì đang diễn ra, khi nào nó xảy ra và nơi nó xảy ra. Nhưng các doanh nghiệp du lịch vẫn chưa thực sự đến thời điểm mà dữ liệu lớn có thể cho chúng ta biết một cách đáng tin cậy tại sao khách hàng lại hành xử theo một cách như vậy.

Đó là những mô tả tình hình chung của Dữ liệu lớn cho ngành du lịch. Chúng ta bắt đầu chi tiết hơn với những điều cơ bản: chính xác thì Dữ liệu lớn nghĩa là gì?

Dữ liệu lớn là gì?

Thuật ngữ Dữ liệu lớn nói lên thực tế rằng giờ đây chúng ta có thể thu thập và phân tích dữ liệu theo những cách và khối lượng mà chỉ một thập kỷ trước đây là điều không thể. Lĩnh vực này đã phát triển nhanh chóng kể từ đó với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực Internet, tạo ra những mô hình kinh doanh hoàn toàn mới và những doanh nghiệp có lợi nhuận khổng lồ dựa trên các nguyên tắc của Dữ liệu lớn. Các công ty phân tích hiện cũng tích cực theo dõi thị trường và có những định nghĩa chính thức tách biệt các giải pháp Dữ liệu lớn khỏi cơ sở dữ liệu và ứng dụng truyền thống.

Định nghĩa có tính phổ biến nhất trong số này được cung cấp bởi Gartner vào năm 2012, định nghĩa Dữ liệu lớn là “tài sản thông tin có khối lượng lớn, tốc độ cao và / hoặc đa dạng đòi hỏi các hình thức xử lý thông tin sáng tạo, hiệu quả về chi phí”.

Ba yếu tố chính của Dữ liệu lớn theo định nghĩa trên rất hữu ích để giúp xác định hệ thống Dữ liệu lớn trông như thế nào. Cách đây chỉ 10 năm, Terabyte được coi là đơn vị lưu trữ lớn nhất có thể đạt được. Ngày nay, tất cả chúng ta đều có thể mua một máy tính xách tay hoặc PC với giá vài nghìn đô la với Terabyte dung lượng lưu trữ, hoặc tốt hơn nữa là một Terabyte dung lượng lưu trữ từ một nhà cung cấp Cloud như Dropbox với giá 99 đô la một năm. Vì vậy, khái niệm về Lớn cũng đã thay đổi nhiều.

Vậy Lớn trông như thế nào? Đến năm 2050, chúng ta sẽ có 45 Zetabyte dữ liệu được lưu trữ trên toàn cầu trên 100 tỷ thiết bị được kết nối với nhau.

Giờ đây, bạn có thể lưu trữ rất nhiều dữ liệu trong một Terabyte dung lượng lưu trữ và nếu bạn có thể mở rộng quy mô đó lên đến 480 Terabyte, bạn có thể lưu trữ một danh mục kỹ thuật số gồm tất cả các cuốn sách trên thế giới theo tất cả các ngôn ngữ. Đó là gần một nửa Petabyte. Quy mô lên đến 5000 Petabyte hoặc 5 Exabyte, bạn có thể lưu trữ tất cả các từ được nói bởi mỗi người. Và chúng ta vẫn còn một chặng đường dài so với Zetabyte, tức là cần tới 250 tỷ đĩa DVD để lưu trữ khối lượng dữ liệu này.

Vậy nếu ngày nay chúng ta có 4,4 Zetabyte dữ liệu trên toàn cầu, thì tất cả dữ liệu đó đến từ đâu?

Dữ liệu lớn sinh ra từ đâu?

Cho đến năm 2010, nguồn tăng trưởng dữ liệu chính trong thế giới máy tính là PC. Ngày nay, điều đó đã khác. Mọi thứ chúng ta làm trong thế giới số hóa ngày càng tăng của chúng ta đều để lại một “vệt dữ liệu”. Điều này có nghĩa là lượng dữ liệu có sẵn trên toàn cầu đang tăng lên đáng kể và nhanh chóng. Nhiều đến mức mà trong vài năm qua chúng ta đã tạo ra nhiều dữ liệu hơn so với toàn bộ lịch sử trước đây của nhân loại.

Hầu hết dữ liệu đến từ hàng tỷ kết nối mà chúng ta đang tạo với nhau kể từ khi World Wide Web ra đời. Điều này bao gồm các tin nhắn và email mà chúng ta gửi cho nhau mỗi giây qua Email, WhatsApp, Facebook Messenger, WeChat, Twitter, v.v. mà còn từ một nghìn tỷ ảnh và video kỹ thuật số mà chúng ta chụp và gửi cho nhau mỗi năm. Những gì chúng ta tìm kiếm trên các công cụ tìm kiếm như Google và Bing cũng rất quan trọng, cũng như những gì chúng ta đã mua trên các trang web thương mại điện tử như Amazon. Tất cả những điều này kết hợp lại đại diện cho một loại ý thức tập thể nắm bắt sở thích, mong muốn và hành vi của chúng ta, cả với tư cách cá nhân và nhóm hoặc dân cư.

Trong tương lai khi mà Vạn vật kết nối (IoT) thực sự phát triển thì dữ liệu tăng trưởng theo cấp số nhân. các dữ liệu từ các cảm biến mà xuất hiện xung quanh chúng ta. Các điện thoại thông minh mới nhất có cảm biến để cho biết chúng ta đang ở đâu (GPS), tốc độ chúng ta đang di chuyển (gia tốc kế), thời tiết xung quanh chúng ta như thế nào (phong vũ biểu), những vị trí chúng ta đang chạm vào màn hình (cảm biến cảm ứng) và hơn thế nữa. Hiện chúng ta có TV thông minh, đồng hồ thông minh, đồng hồ thông minh, ấm đung nước thông minh, ô tô và thậm chí cả bóng đèn thông minh. Tất nhiên, chúng ta cũng có máy tính xách tay được kết nối với nhau, điện thoại di động, máy tính bảng, Fit Bits, đỗ xe bán tự động và ô tô nối mạng (Bluetooth), thiết bị gia dụng và hệ thống quản lý năng lượng. Một sự phát triển gần đây hơn là hình ảnh phổ biến ở quy mô lớn, ví dụ: từ số lượng lớn các vệ tinh quay quanh trái đất thấp xuất phát bởi người mới tham gia như Terra Bella và Planet Labs, thách thức mở rộng hạ tầng lưu trữ dữ liệu.

Lưu trữ Đám mây: Cơ sở hạ tầng lớn cho Dữ liệu lớn

Với tất cả các kết nối này tạo ra khối lượng dữ liệu lớn như vậy, các công ty Internet như Yahoo, Amazon và Google cần phải tìm ra các giải pháp có khả năng mở rộng, chi phí thấp và “co giãn” hơn để lưu trữ dữ liệu này. Giải pháp là mua một lượng lớn máy chủ và phần cứng lưu trữ và kết nối chúng lại với nhau thành một cụm duy nhất trong một trung tâm dữ liệu. Để thực hiện công việc này, phần mềm như MapReduce và Hadoop đã được viết, sau đó được xuất bản lên các vùng công cộng dưới dạng phần mềm mã nguồn mở từ Apache Foundation. Xu hướng này tiếp tục, với nhiều đóng góp hơn nữa cho sáng kiến mã nguồn mở này, bao gồm cả Spark đã đưa công việc này vào lĩnh vực xử lý thời gian thực và học máy.

Tất cả các công ty công nghệ lớn đều nhìn thấy xu hướng này và bắt đầu xây dựng phần mềm quản trị xung quanh các cụm này, đồng thời cấp quyền truy cập vào các cụm của họ dưới dạng dịch vụ Đám mây. Về cơ bản, họ cũng đã dịch chuyển các cụm này sang lĩnh vực điện toán doanh nghiệp và nó không chỉ cho phép Dữ liệu lớn mà còn cho phép các thay đổi quan trọng khác trong lĩnh vực CNTT theo dạng Phần mềm là dịch vụ (SaaS). Chìa khóa thành công của Đám mây là khả năng mở rộng mà còn là tính đàn hồi của nó (khả năng phân bổ tài nguyên máy tính một cách nhanh chóng, không có chi phí cố định). Khả năng Đám mây này làm cho nó trở nên rất hấp dẫn đối với mọi doanh nghiệp trên hành tinh không thực sự cần đến phần cứng mà nó chạy phần mềm làm năng lực cốt lõi. Và điều này bao gồm tất cả các doanh nghiệp du lịch.

Ba loại phân tích

Khoa học lớn cho Dữ liệu lớn

Giáo sư Gary King từ Harvard đã nói nổi tiếng rằng “Dữ liệu lớn không phải là về Dữ liệu”. Nói cách khác, bản thân dữ liệu không có giá trị tức thời. Nó cũng giống như dầu thô cần phải được tinh chế trước khi có thể sử dụng được. Việc sàng lọc dữ liệu “thô” này đạt được nhờ phân tích.

Do đó đây là nền tảng cho sự phát triển của dữ liệu lớn, khi chúng ta đang thấy những tiến bộ đáng kinh ngạc trong cách chúng ta có thể phân tích dữ liệu. Giờ đây, chúng ta có các thuật toán có thể hiểu lời nói, dịch chúng thành văn bản viết và phân tích văn bản này để lấy ra nội dung có ngữ nghĩa. Giờ đây, các thuật toán có thể xem ảnh, xác định ai là người trong đó và sau đó tìm kiếm trên Internet các ảnh khác của người đó. Các thuật toán tiên tiến hơn xuất hiện mỗi ngày để giúp chúng ta hiểu thế giới du lịch và dự đoán xu hướng trong tương lai. Loại thuật toán này được gọi là "nhận thức" vì nó mô phỏng nhiều thuật toán học tập mà thế giới tự nhiên sử dụng để xây dựng mạng nơ-ron sinh học nhằm giải quyết việc nhận dạng mẫu.

Nguồn mở và Dữ liệu lớn

Một trong những tính năng thú vị của thực hiện phân tích trong vài năm gần đây là thay vì bí mật bảo vệ các thuật toán và phần mềm cực kỳ phức tạp được sử dụng để triển khai các thuật toán học máy này, các tổ chức và cá nhân tạo ra các thuật toán nói chung đang cung cấp chúng dưới dạng mã nguồn mở cho mọi người sử dụng . Google là một công ty tham gia tích cực vào xu hướng này và gần đây đã cung cấp thuật toán TensorFlow cho Học sâu dưới dạng mã nguồn mở. Có thể do một số lý do chính đáng về mặt thương mại nên họ làm điều này, nhưng nó có tác dụng thúc đẩy tiến trình trong lĩnh vực này khá đáng kể.

Ghép tất cả chúng cùng nhau

Với ngữ cảnh hiện tại mà chúng ta thấy chính mình là một kịch bản hấp dẫn. Các kết nối Internet đang tạo ra một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Đám mây đang cung cấp tất cả các tài nguyên máy tính mà chúng ta cần. Và các thuật toán nhận thức có thể phân tích dữ liệu theo những cách mà chúng ta nghĩ rằng máy móc sẽ không bao giờ có thể làm được.

Sự hội tụ của ba yếu tố hỗ trợ công nghệ quan trọng, phụ thuộc lẫn nhau: kết nối, đám mây và nhận thức, có tiềm năng mở ra một cuộc cách mạng công nghiệp mới. Sức mạnh hơi nước đã làm gì với lao động thể chất 150 năm trước, sự hội tụ này sẽ ảnh hưởng đến lao động nhận thức… và cuộc sống và xã hội lao động của chúng ta sẽ thay đổi mãi mãi.

Nhưng tất cả những điều này có ý nghĩa gì đối với du lịch?

Phần lớn các ứng dụng thương mại thành công của dữ liệu lớn ngày nay là trong lĩnh vực thương mại điện tử và quảng cáo trực tuyến. Amazon và Google có lẽ là những ví dụ tốt nhất về điều này trong thực tế, bởi vì một tỷ lệ rất lớn dữ liệu được thu thập bởi các ứng dụng và thiết bị mà chúng ta sử dụng ngày nay phản ánh sở thích và lựa chọn phong cách sống của chúng ta như con người… và một cách rất tốt để kiếm tiền từ điều này dữ liệu thông qua thương mại điện tử và quảng cáo kỹ thuật số.

Ba loại phân tích

Không phải tất cả các phân tích Dữ liệu lớn đều liên quan đến các thuật toán dự đoán và tính toán nhận thức. Trên thực tế, hầu hết các phân tích tính toán là không liên quan. Về cơ bản, có 3 loại phân tích chính được áp dụng cho dữ liệu lớn ngày nay:

1. Phân tích mô tả: Đây là phân tích phổ biến nhất hiện nay và thường được sử dụng để phân đoạn khách hàng. Nó dựa trên các hành vi trong quá khứ và thường chỉ các số liệu đơn giản như số liệu trung bình, tổng số, v.v. được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết.

2. Phân tích dự đoán. Ngày càng ít tổ chức sử dụng cách tiếp cận này, chủ yếu là vì nó khó hơn hoặc không có sẵn các lịch sử lớn về dữ liệu chất lượng tốt. Với phân tích dự đoán, mục tiêu thường là nhắm đến các khách hàng cá nhân dựa trên các dự đoán về hành vi trong tương lai của họ.

3. Phân tích đề xuất: Chỉ một số nhỏ các tổ chức rất lớn đã triển khai các giải pháp này. Trong trường hợp này, yêu cầu số lượng rất lớn dữ liệu chất lượng cao, cùng với tài nguyên máy tính mạnh mẽ và chuyên gia về nhận thức / máy học. Sức mạnh của phân tích mô tả tạo ra hành động lý tưởng cho mỗi khách hàng. Bằng cách này, phân tích mô tả có thể thay thế hoặc bổ sung một nhiệm vụ mà trước đây phải cần đến con người. Một trường hợp sử dụng tuyệt vời ở đây là Alexa hoặc Siri: hãy tưởng tượng các trợ lý AI như Alexa hoặc Siri chủ động tương tác với khách hàng để quản lý tình huống thất lạc hành lý, sử dụng các dự đoán về hành vi của khách hàng để xác định hành động tốt nhất tiếp theo.

Phân tích mô tả ngày nay được sử dụng rộng rãi và được mọi người hiểu rõ. Điều thú vị hơn là xu hướng gần đây chúng ta đang thấy là việc sử dụng Phân tích dự đoán để đo lường xu hướng mua một giỏ sản phẩm du lịch của người tiêu dùng.

Như vậy, ở mức chung nhất chúng ta hiểu được Dữ liệu lớn là gì, và tại sao lại sinh ra được dữ liệu lớn, cách khai thác dữ liệu lớn thế nào và một số giới thiệu các khai tác dữ liệu lớn này. Và chúng ta cũng thấy được xu hướng của Dữ liệu lớn trong tương lai, những thuận lợi của nó trong việc áp dụng vào ngành du lịch.

Để hiểu rõ hơn về hạ tầng B2B giúp đỡ quý công ty, hay liên hệ với chúng tôi 0966856780 hoặc email: itourlink@gmail.com để được giải đáp.

Chia sẻ: