Big Data en el turismo

1. “El Impacto del Big Data a nivel Local e Internacional”
Nombre y Apellido: Valeria
Castro
Curso: Nuevas Tecnologías-
Comisión 2
Docente: Andrea Cattaneo
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2. INDICE
 ¿ Que es el Big Data?
 Objetivos del Big Data
 Características del Big Data
 Diferencia entre aplicaciones y nuevo concepto de Big Data
 Beneficios que aporta el Big Data
 Big Data: retos y oportunidades para el turismo
 Big Data: protección y privacidad
 Riesgos que pueden impactar en la privacidad de datos
 Big Data y el viajero
 Ejemplos exitosos en el sector turístico
 Resultados de encuestas sobre Big Data
 Bibliografía
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3. ¿Que es el Big Data?
 El término Big proviene del
inglés y significa grande. Y la
palabra Data cuyo significado
es datos también pertenece al
inglés. Por lo tanto el concepto
de esta locución es Grandes
Datos
 Es un conjunto de datos que
superan la capacidad de
captura , gestión y
procesamiento en un tiempo
determinado, superando el
software habitual.
 Las dificultades mas comunes
son la búsqueda, la
compartición, la visualización,
almacenamiento entre otras
•Esta tendencia de manejar tantos
datos se debe a muchos casos,
como puede ser relacionar datos
para un investigación o datos de
enfermedades infecciosas, etc.
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4. Objetivos de Big Data
El objetivo de Big Data, al igual que los sistemas
analíticos convencionales, es convertir el Dato en
información que facilita la toma de decisiones, incluso
en tiempo real. Sin embargo, más que una cuestión de
tamaño, es una oportunidad de negocio. Las empresas
ya están utilizando Big Data para entender el perfil, las
necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los
productos y/o servicios vendidos. Esto adquiere
especial relevancia ya que permite adecuar la forma en
la que interactúa la empresa con sus clientes y en cómo
les prestan servicio.
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5. Características del Big Data
 Volumen. El volumen de los datos almacenados en los
depósitos de las empresas ha pasado de ocupar megabytes y
gigabytes a "petabytes". Google procesa 20 petabytes al día.
 Variedad. Los datos han pasado de ser datos almacenados y
estructurados, guardados en bancos de datos empresariales, a
ser desestructurados, semi estructurados, audio, vídeo, XML,
etc. Una creciente variedad de datos necesitan ser procesados y
convertidos en información.
 Velocidad. La velocidad del movimiento, proceso y captura de
datos dentro y fuera de la empresa ha aumentado
significativamente. Los modelos basados en inteligencia de
negocios generalmente suelen tardar días en procesar, frente a
las necesidades analíticas casi en tiempo real de hoy en día
debido al flujo de datos a alta velocidad.
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6. ¿Cuál es entonces la diferencia entre las aplicaciones
analíticas y de gestión y los nuevos conceptos de Big
Data?
Las diferencias se asocian a tres palabras, las tres 'Vs'
del Big Data: Volumen, Variedad y Velocidad (3Vs). Sin
embargo, en base a la experiencia adquirida por las empresas,
se ha ampliado la definición original, añadiendo nuevas
características como son la Veracidad y Valor del dato (5Vs).
Hablamos de Big
Data cuando los volúmenes
superan la capacidad del
software habitual para ser
manejados y gestionados.
Este concepto se encuentra
en continuo movimiento
porque los avances
tecnológicos permiten
tratamientos de volúmenes
mayores.
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7. Tipos de información que trata el Big
Data
 Internet y social media: incluye contenido web e información que es
obtenida de las redes sociales
 Maquina a maquina (M2M): se refiere a las tecnologías que permiten
conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o
mediadores que capturan algún evento en particular.
Grandes datos de
transacción: incluye
registros de facturación, de
telecomunicaciones
detallados, etc.
Generados por humanos:
las personas generamos
cantidad de datos, como
llamadas telefónicas, notas
de voz, imágenes, etc.
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8. ¿Qué beneficios aporta el Big Data a las
empresas?
Las empresas se pueden beneficiar del Big Data en varias áreas como el
conocimiento del cliente, marketing, operaciones y gestión del riesgo.
 Implementación de mejoras tecnológicas que posibilitan la
adquisición de datos y permiten descubrir las necesidades y
puntos de mejora en la compañía.
 Inmersión de nuevas variables en la toma de decisiones a
través de algoritmos automatizados. Los análisis de los datos
pueden mejorar sustancialmente la toma de decisiones dentro de
una compañía reduciendo al mínimo los riegos.
•Segmentación de los clientes
para personalizar acciones. Las
empresas pueden orientar sus
servicios y satisfacen las
necesidades de sus consumidores
de forma específica. La
personalización de productos y
servicios es una de las tendencias
que pisa más fuerte actualmente.
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9. Big Data: Retos y oportunidades para el turismo
 Las organizaciones tienen un reto: la de construir un nuevo modelo de
relación con su clientes actuales y potenciales mas eficiente, innovadores y
humanos. Para esto necesitan dotarse de una cultura empresarial
novedosa y bajo esta mirada los datos dejan de ser un proceso para
convertirse en un sistema.
 Estos espacios nos ayudan a obtener información del viajero o nuestro
cliente , tanto en la ciudad que estén, la llegada, la estadía y su marcha.
Este despliegue físico se hace a partir de una red completa de sensores y
dispositivos conectados a internet.
 De esta forma obtenemos información de un destino turístico mas eficaz
elcual le permite al agente del sector tomar una decisión mas rápida y
eficaz.
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12. Big Data protección y privacidad
 Big Data por si mismo tiene el potencial de generar nuevas clases
de datos personales.
 Esta identidad en permanente construccion, mediante la aplicación
de Big Data abre el camino a la personalizacion de contenidos y
estrecha la franja entre la oferta y la demanda de servicios.
 No es el volumen, la variedad, la velocidad o la veracidad lo que da
forma al Big Data, sino su uso apropiado, transparente y
contrastable de los datos de los usuarios lo que hace que estos
confíen en las organizaciones con la que se relaciones y por ende
lo que los lleva a ceder cada vez mas información sobre sus
gustos, necesidades o intereses
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13. Riesgos que pueden impactar en la protección de
datos personales ligadas al sector turístico
 Ceder datos personales cuando no es necesario para la finalidad perseguida
 Recoger datos personales sin proporcionar la debida información o de
manera fraudulenta
 Utilizar cookies de seguimientos u otros mecanismos de rastreo sin obtener
un consentimiento
 Impedir la utilización anónima de un determinado producto o servicio cuando
la identificación del usuario no es indispensable
 Carecer de procedimientos claros y herramientas para garantizar la
cancelación de oficio de datos personales una vez que han dejado de ser
necesarios
 Violación de la confidencialidad de datos.
 Utilizar datos personales para finalidades no especificadas:
◦ Datos transaccionales, de navegación o de geo-localización
◦ Toma de decisiones económicas, sociales, laborales relevantes sobre la persona
◦ Toma de decisiones automatizadas con posibles consecuencias relevantes para la persona
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14.  No basta con un identificación de riesgos para la protección de
datos personales sino que es imprescindible realizar una
cuantificación de los mismos en dos aspectos:
◦ Probabilidad de que sucedan
◦ Nivel de impacto en la privacidad que tendría su materialización.
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15. Big Data y el Viajero
 El concepto empieza a introducirse en el sector turístico ligado a la
gestión de información y el conocimiento de las empresas y
destinos.
 La calidad y la cantidad de datos que las empresas y destinos
turísticos pueden obtener, refuerzan la toma de decisiones y este
factor es determinante para aumentar su competitividad
 La transformación de que los viajeros comparten sus experiencias
a través de online ha hecho que esta cultura situé al turista en el
centro del sistema y sea el eje de innovación, comunicación y
prestación del servicio
 En este sentido, hoy en día es el viajero quien diseña, realiza y
controla buena parte de la cadena de negocios gracias a internet
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17. Hoy en día la industria turística afronta una
de las épocas mas exigentes en términos
de innovación, captación de talento
humano y generación de experiencias.
La capacidad de las empresas establecida
en del sector para emocionar y generar de
forma honesta y autentica recursos y
contenidos que conlleva una
recomendación implícita es clave en la
estrategia de Big Data en el sector
turístico
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18. Casos de éxito en el ámbito turístico
 Kayak: predicción en 7 dias de los precios de billetes de
avión
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Ejemplos exitosos del Big Data en el
sector turístico

19.  Makemytrip: la empresa que ha revolucionado el sector
de viajes online en la India
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20.  NH Hotel: herramienta de medición de satisfacción de
los clientes
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21. Resultados de encuentras sobre Big
Data
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22. BIBLIOGRAFIA
 http://quees.la/big-data/
 http://www.eleconomista.es/tecnologia/noticias/5578707/02/14/La-moda-del-Big-
Data-En-que-consiste-en-realidad.html#.Kku8ZBvPZdMgVeG
 http://www.womenalia.com/es/hoy-en-womenalia/135-actualidad/4023-big-data-que-
es-y-que-beneficios-aporta-a-la-empresa
 http://www.hosteltur.com/199420_big-data-retos-oportunidades-turismo.html
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