2019年中国大数据在旅游领域应用研究.pdf

1 报告编码19RI0645 头豹研究院 | 计算机系列深度研究 400-072-5588 2019 年 中国大数据在旅游领域应用研究 报告摘要 TMT 团队 居民对旅游热情不断升温，各旅游景区在利用高新 技术进行升级改造方面有强烈需求，加之政策鼓励 景区利用大数据建立智慧旅游营销系统将共同推动 大数据在旅游行业的发展，中国旅游大数据市场呈 现快速增长态势。中国大数据在旅游行业软件和服 务市场应用规模从 2014 年的 3,231.1 亿元增长至 2018 年的 11,023.2 亿元，年复合增长率达 46%。 热点一：中国大数据旅游应用领域尚不成熟，有待改善 热点二：统一数据标准体系，解决信息孤岛问题 热点三：C 端需求升级，向 B 端和 G 端发力 当前区块链技术层面有系统吞吐量并发度低，以及无法 与链外信息直接交互的问题，影响商业落地可行性。区 块链技术的不断完善，区块链在汽车行业的商业应用落 地有望取得进一步发展。 旅游大数据统一标准体系建设有利于促进不同来源数据 的融合和利用，完成多领域数据的共享，解决信息孤岛 问题，还可避免数据中心的重复建设，促进旅游大数据 中心集约式发展，形成旅游大数据共享平台，并强化企 业与政府、企业与企业之间的数据衔接流程性，实现旅 游信息融合互通。 大数据技术驱动将 C 端、B 端和 G 端信息串联，可有效 解决传统旅游管理中旅游景区需求开发以及旅游景区监 管难等问题。通过大数据从 C 端游客收集旅游景区类型 喜好，消费行为等数据，大数据平台可帮助 B 端旅游企 业或 G 端旅游景区管理部门制定旅游营销方案，以达到 精准吸引特定消费者的作用。 梁安兴 邮箱：csleadleo 分析师 行业走势图 相关热点报告 计算机系列深度研究 2019 年中国 SaaS 市场初步分 析 计算机系列深度研究 2019 年中国区块链技术构建 供应链金融新生态研究 计算机系列深度研究 2020 年中国云安全产品与技 术概览 2 报告编码19RI0645 目录 1 方法论 . 5 1.1 方法论 . 5 1.2 名词解释 . 6 2 大数据在旅游领域应用背景 . 7 2.1 大数据技术特征 . 7 2.2 大数据旅游行业应用基础 . 8 2.3 中国大数据旅游行业发展现状 . 10 2.4 中国大数据旅游应用市场规模 . 12 3 大数据在旅游行业应用典型领域 . 14 3.1 大数据用于旅游市场精准对位 . 14 3.2 大数据用于旅游市场精准营销 . 15 3.3 大数据用于旅游市场收益管理 . 16 3.4 大数据用于旅游市场需求开发 . 16 3.5 大数据用于旅游市场舆情监测 . 17 4 中国大数据旅游行业应用相关政策法规 . 19 5 中国大数据旅游应用行业发展趋势 . 21 5.1 统一数据标准体系，解决信息孤岛问题 . 21 5.2 C 端需求升级，向 B 端和 G 端发力 . 22 3 报告编码19RI0645 6 中国旅游行业大数据技术应用项目分析 . 24 6.1 中国大数据旅游应用行业竞争格局 . 24 6.2 北京腾云天下科技有限公司 . 25 6.2.1 企业介绍 . 25 6.2.2 项目情况 . 25 6.3 北京融信数联科技有限公司 . 26 6.3.1 企业介绍 . 26 6.3.2 项目情况 . 26 6.4 海鳗（北京）数据技术有限公司 . 27 6.4.1 企业介绍 . 27 6.4.2 项目情况 . 27 4 报告编码19RI0645 图表目录 图 2-1 大数据数据特征 . 7 图 2-2 中国旅游景区人次，2014-2023 年预测 . 9 图 2-4 大数据在旅游行业应用案例 . 11 图 2-5 中国智慧旅游的劣势 . 12 图 2-6 中国大数据旅游行业应用市场规模，2014-2023 年预测 . 13 图 3-1 大数据用于精准定位 . 15 图 3-2 大数据用于精准营销 . 15 图 3-3 大数据用于收益管理 . 16 图 3-4 大数据用于需求开发 . 17 图 3-5 大数据舆情监测 . 18 图 4-1 中国大数据旅游应用政策法规 . 20 图 5-1 统一数据标准体系 . 22 图 6-1 大数据旅游应用行业竞争格局 . 24 图 6-2 Talkingdata 数据平台介绍 . 25 图 6-3 融信数联业务介绍 . 26 图 6-4 海鳗云业务介绍 . 27 图 6-5 海鳗云项目情况 . 28 5 报告编码19RI0645 1 方法论 1.1 方法论 头豹研究院布局中国市场， 深入研究 10 大行业， 54 个垂直行业的市场变化， 已经积累 了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境， 从大数据、 旅游等领域着手， 研究内容覆盖整个 行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走向上市及上市 后的成熟期， 研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式， 企业的商 业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法， 挖掘定量数据背后的逻辑， 分析定性内容背后的观点， 客观 和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份 研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、 竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。 研究院秉承匠心研究， 砥砺前行的宗旨， 从战略的角度分析行业， 从执行的层面阅 读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 头豹研究院本次研究于 2019 年 09 月完成。 6 报告编码19RI0645 1.2 名词解释 结构化数据：关系模型数据，由二维表结构来表达逻辑的数据，通常以行为单位，一行 数据表达一个实体信息，每一行表达数据的属性是相同的，如财务系统数据。 半结构化数据： 结构化数据的一种， 但不符合关系型数据库或其他数据表的形式。 其包 含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层，常见的半结构化数据如 XML 和 JSON。 非结构化数据：数据结构不规则或不完整的数据类型，如图片、文本、音频、视频等。 舆情：舆论情况，指围绕社会事件的发生、发展和变化，民众对社会管理者、企业等各 类组织持有的社会态度。 PB/TB：数据存储容量的单位。1PB=1,024TB，1TB=1,024GB。 OTA：Online Travel Agency， 在线旅游， 旅游消费者通过网络向旅游服务提供商预定 旅游产品或服务， 并通过网上支付或者线下付费， 即各旅游主体可以通过网络进行产品 营销或产品销售。 红海市场：代表现阶段已存在市场，市场竞争较为激烈。 7 报告编码19RI0645 2 大数据在旅游领域应用背景 2.1 大数据技术特征 大数据（Big Data） ，又称巨量资料，是指超过传统数据应用软件处理能力的大量、复 杂数据集合。 大数据技术指从海量数据、 种类繁多的数据中快速且准确获得有价值信息的技 术能力。大数据规模大且传输速度要求高，其特征通常可概括为五点，即规模（Volume） 、 快速（Velocity） 、多样（Variety） 、价值（Value） 、准确（Veracity） 。 图 2-1 大数据数据特征 来源：头豹研究院编辑整理 （1） 规模（Volume） 大数据采集、 存储、 计算的数据规模极大， 起始计量单位达到 PB 级 （1PB=1,024TB） 。 一个庞大的数据生态系统每天要处理 TB 级规模新生数据及 PB 级规模历史数据，数据 规模量考验数据库的承载能力。 （2） 快速（Velocity） 数据具有时效性， 老旧数据会失去价值和作用。 在互联网高速普及背景下， 互联网 每天产生大量数据，数据量增长速度快，时效性高，要求大数据具有快速的处理能力。 这是大数据有别于传统数据的显著特征。 （3） 多样（Variety） 大数据的数据种类和来源具有多样化特点。 大数据可为结构化数据、 半结构化数据 8 报告编码19RI0645 或非结构化数据，可表现为音频、视频、图片、文本等形式。数据种类的多样性要求强 大的数据处理能力。 （4） 价值（Value） 大数据技术的应用优势在于从大量繁杂的数据中提取有价值数据。 大数据中有价值 数据密度低，通过智能算法挖掘数据价值是大数据的核心价值之一。 （5） 准确（Veracity） 大数据的准确特征指数据的准确性和可信赖度， 是衡量数据质量的标准之一。 大数 据的准确性和大数据的价值特征密切相关， 大数据挖掘的数据价值越高， 其准确性要求 越高。 2.2 大数据旅游行业应用基础 大数据在旅游行业的应用指利用大数据技术对旅游数据进行挖掘、清洗、存储和分析， 帮助使用者主动探索旅游资源、旅游活动、旅游经济等有价值信息，帮助旅游景区、政府等 部门对旅游市场进行精准对位、 营销和开发， 实现旅游业信息化管理以及旅游资源合理配置， 提高游客的旅游体验。 大数据技术为旅游行业带来的影响体现在两方面:（1）通过分析游客来源、游客行为、 旅游产品体验，大数据技术可为旅游景区管理部门和地方旅游局提供旅游景区管理决策支 持， 提高旅游营销能力和旅游产品改进能力， 如舆情监测、 游客景区驻留时长、 客源结构等； （2）大数据在旅游行业的应用还可帮助游客准确掌握各地区不同旅游项目和景区，从而合 理规划旅游安排，实现高效出游，如 OTA 的应用帮助游客在线预订酒店、机票、门票，有 效节省了游客时间。 在中国居民文化需求日益增长的背景下， 中国旅游经济高速发展， 旅游人数呈现高速增 长态势，中国景区旅游人数从 2014 年的 36.1 亿人次增长至 2018 年的 55.4 亿人次，年复 9 报告编码19RI0645 合增长率达 11.3%（见图 2-2） ，旅游人数的高速增长下，各地区旅游资源发展不均衡状态 更为凸显， 中国旅游行业面临的旅游产品结构单一、 旅游市场秩序混乱、 旅游景区管理效能 低下等问题严重制约了中国旅游行业的健康发展。 图 2-2 中国旅游景区人次，2014-2023 年预测 来源：头豹研究院编辑整理 （1） 旅游产品结构单一 中国旅游行业旅游产品结构单一， 存在严重供需矛盾问题。 中国多数景区文化内涵挖掘 度不够， 对旅游资源的开发和利用仍处于初级阶段， 旅游形式以观光旅游为主， 各地旅游产 品相似，旅游市场竞争激烈，发展空间有限。同时，近年来自然景观旅游资源过度开发造成 生态环境破坏，为保护环境以及维护自然资源的可持续发展，自然资源开发力度有所减小， 旅游产品扩张空间再次受到限制。中国旅游模式同质化不能满足游客日益增长的个性化需 求 ，而大数据的应用可帮助旅游景区掌握游客喜好，对游客需求具有预知性，帮助中国旅 游行业改革落后的商业模式，驱动旅游行业转型升级。 （2） 旅游市场秩序混乱 中国旅游市场存在秩序混乱、 监管不严等问题。 由于中国旅游业景区同质化严重、 缺乏 特色， 加剧了中国旅游市场的竞争， 阻碍了中国旅游行业的发展。 中国相关法律政策制度尚 10 报告编码19RI0645 不完善，部分景区、企业钻法律漏洞，哄抬旅游景点门票、食宿价格或强制要求游客购物消 费，以牟取暴利。由全国人民代表大会常务委员会于 2013 年 4 月发布的中华人民共和国 旅游法 在法律层面上有效规范了旅游市场秩序， 但随着中国旅游市场规模的不断增长， 旅 游市场中监管体系不完善等问题愈加突出。 大数据在旅游行业的应用， 可帮助各地区监管部 门加强对本地区旅游景点的监管， 及时发现并解决旅游景点中强卖、 抬价等不合理行为， 维 护景点形象和声誉。 2.3 中国大数据旅游行业发展现状 现阶段， 中国很多省份和城市已开始基于大数据、 云计算等技术建设智慧旅游。 从 2010 年开始，南京、杭州、吉林省等城市和省份设立大数据旅游体系，大力推进智慧旅游发展战 略，例如： （1）南京市于 2011 年底建设智慧旅游大数据体系，并推出“南京游客助手”手机客 户端，游客可通过“南京游客助手”解决在南京的“吃住行游购娱”等一系列活动。此外， 南京智慧旅游大数据体系可借助大数据监测平台， 监控到景区的实时客流量， 还能从客源结 构、驻留时长、出行方式等多方面，进行大数据分析，实施监测景区游客流量，并从客源结 构、驻留时长、消费领域、出行方式等多角度进行数据分析，如通过大数据监测游客在景区 内平均驻留时长，景区可适当对景区高峰时段进行限流等措施。 （2） 杭州市作为第二批 “国家智慧旅游试点城市” ， 也在中国智慧旅游发展历程中做出 重要贡献， 推出了众多基于大数据、 互联网等技术的旅游业创新模式。 如 2012 年启用的 “智 慧服务亭”可为游客提供旅游信息咨询、旅游景点导航、在线购买门票等服务。此外，杭州 市旅游委员会与中国旅游研究院合作建设杭州旅游经济实验室， 旨在打造基于大数据技术的 旅游经济运行分析平台， 帮助杭州旅游景区方实现旅游数据的综合应用， 可更好的为游客提 供旅游服务。 11 报告编码19RI0645 （3） 2019 年， 吉林省旅游大数据联合实验室正式设立， 实验室依托银联消费大数据、 通信客户行为大数据等， 对游客消费类目、 游客旅游行为开展全面分析， 为吉林省景区和企 业制定营销策略方案，提高景区管理部门管理效率以及游客旅游舒适度。 图 2-3 大数据在旅游行业应用案例 来源：头豹研究院编辑整理 但中国智慧旅游解决方案仍存在诸多不足： （1） 中国智慧旅游仍处于初始阶段， 智慧旅 游所需的基础设施建设尚不完善。 虽然无线通信路网络技术已遍布多数旅游景区， 但很多设 备仍不能满足对于大数据、 云计算技术的要求， 数据传输速度、 提取速度存在上升空间； （2） 智慧旅游的前期建设成本投入高，若单个旅游景点专门开发 APP 和大数据平台，将导致投 入巨大， 经济回报率不高。 如南京牛首山智慧旅游投资建设花费 8,000 万元， 北京十三陵智 慧旅游投资 6,200 万元，巨额投资将为景区带来更大负担； （3）中国旅游数据并未充分利 用。现阶段，中国旅游数据库利用尚不成熟，数据在不同景区之间未得到充分开放和共享。 不同景区企采集的数据无法与其他景区共享，限制了景区对于旅游数据的深度挖掘和分析， 造成了信息孤岛问题， 导致到大数据的优势难以发挥。 但随着大数据产业不断标准化以及大 数据管控体系的建立，景区间数据流通通道将被打通，信息孤岛问题将得到解决。 12 报告编码19RI0645 图 2-4 中国智慧旅游的劣势 来源：头豹研究院编辑整理 2.4 中国大数据旅游应用市场规模 随着中国居民对旅游热情不断升温， 中国旅游市场规模不断扩增， 也促进了大数据在旅 游行业的发展。 同时， 旅游行业竞争激烈程度持续变强， 各旅游景区在利用高新技术进行升 级改造方面有强烈需求， 而大数据技术的分析和预测功能受旅游行业青睐， 大数据在旅游行 业应用市场不断增多。 此外， 中国政府政策鼓励景区利用大数据建立智慧旅游营销系统， 拓 展新的旅游营销方式， 也有利于大数据在旅游行业的发展。 在需求和政策的双重推动下， 旅 游大数据市场呈现快速增长态势。中国大数据在旅游行业软件和服务市场应用规模从 2014 年的 3,231.1 亿元增长至 2018 年的 11,023.2 亿元，年复合增长率达 46%。随着中国旅游 热度持续升温以及各旅游景区企业寻求业务突破， 大数据在旅游行业的应用将持续发展， 预 计至 2023 年，中国大数据在旅游行业的应用市场规模将达 16,707.5 亿元，2018 至 2023 年年复合增长率将达 21.9%。 13 报告编码19RI0645 图 2-5 中国大数据旅游行业应用市场规模，2014-2023 年预测 来源：头豹研究院编辑整理 14 报告编码19RI0645 3 大数据在旅游行业应用典型领域 3.1 大数据用于旅游市场精准对位 大数据用于旅游市场精准定位主要体现在两方面， 即旅游市场定位和旅游项目可行性分 析。 旅游市场定位： 旅游景区的成功与否与其市场定位有着紧密联系， 合适的市场定位有助 于旅游景区在竞争激烈的市场中脱颖而出、 快速成长， 而市场数据挖掘和分析是旅游景区定 位的基础。 在旅游行业竞争愈发激烈的背景下， 合适的市场定位可帮助旅游景区免于在红海 市场竞争， 通过大数据技术， 旅游景区可拓展数据挖掘和分析的深度和宽度， 从过往旅游数 据中掌握旅游行业市场细分特征、 消费者需求、 竞争者优势等诸多信息， 再经过科学系统的 分析和计算， 制定旅游景区市场定位解决方案， 保证市场定位的个性化。 如通过大数据技术 对其官方微博和公众号留言进行数据挖掘和分析， 上海博物馆可从海量数据中清晰分析出观 众喜好行为和爱好， 从而完成自身在博物馆行业中市场定位， 并可实现提供更全面、 更有针 对性展览和服务，满足观众潜在需求。 旅游项目可行性分析： 旅游项目可行性分析是旅游景区开发前期工作中重要的论证阶段。 因为旅游景区开发具有较大不稳定性和风险性， 前期科学的调研分析是旅游景区开发的成功 的关键因素， 也是降低旅游景区开发风险、 提高旅游景区投资收益的有效途径。 利用大数据 技术分析， 旅游项目开发商可对区域人口结构情况、 潜在消费者行为、 游客消费意愿等数据 进行收集整理，计算出前瞻性预测，以判断该旅游项目是否值得开发。 15 报告编码19RI0645 图 3-1 大数据用于精准定位 来源：头豹研究院编辑整理 3.2 大数据用于旅游市场精准营销 大数据还可以用于旅游市场精准营销。 旅游企业通过对游客海量旅游数据信息的挖掘和 分析，了解游客精准的消费行为，帮助景区更好的制定营销方案，吸引潜在目标游客。在大 数据技术应用背景下，旅游市场营销不再是广撒网式的事件或活动营销，而应该与时俱进， 利用微信、微博、自媒体等其他新兴媒体客户端进行针对性营销，提高营销效率。通过对媒 体中数据信息进行挖掘、整理、存储和分析等处理，旅游开发商可根据用户个人喜好、消费 习惯、生活行为进行潜在消费者筛选，再通过社交媒体通道向用户精准推荐特色旅游产品， 实现转化率的提高。 如旅游企业向中老年人推送红色旅游、 自然景观等旅游景区， 向青少年 推送游乐园、潜水等娱乐刺激类旅游活动。 图 3-2 大数据用于精准营销 16 报告编码19RI0645 来源：头豹研究院编辑整理 3.3 大数据用于旅游市场收益管理 大数据还可用于对旅游市场收益管理。 收益管理即收益最大化， 是指将合适的旅游产品 以合适的价格，通过合适的渠道，销售给合适的客户，以实现收益最大化。实现收益管理目 标需对三种指标， 即需求预测、 细分市场分析和敏感度分析， 而三个指标分析基础则通过大 数据实现。 需求预测指利用大数据技术对旅游数据进行统计和分析， 再通过数据建模和推演 方法， 预测出潜在旅游市场需求， 以及一段时间内旅游产品销量和价格走向， 并以此为基础 制定和推出自营旅游产品。 细分市场则指通过大数据技术对旅游市场进行进一步细分化， 以 达到各个细分市场旅游收益最大化的目的， 细分市场是需求预测的基础。 敏感度分析指利用 大数据技术计算价格弹性， 对细分市场价格进行优化， 追求市场潜在最大收入。 如众荟数据 公司推出的“Revenue Plus”大数据收益管理产品可帮助景区酒店感知未来一段时间内城 市热度以及未来消费者消费趋势，并以此为基础帮助酒店精准定价，实现收益最大化。 图 3-3 大数据用于收益管理 来源：头豹研究院编辑整理 3.4 大数据用于旅游市场需求开发 在互联网高速发展之前， 用户难以找到一个平台表述自己需求， 但随着互联网发展以及 微博、微信、论坛、点评平台等新兴媒体的创新出现，用户之间表达诉求和分享信息变的更 17 报告编码19RI0645 加便捷容易， 用户分享信息的主动性也更强烈， 促进了 “网络评论” 这一新型舆论形式发展。 海量网络评论中不仅有对旅游景区的评价， 还有对于旅游需求的诉求， 且评论也更趋于客观 真实，网络评论中隐藏着巨大的需求开发价值。 旅游开发企业可通过大数据技术将游客对旅游产品的优缺点评论、 需求诉求、 改进建议 等信息进行收集， 建立需求开发数据库， 利用关键词、 情感等多种分析方法了解游客的消费 喜好、价值取向、新消费需求等，以此来改正旅游产品质量，开发新的消费需求。 图 3-4 大数据用于需求开发 来源：头豹研究院编辑整理 3.5 大数据用于旅游市场舆情监测 旅游景区舆情监控指通过大数据技术对旅游舆情进行全天候监测， 以预防、 减少舆情对 旅游景区造成负面影响。随着旅游热情不断升温，每当进入旅游旺季，各大景区游客爆棚， 各种关于景区相关的正面或负面网络口碑不断爆出， 其中负面口碑将会引发诸多旅游舆情危 机。在旅游景区方面，随着信息化的到来，景区更加注重游客对于自身的网络评价和口碑， 希望可以通过网络口碑的传播吸引更多游客游玩。 在旅游管理部门方面， 一些如踩踏、 欺诈 等突发事件新闻的传播会将旅游管理部门推到舆论的风口浪尖。 在游客方面， 游客多采用网 络搜索相关景区介绍、评论来了解景区，以此辅助旅游景区的选择。由此可见，网络口碑对 于旅游景区影响很大，建立完善的舆情监测系统极为重要。 大数据建立的舆情监测系统通过舆情采集、 舆情分析、 舆情预警流程实现对旅游传播数 18 报告编码19RI0645 据的全时监测。舆情采集：利用大数据对微博、微信、论坛、新闻等多媒体平台关键词进行 全天候采集和筛选，根据相关需求，出具旅游舆情大数据报告。舆情分析：针对舆情大数据 报告进行数据统计、自动分类、情感分析、权重分析等操作，以达到对热点旅游舆情的判断 和优先处理， 并对舆情未来走势就行预测。 舆情预警： 基于大数据对舆情走势进行预测预警， 在舆情出现第一时间通过邮件、 短信、 电话等形式通知旅游景区管理人员， 及时提醒采取应 对措施，实现在舆情萌芽状态下化解矛盾。 图 3-5 大数据舆情监测 来源：头豹研究院编辑整理 19 报告编码19RI0645 4 中国大数据旅游行业应用相关政策法规 为推动大数据在旅游等传统行业的应用发展， 政府先后颁布多条法律条文鼓励支持旅游 大数据行业的发展，为旅游大数据发展奠定了良好基础。 2015 年 1 月，国家旅游局印发关于促进智慧旅游发展的指导意见的主要任务中提 到，依据旅游大数据挖掘，建立智慧旅游营销系统，拓展新的旅游营销方式，开展针对性强 的旅游营销。 2015 年 8 月， 国务院颁布了 促进大数据发展行动纲要 ， 其中在交通旅游服 务大数据方面提到， 建立旅游投诉及评价全媒体交互中心， 实现对旅游城市、 重点景区游客 流量的监控、预警和及时分流疏导，为规范市场秩序、方便游客出行、提升旅游服务水平、 促进旅游消费和旅游产业转型升级提供有力支撑。 2016年3月， 中国国家发改委颁布 关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知 ， 明确提到在交通旅游等领域， 推动传统公共服务数据与互联网、 移动互联网、 移动穿戴设备 数据的汇聚整合，鼓励社会机构开展应用研究，开发便民服务应用，优化公共资源配置，提 升公共服务水平。2016 年 11 月，国务院印发 “十三五”国家战略性新兴产业发展规划的 通知强调，拓展生活及公共服务领域的“互联网+”应用。加快行业管理体制创新，促进 旅游等服务智慧化。鼓励运用信息网络技术推动生产、管理和营销模式变革，重塑产业链、 供应链、价值链，加快形成新的生产和流通交换模式。2016 年 12 月，为落实促进大数 据发展行动纲要 ，中国工信部印发大数据产业发展规划 （2016-2020 年） ，推动文化 创意等行业领域大数据应用，推进行业数据资源的采集、整合、共享和利用，充分释放大数 据在产业发展中的变革作用， 加速传统行业经营管理方式变革、 服务模式和商业模式创新及 产业价值链体系重构。同年 12 月，国务院印发 “十三五”全国旅游业发展规划 ，在“十 三五” 旅游业发展趋势中明确云计算、 物联网、 大数据等现代信息技术在旅游业的应用更加 20 报告编码19RI0645 广泛，是旅游业发展的必然趋势。 2017 年 3 月，交通运输部、国家旅游局和国家铁路局联合印发关于促进交通运输与 旅游融合发展的若干意见 强调， 促进交通旅游服务大数据应用， 引导各类互联网平台和市 场主体参与交通、旅游服务大数据产品及增值服务开发，运用网站、微博、微信、应用程序 （APP）等媒介，为社会公众提供多样化交通出行、旅游等综合信息服务。 2018 年 3 月，国务院印发关于促进全域旅游发展的指导意见指出，有效运用高层 营销、网络营销、公众营销、节庆营销等多种方式，借助大数据分析加强市场调研，充分运 用现代新媒体、新技术和新手段，提高营销精准度。 图 4-1 中国大数据旅游应用政策法规 来源：头豹研究院编辑整理 21 报告编码19RI0645 5 中国大数据旅游应用行业发展趋势 5.1 统一数据标准体系，解决信息孤岛问题 大数据融合是实现智慧旅游的基础。 旅游大数据的数据源自不同主体， 包括旅游景区数 据、当地管理部门数据、金融体系数据、通信运营商数据、旅游企业数据等。旅游大数据的 来源广泛、复杂，缺乏统