Khóa luận Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh

Nội dung text: Khóa luận Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh

1. ĐẠI HỌC HUẾ KHOA DU LỊCH KHỐ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGHIÊN CỨU VAI TRỊ CỦA DỮ LIỆU LỚN TRONG ĐIỂM ĐẾN DU LỊCH THƠNG MINH SVTH: LÊ THỊ ANH THƯ LỚP : K49– TMĐT GVHD: TS. LÊ VĂN HỊA
2. Thừa Thiên Huế, tháng 6 năm 2020 LỜI CẢM ƠN Để hồn thành được bài khĩa luận tốt nghiệp này, ngồi sự cố gắng và nỗ lực phấn đấu của bản thân, tơi cịn nhận được rất nhiều sự ủng hộ, quan tâm giúp đỡ từ phía nhà trường, quý thầy cơ, đơn vị thực tập, người thân và bạn bè. Lời đầu tiên, tơi xin gửi lời cảm ơn và lịng biết ơn sâu sắc nhất đến Thầy giáo Lê Văn Hịa, người đã trực tiếp giúp đỡ, tận tình hướng dẫn và chỉ bảo cho tơi trong suốt quá trình thực hiện khĩa luận tốt nghiệp. Xin được cảm ơn các Thầy, Cơ giáo trong Khoa Du Lịch - Đại học Huế đã giảng dạy và truyền đạt cho tơi những kiến thức quý báu trong suốt bốn năm học tập và rèn luyện. Xin được cảm ơn đến ban lãnh đạo, các anh chị trong khách sạn Vĩnh Thuyên, đã giúp đỡ, tạo điều kiện cho tơi trong suốt thời gian thực tập. Mặc dù rất cố gắng để hồn thành khĩa luận nhưng tơi biết rằng với vốn kiến thức và kinh nghiệm cịn hạn chế của mình nên sai sĩt trong báo cáo là khơng thể tránh khỏi. Rất mong quý thầy cơ bỏ qua những sai sĩt này và gĩp ý để đề tài được hồn thiện hơn nữa. Tơi xin chân thành cảm ơn! LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan khĩa luận “Nghiên cứu vai trị của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thơng minh” là do tơi thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Văn Hịa.
3. Tất cả những tham khảo từ các nghiên cứu liên quan đều được nêu nguồn gốc một cách rõ ràng từ danh mục tài liệu tham khảo trong khĩa luận. Trong khĩa luận, khơng cĩ việc sao chép tài liệu, cơng trình nghiên cứu của người khác mà khơng chỉ rõ về tài liệu tham khảo. Thừa Thiên Huế, ngày 15 tháng 6 năm 2020 Sinh viên Lê Thị Anh Thư DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1. Các khái niệm thơng minh theo từng tác giả qua các năm 10 Bảng 1.2. Kích thước của điểm đến thơng minh theo từng tác giả qua các năm 12 Bảng 2.1. Các khái niệm về dữ liệu lớn theo từng tác giả qua các năm 21 Bảng 2.2. Bảng chi tiết về mơ hình dữ liệu của Pasquale Del Vecchio 27 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1. Hình ảnh minh họa du lịch thơng minh [1] 7 Hình 2.1. Phân loại dữ liệu lớn: Hashem và cộng sự [21] 26 Hình 2.2. Nguồn thống kê dữ liệu lớn của Newell và cộng sự [26] 28 Hình 2.3. Mơ hình điểm đến du lịch thơng minh của Ivars Baidal và các cộng sự [15]29
4. Hình 2.4. Khung dự báo du lịch với dữ liệu lớn của Chen và cộng sự [23] 33 Hình 2.5. Cơ hội và thách thức của dữ liệu lớn (Miah và cộng sự) [31] 37 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Tên viết tắt Tên Tiếng Anh Diễn dịch Tiếng Việt Smart Tourism 1 STD Điểm đến du lịch thơng minh Destination Smart Tourism 2 STDs Những điểm đến du lịch thơng minh Destinations World Tourism 3 UNWTO Tổ chức du lịch thế giới Organization 4 CNTT Cơng nghệ thơng tin 5 CNTT-TT Cơng nghệ thơng tin và truyền thơng 6 DLTM Du lịch thơng minh Destination Management 7 DMO Tổ chức quản lý điểm đến Organization Cooperative-intelligent Hệ thống giao thơng thơng minh hợp 8 C-ITS transportation system tác Tourism Information 9 TIS Hệ thống thơng tin du lịch System 10 ROI Return on Investment Tỷ lệ lợi nhuận rịng Near-Field 11 NFC Kết nối trường gần Communications Radio Frequency 12 RFID Nhận dạng qua tần số vơ tuyến Identification 13 UGC User Genarated Content Nội dung của người dùng tạo ra Customer Relationship 14 CRM Quản lý quan hệ khách hàng Management ĐẶT VẤN ĐỀ • Tính cấp thiết của đề tài
5. Trong những thập kỷ qua, du lịch đã cĩ sự tăng trưởng liên tục và đa dạng, trở thành một trong những ngành kinh tế phát triển nhanh nhất trên thế giới (Theo Tổ chức Du Lịch Thế Giới UNWTO) [19]. Du lịch đã và đang là một hoạt động phát triển mạnh mẽ và đem lại hiệu quả kinh tế siêu lợi nhuận cho mỗi vùng, mỗi quốc gia của chúng ta, đồng thời nĩ cĩ thể quảng bá hình ảnh của đất nước với các quốc gia và ngày càng nhận được sự quan tâm trên tồn thế giới. Vì vậy chất lượng, tính cạnh tranh của du lịch là những vấn đề nhận được nhiều sự chú ý và cơng nghệ đã nổi lên như là động lực và lực lượng cơ bản cho các điểm đến du lịch. Do đĩ, việc nắm giữ dữ liệu lớn trong du lịch đã được coi là một phương tiện để dẫn dắt những thách thức về sự tăng trưởng thơng minh của các điểm đến và cơng ty du lịch [5], bằng cách định hình lại ranh giới của đối thủ cạnh tranh và nâng cao cấu hình của nĩ như ngành cơng nghiệp thơng tin chuyên sâu [20]. Trong bối cảnh này, cuộc tranh luận về du lịch thơng minh đã cố gắng chứng minh một số lĩnh vực liên quan và thách thức mà dữ liệu lớn cĩ thể mang lại cho khả năng cạnh tranh của các điểm đến và các cơng ty du lịch. Đặc trưng bởi các dịch vụ tiên tiến, mức độ đổi mới cao và sự hiện diện của các quy trình mở, tích hợp và chia sẻ để nâng cao chất lượng cuộc sống cho cả cư dân và khách du lịch, khái niệm về một điểm đến du lịch thơng minh là kết quả của sự kết nối giữa các điểm đến du lịch với cộng đồng của nhiều bên liên quan thơng qua các nền tảng năng động và các luồng truyền thơng chuyên sâu về kiến thức và các hệ thống hỗ trợ quyết định nâng cao [11]. Trong suốt quá trình ra quyết định và giao tiếp, khách du lịch gĩp phần tạo ra một luồng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các cảm biến, thiết bị vi mơ và máy ảnh được phân phối trên các khu vực đơ thị và ngoại ơ mà khách du lịch quan tâm. Tất cả những dữ liệu này là một cơ sở đầy hứa hẹn để tạo ra các điểm đến thơng minh cũng như tăng cường khả năng của các cơng ty du lịch để cá nhân hĩa việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ của họ. Tất cả các cơng ty cĩ thể nhận được thơng tin cĩ giá trị về dữ liệu lớn để dự đốn nhu cầu của khách du lịch, cho phép ra quyết định tốt hơn, quản lý luồng kiến thức và tương tác với khách hàng và cung cấp dịch vụ tốt nhất theo cách hiệu quả và hiệu quả hơn. Điều này cĩ thể dẫn đến năng suất được cải thiện, tăng sự hài lịng của khách hàng, các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hĩa và hoạt động hiệu quả hơn. Tất cả các cơng ty cĩ
6. thể nhận được thơng tin cĩ giá trị về dữ liệu lớn để dự đốn nhu cầu của khách du lịch, cho phép ra quyết định tốt hơn, quản lý luồng kiến thức và tương tác với khách hàng và cung cấp dịch vụ tốt nhất theo cách hiệu quả và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, các vấn đề nghiên cứu mở về vai trị của dữ liệu lớn trong ngành du lịch vẫn cịn cĩ sự hạn chế. Vậy dữ liệu lớn là gì? Nĩ đĩng vai trị gì trong điểm đến du lịch thơng minh (STD)? Khĩ khăn và lợi ích gì khi sử dụng dữ liệu lớn? Làm thế nào để phát triển STD dựa vào dữ liệu lớn? Từ những câu hỏi và lý do trên, tơi đề xuất đề tài “Nghiên cứu vai trị của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thơng minh” để làm khĩa luận tốt nghiệp. • Mục tiêu nghiên cứu • Hệ thống hĩa cơ sở lý luận và thực tiễn về dữ liệu lớn trong STD. • Phân tích, đánh giá vai trị của dữ liệu lớn • Đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng của dữ liệu lớn trong phát triển STD dựa vào dữ liệu lớn. • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu • Đối tượng nghiên cứu Các điểm đến du lịch thơng minh ứng dụng dữ liệu lớn trong hoạt động du lịch. • Phạm vi nghiên cứu Các mơ hình STD. • Phương pháp nghiên cứu Phương pháp tài liệu: Tham khảo tài liệu từ sách, các bài báo quốc tế, Internet và các cơng trình nghiên cứu liên quan đến vấn đề Dữ liệu lớn. • Tĩm tắt nội dung - Khĩa luận tốt nghiệp “Nghiên cứu vai trị của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thơng minh” nhằm tìm hiểu, phân tích vai trị của dữ liệu lớn trong STD - Khĩa luận gồm những nội dung chính cơ bản sau: Chương 1: Cơ sở lí luận và hệ thống về STD
7. Tìm hiểu các khái niệm về du lịch, khái niệm về thơng minh, khái niệm về Điểm đến du lịch thơng minh. Chương 2: Phân tích, đánh giá vai trị của dữ liệu lớn trong STD Tìm hiểu vai trị của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thơng minh và đánh giá ưu nhược điểm Chương 3: Đề xuất giải pháp phát triển STD dựa trên dữ liệu lớn Tìm hiểu các giải pháp phát triển, cải thiện STD dựa vào dữ liệu lớn. • CƠ SỞ LÍ LUẬN VÀ HỆ THỐNG VỀ STD • Du lịch • Khái niệm Du lịch đã trở thành một trong những hình thức sinh hoạt khá phổ biến của con người trong thời đại ngày nay. Tuy nhiên, thế nào là du lịch xét từ gĩc độ của người du lịch và bản thân người làm du lịch, thì cho đến nay vẫn cịn cĩ sự khác nhau trong quan niệm giữa những người nghiên cứu và những người hoạt động trong lĩnh vực này. Theo Liên hiệp quốc tế các tổ chức lữ hành chính thức (International Union of Official Travel Oragnization: IUOTO)[3]: Du lịch được hiểu là hành động du hành đến một nơi khác với địa điểm cư trú thường xuyên của mình nhằm mục đích khơng phải để làm ăn, tức khơng phải để làm một nghề hay một việc kiếm tiền sinh sống. Tại hội nghị LHQ về du lịch họp tại Rome – Italia (21/8 – 5/9/1963), các chuyên gia đưa ra định nghĩa về du lịch[3]: Du lịch là tổng hợp các mối quan hệ, hiện tượng và các hoạt động kinh tế bắt nguồn từ các cuộc hành trình và lưu trú của cá nhân hay tập thể ở bên ngồi nơi ở thường xuyên của họ hay ngồi nước họ với mục đích hồ bình. Nơi họ đến lưu trú khơng phải là nơi làm việc của họ. Theo các nhà du lịch Trung Quốc [3]: Hoạt động du lịch là tổng hồ hàng loạt quan hệ và hiện tượng lấy sự tồn tại và phát triển kinh tế, xã hội nhất định làm cơ sở, lấy chủ thể du lịch, khách thể du lịch và trung gian du lịch làm điều kiện.
8. Theo I. I. Pirogionic (1985) [3]: Du lịch là một dạng hoạt động của dân cư trong thời gian rỗi liên quan với sự di chuyển và lưu lại tạm thời bên ngồi nơi cư trú thường xuyên nhằm nghỉ ngơi, chữa bệnh, phát triển thể chất và tinh thần, nâng cao trình độ nhận thức văn hĩa hoặc thể thao kèm theo việc tiêu thụ những giá trị về tự nhiên, kinh tế và văn hĩa. Theo Điều 4, Chương I, Luật du lịch Việt Nam năm 2005, ban hành ngày 14/6/2005: Du lịch là các hoạt động cĩ liên quan đến chuyến đi của con người ngồi nơi cư trú thường xuyên của mình nhằm đáp ứng nhu cầu tham quan, tìm hiểu, giải trí, nghỉ dưỡng trong một khoảng thời gian nhất định. Nhìn từ gĩc độ thay đổi về khơng gian của du khách: Du lịch là một trong những hình thức di chuyển tạm thời từ một vùng này sang một vùng khác, từ một nước này sang một nước khác mà khơng thay đổi nơi cư trú hay nơi làm việc. Nhìn từ gĩc độ kinh tế: Du lịch là một ngành kinh tế, dịch vụ cĩ nhiệm vụ phục vụ cho nhu cầu tham quan giải trí nghỉ ngơi, cĩ hoặc khơng kết hợp với các hoạt động chữa bệnh, thể thao, nghiên cứu khoa học và các nhu cầu khác. Đối với chính quyền địa phương: Du lịch là việc tổ chức các điều kiện về hành chính, về cơ sở hạ tầng, cơ sở vật chất kỹ thuật để phục vụ khách du lịch, là tổng hợp các hoạt động kinh doanh nhằm tạo điều kiện cho khách du lịch trong việc hành trình và lưu trú, là cơ hội để bán các sản phẩm của địa phương, tăng thu ngoại tệ, tăng thu nhập, nâng cao đời sống vật chất và tinh thần cho dân địa phương. Đối với cộng đồng dân cư sở tại: Du lịch là một hiện tượng kinh tế xã hội mà hoạt động du lịch tại địa phương mình, vừa đem lại những cơ hội để tìm hiểu nền văn hố, phong cách của những người ngồi địa phương mình, vừa là cơ hội để tìm việc làm, phát huy các nghề cổ truyền, tăng thu nhập nhưng đồng thời cũng gây ảnh hưởng đến đời sống người dân sở tại như về mơi trường, trật tự an ninh xã hội, nơi ăn, chốn ở Như vậy, chúng ta thấy được du lịch là một hoạt động cĩ nhiều đặc thù, bao gồm nhiều thành phần tham gia, tạo thành một tổng thể hết sức phức tạp. Nĩ vừa mang đặc điểm của ngành kinh tế vừa cĩ đặc điểm của ngành văn hĩa – xã hội.
9. • Ví dụ Vào các dịp nghỉ hè hay các ngày lễ, chúng ta thường chọn các điểm đến như các bãi biển, các thành phố cách xa nơi mình sinh sống hoặc đi nước ngồi để tận hưởng kỳ nghỉ, giảm áp lực, nghỉ ngơi sau đĩ quay lại để tiếp tục cơng việc. • Đặc điểm Du lịch là ngành cơng nghiệp khơng khĩi, ít gây ơ nhiễm mơi trường, giúp khách du lịch vừa được nghỉ ngơi, giảm căng thẳng và vừa biết thêm nhiều điều hay mới lạ mà khách chưa biết. Du lịch cịn gĩp phần phát triển kinh tế của đất nước, tạo việc làm và tăng thu nhập cho người lao động (hướng dẫn viên, các dịch vụ liên quan. . . ) [4]. Du lịch là một ngành năng động và cạnh tranh địi hỏi khả năng thích ứng liên tục với khách hàng. Thay đổi nhu cầu và mong muốn của khách hàng, vì sự hài lịng, an tồn và hưởng thụ của khách hàng đặc biệt chính là trọng tâm của các doanh nghiệp du lịch. Hiện nay ngành du lịch đang phát triển mạnh ở các nước thuộc thế giới thứ ba. Nhu cầu về du lịch càng tăng thì vấn đề bảo vệ mơi trường cần phải được coi trọng. Cĩ một dạng du lịch nữa, đĩ là du lịch xúc tiến thương mại, vừa đi du lịch vừa kết hợp làm ăn, cũng rất phổ biến tại Việt Nam [32]. • Điểm đến du lịch Theo tổ chức Du lịch Thế giới “Điểm đến du lịch là vùng khơng gian địa lý mà khách du lịch ở lại ít nhất một đêm, bao gồm các sản phẩm du lịch, các dịch vụ cung cấp, các tài nguyên du lịch thu hút khách, cĩ ranh giới hành chính để quản lý và cĩ sự nhận diện về hình ảnh để xác định khả năng cạnh tranh trên thị trường” [2]. Điểm đến du lịch là một điểm thu hút khách du lịch, nơi khách du lịch tham quan, thường cĩ các giá trị vốn cĩ của nĩ hoặc trưng bày các giá trị văn hĩa, ý nghĩa lịch sử hoặc được xây dựng, cung cấp các dịch vụ về phiêu lưu, mạo hiểm, vui chơi giải trí hoặc khám phá, trải nghiệm những điều mới lạ [6]. Cĩ một số quan điểm trong việc xác định điểm đến du lịch. Đối với khu vực địa lý, điểm đến du lịch được xác định là khu vực được du khách lựa chọn bao gồm tất cả các tiện nghi cần thiết như chỗ ở, nhà hàng và giải trí. Trong khi đĩ, định nghĩa về các điểm đến du lịch cũng cĩ thể nhấn mạnh vượt quá giới hạn địa lý của họ đến mức phụ thuộc
10. vào động lực nguồn gốc của khách du lịch. Theo ký hiệu của Liên Hợp Quốc, ý nghĩa của điểm đến nằm ở nhận thức của khách du lịch về một nơi thúc đẩy họ thực hiện chuyến đi. Hơn nữa, Buhalis [11] đề cập đến các điểm đến như sự pha trộn của các sản phẩm và dịch vụ du lịch được sản xuất và cung cấp cho khách hàng tiềm năng như một trải nghiệm tích hợp. Trên thực tế, một điểm đến được coi là một mạng lưới được cấu thành bởi các bên liên quan, tất cả đều tham gia vào việc cung cấp dịch vụ và trải nghiệm cho khách du lịch, sự hợp tác giữa các bên liên quan và trao quyền chuyển giao, chia sẻ tri thức. • Khái niệm “thơng minh” trong du lịch Theo Gretzel và cộng sự [14] “thơng minh là một từ thơng dụng mới để mơ tả sự phát triển cơng nghệ, kinh tế và xã hội được thúc đẩy bằng cách sử dụng các cơng nghệ mới”. Sự thơng minh trong du lịch đề cập đến việc ứng dụng cơng nghệ thơng tin (CNTT) và truyền thơng để phát triển các cơng cụ sáng tạo trong du lịch [6]. Nĩ hỗ trợ các nỗ lực tích hợp tại một điểm đến để tìm ra các cách sáng tạo để thu thập và sử dụng dữ liệu từ cơ sở hạ tầng vật lý, kết nối xã hội, các tổ chức (chính phủ và phi chính phủ) và người dùng kết hợp với các cơng nghệ tiên tiến để tăng hiệu quả, tính bền vững, trải nghiệm. Các cơng cụ cơng nghệ thơng tin và truyền thơng được sử dụng cho du lịch thơng minh bao gồm CNTT, truyền thơng di động, điện tốn đám mây và trí tuệ nhân tạo. Nĩ kết hợp cơ sở hạ tầng vật chất, thơng tin, xã hội và thương mại của du lịch với các cơng cụ như vậy để cung cấp cơ hội cho du lịch thơng minh. Du lịch thơng minh cịn đề cập đến việc ứng dụng cơng nghệ thơng tin và truyền thơng để phát triển các cơng cụ sáng tạo trong du lịch và tạo lợi ích tương tác hỗ trợ giữa ba bên gồm: du khách, chính quyền và doanh nghiệp[1]. Cũng nhờ cĩ du lịch thơng minh, các cơ quan quản lý cĩ thể xây dựng ngành du lịch chất lượng cao phục vụ du khách, gĩp phần thúc đẩy phát triển kinh tế bền vững.
11. • Hình ảnh minh họa du lịch thơng minh [1] Thơng minh đã trở thành một từ thơng dụng mới để mơ tả sự phát triển cơng nghệ, kinh tế và xã hội được thúc đẩy bởi các cơng nghệ dựa trên cảm biến, dữ liệu lớn, dữ liệu mở, cách kết nối và trao đổi thơng tin mới (ví dụ: Internet of Things, RFID và NFC) như khả năng suy luận và lý trí. Hưjer và Wangel [17] cho rằng đĩ khơng phải là quá nhiều tiến bộ cơng nghệ riêng lẻ mà là sự kết nối, đồng bộ hĩa và sử dụng phối hợp các cơng nghệ khác nhau tạo nên sự thơng minh. Theo Harrison và cộng sự [14], khái niệm thơng minh là khai thác dữ liệu vận hành gần như thời gian thực, tích hợp và chia sẻ dữ liệu và sử dụng các phân tích phức tạp, mơ hình hĩa, tối ưu hĩa và trực quan hĩa để đưa ra quyết định vận hành tốt hơn. Thuật ngữ này đã được thêm vào các thành phố (thành phố thơng minh) để mơ tả các nỗ lực nhằm sử dụng cơng nghệ một cách sáng tạo để đạt được tối ưu hĩa tài nguyên, quản trị hiệu quả và cơng bằng, bền vững và chất lượng cuộc sống. Liên quan đến cơ sở hạ tầng vật lý (ví dụ: nhà thơng minh, nhà máy thơng minh), trọng tâm là làm mờ ranh giới giữa vật lý và kỹ thuật số đồng thời thúc đẩy tích hợp cơng nghệ. Thơng minh được thêm vào các cơng nghệ (điện thoại thơng minh, thẻ thơng minh, TV thơng minh ), nĩ mơ tả đa chức năng và mức độ kết nối cao. Trong bối cảnh thị trường, nền kinh tế (nền kinh tế thơng minh) đề cập đến các cơng nghệ hỗ trợ các hình thức hợp
12. tác và tạo giá trị mới dẫn đến sự đổi mới, tinh thần kinh doanh và khả năng cạnh tranh [19] • Điểm đến du lịch thơng minh Hoạt động du lịch hiện đang phải đối mặt với vơ số thách thức bao gồm sự xuất hiện của các yếu tố đột phá như cơng nghệ, đã cách mạng hĩa triệt để ngành này bằng cách sản xuất các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hĩa mới [32]. Các sự kiện chắc chắn đã được gây ra bởi sự ra đời của thời đại thơng tin và sự gia tăng của khách du lịch siêu liên kết và đa kênh mới được kết nối chặt chẽ với các thiết bị di động và sử dụng cơng nghệ thơng tin và truyền thơng [32]. Bước đột phá cơng nghệ đã dẫn đến sự ra đời của một thế giới bị chi phối bởi các giải pháp cơng nghệ là động lực cho các mơ hình kinh doanh thú vị [15]. Theo quan điểm của các yếu tố quyết định này, cả điểm đến và cơng ty du lịch phải được thẩm thấu và điều chỉnh các hành động chiến lược của họ bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận như điểm đến du lịch thơng minh [15]. Những thay đổi về cơng nghệ luơn là điều cần thiết cho du lịch và gần đây sự phát triển khái niệm thơng minh đã được cơng nhận làm nên sự thay đổi mơ hình trong ngành du lịch [7]. Điểm đến du lịch thơng minh là sự hợp nhất của các sản phẩm du lịch và được khởi xướng từ Thành phố thơng minh. Do đĩ, Điểm đến du lịch thơng minh nên được xây dựng dựa trên các cấu trúc của Thành phố thơng minh. Cũng như Thành phố thơng minh, điểm đến du lịch thơng minh cĩ thể tăng khả năng cạnh tranh với việc triển khai các cơng nghệ nâng cao trải nghiệm du lịch của mình [9]. Điểm đến du lịch thơng minh bao gồm cơng nghệ, con người và các tổ chức. Việc tạo ra một điểm đến du lịch thơng minh địi hỏi phải tích hợp các cơng nghệ, hệ thống, dịch vụ và khả năng vào một mạng hữu cơ đủ đa ngành và linh hoạt cho sự phát triển trong tương lai, cũng như truy cập mở [13] Mặc dù khái niệm về điểm đến du lịch thơng minh vẫn đang được tiến hành, nhưng ngày càng cĩ nhiều bài viết dành cho vấn đề này sau đây tơi đã tiến hành tổng hợp về các khái niệm điểm đến thơng minh chi tiết như ở Bảng 1.1
13. • Các khái niệm thơng minh theo từng tác giả qua các năm Tác giả Năm Khái niệm Sự thơng minh trong các điểm đến du lịch cĩ nghĩa là kết nối linh hoạt các chủ sở hữu thơng Beritelli và cộng sự 2014 qua một nền tảng cơng nghệ mà họ cĩ thể trao đổi [12] thơng tin theo thời gian thực liên quan đến các hoạt động du lịch của họ. Khái niệm Điểm đến du lịch thơng minh (STD) xuất hiện từ sự phát triển của Thành phố thơng minh. Điểm đến du lịch thơng minh là kết quả của sự kết nối của một du lịch đích đến với nhiều bên liên quan trong cộng đồng thơng qua các nền tảng Dimitrios Buhalis và năng động và các luồng giao tiếp chuyên sâu về AdityaAmaranggana 2014 kiến thức và tăng cường hệ thống hỗ trợ quyết [11] định. Mục tiêu cuối cùng của điểm đến du lịch thơng minh là tăng cường tối đa hĩa trải nghiệm du lịch cả khả năng cạnh tranh điểm đến và người tiêu dùng hài lịng với sự chú ý đến tính bền vững trong một thời gian dài Du lịch được hỗ trợ bằng cách tích hợp các nỗ lực tại điểm đến để thu thập và khai thác dữ liệu nhận được từ cơ sở hạ tầng vật lý, các kết nối xã hội Gretzel và cộng sự kết hợp với việc sử dụng các cơng nghệ nâng cao 2015 [14] để chuyển đổi dữ liệu vào trải nghiệm tại điểm đến và tuyên bố giá trị của doanh nghiệp rõ ràng tập trung vào hiệu quả, bền vững và giàu trải nghiệm. Các điểm đến sử dụng các phương pháp và cơng Boes và cộng sự [9] 2015 cụ kỹ thuật cĩ sẵn kích hoạt cung và cầu để đồng sáng tạo giá trị, niềm vui và trải nghiệm cho du
14. khách và mang lại sự thịnh vượng, lợi nhuận và các lợi ích cho các tổ chức và điểm đến. STD là một mạng lưới các tổ chức được kết nối Del Chiappa & hoặc liên quan trực tiếp hoặc gián tiếp đến du lịch Baggio [13] 2015 và một mạng lưới như vậy được bổ sung bởi cơ sở hạ tầng cơng nghệ nhằm tạo ra một mơi trường kỹ thuật số hỗ trợ hợp tác và chia sẻ kiến thức Cuộc cách mạng kỹ thuật số đã dẫn đầu đến sự xuất hiện của khái niệm điểm đến thơng minh, trong đĩ kiến thức và thơng tin là cĩ thể truy cập D. Z. Jovicic [16] 2017 được cho tất cả các bên liên quan, tạo điều kiện cho họ thực hiện đổi mới liên tục hiệu suất và các hoạt động, càng nhiều càng tốt. (Nguồn: Tổng hợp năm 2020) Từ Bảng 1.1. ta cĩ thể thấy các khái niệm về STD được thay đổi và cải thiện qua các năm. Nhưng nhìn chung, khơng gian du lịch cố gắng cải thiện trải nghiệm của du khách khi tiếp cận điểm đến đĩ, đồng thời cung cấp chất lượng cuộc sống tốt hơn cho cư dân, nhờ vào ứng dụng CNTT-TT và các cơng nghệ nâng cao khác trong quản lý điểm đến, đổi mới và các nguyên tắc về tính bền vững, khả năng tiếp cận thơng tin và tạo ra tri thức và quản trị. Trong khi trọng tâm của các thành phố thơng minh là cư dân của nĩ, các điểm đến du lịch thơng minh cũng nhấn mạnh rằng nâng cao trải nghiệm du lịch là cần thiết, đồng thời phải cải thiện chất lượng cuộc sống cho cư dân. Quản lý điểm đến du lịch thơng minh đã trở nên phức tạp hơn do các phát triển cơng nghệ hiện nay đã trao quyền cho việc tích hợp các nguồn lực để tạo ra giá trị cho tất cả các tác nhân trong hệ sinh thái điểm đến du lịch thơng minh. Sự kết hợp độc đáo giữa các hệ thống cơng nghệ liên kết tương tác này và việc sở hữu mạng lưới hiểu biết rộng sẽ tăng cường tiềm năng cho lợi thế cạnh tranh bền vững trong điểm đến du lịch. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa các khả năng hiện tại được cung cấp bởi sự thơng minh, các nhà quản
15. lý điểm đến phải tích hợp tồn bộ phạm vi của các thành phần thơng minh và đảm bảo khả năng tương tác và kết nối của cả phần mềm và phần cứng [12]. Theo khái niệm truyền thống, các điểm đến được coi là các đơn vị khơng gian là đối tượng tham quan du lịch. Từ cuối những năm 1990, nâng cao nhận thức về sự phức tạp của du lịch và tác động của nĩ khiến các nhà lý thuyết nhấn mạnh tầm quan trọng của nhiều bên liên quan đĩng vai trị tích cực trong việc quản lý các hệ thống đích. Cuộc cách mạng kỹ thuật số đã dẫn đầu đến sự xuất hiện của khái niệm điểm đến thơng minh, trong đĩ kiến thức và thơng tin là cĩ thể truy cập được cho tất cả các bên liên quan, tạo điều kiện cho họ thực hiện đổi mới liên tục hiệu suất và các hoạt động càng nhiều càng tốt. Khái niệm này khơng tập trung hồn tồn vào khía cạnh cơng nghệ và việc sử dụng CNTT hiện đại, từ kinh nghiệm thơng minh và các thành phần hệ sinh thái kinh doanh, là yếu tố chính quyết định các điểm đến thơng minh, chỉ ra rằng khái niệm này bao gồm văn hĩa xã hội, tâm lý, giáo dục, các thành phần quản lý chiến lược. . . • Kích thước của điểm đến thơng minh theo từng tác giả qua các năm Kích thước Tác giả Dịch vụ điện tốn đám mây (Wang và cộng sự, 2013) Internet vạn vật (Zhu, W và cộng sự, 2014) Hệ thống dịch vụ Internet của người dùng cuối [25] (Buonincontri và Micera, 2016) Cá nhân hĩa kết nối (Lamsfus and Alzua-Sorabal, Thơng tin trong thời gian thực 2013) Giám sát trong thời gian thực [22] Đầu tư vào vốn con người và xã hội (Gretzel và cộng sự. , 2015) Vận chuyển [14] Cơ sở hạ tầng truyền thơng CNTT hiện đại Nguồn lực con người Khả năng lãnh đạo Doanh nhân (Boes và cộng sự. , 2015) [9] Đổi mới Vốn xã hội Cơ sở hạ tầng CNTT (Nguồn: Tổng hợp năm 2020)
16. • Đặc điểm của điểm đến du lịch thơng minh • Các tổ chức du lịch • Hoạt động như một trung tâm thơng minh điều phối tất cả các thơng tin liên quan và giúp người dùng dễ dàng truy cập thơng tin theo thời gian thực • Số hĩa các quy trình kinh doanh cốt lõi • Tối ưu hĩa việc sử dụng năng lượng • Tham gia với cộng đồng địa phương, khách du lịch và chính phủ trong việc tạo ra trải nghiệm du lịch • Nhanh nhẹn trong tổ chức, ra quyết định nhanh chĩng và đáp ứng nhu cầu của khách hàng dựa trên những hiểu biết đúng lúc • Nhắm mục tiêu chính xác và dịch vụ được cá nhân hĩa • Chính phủ • Quản trị thơng tin hỗ trợ dữ liệu mở • Điều chỉnh quyền riêng tư dữ liệu • Thiết lập quan hệ đối tác cơng cộng • Cư dân địa phương, cộng đồng địa phương • Kết nối liên tục • Sáng tạo và trao quyền đầy đủ • Hiểu biết về cơng nghệ • Tích cực tham gia phát triển di sản thơng minh / Văn hĩa điện tử • Khách du lịch • Kết nối tốt và cĩ nhiều thơng tin • Là các nhà phê bình và marketing tích cực • Yêu cầu dịch vụ được cá nhân hĩa cao • Tham gia cả về mặt xã hội và cơng nghệ • Thảo luận linh hoạt qua phương tiện truyền thơng xã hội • Đĩng gĩp vào nội dung • Sử dụng các thiết bị của người dùng cuối trong nhiều điểm tiếp xúc
17. • Mơi trường • Kết nối thơng qua Internet vạn vật • Sự hiện diện của dịch vụ điện tốn đám mây • Hệ sinh thái đổi mới • Mạng cảm biến trong tồn mơi trường • Kết hợp thơng tin kỹ thuật số và bối cảnh xã hội sẽ tăng cường thực tế địa vật lý • Nền tảng xã hội cĩ thể tương tác • Cơ sở hạ tầng tại các điểm đến du lịch thơng minh Cơng nghệ đã nổi lên như là động lực và lực lượng cơ bản cho các điểm du lịch. Do đĩ, ngành du lịch, bao gồm các dịch vụ, phải chịu chuyển đổi cơng nghệ để cĩ thể làm cho việc tiến hành kinh doanh dễ dàng, nhanh hơn và việc truyền thơng tin thuận tiện hơn. Điều này được lấy từ quan điểm của một thế giới đã phát triển do tồn cầu hĩa. Trong Thế kỷ XXI, sự phát triển của ngành du lịch liên quan rất nhiều đến cơng nghệ thơng tin. Cơng nghệ cung cấp cho người dùng cơ hội được liên kết với các tổ chức khác trong thời gian rất ngắn. Khái niệm này cũng được nhấn mạnh bởi Inversini [9] rằng du lịch cĩ thể là một trong những động lực của các nền kinh tế hiện đại như nĩ là một người dùng hàng đầu về cơng nghệ thơng tin và truyền thơng (CNTT-TT), đặc biệt là Internet. UNESCO và UNWTO chắc chắn đã chỉ ra rằng các nước cần phải đáp ứng nhu cầu của khách du lịch mới, nhu cầu của người dân và phản ứng này cĩ thể đạt được bằng cách sử dụng sáng tạo kỹ thuật được cung cấp bởi cơng nghệ mới. Các tổ chức này cũng nhấn mạnh rằng ngành du lịch cần tham gia tích cực hơn với truyền thơng hiện tại chiến lược phổ biến thơng tin mới và hiện tại cho khách du lịch [32]. Từ quan điểm của khách du lịch, việc mua bán sản phẩm du lịch trực tuyến đã trở nên vơ cùng phổ biến, và rất cần thiết để ngành du lịch hiểu và cĩ thể thực hiện để làm dịng dịch vụ này hiệu quả hơn cho người dùng, đặc biệt là khách du lịch. Nĩ là điều cần thiết cho những người trong ngành du lịch hiểu cách khách du lịch thích nghi với những thay đổi cơng nghệ như vậy và khía cạnh nào của sự thay đổi này cĩ thể giúp khách du lịch dễ dàng tiếp cận và sử dụng các thơng tin liên quan
18. trong thời gian lưu trú của họ. Chắc chắn, thơng tin đĩ cũng phải dựa trên nhu cầu và mong muốn của họ. Điều này làm cho du lịch cĩ thể tạo ra doanh thu lớn cho một địa phương và giải trí nhu cầu của nhiều loại khách du lịch là quan trọng. Theo báo cáo [7] xu hướng du lịch trong vài năm tới sẽ được xác định bởi mức độ chuyên sâu sử dụng cơng nghệ. Quan sát này càng khẳng định sự cần thiết của những người trong ngành hiểu tại sao sự sẵn cĩ của thơng tin đã trở thành một trong những yếu tố chính quyết định sự cạnh tranh giữa các tổ chức du lịch. Khơng cịn nghi ngờ gì nữa, bằng cách sử dụng các cơng cụ phù hợp và hiện cĩ để truy cập, hệ thống thơng tin du lịch (TIS) cĩ thể phát triển cơ sở cơng nghệ. Nĩ cĩ thể đồng thời tăng khả năng cạnh tranh và sự sống cịn của các tổ chức du lịch khác nhau. Thơng qua những lợi thế cĩ được, TIS cĩ thể đảm bảo rằng mức độ du lịch và các hoạt động của nĩ được tích hợp. Các TIS cĩ thể được áp dụng để tạo thuận lợi cho mối quan hệ giữa các tổ chức du lịch, điểm du lịch, và khách du lịch. Điều này cĩ thể đĩng gĩp cho việc thúc đẩy và chuyên mơn hĩa một số sản phẩm du lịch. Một điểm đến du lịch thơng minh sẽ cĩ thể kết hợp phát triển cơng nghệ như cũng như phát triển các hoạt động đổi mới. Một điểm đến du lịch thơng minh cũng cĩ thể pha trộn các năng lực này với khơng gian kỹ thuật số, xử lý thơng tin và các cơng cụ cho phép chuyển giao cơng nghệ và chia sẻ kiến thức. Lĩpez và Garcia [8] đề cập đến điểm đến du lịch thơng minh như một điểm đến sáng tạo được thành lập trên một cơng nghệ tiên tiến cơ sở hạ tầng; họ cĩ khả năng đảm bảo sự phát triển bền vững của khu vực nơi du lịch xảy ra. Tĩm lại, điều quan trọng là các thành phố phải cĩ mục tiêu phát triển như một địa điểm du lịch thơng minh. Các cơng cụ và nền tảng cần thiết để làm như vậy bao gồm: - Cơ sở hạ tầng CNTT như điện tốn đám mây và Internet vạn vật (IoT). Ý nghĩa trong này, Cisco định nghĩa Internet vạn vật (IoT) là sự kết hợp giữa con người, quy trình, dữ liệu và mọi thứ làm cho mạng trở nên phù hợp và cĩ giá trị hơn bao giờ hết, biến thơng tin thành hành động tạo ra tài nguyên mới, trải nghiệm phong phú hơn, và cơ hội kinh tế chưa từng cĩ cho các cơng ty, cá nhân và quốc gia. Các đối tượng và thiết bị được
19. sử dụng hàng ngày, ngày càng được kết nối với nhau và điều này dẫn đến việc tạo ra các giải pháp thơng minh liên tục được cập nhật và cải tiến. Theo Meyer [7 ] Internet of Me (IoM) đang nổi lên vì người tiêu dùng đang nĩi: “Tơi muốn thế giới xoay quanh tơi; Tơi muốn cĩ thể sử dụng các giải pháp tơi cần và các giải pháp tơi thích khi tơi muốn sử dụng chúng và trên các thiết bị mà tơi thích sử dụng” - Thiết bị đeo là thiết bị nhỏ cĩ cảm biến cĩ khả năng biến thiết bị người dùng tương tác thành một phần mở rộng của tâm trí hoặc cơ thể con người. Một thiết bị đeo là một hệ thống cĩ thể được mặc như một bộ quần áo hoặc trang sức. Những vật phẩm này cịn được gọi là các thiết bị đeo được trên mạng, và chúng cĩ các ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày của mọi người. Hiện nay, chúng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. - Các thiết bị di động như điện thoại thơng minh và máy tính bảng. Khả năng tiếp cận dễ dàng mang theo các thiết bị như thế này cho phép dễ dàng mua hàng hĩa và dịch vụ qua thiết bị di động thay vì thơng qua các phương tiện thơng thường hơn. Thanh tốn di động cĩ nghĩa là sử dụng thiết bị điện thoại di động (điện thoại, máy tính bảng) để bắt đầu, ủy quyền và xác nhận việc trao đổi giá trị tiền tệ cho hàng hĩa hoặc dịch vụ. Ví di động là một phương thức thanh tốn mới thơng qua thiết bị di động. Theo Carr [7] một ví di động bao gồm một điện thoại di động với thơng tin cụ thể của khách hàng cho phép người tiêu dùng để thực hiện thanh tốn. Các hình thức giao tiếp khác nhau cĩ thể được sử dụng để thanh tốn qua hệ thống này bao gồm giao tiếp trường gần (NFC), nhận dạng tần số 19 radio (RFID), nhận dạng hình ảnh hoặc mã QR, tin nhắn ngắn dịch vụ và dữ liệu dịch vụ. - Thực tế ảo là một mơi trường ba chiều do máy tính tạo ra cho phép người dùng xem, tương tác và thể hiện sự hiện diện của họ trong một mơi trường khơng cĩ thật. Tùy thuộc vào khả năng tương tác được cung cấp, nĩ cĩ thể được nhập vai (ví dụ: sử dụng mũ bảo hiểm) hoặc khơng nhập vai (ví dụ: sử dụng màn hình). Với tiềm năng to lớn của cơng nghệ này trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là du lịch, đã cĩ sự phổ biến rộng rãi của ứng dụng di động với thực tế tăng cường. Chúng được sử dụng trong bảo tàng, di tích, phịng
20. trưng bày, khơng gian mở và các điểm du lịch khác, nơi các đối tượng cĩ thể nâng cao và cải tiến trong thời gian thực, với nhiều thơng tin khác nhau (văn bản, hình ảnh, hoạt hình ba chiều, âm thanh hoặc video). - Phát triển cơng nghệ cũng đã cung cấp các phương pháp mới cho các cá nhân tương tác với nhau, ngay cả trong mơi trường ngồi trời, với nội dung được cập nhật theo thời gian thực và với đầu ra một-một. Thậm chí cĩ thể sử dụng tương tác các bề mặt trong mơi trường đơ thị để cung cấp quyền truy cập 24 giờ vào thơng tin hữu ích về một địa điểm cụ thể, khu vực hoặc thậm chí quốc gia. Đây là loại hỗ trợ cơng nghệ, cĩ đầy đủ thơng tin liên quan và hữu ích, cĩ thể kết hợp nhiều loại nội dung được cá nhân hĩa và tùy chỉnh bao gồm: đặt chỗ, tìm hiểu sản phẩm, dịch vụ, ưu đãi và khuyến mãi cũng như mua hàng. Việc sử dụng cơng nghệ và thực tế mở rộng, kết hợp với mã QR, giúp thúc đẩy khả năng tương tác với người dùng vượt ra ngồi việc cung cấp thơng tin đơn thuần. - Các dịch vụ dựa trên vị trí của người dùng (các dịch vụ dựa trên vị trí, Bảng điều khiển sử dụng cơng nghệ hệ thống định vị tồn cầu (GPS)) cho phép phát triển các ứng dụng mơ hình mới của di động. Ví dụ về điều này bao gồm quản lý giao thơng hệ thống và hệ thống thơng tin và điều hướng quá cảnh. Khi được sử dụng gần nhau, cùng một khái niệm sử dụng đèn hiệu. Đèn hiệu là một thiết bị nhỏ được kết nối với các thiết bị điện tử và hệ thống điểm bán hàng khác. Trong một cửa hàng, ví dụ: một hệ thống như vậy cĩ thể được kết nối với một nền tảng thanh tốn (chẳng hạn như PayPal). Do đĩ, một người cĩ thiết bị di động thơng minh cĩ cơng nghệ Blutooh sẽ nhận được thơng báo. - Hệ thống tư vấn là các cơng cụ được thiết kế để giúp người dùng chọn sản phẩm tốt nhất phù hợp với sở thích của họ. Hệ thống này giúp xác định khách du lịch tùy chọn và nĩ cũng cĩ thể gợi ý các mục cĩ liên quan cho mỗi người dùng. Điều này dựa trên một phân tích hành vi duyệt web cá nhân của khách du lịch trên mạng và thể hiện sở thích cùng các yếu tố khác [32].
21. • Điểm đến du lịch thơng minh trong thời đại dữ liệu lớn Trong sự xuất hiện của mơ hình dữ liệu lớn, Law [20] đã mơ tả điểm đến thơng minh theo ba lớp chính: lớp thơng tin thơng minh (để thu thập dữ liệu), lớp trao đổi thơng minh (để kết nối) và một lớp xử lý thơng minh (để phân tích dữ liệu). Theo khuơn khổ trên, du lịch thơng minh tập trung cao độ vào việc sử dụng các cơng nghệ tiên tiến để chuyển đổi dữ liệu được thu thập và tổng hợp thơng qua cơ sở hạ tầng vật lý và kết nối xã hội thành trải nghiệm tại chỗ với mơ hình kinh doanh mới để tạo ra hiệu quả và giá trị [14]. Theo IGI, một điểm đến du lịch thơng minh phản ánh các yêu cầu của một cộng đồng lớn với các bên liên quan để cung cấp cho họ các sản phẩm, dịch vụ, khơng gian và trải nghiệm du lịch. Nhiệm vụ đầu tiên để các điểm đến du lịch trở thành điểm đến du lịch thơng minh, được cơng nhận rộng rãi đĩ là cần cách tiếp cận tập trung vào khách hàng, chủ yếu coi trọng nhu cầu, sở thích và yêu cầu của khách du lịch để cải thiện trải nghiệm của họ và đạt được sự hài lịng tốt hơn [16]. Khách du lịch ngày càng quan tâm đến những trải nghiệm do nhiều loại hàng hĩa và dịch vụ kết nối với tính chất của khu vực mà họ ghé thăm. Phương tiện truyền thơng xã hội và các cơng cụ internet là cơng cụ cho phép điểm đến du lịch thơng minh phát triển các kết nối. Phương tiện truyền thơng xã hội đã được coi là một nguồn thơng tin du lịch hữu ích và phong phú. Liên tục thu thập các cộng đồng trực tuyến của người dân để chia sẻ thơng tin, kiến thức và ý kiến bằng cách sử dụng phương tiện truyền thơng đàm thoại [10], họ tạo thành một nguồn dữ liệu lớn quan trọng và cung cấp giá trị tiềm năng mới cho những người ra quyết định. Các nghiên cứu khác nhau nhấn mạnh tiềm năng của dữ liệu lớn để các cơng ty du lịch đạt được những hiểu biết và thơng tin liên quan về trải nghiệm, cảm xúc, sở thích, ý kiến, hành vi cũng như sở thích của khách hàng [20]. Tuy nhiên, trong bối cảnh điểm đến du lịch ngày càng mở rộng, dữ liệu đĩ khơng được sử dụng rộng rãi bởi các nhà hoạch định chính sách và chính quyền để tạo ra giá trị. Việc phân tích dữ liệu lớn được tạo ra thơng qua phương tiện truyền thơng xã hội vẫn chưa được khám phá, đặc biệt là ở các điểm đến du lịch. Ngồi ra, điều đáng chú ý là, dữ liệu
22. lớn khơng thể tự động tạo ra sự thơng minh. Thay vào đĩ, mạng băng thơng rộng và khơng gian hợp tác ảo là các khía cạnh liên quan khác của điểm đến du lịch thơng minh. • Ưu và nhược điểm của điểm đến du lịch thơng minh • Ưu điểm Các chuyên gia đều trùng hợp khi chỉ ra rằng một trong những cơ hội lớn nhất của các điểm đến du lịch thơng minh là sử dụng cơng nghệ dữ liệu lớn để phân tích và dự đốn nhu cầu và kinh nghiệm của khách du lịch được cá nhân hĩa ở các cấp độ khác nhau, nhờ vào thế hệ tri thức cĩ được sau khi dữ liệu cĩ cấu trúc và khơng cĩ cấu trúc đã được xử lý. Điều này cĩ nghĩa là khả năng cạnh tranh và các nguồn lực được tối ưu hĩa nhờ vào cơng nghệ dữ liệu lớn. • Nhược điểm Cĩ những thách thức lớn phải đối mặt khi sử dụng cơng nghệ này. Vẫn tồn tại khá nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ khơng nhận thức được sự cần thiết của nĩ về các tính năng cũng như các cơ hội. Nhưng chắc chắn, một trong những nhược điểm lớn nhất khi sử dụng dữ liệu lớn đĩ là sự thay đổi của văn hĩa tổ chức, nhu cầu đầu tư số tiền đáng kể và cĩ hồ sơ kỹ thuật rất chuyên biệt, hiện đang khan hiếm. Những thách thức mà phương pháp STD mới đang cố gắng đối mặt. • Tiểu kết chương 1 Chương này làm rõ khái niệm điểm đến du lịch thơng minh qua các năm, các giai đoạn và các khái niệm liên quan đến vấn đề này. Theo cách tiếp cận thơng minh, nền tảng cơng nghệ được cấu thành bởi ba thành phần cơng nghệ: dịch vụ điện tốn đám mây, mạng internet và thiết bị người dùng cuối. Chương này cũng nhấn mạnh việc tăng cường tác động của cơng nghệ thơng tin trong những năm tới sẽ hình thành một kịch bản mới cho quản lý được đặc trưng bởi cơng nghệ và quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, hiệu quả của phương pháp STD sẽ khơng chỉ phụ thuộc vào cơng nghệ mà cịn phụ thuộc vào quản trị điểm đến phù hợp, kết hợp một cách cĩ hệ thống ba cấp độ của STD, cụ thể là các cấp độ quan hệ, cơng cụ và ứng dụng chiến lược [10].
23. • PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ VAI TRỊ CỦA DỮ LIỆU LỚN TRONG STD • Giới thiệu về dữ liệu lớn • Khái niệm dữ liệu Dữ liệu là chuỗi bất kỳ của một hoặc nhiều ký hiệu cĩ ý nghĩa thơng qua việc giải thích một hành động cụ thể nào đĩ. Dữ liệu cần phải được thơng dịch để trở thành thơng tin. Để dữ liệu thành thơng tin, cần xem xét một số nhân tố bao gồm người (hoặc vật) sinh ra dữ liệu và thơng tin được mong muốn từ dữ liệu đĩ. Thuật ngữ si HYPERLINK " "êu d HYPERLINK " "ữ liệu chỉ các dữ liệu được dùng làm dữ liệu tham khảo về một dữ liệu khác. Siêu dữ liệu cĩ thể được ngầm hiểu, được chỉ định hoặc cho trước. Dữ liệu liên quan đến sự kiện hoặc quy trình vật lý thường cĩ nhân tố thời gian. Trong hầu hết các trường hợp, nhân tố thời gian được ngầm hiểu. Dữ liệu cĩ thể được tổ chức trong nhiều loại cấu trúc dữ liệu khác nhau, bao gồm mảng, đồ th HYPERLINK " "ị và đối tượng. Cấu trúc dữ liệu lưu nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm số, chu HYPERLINK " ink=1"ỗi và thậm chí các c HYPERLINK " u"ấu tr HYPERLINK " u"úc d HYPERLINK " u"ữ liệu khác. Dữ liệu ra vào máy tính thơng qua các thi HYPERLINK " "ết bị ngoại vi [35].
24. • Khái niệm dữ liệu lớn Dữ liệu lớn là một trong những mơ hình tiêu biểu nhất của nền kinh tế tri thức và là một lĩnh vực điều tra mới nổi cho các nhà nghiên cứu và thực hành. Do khả năng cung cấp cho các tổ chức và cơng ty một lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng, từ đĩ cĩ thể giúp đạt được những hiểu biết vơ giá [27] về quan điểm, sở thích, nhu cầu cũng như thái độ của khách hàng Do đĩ, dữ liệu lớn đang được cơng nhận là nguồn chính tạo ra giá trị. Tuy nhiên, trong khi sự xuất hiện của dữ liệu lớn là xu hướng chung cho tất cả các ngành, nĩ trở nên đặc biệt phù hợp với ngành du lịch vì tính chất thơng tin mạnh mẽ và sự phụ thuộc vào Cơng nghệ thơng tin và truyền thơng [18]. Từ quan điểm dựa trên thơng tin, du lịch là một hiện tượng phức tạp, trong đĩ dữ liệu, thơng tin, kiến thức từ và về khách du lịch, là cơ sở thiết yếu cho khả năng cạnh tranh và đổi mới của điểm đến. Ngồi ra, việc sử dụng các thiết bị cơng nghệ khác nhau trong cuộc sống hàng ngày, cùng với sự sinh sơi nảy nở của tất cả các loại cảm biến, tạo ra một kịch bản dữ liệu hĩa dữ liệu, một quy trình chưa biết cho đến nay cĩ thể được xác định là khả năng tạo dữ liệu, cĩ thể được xử lý bằng máy tính [26]. Tuy nhiên, trái với những gì cĩ vẻ thấy, khơng chỉ khối lượng dữ liệu quan trọng, sự đa dạng của dữ liệu và tốc độ mà nĩ được xử lý cũng xác định bản chất của dữ liệu lớn [34]. Trong thực tế, dữ liệu lớn cĩ thể được gọi là một bộ dữ liệu giới hạn chức năng phù hợp của các tài nguyên cĩ sẵn để lưu trữ, phục hồi, xử lý và phân tích dữ liệu. Do đĩ, kích thước phân biệt khái niệm dữ liệu lớn là khối lượng (kích thước lớn của bộ sưu tập dữ liệu), là sự đa dạng (cấu trúc khác nhau hoặc thiếu cấu trúc mà dữ liệu cĩ thể cĩ) và là vận tốc (tốc độ mà dữ liệu được tạo, truy cập và phân tích) [34]. Mặc dù khái niệm về dữ liệu lớn vẫn đang được tiến hành, nhưng ngày càng cĩ nhiều bài viết dành cho vấn đề này, vì vậy tơi đã tiến hành tổng hợp về các khái niệm dữ liệu lớn chi tiết như ở Bảng 2. 1 • Các khái niệm về dữ liệu lớn theo từng tác giả qua các năm Tác giả Khái niệm Madde Dữ liệu lớn là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp
25. n, S mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống khơng xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm (20150 các thách thức như ph HYPERLINK [27] " %ADt"ân tích, thu th HYPERLINK " "ập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. Thuật ngữ này thường chỉ đơn giản đề cập đến việc việc sử dụng các phân tích dự báo, phân tích hành vi người dùng, hoặc một số phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến khác trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít khi đề cập đến k HYPERLINK " "ích th HYPERLINK " "ước của bộ dữ liệu. Del Dữ liệu lớn là một thuật ngữ phổ biến nhất và được sử dụng thường xuyên nhất để mơ Vecchi tả sự tăng trưởng theo cấp số nhân về tính sẵn cĩ của dữ liệu trong thời hiện đại, cĩ o, P khả năng được duy trì hoặc thậm chí tăng tốc trong tương lai gần. Đây là một thuật (2017) ngữ rộng cho các bộ dữ liệu cĩ kích thước lớn hoặc phức tạp đến mức các ứng dụng [24] xử lý dữ liệu và cơng cụ phần mềm truyền thống khơng đủ để nắm bắt, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý. Dữ liệu lớn là một thuật ngữ được sử dụng để mơ tả các bộ dữ liệu cực lớn, phức tạp và phải phân tích các bộ dữ liệu đĩ để xác định các mẫu và xu hướng hữu ích hoặc thú vị. Các đặc điểm chính của Dữ liệu lớn thường được thể hiện dưới dạng 4V: DeVan, - Volume (khối lượng): Một trong những đặc điểm mang tính biểu tượng nhất của Dữ 2016; liệu lớn là khối lượng lớn, với lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi máy mĩc, mạng IBM, và tương tác của con người trên các hệ thống như phương tiện truyền thơng xã hội. 2017; - Variety (tính đa dạng): Điều này đề cập đến nhiều nguồn và loại dữ liệu, cả cĩ cấu [34] trúc (ví dụ: cơ sở dữ liệu hoặc các định dạng tương tự khác) và khơng cĩ cấu trúc (ví dụ: email, ảnh, video, thiết bị giám sát, PDF, âm thanh, v. v. ) Các loại dữ liệu sau tạo ra những thách thức đáng kể cho việc lưu trữ, khai thác và phân tích dữ liệu. - Velocity (vận tốc): Điều này liên quan đến tốc độ khổng lồ mà dữ liệu mới được tạo
26. ra, bao gồm cả trong thời gian thực, cũng như tốc độ phân tích cần phải diễn ra để sử dụng dữ liệu đĩ. - Veracity (độ chính xác): Điều này liên quan đến sự sai lệch, tiếng ồn và sự bất thường trong dữ liệu - tức là chất lượng của chính dữ liệu. Dữ liệu phải được củng cố, làm sạch, nhất quán và hiện hành để tạo điều kiện cho các quyết định đúng đắn. Dữ liệu lớn là một trong những mơ hình tiêu biểu nhất của nền kinh tế tri thức trên Mazĩn thế giới và đại diện cho một lĩnh vực điều tra mới nổi dành cho các nhà nghiên cứu và Lospez các học viên. Do khả năng cung cấp cho các tổ chức và cơng ty một lượng dữ liệu (2017) khổng lồ và đa dạng từ đĩ cĩ thể đạt được những hiểu biết vơ giá về quan điểm, sở [8] thích, nhu cầu, thái độ của khách hàng Dữ liệu lớn đang được cơng nhận là nguồn chính tạo ra giá trị (Nguồn tổng hợp năm 2020) • Đặc điểm của dữ liệu lớn Đặc điểm của dữ liệu lớn được gĩi gọn trong 5V (value) đĩ là: volume (khối lượng), variety (sự đa dạng), velocity (tốc độ), veracity (độ chính xác) và value (giá trị). Đây chính là điểm nhấn độc đáo dùng để xác định dữ liệu lớn trong du lịch. • Volume (khối lượng) Khối lượng đứng đầu danh sách các đặc điểm dữ liệu lớn, đây là yếu tố chính gây ra vấn đề tại sao các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống khơng xử lý được dữ liệu lớn (39). Khối lượng dữ liệu lớn về du lịch đến từ các điểm bán hàng hoặc các kênh phân phối truyền thống là khác nhau (ví dụ như trung tâm cuộc gọi, trang web, cơ sở, bản tin, quan hệ khách hàng ). Nội dung của dữ liệu lớn về du lịch được tạo ra hàng ngày, hoặc thậm chí hàng giờ và vấn đề cần quan tâm là việc hiểu ý nghĩa của thơng tin, chuyển đổi dữ liệu lớn thành dữ liệu thơng minh và sau đĩ sử dụng nĩ để lập ra kế hoạch du lịch. • Variety (sự đa dạng) Một đặc điểm quan trọng khác của dữ liệu lớn, cả về chi phí và dễ sử dụng, là sự đa dạng của dữ liệu bắt nguồn từ tất cả các cơng nghệ cĩ thể truy cập. Tính đa dạng mơ tả các định dạng khác nhau của dữ liệu khơng vay mượn để lưu trữ trong các hệ thống cơ sở
27. dữ liệu quan hệ cĩ cấu trúc. Các định dạng của dữ liệu lớn bao gồm một danh sách dài các dữ liệu như tài liệu, e-mail, tin nhắn, văn bản, hình ảnh, đồ thị, video và đầu ra từ tất cả các loại dữ liệu do máy tạo từ điện thoại di động, tín hiệu GPS, cảm biến, nhật ký máy và các thiết bị phân tích DNA [30]. Đặc trưng của loại dữ liệu này là khơng cấu trúc hoặc bán cấu trúc và luơn luơn tồn tại. Hầu hết 80% thơng tin liên quan đến du lịch bắt nguồn từ dạng khơng cĩ cấu trúc và các tổ chức chỉ cĩ thể dựa vào 20% dữ liệu cĩ cấu trúc, ví dụ: hệ thống quản lý tài sản (PMS), hệ thống quản lý nội dung web hoặc blog (CMS) hoặc hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CMS). Các hệ thống (CRM) chỉ cĩ thể xử lý dữ liệu cĩ cấu trúc, trong khi các tùy chọn của khách hàng, dữ liệu tại các điểm tiếp xúc khác nhau lại ở dạng dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Điều này địi hỏi các cơng nghệ mới phải phân tích chúng để phát triển hoặc cải tiến các sản phẩm và dịch vụ mới. • Velocity (tốc độ) Đặc điểm chính thứ ba của dữ liệu lớn là vận tốc, hay cịn gọi là tốc độ phản ứng. Cĩ ba khía cạnh quan trọng của vận tốc dữ liệu lớn về du lịch [30]. Khía cạnh đầu tiên là thu thập, lưu trữ và phân tích thống nhất và đầy đủ các luồng dữ liệu lớn di chuyển nhanh, ví dụ: luồng đọc từ cảm biến hoặc lịch sử weblog của các lượt truy cập trang và nhấp chuột của mỗi khách truy cập vào trang web. Khía cạnh thứ hai là các đặc điểm của tính kịp thời hoặc độ trễ. Chúng ta nên nắm bắt, lưu trữ và sử dụng dữ liệu lớn trong một khoảng thời gian trễ nhất định tùy thuộc vào loại thơng tin vì một số dữ liệu cĩ giá trị trong khi một số dữ liệu sẽ khơng cịn ý nghĩa sau một khoảng thời gian rất ngắn. Khía cạnh thứ ba là tốc độ mà dữ liệu lớn phải được lưu trữ và truy xuất; kiến thức của việc nắm bắt, phân tích và triển khai phải hỗ trợ quay vịng thời gian thực (trong trường hợp này là các phân số của giây); và phải làm điều này một cách nhất quán trên hàng ngàn khách hàng mới. Ví dụ, trong du lịch, vấn đề đáng quan tâm là làm thế nào để gửi đúng lời đề nghị đến đúng người vào đúng thời điểm khi người đĩ đến điểm đến và bạn nên làm gì nếu ai đĩ đăng ký vào khách sạn của bạn và được bổ nhiệm vào phịng và quyết định tweet về nĩ hơn là gọi cho quầy lễ tân. Lấy các hãng hàng khơng trong ngành kinh doanh du lịch làm ví dụ, quản lý doanh thu năng động cĩ thể thay đổi giá kịp thời theo các thuật tốn phức tạp dựa trên các hành vi trực tuyến của khách hàng.
28. • Veracity (độ chính xác) Độ chính xác cĩ nghĩa là tính trung thực và chính xác của dữ liệu được cung cấp theo ngữ cảnh, sự đa dạng của các điểm giao tiếp, điểm cảm ứng, và tốc độ xảy ra. Độ chính xác của dữ liệu lớn đề cập đến sự sai lệch, nhiễu và bất thường trong dữ liệu: Dữ liệu được lưu trữ và khai thác cĩ ý nghĩa đối với vấn đề được phân tích khơng? So với khối lượng và vận tốc, tính chính xác trong phân tích dữ liệu là thách thức lớn nhất. Khi phát triển một chiến lược dữ liệu lớn, bạn cần nhĩm của mình và các đối tác giúp bạn giữ sạch dữ liệu của mình và cĩ các quy trình để giữ dữ liệu bẩn khơng bị tích lũy trong hệ thống của bạn. • Value (giá trị) Giá trị được xem là một đặc tính quan trọng khác của dữ liệu lớn. Giá trị của dữ liệu lớn về du lịch cĩ thể được mơ tả bằng ứng dụng mới lạ của nĩ trong ngành du lịch. Đầu tiên, đĩ là ứng dụng cá nhân hĩa dữ liệu lớn về du lịch. Tiếp thị cá nhân và thiết kế sản phẩm nhắm mục tiêu là những cơ hội cực kỳ mạnh mẽ cĩ thể thu được từ dữ liệu lớn [30]. Sử dụng một loạt các cuộc phỏng vấn được thực hiện trong ngành du lịch, Radovich [30] đã chỉ ra cách dữ liệu lớn cĩ thể được sử dụng để tăng tác động và giảm ma sát giữa các ngành, cả trong một cơng ty và trong cơng nghiệp. Cá nhân hĩa là một nguyên lý chính của dữ liệu lớn. Để giành chiến thắng một cách hiệu quả nhất khi cá nhân hĩa, các cơng ty du lịch lớn phải làm việc trên cơ sở dữ liệu thơng tin để thu thập vơ số dữ liệu được người tiêu dùng xử lý tại các điểm khác nhau. Ứng dụng cĩ giá trị thứ hai của dữ liệu lớn về du lịch là trải nghiệm lấy khách hàng làm trung tâm. Khách hàng nên là trung tâm của mọi nỗ lực dữ liệu lớn. Nếu thu thập dữ liệu lớn được xem là đáng sợ hoặc xâm lấn, người tiêu dùng sẽ khơng hài lịng và lịng trung thành sẽ bị mất. Tuy nhiên, tất cả các dấu hiệu cho thấy người tiêu dùng sẵn sàng chấp nhận sự xâm nhập lớn vào hành vi của họ nếu sản phẩm kết quả được nhắm mục tiêu nhiều hơn và cĩ thể dự đốn nhu cầu của họ trong suốt quá trình trải nghiệm. • Phân loại dữ liệu lớn Dữ liệu lớn cung cấp những hiểu biết sâu sắc chưa từng cĩ của khách hàng trong quá trình ra quyết định bằng cách cho phép các cơng ty theo dõi và phân tích các mơ hình
29. mua sắm, khuyến nghị, hành vi mua hàng của khách hàng và các quá trình điều khiển khác cĩ ảnh hưởng đến doanh số. Các cơ quan và tổ chức liên quan đến du lịch cĩ thể tìm ra những cách sáng tạo để sử dụng nguồn tài nguyên dữ liệu dồi dào này để kết nối với khách truy cập tiềm năng ở mọi giai đoạn của chuyến đi và sử dụng các nguồn dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn và kịp thời về nhân khẩu học của khách truy cập tăng trưởng nhanh nhất. Họ cũng cĩ thể tiếp thị để nhắm mục tiêu của người mua sắm đã xem xét một điểm đến cụ thể trên trang web của cơng ty du lịch trực tuyến hay chưa. Thơng qua việc sử dụng dữ liệu lớn, việc dự đốn nhu cầu của các ngành cơng nghiệp trở nên hiệu quả hơn. Ngày càng cĩ nhiều cơng ty bắt đầu chuyên lưu trữ và đánh giá một lượng lớn dữ liệu về khách du lịch tại khách sạn, giao dịch mua hàng và thơng tin khách hàng để cung cấp dịch vụ chất lượng cao và hiệu quả hơn. Do vậy, để nắm bắt được mục đích, nhu cầu và trải nghiệm của khách hàng, thì cần hiểu rõ về nội dung từng dữ liệu của dữ liệu lớn. Hashlem [21] đã phân loại dữ liệu lớn theo năm phần (Hình 2.1). Thứ nhất, thơng tin về dữ liệu xuất phát từ đâu; thứ hai, nội dung dữ liệu như thế nào; thứ ba, dữ liệu ở kho nào; tiếp đến, dữ liệu đã được chuyển hĩa hay chưa, nếu chưa thì phần cuối chính là phần xử lí dữ liệu.
30. • Phân loại dữ liệu lớn: Hashem và cộng sự [21] • Phân tích dữ liệu của dữ liệu lớn trong STD Trong các hệ sinh thái du lịch thơng minh, phân tích dữ liệu của dữ liệu lớn rất cần thiết cho việc xử lý, mơ hình hĩa và trực quan hĩa dữ liệu để cĩ thể sử dụng nĩ thơng báo cho các quyết định hoạt động ở các điểm đến du lịch một cách hữu hiệu nhất [9]. Phân tích dữ liệu lớn chứng tỏ là một cơng cụ thiết yếu để tạo ra trí tuệ kinh doanh thực sự ở các điểm du lịch làm thay đổi hệ thống thơng tin truyền thống và giúp tạo ra kiến thức ở điểm đến [9]. Điều này cho thấy dữ liệu của dữ liệu lớn là vơ cùng quan trọng, xem như dữ liệu phải được phân tích theo cách mà nĩ cĩ thể được sử dụng để tạo ra giá trị, nghĩa là nĩ ủng hộ việc ra quyết định cĩ hiểu biết. Một ví dụ về những khả năng mới này chính là hệ thống thơng tin quản lý điểm đến. Mơ hình của Pasquale [18] (bảng 2.2) giúp hiểu rõ giá trị của việc phân tích dữ liệu của dữ liệu lớn. Vì nĩ nêu ra được những việc mà dữ liệu lớn cĩ thể đáp ứng và giải quyết, hay nĩi cách khác, khi phân tích và hiểu rõ được dữ liệu của dữ liệu lớn, thì sẽ hỗ trợ được việc ra quyết định, tạo sản phẩm, duy trì khách hàng
31. • Bảng chi tiết về mơ hình dữ liệu của Pasquale Del Vecchio Kích thước tạo giá trị dữ liệu lớn Quá trình tạo giá trị từ dữ liệu lớn (Như thế (Tại sao?) nào?) Bằng cách đồng bộ hĩa thơng tin thu được Cải thiện quy trình ra quyết định trong thời gian thực Tăng cường và làm phong phú Bằng cách khám phá và dự đốn nhu cầu, phơi thêm trải nghiệm của khách du bày sự thay đổi, tùy chỉnh các dịch vụ, trải lịch nghiệm đồng sáng tạo Bằng cách cho phép kết nối động với các bên Mơ hình kinh doanh mới và phát liên quan bên ngồi, trao đổi kiến thức và tài triển sản phẩm / dịch vụ mới nguyên, chế độ quan hệ khách hàng mới, luồng doanh thu sáng tạo và đề xuất giá trị mới Bằng cách cho phép bằng sự hợp tác, minh Hệ sinh thái kết nối kinh doanh bạch và tin tưởng được thiết lập với khách hàng và các bên liên quan. (Nguồn: Mơ hình dữ liệu của Pasquale Del Vecchio) [18] Việc phân tích dữ liệu của dữ liệu lớn sẽ biến chúng thành tài sản thơng tin, xác định các nhu cầu cần trải nghiệm của khách hàng. Khi được khai thác, cĩ thể cung cấp cho các cơng ty cơ hội dự đốn thị trường và xu hướng của người tiêu dùng, nâng cao khả năng giữa các đối thủ cạnh tranh, cải thiện hiệu suất tối ưu. • Phương pháp tiếp cận dữ liệu của dữ liệu lớn Hiện nay, các loại dữ liệu được sử dụng để tạo số liệu thống kê du lịch được nhĩm thành ba loại: người dùng, thiết bị và hoạt động [26]. Do đĩ, để tiếp cận được dữ liệu của dữ liệu lớn, phải dựa vào dữ liệu của ba loại trên. Thứ nhất, nội dung do người dùng tạo (UGC) là nguồn phổ biến nhất, được sử dụng trong 60% các giấy tờ. Điều này bao gồm dữ liệu văn bản trực tuyến, chủ yếu là phương tiện truyền thơng xã hội, tin tức và hình ảnh được gắn thẻ địa lý. Tiếp theo, 20% khác là khai thác tiềm năng của các thiết bị bằng cách thu thập thơng tin từ chuyển vùng di động, vịng lặp giao thơng và camera điều khiển giao thơng. Và cuối cùng, dữ liệu giao dịch được sử dụng bởi 10% khác, đặc biệt là các điểm bán hàng (POS), máy rút tiền ATM và Booking. com. Theo đĩ, cĩ thể nĩi rằng UGC là nguồn phù hợp nhất cho mục đích thống kê du lịch. Kết luận này cĩ được khi
32. nghiên cứu ứng dụng dữ liệu lớn trong nghiên cứu du lịch nĩi chung, mặc dù chúng đề cập đến sự thống trị thấp hơn của UGC [26]. • Nguồn thống kê dữ liệu lớn của Newell và cộng sự [26] • Vai trị của dữ liệu lớn trong STD Dữ liệu lớn đĩng một vai trị rất quan trọng trong khái niệm điểm đến thơng minh, trong bối cảnh mà khối lượng thơng tin khổng lồ được tạo ra và trao đổi từ nhiều nguồn rất khác nhau (mạng lưới phân phối, cảm biến, cư dân, cơng ty, v. v. ) [8]. Trong các mơ hình điểm đến du lịch thơng minh, thì mơ hình của Ivars et al [15], nêu rõ nhất về vai trị của dữ liệu lớn.
33. • Mơ hình điểm đến du lịch thơng minh của Ivars Baidal và các cộng sự [15] Theo Ivars et al [15], dữ liệu lớn là cơng cụ thiết yếu trong việc hợp nhất các điểm đến du lịch thơng minh. Cĩ ba cấp độ liên quan đến nhau trong mơ hình đích thơng minh, đĩ là: cấp độ chiến lược kết hợp với quản trị, sự bền vững tạo sẽ mơi trường mới; thứ hai là cấp độ cơng cụ liên quan đến khả năng kết nối và khả năng tương tác của các hệ thống cùng với hệ thống thơng tin du lịch, tập trung vào các thơng tin thu được từ nhiều nguồn khác nhau trong mơi trường dữ liệu mở và dữ liệu lớn; và cuối cùng là cấp độ áp dụng, trong đĩ các giải pháp thơng minh được đề xuất cần một chiến lược đích được xác định rõ sẽ được thiết lập trước đĩ và một hệ thống thơng tin cĩ khả năng biến các khả năng dữ liệu lớn thành hiện thực. Ngồi ra, nắm bắt được giá trị dữ liệu thơng qua dữ liệu lớn cĩ nghĩa là sử dụng cơng nghệ cụ thể và phương pháp phân tích [31] sẽ biến chúng thành các tài sản thơng tin dẫn đến việc xác định các mơ hình ẩn và hiểu biết về trải nghiệm của khách hàng. Khi được khai thác, dữ liệu lớn cĩ thể cung cấp cho các cơng ty cơ hội dự đốn thị trường và xu hướng của người tiêu dùng, cải thiện hiệu suất, tùy chỉnh và cá nhân hĩa các dịch vụ, đổi mới sản phẩm hoặc dịch vụ và cho phép sự minh bạch và sự phản hồi ngay lập tức
34. [24]. Giá trị của dữ liệu được tạo ra hằng ngày là kết quả của việc quản lý thơng tin và là tài sản tri thức để cải thiện việc ra quyết định sau này. • Sử dụng dữ liệu lớn nhằm dự đốn nhu cầu trong du lịch Hiện nay, việc sử dụng dữ liệu lớn để dự đốn nhu cầu trong du lịch đã trở nên phổ biến, để dự đốn đúng đắn các nhu cầu cần thực hiện theo quy trình: (1) Nắm bắt được dữ liệu của dữ liệu lớn trong việc dự đốn; (2) Lựa chọn dữ liệu và thu nhỏ nĩ; (3) Dựa vào khung dự báo nhu cầu du lịch theo dữ liệu lớn. • Nắm bắt dữ liệu của dữ liệu lớn trong dự đốn du lịch Việc nắm bắt và thực hiện hiệu quả các chiến lược dữ liệu lớn giúp các cơng ty du lịch cĩ được lợi thế cạnh tranh vì cơng nghệ cần để xử lý dữ liệu lớn là một trở ngại đối với nhiều người dùng doanh nghiệp do tính phức tạp và chi phí của nĩ. Một quy trình đúng để thu thập dữ liệu sẽ bao gồm các bước: (1) Mục tiêu Bước đầu tiên là mục tiêu của việc sử dụng dữ liệu lớn, nhằm đảm bảo rằng lợi ích kinh doanh cĩ được từ nĩ. Khi thu thập dữ liệu lớn, cĩ thể truy cập vào phần dữ liệu đĩ và biết những gì cĩ sẵn và xác định giá trị doanh nghiệp nằm ở đâu. Nĩi cách khác, chúng ta nên biết khả năng của dữ liệu lớn và chính xác những gì chúng ta đang tìm kiếm để xem giá trị của nĩ là gì. Điều quan trọng là đặt mục tiêu kinh doanh cụ thể thay vì chỉ xử lý dữ liệu lớn. (2) Trực quan hĩa dữ liệu lớn Bước thứ hai là làm cho dữ liệu lớn hiển thị cho người dùng trong một cơng ty / tổ chức. Điều này sẽ cho phép các nhà dự báo du lịch xác định số lượng tối ưu của sản phẩm và điều chỉnh các quy trình hậu cần để tối đa hĩa hiệu quả. Mục đích của trực quan hĩa dữ liệu là tìm ra cách thức thu thập hiệu quả dữ liệu từ các nguồn khác nhau (trực quan và khơng trực quan) để người dùng cĩ thể dễ dàng hiểu chúng. Điều này cũng sẽ giúp các nhà dự báo sử dụng tốt hơn dữ liệu lớn trong việc hồn thành các nhiệm vụ dự báo của họ. (3) Định dạng cấu trúc dữ liệu lớn
35. Bước thứ ba là cấu trúc dữ liệu phi cấu trúc. Điều này cĩ nghĩa là sắp xếp dữ liệu lớn theo độ dài và định dạng dữ liệu truyền thống để chúng cĩ thể được sắp xếp gọn gàng vào các hàng và cột trong bảng tính. Dữ liệu cĩ cấu trúc thường nằm trong cơ sở dữ liệu quan hệ, do đĩ đơi khi được gọi là dữ liệu quan hệ. Dữ liệu phi cấu trúc cĩ thể dễ dàng được ánh xạ vào các trường được thiết kế trước: ví dụ: trung tâm cuộc gọi dữ liệu cĩ cấu trúc được bao gồm các số, ngày tháng và các nhĩm từ và số được gọi là chuỗi. Người ta thường đồng ý rằng loại dữ liệu này chiếm khoảng 20% tổng số lượng dữ liệu lớn. Dữ liệu phi cấu trúc rất khĩ phân tích, vì hầu hết dữ liệu lớn là dữ liệu khơng cĩ cấu trúc hoặc bán cấu trúc cĩ chứa nhiều thơng tin cĩ giá trị và khơng phù hợp với các mơ hình dữ liệu được xác định trước. Do đĩ, một số giải pháp phần mềm khác nhau đã được thiết kế để tìm kiếm dữ liệu phi cấu trúc và trích xuất thơng tin quan trọng. • Lựa chọn và thu nhỏ dữ liệu Dữ liệu lớn chứa rất nhiều thơng tin, khơng chỉ tạo ra vấn đề lưu trữ mà cịn là vấn đề phân tích lớn. Làm thế nào để sử dụng các bộ dữ liệu lớn này là vấn đề lớn nhất trong dự báo du lịch bằng cách sử dụng dữ liệu lớn cĩ cấu trúc. Hai phương pháp phổ biến nhất được sử dụng trong việc lựa chọn và thu hẹp một lượng lớn dữ liệu cĩ cấu trúc là các phương pháp mơ hình hĩa nhân tố và tốn tử LASSO (ít co ngĩt tuyệt đối nhất). (1) Mơ hình nhân tố Mơ hình nhân tố là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất trong việc lựa chọn và thu hẹp dữ liệu lớn cĩ cấu trúc. Một số nghiên cứu gần đây trong các tài liệu kinh tế đã tập trung vào tính hữu ích của các mơ hình nhân tố trong bối cảnh dự báo liên quan đến việc sử dụng các bộ dữ liệu lớn [22]. (2) Phương pháp LASSO Phương pháp LASSO là một phương pháp lựa chọn đồng biến trong khung hồi quy tuyến tính. Nĩ hoạt động bằng cách xử phạt vấn đề tối ưu hĩa liên quan đến hồi quy với thuật ngữ liên quan đến định mức L1 của các hệ số [23]. Các tài liệu đã chỉ ra rằng LASSO cĩ xu hướng cĩ rủi ro sai sĩt thấp hơn trong các mơ hình dự báo khi so sánh với các tiêu chí thơng tin thơng thường. Phương pháp LARS [23] cĩ thể được kết hợp với mơ hình nhân tố để thu nhỏ bộ dữ liệu lớn và được sử dụng để dự báo chuỗi kinh tế.
36. • Khung dự báo nhu cầu du lịch dựa trên dữ liệu lớn Một số nhà nghiên cứu cho rằng cĩ rất nhiều kỹ thuật để khai thác dữ liệu cĩ thể giúp dự báo dữ liệu lớn [22]. Tuy nhiên, kỹ thuật khai thác dữ liệu luơn sử dụng dữ liệu tĩnh trái ngược với chuỗi thời gian và hiếm khi được sử dụng trong dự báo nhu cầu du lịch. Nhưng khi chuyển sang các phương pháp dự báo truyền thống để dự báo nhu cầu du lịch với dữ liệu lớn, thì vấn đề lớn nhất là các cơng cụ dự báo truyền thống khơng thể xử lý được kích thước, tốc độ cũng như độ phức tạp vốn cĩ trong dữ liệu lớn ngay cả khi nĩ đã được cấu trúc. Một trong những giải pháp hữu hiệu nhất là thu nhỏ dữ liệu lớn và lấy thơng tin quan trọng nhất theo định dạng phù hợp cĩ thể dễ dàng áp dụng cho mơ hình dự báo truyền thống. Do đĩ, các mơ hình nhân tố là kỹ thuật khai thác dữ liệu và thống kê phổ biến nhất được sử dụng để dự báo dữ liệu lớn. (1) Mơ hình tần số hỗn hợp với dữ liệu lớn Đã cĩ một số nghiên cứu thành cơng khi sử dụng dữ liệu lớn để dự báo du lịch. Choi và Varian [28] đã tổng hợp dữ liệu của Google cho dự báo nhu cầu du lịch của Hồng Kơng. Họ cho rằng dữ liệu của Google về các điểm đến xu hướng cĩ thể hữu ích trong việc dự đốn các điểm đến. Yang và cộng sự [25] đã sử dụng khối lượng truy vấn tìm kiếm trên web để dự đốn số lượng khách truy cập cho một điểm đến du lịch phổ biến ở Trung Quốc và kết quả của họ cho thấy sự giảm đáng kể các lỗi dự báo khi dữ liệu cơng cụ tìm kiếm được sử dụng. Tuy nhiên, những nghiên cứu này luơn luơn tổng hợp hoặc bỏ qua các quan sát hàng tuần để làm cho các bộ dữ liệu phù hợp với các phương pháp dự báo truyền thống. Choi và Varian [28], chỉ sử dụng hai lần quan sát hàng tuần đầu tiên của tháng, loại bỏ thơng tin trong 2 tuần sau, để dự đốn tổng số khách truy cập hàng tháng. Yang và cộng sự [25] tổng hợp dữ liệu cơng cụ tìm kiếm hàng tuần để dự báo. Trên thực tế, những nghiên cứu này cĩ thể được cải thiện bằng cách sử dụng phương pháp dự báo mới, phương pháp lấy mẫu dữ liệu hỗn hợp (MIDAS), để sử dụng đầy đủ dữ liệu cơng cụ tìm kiếm tần số cao [28]. Một mơ hình tần số hỗn hợp khác đáp ứng cơng việc dữ liệu tần số hỗn hợp là mơ hình VAR tần số hỗn hợp, xử lý dữ liệu tần số thấp dưới dạng dữ liệu tần số cao với dữ liệu bị thiếu và sau đĩ sử dụng khơng gian trạng thái mơ hình để đối phĩ với nĩ.
37. (2) Mơ hình nhân tố và kết hợp dự báo Như một vấn đề thực tế, cách tốt nhất để dự báo chuỗi tần số thấp (như nhu cầu du lịch) sử dụng dữ liệu tần số cao là kết hợp phương pháp thu hẹp với các mơ hình tần số hỗn hợp. Một số nghiên cứu đã sử dụng mơ hình tần số hỗn hợp với dữ liệu tần số cao để dự báo các chỉ số kinh tế vĩ mơ và thu được hiệu suất dự báo được cải thiện. Các tài liệu hiện cĩ cho thấy so với các dự báo mơ hình đơn lẻ, kết hợp dự báo cĩ thể cải thiện độ chính xác dự báo trong nhiều tình huống thực tế [25]. Để giảm nguy cơ thất bại dự báo, nên sử dụng kết hợp dự báo sau khi cĩ được kết quả dự báo khác nhau từ dữ liệu và phương pháp khác nhau. Cĩ ba bước quan trọng trong việc dự báo dữ liệu: (1) đĩ là thăm dị dữ liệu, xử lý dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu phù hợp cho mơ hình; (2) sử dụng các kỹ thuật mơ hình hĩa để dự đốn hành vi của người dùng trên cơ sở các giao dịch kinh doanh trước đĩ của họ; (3) tối ưu hĩa kết quả dự báo và giảm thất bại dự báo rủi ro bằng cách lựa chọn mơ hình và dự báo kết hợp.
38. • Khung dự báo du lịch với dữ liệu lớn của Chen và cộng sự [23] • Sử dụng dữ liệu lớn nhằm dự đốn hành vi trong du lịch Theo quan sát cho rằng một trong những cơ hội tuyệt vời mà dữ liệu lớn cung cấp cho ngành du lịch cư trú tại các thành phố thơng minh và cụ thể hơn là ở các điểm đến thơng minh đĩ là tạo điều kiện trải nghiệm và tương tác giữa điểm đến với khách du lịch bằng cách đảm bảo phát triển bền vững. Khi sản xuất và tiêu dùng diễn ra đồng thời trong du lịch, điều đĩ cĩ nghĩa là thơng tin đang được sản xuất ồ ạt qua tất cả các giai đoạn mà khách du lịch đang trải qua. Ngồi ra, một trong những điểm hấp dẫn của dữ liệu lớn là tiềm năng dự đốn hiện tượng, dự đốn hành vi, kỳ vọng và nhu cầu trong tương lai của khách du lịch, để đưa ra quyết định kinh doanh thơng minh hơn và an tồn hơn [31]. Ví dụ, điều chỉnh giá một cách nhanh chĩng và cạnh tranh để đáp ứng với sự thay đổi cĩ thể dự đốn về mặt phân tích nhu cầu đi lại thể hiện sự vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh.
39. Nhưng điều gì cũng cĩ hai mặt, lợi thế sẽ đi kèm với thách thức. Hầu hết các cơng ty đều cĩ một khối lượng dữ liệu (khảo sát, dữ liệu giao dịch khách hàng nội bộ, dữ liệu chất lượng (khiếu nại), báo cáo nghiên cứu thứ cấp về xu hướng và thị trường và dữ liệu trực tuyến), cần phải phối hợp tất cả các nguồn thơng tin và phải kết hợp nĩ một cách logic để dễ dàng quản lý. Điều này thậm chí cịn gay gắt hơn khi khối lượng dữ liệu khổng lồ về các giao dịch, nhu cầu và hành vi của khách hàng được lưu trữ bởi các bên liên quan khác nhau của điểm đến. Một thách thức khác đĩ là phân tích dữ liệu. Cĩ thể thơng qua các phương pháp khai thác dữ liệu (ví dụ: kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo) hoặc phương pháp truyền thống (ví dụ: quy trình giống như hồi quy), việc phát hiện các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu khơng được đảm bảo hồn tồn trừ khi một số vấn đề liên quan đến thực nghiệm được xem xét khi mơ hình hĩa nhu cầu du lịch được thực hiện. Trong việc sử dụng ngày càng nhiều dữ liệu lớn trong nghiên cứu du lịch [24] xác định ba khía cạnh liên quan của phân tích hành vi để dự đốn nhu cầu, đĩ là: (1) Tính khơng đồng nhất của khách du lịch. (2) Khả năng xác định tất cả các lựa chọn thay thế cĩ sẵn cho khách du lịch khi họ đưa ra lựa chọn của mình. (3) Đặc tính phân cấp vốn cĩ của dữ liệu ở cấp độ đích (ví dụ: các khách sạn được lồng trong các điểm đến trong các quốc gia). • Lợi ích, khĩ khăn, cơ hội và thách thức của dữ liệu lớn • Lợi ích của dữ liệu lớn trong du lịch Ngày nay, dữ liệu lớn đang thay đổi tất cả các ngành cơng nghiệp, khơng chỉ các ngành bán lẻ, hậu cần và cơng nghệ cao thơng thường. Nĩ cịn đang thay đổi thế giới của khách sạn và du lịch vì các cơng ty khách sạn và du lịch phải đối phĩ với hàng loạt dữ liệu người dùng bao gồm tất cả các loại thơng tin khác nhau (ví dụ: xác nhận chuyến bay hoặc sở thích phịng của khách hàng) và tạo ra tất cả các cơ hội để tương quan dữ liệu để tìm hiểu biết sâu sắc khác. Ngồi ra, cĩ một số thay đổi đáng kể đối với dữ liệu lớn vì chi phí cho các nền tảng phân tích tiếp tục giảm và nhân viên trở nên quen thuộc hơn với những gì dữ liệu lớn cĩ thể làm. Về cơ bản, dữ liệu lớn cĩ thể được sử dụng để điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị và tìm ra sự thiếu hiệu quả của mơ hình kinh doanh. Phân
40. tích dữ liệu lớn cĩ thể cung cấp những hiểu biết kinh doanh rất cần thiết và cĩ thể là nguồn sáng tạo cho các tổ chức du lịch và ngành cơng nghiệp nĩi chung. Tiềm năng về dữ liệu lớn trong du lịch là rất lớn và các tổ chức du lịch khơng nên đánh giá thấp tầm quan trọng của nĩ [30]. Với cách tiếp cận đúng đắn, ngành du lịch cĩ thể tìm hiểu rất nhiều về sở thích của người tiêu dùng và sử dụng thơng tin và hiểu biết này để xây dựng kết nối với từng khách du lịch thơng qua dữ liệu lớn. Cĩ thể cung cấp cho khách du lịch dịch vụ hoặc sản phẩm phù hợp vào đúng thời điểm là rất quan trọng. Nếu khơng cĩ thơng tin chính xác và chiến lược nhắm mục tiêu đúng đắn, quảng cáo sẽ khơng dẫn đến bất kỳ chuyển đổi nào và sẽ khơng cĩ giá trị. Du lịch là một ngành phát triển nhanh và điều này thúc đẩy nhu cầu phân tích dữ liệu và các quyết định nhanh chĩng. Trong du lịch, bất kỳ nhu cầu nào cũng cần được giải quyết ngay lập tức để phù hợp với khách du lịch và đây là điều làm cho dữ liệu lớn trở nên quan trọng. Với sự tăng trưởng mạnh mẽ của số lượng và ứng dụng của dữ liệu lớn, dữ liệu và phương pháp du lịch truyền thống sẽ can thiệp vào dữ liệu và phương pháp mới. Ví dụ: các trung tâm cuộc gọi sẽ can thiệp vào đánh giá của người tiêu dùng trực tuyến; chương trình khách hàng thân thiết sẽ được liên kết với lịch sử đặt phịng; và sở thích về tài sản của người Việt đang được kết hợp với trị chuyện trên mạng xã hội. Lợi ích của dữ liệu lớn rất đa dạng, nếu được ứng dụng một cách tối đa, thì hiệu quả mà nĩ đem lại cho ngành du lịch là rất hiệu quả. • Khĩ khăn khi sử dụng dữ liệu lớn Ngồi những lợi ích mà dữ liệu lớn đem lại, thì song song đĩ nĩ vẫn tồn tại những khĩ khăn mà các cơng ty và các nhà tổ chức du lịch phải nắm bắt được. Khĩ khăn lớn nhất khi sử dụng dữ liệu lớn là ở trên ba cấp độ: kinh tế, cơng nghệ và con người [18]. Ở cấp độ kinh tế, điều này hồn tồn trùng khớp với những gì ngành cơng nghiệp nghĩ, khi 69% các cơng ty [23] được hỏi đều trả lời rằng họ vẫn khơng sẵn sàng đầu tư vào dữ liệu lớn do khối lượng đầu tư cần thiết hoặc vì họ khơng cĩ tổ chức phù hợp văn hĩa hay các chuyên gia cĩ thể đối phĩ với thách thức này, đây là một điểm liên quan chặt chẽ đến những khĩ khăn ở cấp độ con người.
41. Đổi lại, họ nghĩ rằng việc kết hợp các giải pháp dữ liệu lớn phải được thực hiện theo chiến lược tồn diện, theo đĩ cần cĩ sự thay đổi văn hĩa trong các tổ chức. Đối với những khĩ khăn về cơng nghệ,thì các chuyên gia được phỏng vấn tập trung vào sự khĩ khăn vốn cĩ của việc quản lý dữ liệu, hơn là về cơng nghệ xử lý. Ví dụ, những khĩ khăn lớn nhất được cho là liên quan đến phân mảng dữ liệu là tạo ra các quy trình tích hợp, cùng với việc đảm bảo các tiêu chí chất lượng, bảo mật và định dạng. Điều này một phần phù hợp với ý kiến của các chuyên gia khơng quan tâm đặc biệt đến cơng nghệ. Tuy nhiên, cĩ một sự khác biệt cơ bản giữa những khĩ khăn mà các chuyên gia nhận thấy, đĩ là việc bảo vệ quyền riêng tư, là vấn đề mà ngành cơng nghiệp nhìn thấy và tuyên bố, đây chính là rào cản lớn nhất cản trở sự xâm nhập của dữ liệu lớn. • Cơ hội và thách thức của dữ liệu lớn Dữ liệu lớn là một cơng nghệ hữu ích giúp hỗ trợ các quá trình ra quyết định trong quản lý và lập kế hoạch du lịch bền vững. Một trong những cơ hội phù hợp nhất của dữ liệu lớn là sự sẵn cĩ của một khối lượng thơng tin khổng lồ. Các phân tích truyền thống là khơng đủ để phân tích bộ dữ liệu khổng lồ và phi cơ cấu này, được thu thập từ các nguồn đa dạng khác nhau (phương tiện truyền thơng xã hội, thiết bị, giao dịch ) [31]. Ngồi khối lượng lớn, thì một khả năng khác là đồng bộ hĩa thời gian thực của các nguồn dữ liệu lớn, cho phép các tổ chức quản lý đích đáp ứng kịp thời với tin nĩng [31]. Bên cạnh đĩ, dữ liệu lớn cho phép giới thiệu các chỉ số mới để đo lường chức năng của điểm đến, hành vi và trải nghiệm của khách truy cập [31]. Hơn nữa, nĩ sở hữu một hệ thống thơng tin, giúp lưu trữ một khối lượng dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, ngồi các cơ hội của dữ liệu lớn thì bên cạnh đĩ vẫn tồn tại một số thách thức cần được xem xét, đặc biệt khi dự tính sử dụng nĩ cho mục đích thống kê chính thức.
42. • Cơ hội và thách thức của dữ liệu lớn (Miah và cộng sự) [31] Thách thức đầu tiên là việc đảm bảo quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu lớn và tính liên tục của dữ liệu trong cùng một thời gian. Mặc dù quyền truy cập vào một số dữ liệu như bài đăng trên phương tiện truyền thơng xã hội, hoạt động web và trang web động là miễn phí, những cơng ty khác được tổ chức bởi các cơng ty bí mật như nhà điều hành mạng di động hoặc tổ chức ngân hàng khơng phải lúc nào cũng sẵn sàng chia sẻ chúng cho mục đích thống kê. Một số động lực cĩ thể là: sự khơng chắc chắn về pháp lý, các dự án kiếm tiền từ dữ liệu nội bộ hoặc mối quan tâm về sự khơng hài lịng của cơng chúng [29]. Vì những lý do này, sự hợp tác giữa các bên liên quan là một yếu tố quan trọng để đảm bảo tính minh bạch và do đĩ, cần một lợi ích cân bằng cho tất cả các bên liên quan. Sự phức tạp của dữ liệu là một thách thức khác. Để sử dụng dữ liệu làm đầu vào để tạo số liệu thống kê, cần kiểm tra sâu vào định nghĩa các thuật tốn trên bộ dữ liệu. Khối lượng dữ liệu khơng đồng nhất và lớn phải được tổng hợp và bảng điều khiển trực quan phải được cung cấp để phân tích các mẫu và quan hệ trong thơng tin được trích xuất [31]. Raun và cộng sự [29] cũng đề cập đến sự cần thiết phải chuẩn hĩa các phân tích địa lý với nhu cầu tiếp thị và phát triển điểm đến. Miah và cộng sự [31] nhận thấy rằng các cơng nghệ phân tích và chuyển đổi lượng dữ liệu lớn như vậy sẽ hỗ trợ cho việc ra quyết định thường cĩ sẵn cho các cơng ty lớn. Tuy nhiên, theo quan điểm của Google, quy mơ
43. cơng ty khơng nhất thiết ngăn nĩ khai thác dữ liệu lớn, vì sự đa dạng hĩa dữ liệu khá rộng, thậm chí bao gồm cả một số cĩ quyền truy cập miễn phí. Hơn nữa, một sự thay đổi đối với các nguồn hoặc phương pháp khác nhau cĩ thể gây ra sự phá vỡ đáng kể về tính hệ thống. Điều này cĩ thể gây rủi ro cho việc thiết lập chuỗi dữ liệu đảm bảo so sánh theo thời gian, đây là một mục tiêu chính của thống kê chính thức. • Ưu và nhược điểm của dữ liệu lớn Ngồi những lợi ích và khĩ khăn đã nêu ở trên, thì những tính năng nổi trội vượt bậc dưới đây chính là ưu điểm của dữ liệu lớn, và trái lại với những ưu điểm đĩ vẫn tồn tại những nhược điểm khác. • Ưu điểm • Cải tiến quy trình kinh doanh: Cĩ lẽ ưu điểm lớn nhất của dữ liệu lớn là nĩ giúp doanh nghiệp cĩ được lợi thế cạnh tranh rất lớn. Ngồi việc cĩ thể hiểu, nhắm mục tiêu khách hàng tốt hơn, phân tích dữ liệu lớn cĩ thể dẫn đến cải thiện và tối ưu hĩa các khía cạnh nhất định của hoạt động kinh doanh. Chẳng hạn, bằng cách khai thác dữ liệu lớn, các nhà bán lẻ khơng chỉ cĩ thể khám phá các mơ hình tiêu thụ và sản xuất mà cịn cĩ thể thúc đẩy quản lý hàng tồn kho tốt hơn, cải thiện chuỗi cung ứng, tối ưu hĩa các kênh phân phối, trong số các kênh khác. • Phát hiện gian lận: Ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu lớn này đến từ việc triển khai các cơng nghệ máy học. Nĩ giúp các ngân hàng và các tổ chức tài chính khác phát hiện các gian lận như mua hàng gian lận bằng thẻ tín dụng thường xuyên trước cả khi chủ thẻ biết về nĩ. • Cải thiện dịch vụ khách hàng: Một trong những mục tiêu phổ biến nhất trong số các chương trình phân tích dữ liệu lớn là cải thiện dịch vụ khách hàng. Ngày nay, các doanh nghiệp trên thị trường nắm bắt một lượng thơng tin khổng lồ từ các nguồn khác nhau như hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), phương tiện truyền thơng xã hội cùng với các điểm tiếp xúc khách hàng khác. Bằng cách phân tích lượng thơng tin khổng lồ này, họ cĩ thể biết về thị hiếu và sở thích của người dùng. Và với
44. sự trợ giúp của các cơng nghệ dữ liệu lớn, họ cĩ thể tạo ra những trải nghiệm phản ứng nhanh, cá nhân và chính xác hơn bao giờ hết. • Nhược điểm • Mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật: Cĩ lẽ nhược điểm lớn nhất của dữ liệu lớn là nĩ cĩ thể khiến các doanh nghiệp trở thành mục tiêu nhẹ nhàng hơn cho những kẻ tấn cơng mạng. Ngay cả các doanh nghiệp khổng lồ cũng đã trải qua các trường hợp vi phạm dữ liệu lớn. Tuy nhiên, với việc thực hiện GDP, các doanh nghiệp đang ngày càng cố gắng đầu tư vào các quy trình, giao thức và cơ sở hạ tầng để cĩ thể duy trì dữ liệu lớn • Cần chuyên mơn kỹ thuật cao: Làm việc với dữ liệu lớn cần rất nhiều trình độ kỹ thuật và đĩ là một trong những lý do chính khiến các chuyên gia dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu lớn thuộc nhĩm được trả lương cao và rất thèm muốn trong lĩnh vực CNTT. Đào tạo nhân viên hiện cĩ hoặc thuê chuyên gia để xử lý dữ liệu lớn cĩ thể dễ dàng tăng chi phí của một doanh nghiệp đáng kể. • Tiểu kết chương 2 Dữ liệu lớn là một hiện tượng xã hội, văn hĩa, cơng nghệ và đạo đức khơng hẳn là tốt, cũng khơng hẳn xấu, hay nhất quán trung lập. Với sự gia tăng và bùng nổ trong việc áp dụng dữ liệu lớn, nĩ đã trở thành một cơng cụ phổ biến trong các quyết định của hầu hết các cơng ty du lịch. Ở chương này, tơi đã phân tích và đưa ra vai trị của Dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thơng minh. Nĩ được ứng dụng một cách tối đa và hiệu quả để dự đốn nhu cầu cũng như hành vi khách hàng trong du lịch, điều này giúp các cơng ty du lịch cĩ thể đáp ứng được nhu cầu khách hàng cao nhất, tạo ra lợi thế cạnh tranh cho mình. Và để ứng dụng dữ liệu lớn trong du lịch một cách hiệu quả thì cần phải hiểu rõ về dữ liệu lớn, cũng như cách nắm bắt và tiếp cận nĩ hữu hiệu nhất, biết được các lợi ích và khĩ khăn, cùng các thách thức của nĩ, từ đĩ đưa ra các giải pháp hiệu quả tối đa.
45. • GIẢI PHÁP PHÁT TRIỂN STD DỰA TRÊN DỮ LIỆU LỚN Từ một số nghiên cứu ở chương 2, để phát triển vai trị của STD dựa trên dữ liệu lớn, tơi đã tìm hiểu và đưa ra một số giải pháp phát triển STD, nhằm đáp ứng nhu cầu, nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tạo sản phẩm và cải thiện năng suất trong du lịch. • Một số giải pháp phát triển STD Vấn đề du lịch quá mức đang chiếm nhiều sự quan tâm của chính phủ cũng như các cơng ty và nhà điều hành du lịch, vì nĩ cĩ thể mang theo mức độ thù địch thấp ở một số nơi hoặc cĩ thể cĩ những trường hợp bạo lực cực đoan. Về vấn đề này, UNWTO [19] đã cảnh báo rằng mọi người sẽ khơng đi du lịch đến những nơi mà họ cảm thấy khơng được chào đĩn và nhiều cơng việc đang bị đe dọa ở những địa điểm đĩ. Tuy nhiên, cấm và hạn chế khơng phải là giải pháp lý tưởng cho du lịch quá mức. Chính quyền thành phố vẫn phải tối đa hĩa các tác động tích cực của du lịch bởi vì 11% tiêu dùng tồn cầu liên quan đến khách du lịch là người tiêu dùng. Vậy làm thế nào chúng ta cĩ thể làm cho du lịch tạo ra lợi ích lý tưởng ? CNTT chính là một trong những giải pháp thiết thực nhất, sử dụng ngày càng nhiều cơng nghệ thơng minh, điển hình là cơng nghệ dữ liệu lớn để thiết kế thành phố du lịch thơng minh, giúp vượt qua được thách thức này. Một thành phố du lịch thơng minh sẽ khơng chỉ giải quyết các vấn đề đơ thị và cung cấp cho cơng dân mơi trường sống tốt hơn, mà cịn cho phép du khách khám phá các điểm đến mới và thưởng thức các sản phẩm và dịch vụ địa phương vào đúng thời điểm bằng cách cĩ sẵn thời gian thực và cơ sở hạ tầng điều khiển. Là một thành phố du lịch thơng minh phải cung cấp trải nghiệm du lịch ngày càng tùy biến và phong phú cho người dân, một thành phố như vậy nên quan tâm đến vai trị của nĩ trong du lịch bền vững bao gồm cách chuyển đổi khả năng tiếp cận của nĩ bao gồm tất cả mọi người, khơng phân biệt giới tính, tuổi tác hoặc tình trạng thể chất của mỗi người. Để trở thành thành phố thơng minh, các điểm đến thơng minh phải làm được các điều sau:
46. • Xây dựng hệ sinh thái du lịch thơng minh Du lịch thơng minh muốn phát triển cần một hệ sinh thái DLTM. Theo các chuyên gia về du lịch, hệ sinh thái DLTM là sự hợp lực thơng minh của chủ thể gồm: Cơ quan quản lý nhà nước, doanh nghiệp, du khách và người dân tham gia làm du lịch để đạt mục tiêu tăng trưởng cao và bền vững của ngành. Sự phát triển cơng nghệ thơng minh sẽ tạo điều kiện cho các thành phố lớn trở thành các khu đơ thị thơng minh. Các đơ thị lớn của Việt Nam, như Hà Nội, TP Hồ Chí Minh nên đầu tư phát triển hệ thống thơng tin thơng minh để xây dựng từng thành phố như là một điểm đến và là cơ sở tạo ra trải nghiệm du lịch tốt hơn. Điều quan trọng làm nên thương hiệu du lịch của mỗi đất nước vẫn là du lịch khám phá, trải nghiệm di sản, văn hĩa. Việc khai thác những địa danh, cơng trình, kiến trúc cổ cĩ giá trị văn hĩa, lịch sử, kết hợp với cơng nghệ cao sẽ tạo nên sản phẩm DLTM và phát triển bền vững. • Kết nối thơng minh, gắn kết nhiều chủ thể Trong DLTM, chất lượng nhân sự rất quan trọng. Ngành du lịch cần người giỏi để đáp ứng và xử lý các dữ liệu thơng minh. Do vậy, phát triển DLTM cần lộ trình, bước đi phù hợp, đồng bộ và vận dụng kinh nghiệm của các nước đã triển khai thành cơng. Muốn thơng minh, ngành du lịch khơng thể tự phát triển mà phải kết nối, gắn kết với nhiều chủ thể. Chẳng hạn, nhiều địa phương muốn tạo các website để cập nhật thơng tin giới thiệu những điểm tham quan, lịch trình các tuyến xe, các hoạt động du lịch phục vụ du khách nhưng điều này khơng thể thực hiện được nếu hạ tầng giao thơng, internet cịn yếu kém. Thành phố sẽ phát triển DLTM trên bệ phĩng của nền tảng đơ thị thơng minh. Bản chất của vấn đề thơng minh chính là hợp tác, kết nối. Chiến lược phát triển DLTM của thành phố là bảo đảm chính quyền, doanh nghiệp được hưởng lợi và người dân cũng phải được nâng cao chất lượng cuộc sống. • Giải pháp đẩy mạnh vai trị của dữ liệu lớn • Lập kế hoạch bền vững cho dữ liệu lớn Dữ liệu lớn cĩ rất nhiều ứng dụng tiềm năng trong du lịch. Bên cạnh việc cung cấp một bức tranh rõ ràng hơn về thị trường nguồn và sở thích của khách truy cập, nĩ cũng cĩ
47. thể được sử dụng để nắm bắt xu hướng và thay đổi cách khách hàng thích ứng với việc truy cập và cả những tác động của xã hội, mơi trường đang diễn ra. Tin tưởng vào dữ liệu để lập kế hoạch là một trong những bài học khĩ. Dữ liệu cho phép theo dõi tác động của khách du lịch dựa trên các điểm đến, vì vậy cần cĩ phương tiện để xem mức độ tăng trưởng du lịch đang diễn ra. Dữ liệu đã cĩ, việc phản ứng khơng đáp ứng được nhu cầu cấp bách, dẫn đến cuộc khủng hoảng làm rung chuyển khu vực và ngành du lịch chịu kết quả nặng nề. Do đĩ, cần lập ra kế hoạch dài lâu và bền vững cho dữ liệu, khi đĩ mới nắm bắt hết giá trị của dữ liệu. Tuy nhiên, cách tiếp cận dữ liệu lớn đối với tính bền vững vẫn cĩ sự giới hạn, vì vậy cần phải áp dụng các nguyên tắc bền vững trên tất cả các trụ cột du lịch bền vững, bao gồm cả mơi trường, xã hội và kinh tế. Dữ liệu cho phép theo dõi tác động của du lịch trên các điểm đến, vì vậy cần phải cĩ phương tiện để xem mức độ tăng trưởng du lịch đang diễn ra. Trong trường hợp của một số vùng lân cận, tình trạng thái quá cĩ thể trở thành một thách thức, vì vậy điều này chỉ cĩ thể được chống lại bằng cách giám sát dữ liệu. Các doanh nghiệp cá nhân đang sử dụng dữ liệu để theo dõi tác động của họ đối với mơi trường, bước tiếp theo là tồn bộ điểm đến sẽ làm như vậy. Chẳng hạn, việc giảm số lượng xe cơ giới cần thiết trong thành phố là một trong những phương tiện cĩ thể được sử dụng cho mục đích chung. Cơ sở hạ tầng được cải thiện bao gồm giao thơng cơng cộng cĩ thể gĩp phần vào việc này, cũng như đường bộ sẽ được mở rộng nhiều hơn. • Cải thiện dữ liệu lớn trong du lịch Hiện nay cĩ rất nhiều giải pháp khác nhau trong việc cải thiện chất lượng của dữ liệu lớn, nhưng các đặc điểm dưới đây sẽ nâng cao chất lượng dữ liệu lớn hơn, đĩ là: quản lý doanh thu, quản lý danh tiếng, tiếp thị chiến lược, trải nghiệm khách hàng, nghiên cứu thị trường, tiếp thị mục tiêu. - Quản lý doanh thu Một trong những cách sử dụng dữ liệu lớn hiệu quả nhất trong ngành du lịch đĩ là cĩ liên quan đến quản lý doanh thu. Để tối đa hĩa kết quả tài chính, khách sạn và các cơng ty du lịch khác cần cĩ khả năng bán đúng sản phẩm, đúng khách hàng, vào đúng thời điểm, với mức giá phù hợp, thơng qua kênh phù hợp và dữ liệu lớn cĩ thể là vơ giá
48. cho việc này. Cụ thể, dữ liệu nội bộ như tỷ lệ lấp đầy trong quá khứ, doanh thu phịng và đặt phịng hiện tại cĩ thể được kết hợp với dữ liệu bên ngồi, chẳng hạn như thơng tin về các sự kiện địa phương, chuyến bay và ngày nghỉ của trường, để dự đốn chính xác hơn và dự đốn nhu cầu. Do đĩ, các khách sạn sau đĩ cĩ khả năng quản lý giá và giá phịng tốt hơn, tăng chúng vào những thời điểm cĩ nhu cầu cao, để tối đa hĩa doanh thu được tạo ra. - Quản lý danh tiếng Một ứng dụng quan trọng khác cho dữ liệu lớn trong ngành du lịch là liên quan đến quản lý danh tiếng. Trong thời đại internet, khách hàng cĩ thể để lại đánh giá trên một loạt các nền tảng khác nhau, bao gồm các trang truyền thơng xã hội, cơng cụ tìm kiếm và các trang web đánh giá chuyên dụng, chia sẻ ý kiến và kinh nghiệm của họ. Hơn nữa, khách hàng đang ngày càng kiểm tra các đánh giá này và so sánh các khách sạn khác nhau trước khi họ đặt phịng. Dữ liệu này, kết hợp với phản hồi cĩ được trong nội bộ, cĩ thể được sử dụng để phát hiện những điểm mạnh và điểm yếu đáng kể nhất và nơi khách hàng bị ấn tượng hoặc thất vọng. Khi thơng tin này được thu thập, các khách sạn cĩ thể sử dụng thơng tin này để thơng báo cho các nỗ lực đào tạo của họ, nhằm cải thiện và đảm bảo đánh giá trong tương lai là tích cực. - Tiếp thị chiến lược Trong ngành cơng nghiệp du lịch, tiếp thị cĩ thể khĩ thực hiện được, bởi vì khách hàng tiềm năng rất đa dạng về con người, họ đến từ đâu và họ đang tìm kiếm điều gì. Tuy nhiên, dữ liệu lớn cĩ thể giúp các cơng ty du lịch áp dụng cách tiếp cận chiến lược hơn cho các nỗ lực tiếp thị của họ, nhắm mục tiêu đúng người theo đúng cách. Cụ thể hơn, dữ liệu lớn cĩ thể giúp các doanh nghiệp xác định các xu hướng chính tồn tại giữa các khách hàng của họ. Nĩ cũng cĩ thể giúp các doanh nghiệp hiểu những người đĩ ở đâu và khi nào tiếp thị phù hợp nhất với họ. Điều này cĩ thể cho phép các thơng điệp tiếp thị được gửi, dựa trên thời gian, địa điểm và dữ liệu khác, cho phép phân phối nhiều nội dung quảng cáo nhắm được nhiều mục tiêu hơn. - Trải nghiệm khách hàng
49. Các khách sạn và các doanh nghiệp khác trong ngành du lịch cĩ rất nhiều tương tác với khách hàng và mỗi tương tác này cĩ thể cung cấp dữ liệu cĩ giá trị, cĩ thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm chung của khách hàng. Dữ liệu này cĩ thể bao gồm mọi thứ từ các cuộc trị chuyện trên phương tiện truyền thơng xã hội, các đánh giá trực tuyến, cho đến dữ liệu sử dụng dịch vụ. Được sử dụng một cách hiệu quả, thơng tin này cĩ thể tiết lộ những dịch vụ nào khách hàng sử dụng nhiều nhất, những dịch vụ mà họ hồn tồn khơng sử dụng và họ cĩ thể yêu cầu hoặc nĩi về điều gì nhất. Thơng qua dữ liệu này, các cơng ty cĩ thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhiều thơng tin hơn về các dịch vụ họ hiện đang cung cấp, các dịch vụ họ khơng cịn cần cung cấp, các dịch vụ họ muốn giới thiệu và cơng nghệ mới mà họ chọn đầu tư. - Nghiên cứu thị trường Để nghiên cứu thị trường hiệu quả nhất, những người trong ngành du lịch cĩ thể sử dụng dữ liệu lớn để biên dịch và phân tích thơng tin về các đối thủ cạnh tranh chính của họ, để hiểu rõ hơn về những gì khách sạn hoặc doanh nghiệp khác đang cung cấp cho khách hàng. Một lần nữa, dữ liệu này cĩ thể được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, vì khơng thiếu nơi khách hàng đến để chia sẻ ý kiến của họ về khách sạn và cơng ty du lịch, đặc biệt là trực tuyến. Cuối cùng, dữ liệu cĩ thể được sử dụng để xác định điểm mạnh, điểm yếu và danh tiếng tổng thể của các cơng ty đối thủ. Điều này cĩ thể cực kỳ cĩ giá trị, vì nĩ cĩ thể giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phát hiện ra những khoảng trống tiềm năng trên thị trường, hoặc cơ hội để cung cấp theo cách mà các đối thủ đang thất bại. Điều này cĩ thể dẫn đến nhu cầu lớn hơn và doanh thu cao hơn. - Tiếp thị mục tiêu Khách hàng rất đa dạng và họ cĩ thể được phân loại thành n số loại. Nĩ cĩ thể theo thĩi quen chi tiêu của họ, sức mua tương đương và sự kỳ vọng. Ví dụ, nếu chúng ta cĩ hai thái cực là một gia đình trong một kỳ nghỉ cho khách du lịch thì vấn đề về kinh doanh, ngân sách, trọng tâm hay mục đích ở trong khách sạn sẽ hồn tồn khác nhau. Bằng cách hiểu các yêu cầu, nhu cầu của khách hàng và thực hiện nghiên cứu thị trường,
50. trải nghiệm của khách cĩ thể được nâng cao. Tất cả điều này cũng sẽ giúp tạo ra một tình huống đơi bên cùng cĩ lợi và thu hút được một khách hàng trung thành. • Dữ liệu lớn và ngành du lịch tại Việt Nam Theo Tổ chức Du lịch thế giới UNWTO [33] số lượng khách du lịch quốc tế tồn cầu năm 2018 đã vượt mốc 1,4 tỷ lượt, tăng 74 triệu lượt so với năm 2017, tăng trưởng gần 6%. Năm 2019, du lịch tồn cầu tăng trưởng 3 - 4%, dự kiến đạt 1,8 tỷ lượt vào năm 2030. Ðáng chú ý, Ðơng - Nam Á sẽ trở thành khu vực thu hút khách quốc tế lớn thứ tư trên thế giới. Cùng với tốc độ tăng trưởng này, trên thực tế, du lịch tồn cầu đã và đang ghi nhận sự hình thành những xu hướng mới trên cơ sở đề cao tính trải nghiệm. Bên cạnh đĩ, sự phát triển mạnh mẽ của cuộc cách mạng cơng nghiệp lần thứ tư đang tác động mạnh mẽ đến phương thức tiếp cận, chia sẻ thơng tin du lịch của du khách. Sự bùng nổ mạnh mẽ của mạng xã hội và các ứng dụng di động thơng minh đã tác động mạnh mẽ gĩp phần giúp cho hình thức du lịch tự túc với sự phát triển của dịng khách lẻ ngày càng tăng mạnh. Và sự hình thành những xu hướng du lịch mới nêu trên của thế giới đang đặt ra yêu cầu cấp bách đối với các nhà quản lý, doanh nghiệp du lịch Việt Nam. Để giải quyết được các thách thức này, các nhà quản lý và tổ chức du lịch phải nhanh chĩng cập nhật thơng tin, sử dụng cơng nghệ dữ liệu lớn để dự đốn nhu cầu du lịch, đánh giá các tác động để đề xuất những định hướng, giải pháp phát triển phù hợp. Song song đĩ phải sử dụng cơng nghệ thơng tin để phát triển các sản phẩm ứng dụng thành tựu cách mạng cơng nghiệp 4.0 như: tour du lịch ảo, du lịch thơng minh, du lịch nơng nghiệp cơng nghệ cao Bên cạnh đĩ, cần đẩy mạnh ứng dụng cơng nghệ số trong phát triển du lịch, từ quản lý tới xúc tiến, quảng bá, kinh doanh du lịch. Cần sớm cĩ kế hoạch đầu tư phát triển marketing trực tuyến, nhất là những website du lịch cĩ giao diện tốt và hiệu quả trên thiết bị di động với các tiêu chí: thân thiện, tốc độ nhanh, mức độ thuận tiện cao. Cuối cùng, để sử dụng cơng nghệ dữ liệu lớn một cách tối ưu, cần cĩ đội ngũ cĩ chuyên mơn kĩ thuật cao, để phân tích, hiểu rõ từng giá trị dữ liệu của dữ liệu lớn, từ đĩ đưa ra các quyết định đúng đắn trong du lịch.
51. • KẾT LUẬN Mặc dù chưa cĩ nhiều kinh nghiệm chuyên sâu trong lĩnh vực này nhưng sau một khoảng thời gian nghiên cứu, khĩa luận đã đạt được một số kết quả như sau: - Tìm hiểu về các khái niệm du lịch, du lịch thơng minh và điểm đến du lịch thơng minh làm tiền đề cho việc nghiên cứu sâu vai trị của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thơng minh. - Tìm hiểu khái niệm, đặc điểm, tính chất của dữ liệu lớn theo từng tác giả đã được tơi đưa ra và phân tích nhằm giúp người đọc hiểu hơn về tầm quan trọng của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thơng minh. - Khĩa luận đã nêu bật lên được tầm quan trọng của dữ liệu lớn trong việc hình thành các mơ hình cơ sở dữ liệu cho STD. Bằng cách phân tích vai trị của dữ liệu lớn, các tính năng và sự ứng dụng của dữ liệu lớn trong du lịch để các doanh nghiệp du lịch sớm nhận ra tầm quan trọng nĩ cho việc phát triển và tồn tại, tạo lợi thế cạnh tranh. - Đưa ra các giải pháp về phát triển STD dựa trên dữ liệu lớn để nhằm cải thiện chất lượng của dữ liệu lớn. TÀI LIỆU THAM KHẢO
52. Tiếng Việt 1. Bộ văn hĩa, thể thao và du lịch - Tổng Cục Du Lịch. 2. Luật Du lịch, NXB Chính trị quốc gia, Hà Nội, 2005. 3. Trần Đức Thanh (2005), Nhập mơn khoa học du lịch, NXB ĐHQG, Hà Nội. 4. Luật du lịch năm 2017 của quốc hội, số 09/2017/QH14. Tiếng Anh 5. Alcántara-Pilar, del Barrio-García, CrespoAlmendros, & Porcu, 2017;Fuchs, Hưpken, & Lexhagen, 2014; Gretzel, Sigala, Xiang, & Koo, 2015; Jackson, 2016; 'Smart technologies for personalized experiences: a case study in the hospitality domain' 6. Allee, J. & N. Kotler 2011 Strategic Tourism Marketing Workbook. Tourism Destination Management and Marketing program, Washington, DC: The George Washington University 7. Almobaideen, W. , Krayshan, R. , Allan, M. , Saadeh, M. , (2017), Internet of Things: GeographicalvRouting based on healthcare centers vicinity for mobile smart tourism destination, Technological Forecasting and Social Change, 123, 342-350. 8. Bernabeu Celdrán, Ivars Baidai, Mazĩn Lospez (2017): Big Data and Smart Tourism Destination: Challenges and opportunies from an industry prespective. 9. Boes, K. , Buhalis, D. , & Inversini, A. (2015). Conceptualising smart tourism destination dimensions. In I. Tussyadiah, & A. Inversini (Eds. ), Information and communication technologies in tourism 2015. Cham: Springer. 10. Boes, K. , Buhalis, D. , & Inversini, A. (2016), Smart tourism destination: ecosystems for tourism destination competiveness, International Journal of Tourism Cities, 2 (2), 108-124. 11. Buhalis, D. , & Amaranggana, A. (2014). Smart tourism destination. In Z. Xiang, & I. Tussyadiah (Eds. ), Information communication technologies in tourism 2014 Charm: Springer. doi: 10. 1007/978-3-319-03973-2. 12. Buhalis Dimitrios and Aditya Amaranggana (2014): Smart Tourism Destinationsit.
53. 13. Del Chiappa, G. , & Baggio, R. (2015). Knowledge transfer in smart tourism destination: Analyzing the effects of a network structure, Journal of Destination Marketing & Management, 4(3), 145-150. 14. Gretzel, Harison và cộng sự (2015) Smart tourism: Foundation and Development/ Article in Eletronic Markets 25(3)/August 2015 with 7, 217 Reads DOI: 10. 1007/s12525-015-0196-8. 15. Ivars-Baidal Josep A. , Marco A. Celdrán-Bernabeu, Jose-Norberto Mazĩn & Angel F. Perles-Ivars (2017): Smart destination and the evolution of ICTs: ; a new scenario for destination management?, Current Issues in Tourism, DOI: 10. 1080/13683500. 2017. 1388771. 16. Jovicic, D. Z, (2017): From the traditional understanding of tourism destination to the smart tourism destination, Current Issues in Tourism, DOI: 10. 1080/13683500. 2017. 1313203. 17. Wangel, C. , Martin, D. , Alzua-Sorzabal, &Hojer Torres- Manzanera, E. (2015) Smart tourism destination. An extended conception of smart cities focusing on human mobility (pp. 363-375). 18. Pasquale Del Vecchio Creating value from Social Big Data: Implications for Smart Tourism Destinations Researcher and Lecturer in Business Management/ Dipartimento di Ingegneria dell'Innovazione, Università del Salento, Ed. IBIL - Aldo Romano, Campus Ecotekne, Via per Monteroni sn - 73100 - Lecce, Italy. 19. UNWTO, 2005, A practical guide to tourism destination management, Published: 2007/ eISBN: 978-92-844-1243-3. 20. Law, Buhalis, & Cobanoglu, 2014; Lamfus, C (2015), Vargo & Akaka, 2009; Big Data and Smart Tourism Destination. 21. Hashem, I. A. T. , Yaqoob, I. , Anuar, N. B. , Mokhtar, S. , Gani, A. , & Ullah Khan, S. (2015). The rise of “big data” on cloud computing: Review and open research issues. Information Systems, 47, 98–115. 22. Rey, T. , & Wells, C. (2013). Integrating data mining and forecasting. New York: OR/MS Today.
54. 23. Chen, M. , Mao, S. , & Liu, Y. (2014). Big data: A survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171–209. 24. Del Vecchio, P. , (2017), Creating value from Social Big Data: Implications for Smart Tourism Destinations, Information Processing and Management (2017), http HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " ": HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " "//dx HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " ". HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " "doi HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " ". HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " "org/10 HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " ". HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " "1016/j HYPERLINK " " HYPERLINK
55. " " HYPERLINK " ". HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " "ipm HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " ". HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " "2017 HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " ". HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " "10 HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " ". HYPERLINK " " HYPERLINK " " HYPERLINK " "006. 25. Jani, D. , Yang, J. H. , & Wang, Y. H. (2014). Big five factors of personality and tourists’ internet search behavior. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 19(5), 600 26. Newell, S. and Marabelli, M. , (2015) 'Strategic opportunities (and challenges) of algorithmic decision-making: A call for action on the long-term societal effects of datification', Journal of Strategic Information Systems, Vol. 24, pp. 3-14. 27. Madden, S. (2016). From databases to big data. IEEE Internet Computing, 3, 4–6
56. 28. Choi, H. , & Varian, H. (2012). Predicting the present with Google Trends. Economic Record, 88 (s1), 2–9. 29. Raun, J. ; Ahas, R. ; Tiru, M. Measuring tourism destinations using mobile tracking data. Tour. Manag. 2016, 57, 202–212. 30. Li, K. -C. , Jiang, H. , Yang, Radovich, L. T. , & Cuzzocrea, A. (2015). Big data: Algorithms, analytics, and applications. Boca Raton, FL: CRC Press. 31. Miah, S. J. ; Vu, H. Q. ; Gammack, J. ; McGrath, M. A Big Data Analytics Method for Tourist Behaviour Analysis. Inf. Manag. 2017, 54, 771–785. Website Tiếng Việt 32. http HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html": HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html"//www HYPERLINK " du-lich.html" HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html". HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html"vtr HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html". HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK " lich.html" HYPERLINK "