《孙子兵法》说：“多算胜，少算不胜。”今天，决定能否“多算”的重要因素在于，掌握数据的多少以及对数据处理能力的高低。有了大数据对象、大数据处理与应用的技术，再与各类实际应用需求相结合，大数据将给经济社会发展带来巨大影响。
大数据的核心就是预测
大数据的核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习，但是这种定义是有误导性的。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。一封邮件被作为垃圾邮件过滤掉的可能性，输入的“ teh”应该是“ the”的可能性，从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性，都是大数据可以预测的范围。当然，如果一个人能及时穿过马路，那么他乱穿马路时，车子就只需要稍稍减速就好。但是这些预测系统之所以能够成功，关键在于它们是建立在海量数据的基础之上的。此外，随着系统接收到的数据越来越多，通过记录找到的最好的预测与模式，可以对系统进行改进。
在不久的将来，世界许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。计算机系统可以发挥作用的领域远远不止驾驶和交友，一场生活、工作与思维的大变革还有更多更复杂的任务。别忘了，亚马逊可以帮我们推荐想要的书，谷歌可以为关联网站排序，Facebook知道我们的喜好，而 LinkedIn可以猜出我们认识谁。当然，同样的技术也可以运用到疾病诊断、推荐治疗措施，甚至是识别潜在犯罪分子上。
就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界，大数据也将改变我们生活中最重要的方面，因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
一切皆可数据化
管理大师戴明与德鲁克在诸多思想上都持对立观点，但“不会量化就无法管理”的理念却是两人智慧的共识。有了大数据，管理者可以将一切量化，从而对公司业务尽在掌握，提升决策质量和业绩表现。换言之，大数据意味着一场管理革命。
一、一切皆可数据化
文字被量化成为了一个一个的字符；声音被量化成为了数字音频；图像被量化成了各种格式的数字图片。淘宝、天猫、京东等形形色色的电商平台上琳琅满目的商品是数据化了的现实物品；美团、糯米、聚划算等团购网站上各种各样的打折信息是数据化了的服务；微博是数据化了的思想和观点，转发是数据化了的传播；Facebook数据化了人与人的关系；街旁、Foursquare等签到网站是数据化了的位置；而各种地图应用则是数据化的地理场景, 线上是线下的数据化映射。数据化意味着事务在数据空间里的极易操作，往往由此生发出伟大的创意和赚钱的商业。我们应该意识到，人和物的一切状态和行为都能量化，能数据化，能够在数据空间中被操作。
二、让量化一起变成可能
智能手机，就是一个各种传感器的综合体，是一个功能强大的数据化终端。之所以称之为“智能手机”，一是因为它有超强的感知能力，二是因为它有开放的操作系统，允许各种应用程序来使用它的感知能力。智能手机的感知能力，具体地说：麦克风是它的耳朵，用来接收声波，变成录音；话筒是它的嘴巴，用来说话；镜头是它的眼睛，能捕捉人物和情景；GPS能知道当下的位置；陀螺仪能感知到方位的变化；Wi-Fi和3G是和外界联系的桥梁，因为数据的交换而具备了无穷的想象力，就相当于人与人之前的信息交流。而iOS和Android等移动操作系统，把智能手机的这些智能开放给开发者，孕育出了几十万上百万个应用，开启了移动互联网的繁荣。
量化自我运动以及由此催生出来的可穿戴设备的勃兴，让人体的数据化也如火如荼地兴盛起来。量化自我（Quantified Self）一词来源于连线杂志主编 Kevin Kelly 和 Gary Wolf，他们在 2008 年提出这个概念，用来借指那些不断探索自我身体（hack the self），以求能更健康地生活的人们。于是，催生出了各种各样的可穿戴设备。眼镜、手表、手环、脚环等内嵌各种传感器以及移动操作系统的设备将人体的脉搏、温度、血压、运动等数据全天候24小时不间断地采集下来，上传到云端，进而分析各种生理指标，监测人们的健康状况，并提供及时有效的医疗保健服务。
更进一步，当感知、计算和通信等能力植入到世界的各个地方，到我们的大楼的钢筋里，到桥梁的主体里，到每一件商品上……这个泛在的网络就是物联网。任何物品都连接在这个网络上，成为一个数据源，实时地上传下载数据，与其他物品通信。其数据量之大，超乎想象。
三、互联网公司，本质都是数据公司
互联网的最大魅力在于，网上的行为全部都可以被“追踪”和“引导”。通过对线上浏览、分享、活动、购买等信息的分析，网上商家可以很容易地了解到消费者的购买需求及潜在购买需求（网页上经常出现的“猜你喜欢”就是这种尝试），这使得网络推荐成本非常低，而消费者满意度很容易得到提升。
互联网公司是典型的“数据驱动”型企业，亚马逊、谷歌以及中国三大互联网公司百度、阿里巴巴、腾讯，都是非常典型的数据公司。
百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共Web数据。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外，阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为，从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
互联网公司在跨界做零售、金融、媒体等各个行业的时候，首先掌握的就是用户的数据，这些数据能够帮助它们做出更好的决策。“数据可以说明过去，但数据也可以驱动现在，数据更可以决定未来。”用友董事长王文京说，未来，正在向互联网反扑的传统企业也会改头换面，它们会有统一的名字，那就是“数据公司”。
数据是一种资产
2013年，世界朝着数字时代又前进了一步。这是一个变化的新纪元，对社会经济的影响将比工业革命大2～3倍。世界数据总量的90%左右是在过去两年里创造出来的。到2020年，储存数据数量将比2010年大50倍。许多权威人士认为这一数据大爆炸堪比新型石油，甚至是一种全新的资产类别。
数据的丰沛受近乎无处不在的互联网的刺激。到2020年，智能电话将把其他20亿～30亿人联系起来，数十亿机械传感器监控着从拖拉机到飞机引擎的一切东西，而计算能力的进一步突破将带来数据储存和分析的大量增加。
在这样的环境下，数据管理和分析的顺畅性将是成功组织的关键。2011年，麻省理工学院（MIT）的布莱恩·约尔弗森及其同事发表了一项研究，他们发现使用数据驱动决策的公司生产率比不使用数据决策的公司高5%～6%。
来自新的数据和分析大杂烩的破坏效应在公共和私人部门蔓延着。视频流媒体网站Netflix利用其用户搜索、观赏、暂停和评论的庞大数据库推出了专门面向互联网设计的连续剧《纸牌屋》（House of Cards）。该连续剧请来了热门导演大卫·芬奇（David Fincher）、热门演员凯文·史派西（Keven Spacey），剧名则借用了一个英国流行秀——它们在Netflix流行度评分中均名列前茅。
在其他行业，数据驱动的决策在产品开发、市场营销和客户互动等方面也在迅速成为标准，作为直觉和经验的补充（有时甚至是取代）。数据驱动的决策还被用于改良供应链、改进工作安排和优化生产过程。
更大程度的破坏可能发生在跨行业领域，获得专有数据的特权正在重新决定竞争战线。拥有深厚数据集的公司日益拥有驾驭传统主业之外的市场的能力——领先者已在抓住机会。在中国电子商务公司阿里巴巴，中小型网商也可以申请信用。阿里巴巴利用交易数据发放贷款，为32万家公司提供了运营资本（超过160亿美元），到目前为止，其效率远远超过普通银行。
政府也意识到数据分析可以改变其全球地位。比如，新加坡制定了一个十年蓝图，核心是发展包括数据分析在内的强大的信息和通信业。最近当局实施了一项公开数据计划，让人们可以轻松获得大量政府数据。
但是，尽管许多组织意识到了数据分析的重要性，但以多大的热情拥抱这一潮流则大相径庭。早期的接受者如亚马逊和乐购很快就建立起了必要的人才储备和经验，如今正致力于分析对组织的影响最大化（即探索破坏性机会）。但更多的组织仍处于小规模试验和聘用首批数据科学家阶段。
好消息是许多公司将能够加快变化的节奏。人才是一个振奋人心的领域，挖掘数据分析的潜力需要深厚的先进技术储备，毫无疑问，长于数据管理和高级分析的员工供不应求，新出现的“译员”（translator，即疏通IT和数据、分析和商业决策关系的人才）群体亦然。
“译员”对于跨越诸多业务功能的复杂转化过程至关重要。大学正在迅速做出调整以满足膨胀的需求，许多大学开设了结合分析与商业的跨学科项目。
技术的快速进步也使实现分析的影响变得更加容易。对许多公司来说，最大的挑战是将来自统计模型的洞见转化为日常经营活动的实际变化。位居一线的个体缺少将洞见与行动联系起来的直观工具，但数据可视化方面的进步、应用研发周期的加快以及技术的稳步消费化正在改变局面，给管理者带来个性化的易于理解的方案。
比如被孟山都公司收购的气候公司（Climate Corporation）拥有30多年的天气数据、60年的农作物产量数据、兆兆字节计的土壤类型信息数据。该公司利用历史信息储备和先进的算法，通过直观的门户网站为农民提供收费建议。
各组织纷纷寻求机会创新、增加收入、提高生产率，而领导团队也必须做出调整。定义新的数据驱动战略、管理海量信息新储量、找出新模式、跨功能管理以及围绕新任务激励组织需要新的管理能力。
企业一直在有组织地创新。1961年，加州电子元件制造商Ampex第一次正式使用“首席财务官”一词。如今，这一职位已经无处不在。
在数字时代取得领先可能需要诸如首席数字官、首席分析官或首席数据官之类的新角色，尽管目前已经采取这一做法的公司相对较少。在未来，一个组织的整体成功需要有一位领导者负责这些功能，并且他必须是值得信赖的高层管理团队成员。
很少有领导者能够在全新领域构筑管理基础的同时组建结合各种前所未知类型能力的团队。战略选择面临着同样新鲜的领域，好比大众传媒开启了市场营销的新时代等。
在2014年及以后，CEO和董事会需要决定新的当务之急，明智地进行投资，并准备好支持实验。在大破坏无可避免的时代，在警惕风险的同时，时刻准备着迅速果断地采取行动的人将能获得巨大的潜在好处。
化“数”为“据”是关键
大数据是这一两年来数据分析领域最前沿的热点。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理、在于如何将海量的“数”化为决策的“据”。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于如何提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。“大数据”是需要依托更新、更先进处理模式才能具有更强决策力、洞察力和流程优化能力的“4V”信息资产。
简言之，利用新技术、新模式，从数量巨大和种类繁多的数据中、在有限的时间内快速获得有价值的信息，就是大数据技术，化数为据、发现规律、辅助决策、预测未来，正是大数据的价值所在，也是互联网、物联网时代，大数据技术走向企业、走向社会、走向应用的潜力所在。预计到2025年，社会的信息量将爆发为2006年的200倍，利用大量未被开发数据（尤其在多媒体数据、跨媒体数据、非结构化数据等方面）创造新价值（尤其在可视化、决策、预测等方面）的挑战为大数据技术的发展和应用带来巨大空间。
例如，在农业领域，通过持续收集和分析温度、土壤等传感器网络获取的大量数据，能够判明作物生长情况、做出施肥和保养决策、预测收获期、预测作物产量等，为农业生产效率的提高和农作物品质的改善提供决策支持；在交通领域，通过解析车载传感器采集的数据，经过自动分析，可以为驾驶者提供最短、最佳路线的向导，并能在发生灾害时实时提供可通行的路线，真正体现大数据处理的“快”；在金融领域，通过分析ATM、信用卡使用过程中收集到的大量操作履历，监管部门可以尽早监测和发现卡片的非法使用情况，保证用户与银行的安全；在网购领域，通过对海量消费者消费数据、行为数据等的挖掘和深度分析，可以为经营者以及平台建设者、管理者、商业主管部门等提供大量有价值的信息，为精准广告、精准库存、精准服务、精准管理以及更加精细化、人性化网络消费和经营生态环境的建设、推动互联网经济的发展等提供有力支持。
但总的说来，大数据目前还是一个新概念、新事物，还有待进一步发展，其与各行各业的结合还有待深入，其处理速度还有待加强。如何聚集使之更“大”、如何加工使之更“快”、如何应用使之更“值”，都有待在今后的研究与发展中不断探讨和摸索。
相信随着对“大数据”的不断探索和应用，会有越来越多的行业涉足大数据领域、进入大数据时代，会有越来越多的用户体验到大数据带来的变革和便利，大数据全面发展与应用的时代终将到来。
创造巨大的潜在价值
大数据及其应用的迅速发展，已经引起了社会各界的广泛关注，人们从各种不同的视角，对于这场大变革进行着思考和议论。为了贯彻落实《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》的工作部署，考虑到发展大数据产业面临的实际需要和对促进信息消费、拉动内需的巨大作用，通过对大数据相关产业特点及其发展趋势和我国应如何加快大数据相关产业发展进行扶持与推进的研究，我国是数据大国，但还不是数据强国，大数据相关产业将有可能成为下一个创新、竞争和产业发展的前沿。面对这场变革带来的机遇和挑战，建议国家有关部门加快组织相关产业专项以大力推动该领域产业的健康发展。
一、赶超发达国家的重要机遇
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出来大数据这个概念，如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器、智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据，大数据时代已经到来。
当前全球和我国大数据都呈现了井喷式增长，大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点，一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同，如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量，通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储，这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长，例如在各部门和地区之间，企业正在加快收集数据的步伐，推动了传统的事务数据库的增长；医疗卫生等面向消费者的行业中，多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长；社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据的不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长，并将继续推动数据池的迅速扩张。
发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备，发展中经济体就能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如，亚洲地区移动手机用户最多，终端设备最多，其中中国设备数量最多，个人位置数据在亚洲已经领先。此外，在IT资产方面，尽管一些新兴市场组织落后于发达市场，但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务，通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用，大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景，包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵、潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力，我国独特的位势和经济社会的高速稳定发展，给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。
二、信息服务业发展的重要推力
研究表明，大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
例如医疗卫生行业，能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗，从而降低系统成本，提高工作效率，改进和提升治疗质量；公共管理领域，能够利用大数据有效推动税收工作开展，提高教育部门和就业部门的服务效率；零售业领域，通过在供应链和业务方面使用大数据，能够改善和提高整个行业的效率；市场和营销领域，能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求，提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素，伴随着信息化发展，企业将收集更多的信息，从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在为商业和消费者同时创造价值方面有巨大的发展潜力。
大数据应用能够发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率与竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。例如，能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出，预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元，能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%，充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高，估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元，其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是，随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往，随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合，从数据中提取洞见的能力也在显著提高。
大数据及其开发利用能够催生新的产业形态，拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值，可以形成和应用于各行业的关键发现，大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值，许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度，让利益相关方能够更加容易地及时获取信息，例如在公安部门，让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据，就可大大降低搜索和处理时间；在制造业，整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程，可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据，并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据，组织能够通过安排对比实验，运用数据分析获取更好的决策，例如在线零售商，通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场，根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分，以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构，利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务，确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持，通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域，通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据，创新速度非常快。
三、应组织实施大数据产业专项
发展大数据及其相关服务业具有重要意义，有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展，不仅信息产业自身获取了巨大的数据池，各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变，结构化数据向非结构化数据演进，使得未来IT投资重点不再是建系统为核心，而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。
大数据真正的问题是大数据应用，让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑，解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划：通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与工程中的步伐，加强国家安全，并改变教学研究。
由此，我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。
1.围绕拓展新兴信息服务业态，组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程，面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域，开展大数据重大应用示范，提升基于大数据的公共服务能力。
2.加快推动北斗导航核心技术研发和产业化，推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展，支持位置信息服务市场拓展，完善北斗导航基础设施，推进服务模式和产品创新，在重点区域和领域开展示范应用。
3.大力发展地理信息产业，拓宽地理信息服务市场，推进大数据技术和服务模式融合创新，支持大数据服务创新和商业模式创新。
4.组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程，包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目，为丰富信息消费内容产品供给提供支撑。
5.组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目，主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。
大数据与商业价值的转化
看似呆板的数据能为旅游产业经营者们创造巨大的商业价值，而如何运用这些数据并使之提升业者的利润则成为关键。
来到山明水秀的景区，入住客栈，卸下行李，打开微信找到免费Wi-Fi，就能看到附近地道的美食菜馆，有地图路线指引，还有过往游客的评价。这是国家旅游局今年最提倡的智慧旅行的设想场景。
其实，在智慧旅行的背后，是海量大数据的支撑，这些看似呆板的数据能为旅游产业经营者们创造巨大的商业价值，而如何运用这些数据并使之提升业者的利润成为关键。
一、预测和追踪
越来越多的业者意识到数据的商业价值。
不少旅游业者开始尝试大数据收集和智慧旅游的开发，比如携程、同程、票管家等。
一手创办了在线旅游B2B票管家的黄荣最近刚刚创立了“聚创致旅”，这是一个集合了大数据和智慧旅行概念的新公司。
“我理解的智慧旅游是在政府构建的智慧城市之下，未来旅游企业需要在大数据时代高度移动互联网化的背景下达到与旅游消费者之间的无缝交互，其应用场景应该包括近场支付、移动终端支付、移动数据化管理、社交化营销等。”黄荣认为。
有了如此概念，那么大数据从何而来，业者又如何运用?
携程攻略社区事业单位、智慧旅游业务总经理蓝美玲表示，携程收集数据后，可以知道各个旅游目的地、酒店、景区的预订情况，这些数字的首要功能就是给予上下游产业链者市场预判。
蓝美玲指出，目前黄山、九寨沟等著名景区都非常注重游客量与安全问题，在黄金周期间这一点尤为重要，但是每天究竟有多少客人来景区难以预测，此时携程的大数据就起到了关键作用。
“我们的景区和附近酒店预订数据相当于告诉该景区，你在近期的游客量预计有多少，他们的出行结构是家庭客还是商旅，这些数据我们会以预测报告的形式给到景区。这对他们而言能做好安全和市场准备，以管控客流，对我们而言则加强了OTA与景区方的资源合作。”蓝美玲说。
携程大数据的另一项特色是“一生的足迹”，该功能是记录下使用者曾经到访的地方甚至是其轻轻动一下手指查询的记录。
“比如一个客人，他点击浏览了新加坡旅游，然后进而点击了几个景点和酒店，这些都可以被记录和追踪下来，然后结合其最终的订单，系统可以知道客人的偏好、消费定位和消费习惯，甚至是其餐饮习惯。今后携程就可以根据客人的消费特点进行精准营销。精准营销非常重要，精准有效客户所贡献的利润是最高的。”蓝美玲说。
二、大数据暗藏商机
“番茄来了”是一家开发智慧旅游的企业，其主要与旅游城市的客栈合作，近期，其刚开发了一款智慧旅游产品——“智连古镇”，即游客到店以后，不需要进行烦琐的登记流程，只需要连接客栈的微信Wi-Fi，进入服务页面页，即可以快速地办理入住手续，自动分配到房间。退房时，通过页面的快速退房就可以迅速通知到老板准备结算。同时在支付方面，游客也无须为古镇ATM机少、提款不方便或客栈没有POS机等问题困扰，客人只需要快速入住的时候，选择微信支付就可以轻松搞定付款环节，当然也可以通过“番茄来了”提供的行业创新的“虚拟POS—快捷支付”方式，轻松扫码付房费。
“通过这些智能服务，我们可以获得客户的使用以及他们的入住和消费数据，这些数据弥足珍贵。我们会按照几个指标进行分析，然后给旅游产业链者带来巨大商业价值。”“番茄来了”运营总监赵永林指出。基于这些数据，其可以进行房型入住率分析，以入住率、收入变化、同比、环比等数据分析，客栈酒店经营者可以根据分析结果来为客栈装修整改、房型更改、房价调控，改善入住率。比如，若一家酒店其今年大床房销量最好，标间入住率最低，那么其未来可以考虑减少标间的数量，改造为大床房，或者调低标间的卖价，针对标间做促销活动等，以此提升酒店入住率。
游客的大数据中还精准显示了预订习惯、归属地来源、年龄分段、性别统计、入住时间统计、消费内容统计、续住统计等。在赵永林看来，这些数据极具价值，因为客人的性别占比可以让酒店或餐厅改善装修风格以符合主流客群喜好;而年龄段占比则可以让业者在服务上倾向于年轻化或中年化;客人地域的占比数据则可以让业者在餐食和生活习惯方面进行南北方差异经营。
“如果一家酒店的客人来源60%是北京地区，70%客户是年龄在18~26的年轻人，女性居多。那么我们的系统会建议该酒店未来的广告宣传和口碑宣传，应更多重视在北京地区，而客栈的装修和服务应该更具有年轻化和女性化。同时可多考虑组织年轻人喜欢的一些活动，以提升客栈人气等，这些都有助于业者提升收益。” 赵永林指出。
此外，游客的消费记录和数据还可以提供行业的横向对比数据。比如一家酒店入住率在区域里的排行情况、区域内渠道合作比例、区域内平均房价、区域内节假日调价情况、区域内续住情况等。让酒店业者更清楚同行经营情况，针对性地提升自己的业绩。
丽江一家客栈经营者表示，根据上述区域排行数据状况，其发现其在2014节假日入住率为60%，价格较平时上升400%，而丽江区域客栈的整体入住率为89%，同期价格较平时上升120%。该客栈经营者算了一笔账，根据入住率、房价和市场平均水平与涨幅，其认为，其应该在节假日调价，控制涨幅，提升入住率，以便于在同行竞争中夺得优势。这相当于进行酒店收益管理，有助于提升利润率。
“我们可以提供客栈订单、财务管理等基础信息管理，也可以根据上述数据分类分析为旅游产业链者提供‘月报’、‘年报’等服务。主要目的是为了让经营者清楚地了解其自身、客人以及市场的特点，并能根据数据分析结果对服务、硬件等进行改善。”赵永林表示。
部分旅游业者反映，通过对大数据进行上述细分指标分析，针对旅游行业和游客，大数据分析得出的入住率、平均房价、节假日的房价变化和整体入住率变化、旅游目的地游客预订习惯差异、入住天数、消费内容、消费金额、各个时间的旅游热度分析、消费差异分析等，可以为行业、景区、旅游管理机构等提供实时数据参考，直接改善经营。若改善得当，则不少业者通常可以提升20%~50%的收益。