El desarrollo de la tecnología y el potencial de la informática ha permitido a las empresas acceder a una gran cantidad de datos, haciendo uso de la tecnología informática para la toma de decisiones, un fenómeno ampliamente extendido en los negocios y en la industria. Actualmente, las empresas online y el sector financiero están utilizando datos científicos para encontrar patrones reales de comportamiento y de compra del consumidor en lugar de preguntar percepciones del cliente a través de las tradicionales encuestas, que presentan ciertas limitantes.
De hecho, la percepción del comportamiento y el comportamiento real del consumidor podría ser diferente, por tanto, entender el comportamiento real, a partir de datos de consumo extensos, reduciría esta brecha y podría conducir a mejores decisiones de negocios. Con un modelo de aprendizaje aceptablemente preciso, uno no solo puede entender, pero también predecir los valores esperados en la industria del turismo.
En la actualidad los viajeros han cambiado la forma en que viajan, donde prefieren ir libremente y utilizar la tecnología como guía en lugar de limitar su horario a un plan establecido. Como resultado, la industria del turismo requiere información rápida y actualizada de muchos lugares del mundo. Por lo tanto, la minería de datos se ha convertido en una necesidad para obtener datos e información precisa; del destino turístico, de los lugares más populares y de las atracciones culturales y de interés, así como del comportamiento real del viajero.
Las generaciones de viajeros actuales prefirieren explorar en lugar de planificar. Por lo tanto, la información obtenida de la minería de datos puede convertirse en una ventaja para la industria del turismo. Con la extracción de datos, las compañías de viajes podrían recopilar información sobre el origen del viajero, su presupuesto y qué les gustaría comprar y usar para maximizar los beneficios. Al conocer el interés de los clientes, las compañías de viajes pueden crear mejores métodos de guía de viaje y omitir el destino menos deseado por el consumidor. Además, podría ayudar al viajero a proporcionar la mejor ruta de viaje para que puedan visitar más lugares de manera eficiente.
Así, existen diversos métodos utilizados para extraer datos sobre el turismo. Por ejemplo, lasagencias de viajes usan su propio sitio web y aplicación para la minería de datos, como AirBnB, donde recopilan la información directamente de la cuenta del cliente. Otra forma de extraer datos sobre el turismo es mediante el uso de los datos de los dispositivos con GPS. Este método también puede proporcionar datos actualizados sobre las últimas tendencias entre los turistas sobre qué destino visitaron más y generar patrones de movilidad. Además, las redes sociales como Instagram podrían utilizarse para extraer datos sobre el destino del viaje en función de la ubicación diferente que los usuarios proporcionaron.
La aplicabilidad del data mining en el sector turístico es amplia, por tanto, no es de extrañar que la Organización Mundial del Turismo (OMT) celebré el día oficial del turismo el próximo 27 de septiembre bajo el lema “El Turismo y la Transformación Digital”. La reunión que tendrá lugar en Budapest (Hungría) hará alusión a la necesidad de invertir en tecnologías digitales disruptivas que puedan ayudar a fomentar un entorno de innovación y emprendimiento en el turismo. Así, según la Organización, las sesiones que se llevarán a cabo durante dos días, abordarán las oportunidades brindadas al sector turístico a través de los avances tecnológicos que incluyen el big data y las plataformas digitales. Un paso más allá, será el tratar las oportunidades y los retosque supone el data mining. Uno de ellos, lo constituye la formación de profesionales del sector turístico capaces de extraer y analizar la información recopilada y ponerla al servicio de la industria turística, por tanto, el papel de las Escuelas Universitarias de Turismo como Ostelea School of Tourism&Hospitality, es fundamental en la transferencia de conocimiento y habilidades orientadas al Big Data y al Data Mining, que no sólo deben estar dirigidas a programas de postgrado, sino también a nivel de Grado porque son las nuevas generaciones las que tendrán que atender y hacer frente a los desafíos que suponen la transformación digital.
