CC BY
113
EDN: LANJST
С.Д. Сердюков - к.э.н., начальник отдела дистанционных образовательных программ, Российский Международный Олимпийский Университет, Сочи, Россия, s. d.serdyukov@gm ail. com,
S.D. Serdyukov - candidate of economic sciences, Head of Distance Learning Programmes, Russian International Olympic university, Sochi, Russia.
АНАЛИЗ ПРАКТИКИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ BIG DATA В ИНДУСТРИИ ТУРИЗМА:
НАПРАВЛЕНИЯ, БАРЬЕРЫ, ПЕРСПЕКТИВЫ AN ANALYSIS OF PRACTICES OF AN APPLICATION OF BIG DATA TECHNOLOGY IN TOURISM INDUSTRY: DIRECTIONS, BARRIERS, PERSPECTIVES
Аннотация. В статье рассматривается практика применения технологии Big Data предприятиями индустрии туризма, гостеприимства, авиаперевозок и других смежных отраслей, а также трудности, с которыми сталкиваются предприятия при внедрении Big Data в работу. На основе рассмотренных примеров практического применения технологии Big Data и проведенного опроса экспертов - сотрудников предприятий индустрии туризма - проводится анализ практики внедрения технологии в работу с точки зрения преодоления трудностей и сфер применения.
Под термином Big Data понимается технология, обеспечивающая решение задач по организации хранения, обработки, анализа и распределения больших объемов данных. Также в результате обработки и анализа данных технология Big Data помогает извлекать новые знания, которые в дальнейшем могут быть использованы для оптимизации бизнес-процессов предприятия таких как ценообразование, формирование привлекательного продукта и др.
Внедрение Big Data в работу предприятия предоставляет бизнесу ряд возможности и преимуществ. Однако на пути внедрения данной технологии в работу бизнес может столкнуться с рядом барьеров, создающих препятствие данному процессу. Такие барьеры включают в себя: недостаток квалифицированных кадров, обладающих необходимой подготовкой; большие затраты на внедрение; отсутствие достаточного опыта внедрения данной технологии в работу предприятий.
Abstract. This article discusses practices of application of Big Data technology by enterprises, which operate in tourism, hospitality, airlines and other related areas, as well as challenges that they are facing during implication Big Data into their work. Based on these practices of application of Big Data technology and conducted survey of experts -employees of tourism industry enterprises - an analysis of practices of technology application in terms of challenges overcome and application areas is carried out.
The term Big Data is understood as a technology that provides a solution to the problems of organizing the storage, processing, analysis and distribution of large amounts of data. Also, as a result of data processing and analysis, Big Data technology helps to extract new knowledge, which can later be used to optimize the business processes of an enterprise, such as pricing, creating an attractive product, etc.
An application of Big Data technology to a work of an enterprise provides the business with a number of opportunities and benefits. However, on the way of applying of this technology to a work, a business may face a number of barriers that create an obstacle to this process. Such barriers include: lack of qualified personnel with the necessary skills; high implementation costs; lack of sufficient experience in applying of this technology to the work of enterprises.
Ключевые слова: Big Data, туризм, информационные технологии, цифровая трансформация туризма, цифровая трансформация экономики.
Keywords: Big Data, tourism, information technology, digital transformation of tourism, digital transformation of economics.
Введение
Индустрия туризма в Российской Федерации в 2020-2022 гг. развивается стремительными темпами, являясь драйвером экономического роста многих регионов страны. Принятый правительством комплексный пакет мер государственной поддержки туризма в Российской Федерации в 2021 г. дал отечественному туррынку возможность занять лидирующие позиции по темпам восстановления в период после глобальной пандемии коронавирусной инфекции. В то же время в России стремительно развивается сектор цифровых технологий, в
том числе в туризме. В 2020 г. Указом Президента Российской Федерации цифровая трансформация определена одной из пяти национальных целей развития страны в период до 2030 г. [8; 9]. Ранее в 2019 г. президиум Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам утвердил Национальную программу «Цифровая экономика Российской Федерации», которая включает в себя федеральный проект «Искусственный интеллект» [21]. Соответственно, Big Data, являющаяся одной из технологий, лежащих в основе понятия искусственного интеллекта, представляется одним из приоритетных направлений цифровизации экономики в Российской Федерации. В настоящем исследовании рассмотрено: понятие Big Data как технологии обработки и анализа больших объемов данных и их источники; преимущества использования Big Data для бизнеса; примеры применения технологии Big Data в индустрии туризма и барьеры на пути внедрения данной технологии в деятельность предприятий туристской отрасли. Также на основе анализа практических кейсов и опроса экспертов отрасли проводится анализ применения технологии Big Data в туризме в России.
Материалы и методы исследования
В качестве информационной базы исследования использованы нормативно-правовые акты, размещенные на официальном сайте Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации, труды российских и зарубежных исследователей, электронные ресурсы, а также результаты опроса экспертов туристской отрасли, проводившегося в июне 2022 года. В исследовании использованы контент-анализ, статистический анализ, индукция, дедукция, метод социологического опроса и графической интерпретации данных.
Базовые понятия технологии Big Data представлены в работах Орлова Г.А., Величко Н.А., Шаталовой В.В., Белиаса Д. и др. Вопросы применения технологии Big Data в индустрии туризма рассмотрены в работах Сергачевой В.А., Имаметдиновой М.Р., Морозова М.М. и др.
Обзор источников
Прогресс современных цифровых и информационных технологий, выраженный в непрерывном развитии программного обеспечения и аппаратных комплексов, распространении глобальной сети Интернет и росте числа новых Интернет-пользователей, влечет за собой постоянный рост объема цифровых данных. На сегодняшний день центральным элементом механизма производства и потребления данных является каждый из нас: фотографии и видеоролики, сделанные с помощью личного смартфона, опубликованные в социальных сетях посты и комментарии, поисковые запросы, информация о физической активности, записанная фитнес-трекером - всё это большие и различные по своей природе и содержанию данные, оставляющие цифровой след [10]. В то же время интеллектуальный анализ цифровых данных дает возможность получения значимых результатов и извлечения выгоды в условиях постоянной генерации и трансфера данных по многочисленным узлам глобальной сети Интернет [2]. Понятие Big Data относится к наборам данных, объем которых не позволяет обрабатывать их, используя стандартные инструменты для работы с данными [1]. Также Big Data можно определить, как набор технологий, предназначенных для получения информации [6]. Big Data решает задачи хранения, обработки, анализа и распределения больших массивов данных, и при этом предоставляет возможности для работы с данными разной степени упорядоченности - это могут быть структурированные, неструктурированные и частично структурированные данные [2].
Источниками данных для обработки с помощью технологии Big Data могут быть [10]:
- открытые данные - социальная, экономическая и другая открытая справочная информация;
- социальные сети - информация, добровольно публикуемая пользователями социальных сетей на своих персональных страницах;
- интернет вещей (Internet of Things, IoT) - сенсоры, встроенные в смартфон, смарт-часы, фитнес-трекер, которые фиксируют различную информацию об активности пользователей;
- личные данные - обезличенные данные: данные медицинских карт, списки дел и др.;
- коммерческие транзакции - банковские транзакции и иные платежи, совершаемые в Интернете.
Свойства Big Data, играющие важную роль в их обработке и подтверждающие их ценность, выражены в пяти «V» [10]:
- Volume - масштаб;
- Variety - разнообразие;
- Velocity - скорость передачи;
- Veracity - достоверность;
- Value - стоимость.
Применение технологии Big Data открывает бизнесу следующие возможности и преимущества [3]:
- персонализация и персонификация - возможность формирование персонального предложения для каждого клиента с учетом его предпочтений и финансовых возможностей.
- получение информации о клиентском опыте использования продукта в режиме реального времени.
- возможность динамического регулирования цен с учетом потребительского спроса.
- получение объективной информации о ключевых трендах рынка.
- возможность снизить издержки на маркетинговые расходы, повысив их эффективность.
- возможность управлять клиентским опытом. Оценивать уровень удовлетворенности клиентов и изменять продукт, в соответствии с ожиданиями и потребностями клиента.
- возможность создавать проекты, пользующиеся спросом.
Соответственно, можно сделать вывод о том, что применение технологий Big Data посредством обработки и анализа больших объемов данных позволяет получать новые знания, которые открывают новые возможности для бизнеса в части получения значимых результатов и выгод.
В части практического использования Big Data организации применяют данную технологию в сфере клиентского сервиса, операционной эффективности и управления рисками (рисунок 1) [7].
Рисунок 1 - Схемы применения Big Data (составлено автором на основе [7])
Сегодня вопросы внедрения технологии Big Data в деятельность предприятий индустрии туризма в Российской Федерации как никогда актуальны, поскольку более интенсивное развитие индустрии требует системных подходов к планированию и организации туризма [7]. В туристской индустрии накоплены большие объемы данных, которые могут быть использованы как в процессе планирования персонализированного туристского продукта,
так и в процессе формирования стратегии продвижения массового продукта на туристском рынке. Внедрение технологии Big Data помогает получать новые знания о туристах в плане потребительского поведения: выбора направлений поездки, критериев выбора объектов размещения и др. [5]. Таким образом, на основе знаний, полученных в результате анализа больших объемов данных о поведении туристов, разрабатывается обобщенный портрет потребителя турпродукта, в котором учтены его предпочтения. В дальнейшем подобный образ путешественника может быть использован для формирования предложения, удовлетворяющего запросам рынка.
Примером использования подобного подхода к формированию конкурентоспособного и востребованного предложения может служить представленный в конце 2021 года совместный проект ПАО «МТС» и АНО «Агентство по туризму и деловым коммуникациям Ростовской области». Суть данного проекта заключена в использовании обезличенных данных ранее посещавших Ростовскую область абонентов «МТС», проанализированных по тысячам параметров. В результате такого анализа будут определены наиболее популярные туристические объекты на территории области, составлен портрет путешественника с основными характеристиками: уровень дохода, регион постоянного проживания, количество дней, проведенных в Ростовской области и др. [18]. Аналогичным образом были изучены туристические потоки в городе Москва. Для этого был проанализирован пользовательский опыт цифровых сервисов ПАО «Мегафон», основанный на данных о перемещении абонентов сотовой сети. Данные включали в себя информацию о месте пребывания, посещенных туристских ресурсах, времени пребывания в дестинации и др. [5].
Другой областью применения технологии Big Data в туризме может быть информационное обеспечение продвижения туристских продуктов и дестинаций. В качестве примера может быть рассмотрен совместный проект Profi.Travel и Amadeus. 13 сентября 2018 года Profi.Travel и Amadeus заключили соглашение о сотрудничестве и представили широкой аудитории новую технологию для продвижения туристических услуг - Profi.Travel Programmatic [13]. Profi.Travel Programmatic дает возможность автоматизации процесса закупки рекламы с генерацией рекламного объявления, ориентированного на конкретного потребителя, на основе тревел-данных о пользователях [4; 13; 16] (рисунок 2).
Рисунок 2 - Архитектура Profi.Travel Programmatic [16]
Amadeus располагает собственной системой сбора и анализа данных об активности путешественников по всему миру. Данная система помогает построить наиболее информативный и достоверный портрет потребителя турпродукта, который включает в себя: виды туризма, направления поездок, цели поездок и др. Это дает возможность создавать реклам-
ные объявления, которые наиболее соответствуют модели поведения потребителя, его предпочтениям и интересам при планировании поездки. В итоге это дает возможность осуществлять продвижение турпродукта среди определенной целевой аудитории, максимально интересной и соответствующей целям бизнеса.
Другой успешный опыт применения технологии Big Data лежит в индустрии авиаперевозок - смежной по отношению к туризму отрасли. Так британская авиакомпания British Airways разработала и интегрировала в свою деятельность приложения и технологии, которые обеспечивают индивидуальный подход к путешественнику и понимание внутренних и внешних факторов, влияющих на решения всех стейкхолдеров. British Airways получает данные от клиента во время взаимодействия с ними в режиме реального времени, даже во время простой регистрации или в зонах ожидания. Вместе с тем British Airways использует результаты анализа накопленных данных о пассажирах-участниках программы лояльности авиакомпании в программе мониторинга потребительского спроса Know Me. Пример применения этой программы включает в себя отправку информации о конкретных клиентах в партнерские туристические агентства, которая может быть использована для формирования персонифицированного предложения [1]. Также, используя Big Data, British Airways в режиме реального времени получает и анализирует данные для поиска потерянного багажа, который отправляется в пункт назначения следующим рейсом, и не требует от пассажиров дополнительных действий для его поиска [7]. Другой успешной практикой внедрения технологии Big Data в деятельности авиакомпании является опыт швейцарского авиаперевозчика Swiss International Airlines, внедрившего технологии Big Data в процессы управления доходами и расходами компании. Процессы, включающие загрузку рейсов и ценообразования, были объединены в общий алгоритм с помощью цифровых инструментов для оперативного изменения цен [7]. Крупные отельные сети также используют технологии Big Data для анализа больших объемов данных в процессах управления доходами - анализе спроса и ценообразовании. Например, международная отельная сети Marriott International создала целые аналитические отделы, которые на основе анализа имеющихся данных о спросе и ценах на рынке формируют новое предложение [14]. Другим примером применения технологии Big Data в индустрии гостеприимства является применение технологии «умного дома» в номерах отелей. Так система может автоматически регулировать работу кондиционера и электрического света в номере, чтобы добиться оптимальной температуры и яркости освещения [15]. Таким образом, можно говорить о том, что технология Big Data расширяет возможности прямого контакта с клиентом и помогает достичь максимальной персонификации сервиса в различных условиях взаимодействия с ним [1].
Однако несмотря на отмеченные достоинства и приведенные примеры успешного внедрения технологии Big Data в бизнес-процессы предприятий индустрии туризма и смежных отраслей, существует ряд барьеров, создающих препятствие для успешного внедрения технологии Big Data в работу предприятий. Внедрение технологии Big Data в работу требует вовлечение подготовленных специалистов, обладающих высоким уровнем знаний и квалификации для работы с ними [7; 17]. И именно нехватка квалифицированных кадров называется одним из главных барьеров при внедрении Big Data в Российской Федерации. Другими барьерами на пути внедрения технологии Big Data в работу отечественных предприятий индустрии туризма является отсутствие достаточного опыта внедрений в России и высокая стоимость решений [17]. Техническая инфраструктура Big Data требует интеграции разных технологий между собой [12]. Поэтому для успешного внедрения данной технологии требуется тщательная подготовка и значительные инвестиции.
Результаты и обсуждения
Для изучения практики применения технологии Big Data в туризме был проведен опрос экспертов индустрии туризма, представляющих туроператорские компании и турагентства, гостиницы, предприятия общепита, экскурсионные фирмы и др. Всего было опрошено 39 человек. Опрос проводился методом добровольного анонимного анкетирова-
ния. Опрос включал в себя как вопросы о практике применения Big Data с учетом возможностей, которые предоставляет данная технология предприятиям индустрии туризма, так и о барьерах, препятствующих ее внедрению в деятельность.
В первую очередь опрошенные эксперты дали интегральную оценку динамики развития IT в туристской отрасли за последний год (2021-2022). 33,3 % опрошенных оценили динамику развития IT в отрасли «нейтрально». Чуть меньше - 25,6 % - оценили динамику «позитивно». 20,5 % оценили динамику оценкой «скорее позитивно». И лишь 10,3 % высказались, что видят динамику развития IT в отрасли за последний год «скорей негативно». При этом ни один из опрошенных не оценил динамику «негативно» или «крайне негативно». Полные результаты оценки развития IT в туристской отрасли за последний год (2021-2022) представлены на рисунке 3.
Рисунок 3 - Оценка динамики развития IT в туристской отрасли в 2021-2022 гг.
(составлено автором)
Также эксперты оценили применение технологии Big Data в туристской отрасли. 28,2 % экспертов оценили применение технологии Big Data «нейтрально». 2,6 % «крайне позитивно» оценили применение технологии, 17,9 % - «позитивно», 23,1 % - «скорее позитивно». 5,1 % экспертов оценили применение технологии Big Data в туризме как «скорее негативно» и «крайне негативно». Полные результаты оценки применения технологии Big Data в туристской отрасли представлены на рисунке 4.
2,6%
■ Позитивно ■ Скорее позитивно ■ Нейтрально
■ Крайне негативно ■ Затрудняюсь ответить
■ Крайне позитивно
■ Скорее негативно
Рисунок 4 - Оценка применения технологии Big Data в туристской отрасли
(составлено автором)
При этом большинством экспертов - 71,8 % - было отмечено, что в их организациях не применяют технологию Big Data. 28,2 % экспертов сказали, что - применяют.
Говоря о целях применения технологии Big Data, 45,5 % экспертов, чьи организации применяют Big Data в своей деятельности, отметили, что данная технология используется для управления клиентским опытом через оценку уровня удовлетворенности клиентов и изменение продукта. 27,3 % назвали динамическое регулирование цен и получение объективной информации о ключевых трендах рынка. 18,2 % - персонализацию и персонификацию предложения. Полные результаты опроса экспертов о целях применения технологии Big Data в деятельности их организаций представлены на рисунке 5.
50.0% 45,0% 40,0% 35.0% 30.0% 25,0% 20,0% 15,0% 10,0% 5.0% 0,0%
27.3%-27.3%
18.2%
lili
11ерсоналнзацня к Получение Динамическое Получение
персонификация— информации о регулирование дсн с объективной
возможность клиентском опыте учетом информации о
формирование использования потребительского ключевых трендах
персонального продукта в режиме спроса рынка
предложения для реального времени
45.5%
■ I ■
учетом ф
Рисунок 5 - Цели применения технологии Big Data (опрос экспертов, чьи организации применяют Big Data в своей деятельности) (составлено автором)
В то же время был проведен опрос среди экспертов, чьи организации не применяют Big Data в своей деятельности, с целью выяснить какие возможности использования Big Data могут повысить эффективность работы их организаций. Так более половины опрошенных -53,6 % - назвали получение объективной информации о ключевых трендах рынка. Чуть меньше - 46,4 % - управление клиентским опытом. Замкнули тройку персонализация и персонификация предложения, и снижение издержек на маркетинговые расходы - 35,7 %. Полные результаты опроса экспертов о возможностях применения технологии Big Data для повышения эффективности работы их организаций представлены на рисунке 6.
53,6%
146.4%
35,7%
I I
Персонализация и Получение информации Динамическое Получение объективной Снижение издержек на Управление клиен
¡срсонификация — о клиентском опыте регулирование цен с информации о ключевых маркетинговые расходы опытом через оценку
формирование в режиме реального спроса ' удовлетворенности персонального времени
продут
возможностей
Рисунок 6 - Возможности применения технологии Big Data для повышения эффективности работы организации (опрос экспертов, чьи организации не применяют Big Data в своей деятельности) (составлено автором)
Главным барьером для внедрения технологии Big Data в туристской индустрии эксперты назвали отсутствие достаточного опыта внедрения данной технологии - 74,4 %. Дефицит кадров назвали 59 % опрошенных. Высокие расходы на внедрение - 43,6 %. Полные результаты оценки влияния барьеров для внедрения технологии Big Data в работу предприятий туристской отрасли представлены на рисунке 7.
74,4%
59%
43,«%
2,6«
Высокие расходы на Дефицит Отсутствие достаточного Непонимание высшим
внедрение квалифицированных кадров опыта внедрения менеджментом перспектив
внедрения
Рисунок 7 - Оценка влияния барьеров для внедрения технологии Big Data в работу предприятий туристской отрасли (составлено автором)
При этом большинство экспертов оценивают уровень подготовки кадров в туризме с точки зрения владения цифровыми технологиями как «средний» - 35,9 % - и «ниже среднего» - 25,6 %. Полные результаты оценки уровня подготовки кадров в туристской отрасли с точки зрения владения цифровыми технологиями представлены на рисунке 8.
Рисунок 8 - Оценка уровня подготовки кадров в туристской отрасли с точки зрения владения цифровыми технологиями (составлено автором)
Говоря о барьерах, с которыми сталкиваются предприятия индустрии туризма в России при внедрении технологии Big Data в работу, стоит отметить, что все барьеры, приведенные в литературе, в высокой степени влияют на внедрение Big Data в работу предприятий, по мнению экспертов. По результатам опроса наиболее значимым барьером было названо отсутствие достаточного опыта внедрения, накопление которого тем не менее невозмож-
но без готовности предприятий инвестировать во внедрение технологии Big Data и подготовленных кадров.
Проблема дефицита подготовленных кадров является по оценке экспертов вторым наиболее значимым барьером на пути внедрения Big Data в деятельность предприятий отрасли. Большинство опрошенных экспертов оценили уровень подготовки кадров в туризме в части владения цифровыми технологиями как «средний», «ниже среднего» и «низкий». Пример трансатлантических гигантов таких, как отельная сеть Marriott International, свидетельствует не только о необходимости вовлечения в процесс применения технологии Big Data высококвалифицированных специалистов в данной области, но и формирования профильных подразделений внутри компании. Вместе с тем пример Marriott International наглядно показывает высокую важность работы с массивами коммерческих данных, для организации которой и формируются подобные подразделения.
Отечественные предприятия туристской отрасли преодолевают барьеры на пути внедрения технологии Big Data в свою деятельность путем кооперации с организациями, обладающими достаточными ресурсами и опытом для реализации подобных проектов. Например, как было отмечено ранее, компании Profi.Travel и Amadeus запустили совместный проект Profi.Travel Programmatic - система для автоматизации процесса закупки рекламы с генерацией рекламного сообщения, адресованного определенной целевой аудитории, с применением технологии Big Data. Таким образом, Profi.Travel - крупнейший туристический медиахол-динг на русскоязычном рынке [20] - и Amadeus - одна из самых крупных в мире глобальных дистрибьютерских систем [11], обладающая с одной стороны большим массивом туристских данных, с другой - высококвалифицированными кадрами, опытом и техническими средствами для обработки и анализа данных - путем объединения усилий создали продукт, основанный на применении технологии Big Data, совершенствующий инструментарий информационного обеспечения продвижения турпродуктов и дестинаций, и помогающий снизить издержки на маркетинговые расходы, что по мнению экспертов является одной из главных возможностей применения Big Data для повышения эффективности работы предприятий индустрии. Аналогичный пример сотрудничества для успешного внедрения технологии Big Data в работу показали ПАО «МТС» - один из крупнейших мобильных операторов в России, обслуживающий более 80 миллионов абонентов [19] - и АНО «Агентство по туризму и деловым коммуникациям Ростовской области». «МТС», выступающий в качестве технического партнера, при помощи имеющихся в его распоряжении ресурсов помогает профильной организации, отвечающей за развитие туризма в Ростовской области, путем анализа данных о посещениях абонентов туристических мест на территории Ростовской области выработать стратегию по повышению привлекательности и качества местного туристского продукта, и избавляет от всех трудностей, связанных с применением технологии Big Data. В конечном счете это поможет сформировать персонифицированное предложение для путешественников, собирающихся посетить Ростовскую область. Таким образом АНО «Агентство по туризму и деловым коммуникациям Ростовской области» решает задачу по получению информации о клиентском опыте использования регионального турпродукта, также названной экспертами одной из главных возможностей повышения эффективности работы предприятий индустрии туризма.
Описанные в литературе примеры применения технологии Big Data предприятиями индустрии туризма и смежных отраслей показывают, что вне зависимости от деятельности предприятий, будь то гостиницы, авиакомпании, медиа-компании и др., задачи, которые решаются применением Big Data, у них схожие и часто они относятся к автоматизации процессов операционной деятельности. Например, Marriott International и Swiss International Airlines внедрили Big Data в процессы динамического регулирования цен на свои услуги - второй наиболее частый пример применения Big Data на предприятиях туристской отрасли по результатам опроса экспертов. Аналогичную задачу автоматизации процессов, лежащих в основе операционной деятельности предприятия, с применением технологии Big Data решает
Profi.Travel Programmatic - совместный проект Profi.Travel и Amadeus, позволяющий предприятиям, с одной стороны, снизить издержки на маркетинговые расходы, с другой - снять нагрузку с сотрудников, отвечающих за продвижение турпродукта или услуг.
Описанные примеры также показывают, что предприятия часто применяют технологии Big Data для управления клиентским опытом и автоматизации клиентского сервиса, как, например, автоматизация процесса поиска утерянного багажа British Airways или автоматизированное управление температурой воздуха и яркостью освещения в номере отеля. Данный факт подтверждается результатами проведенного опроса, в ходе которого эксперты назвали управление клиентским опытом одним из наиболее распространенных (45,5 %) и эффективных (46,4 %) способов применения технологии Big Data в деятельности предприятий отрасли. Также описанные в литературе примеры в целом сходятся с приведенными данными исследования на рисунке 1 - в подавляющем большинстве случаев (более 90 %) предприятия применяют технологии Big Data в сферах клиентского сервиса и операционной эффективности.
Заключение
В результате проведенного анализа научной литературы и открытых источников, описывающих как технологию Big Data в целом, так конкретные примеры ее применения в индустрии туризма в частности, было установлено, что постоянно накапливающиеся большие объемы данных несут в себе потенциальные выгоды, которые можно извлечь, в том числе, и с помощью Big Data. Применение технологии Big Data помогает организовать хранение, передачу и обработку больших объемов данных, а также предоставляет методы для анализа и извлечения новых знаний, которые в дальнейшем могут быть использованы для получения значимых результатов, выраженных, применительно к индустрии туризма, в росте туристских прибытии, улучшении качества обслуживания, увеличении продаж и др. При этом применение технологии Big Data в туризме в Российской Федерации носит ограниченный характер, так как сопряжено с рядом барьеров, препятствующих повсеместному внедрению данной технологии на предприятиях туристской отрасли. Это подтверждается как примерами, описанными в научной литературе и открытых источниках, так и результатами проведенного опроса экспертов. В то же время, по оценке экспертов, многие возможности, которые несет в себе применение Big Data, могут повысить эффективность деятельности предприятий отрасли. И вместе с тем эксперты позитивно оценивают, как динамику развития IT в туристской отрасли за последний год (2021 -2022), так применение технологии Big Data в туристской отрасли. Говоря о барьерах, являющихся препятствием широкому внедрению технологии Big Data в деятельность предприятий отрасли в Российской Федерации, в литературе выделяются: дефицит подготовленных кадров; высокие расходы на внедрение; отсутствие достаточного опыта внедрения. Данное утверждение также подтверждается результатами опроса экспертов. Примеры успешного внедрения технологии Big Data на отечественном туррынке в основном представлены совместными проектами предприятий индустрии туризма с крупными технологическими компаниями. Таким образом, сделан вывод, что объединение ресурсов и усилий дает возможность предприятиям преодолевать барьеры на пути внедрения технологии Big Data в свою деятельность. Также в результате анализа литературы и проведенного опроса было выявлено, что зачастую предприятия туристской отрасли применяют технологии Big Data для решения задач улучшения клиентского сервиса, управления клиентским опытом и повышения операционной эффективности.
Источники:
1. Belias D., Malik S., Rossidis I., Mantas C. The Use of Big Data in Tourism: Current Trends and Directions for Future Research. Academic Journal of Interdisciplinary Studies. 2021. Vol. 10. No. 5. P. 357-364.
2. Величко Н.А. Технология Big Data. Анализ Рынка Big Data / Н.А. Величко, И.П. Митрейкин // Синергия наук. 2018. № 30. С. 937-943.
3. Имаметдинова М.Р. Развитие и поддержка инновационных проектов в туризме в области реализации Big Data технологий / М.Р. Имаметдинова // Высшее образование для XXI века: проблемы воспитания: доклады
и материалы XIV Международной научной конференции: в 2 частях (г. Москва, 14-16 декабря 2017 г.) -Москва, 2017. С. 248-252.
4. Имаметдинова М.Р. Ретроспективный анализ развития электронного бизнеса в сфере туризма / М.Р. Има-метдинова // Вестник РМАТ. 2020. № 1. С. 47-54.
5. Морозов М.М. Направления применения цифровых технологий в индустрии туризма и гостиничного бизнеса / М.М. Морозов // Стратегии и современные тренды развития предприятий туристского и гостиничного бизнеса: материалы IV Всероссийской научно-практической конференции (г. Москва, 23 апреля 2021 г.) -Москва, 2021. С. 352-358.
6. Орлов Г.А. Применение Big Data при анализе больших данных в компьютерных сетях / Г.А. Орлов, А.В. Красов, А.М. Гельфанд // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2020. Т. 12. № 4. С. 76-84.
7. Сергачева В.А. Использование Big Data в индустрии туризма / В.А. Сергачева, А.С. Додина, Г.Н. Кутепова // Индустрия туризма: возможности, приоритеты, проблемы и перспективы. 2019. Т. 14. № 1. С. 133-139.
8. Сердюков С.Д. Информационное обеспечение и продвижение туристской дестинации в условиях цифровой трансформации: монография [Текст] / С.Д. Сердюков, Г.М. Романова, Н.К. Сердюкова; под науч. ред. Г.М. Романовой. - М: Первое экономическое издательство, 2022. - 172 с.
9. Сердюков С.Д. Формирование системы информационного обеспечения продвижения туристской дестинации в условиях цифровой трансформации [Текст]: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05: защищена 24.05.2021: утв. 11.10.2021 / Сердюков Сергей Дмитриевич. - Сочи, 2021. - 187 с.
10. Шаталова В.В. Большие данные: как технологии Big Data меняют нашу жизнь / В.В. Шаталова, Д.В. Лихачевский, Т.В. Казак // Big Data and Advanced Analytics. 2021. № 7-1. С. 188-192.
11. Amadeus [Электронный ресурс] // Nemo.Travel. Режим доступа: https://support.nemo.travel/ru/Amadeus (дата обращения: 13.06.2022).
12. Big Data в российских IT: анализируем результаты опроса про большие данные [Электронный ресурс] // Хабр. Режим доступа: https://habr.com/ru/article/519100/ (дата обращения: 11.06.2022).
13. Big Data, которая на самом деле изменит турбизнес [Электронный ресурс] // Profi.Travel. Режим доступа: https://profi.travel/news/37597/details (дата обращения: 11.06.2022).
14. Hotel Revenue Management: Solutions, Best Practices, Revenue Manager's Role [Электронный ресурс] // Al-texSoft. Режим доступа: https://www.altexsoft.com/blog/business/hotel-revenue-management-solutions-best-practices-revenue-managers-role/ (дата обращения: 12.06.2022).
15. Hotels go green with IoT, big data [Электронный ресурс] // asmag.com. Режим доступа: https://www.asmag.com/showpost/21957.aspx (дата обращения: 11.06.2022).
16. Profi.Travel Programmatic — новые возможности для продвижения туристских услуг на рынке B2C [Электронный ресурс] // Profi.Travel. Режим доступа: https://profi.travel/news/36362/details (дата обращения: 13.06.2022).
17. Большие данные (Big Data) в России [Электронный ресурс] // TAdviser. Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%91%D0%BE% D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_(Bi g_Data)_%D0%B2_%D0%A0%D0%BE%D 1 %81 %D 1 %81 %D0%B8%D0%B 8 (дата обращения: 12.06.2022).
18. «Большие данные» помогут лучше изучить туристов [Электронный ресурс] // Коммерсантъ. Режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/5050825 (дата обращения: 10.06.2022).
19. Информация о МТС [Электронный ресурс] // МТС. Режим доступа: https://moskva.mts.ru/about/informaciya-o-mts/mts-v-rossii-i-v-mire/o-kompanii/informaciya-o-mts (дата обращения: 12.06.2022).
20. О компании Profi.Travel [Электронный ресурс] // Profi.Travel. Режим доступа: https://welcome.profi.travel/ about (дата обращения: 13.06.2022).
21. Цифровая экономика РФ [Электронный ресурс] // Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Режим доступа: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/ (дата обращения: 10.06.2022).
References:
1. Belias D., Malik S., Rossidis I., Mantas C. The Use of Big Data in Tourism: Current Trends and Directions for Future Research. Academic Journal of Interdisciplinary Studies. 2021. Vol. 10. No. 5. P. 357-364.
2. Velichko N.A. Big Data Technology. Big Data Market Analysis / N.A. Velichko, I.P. Mitreykin // Synergy Journal. 2018. No. 30. P. 937-943.
3. Imametdinova M.R. Development and maintenance of innovation projects in tourism in the area of implication of Big Data technologies / M.R. Imametdinova // Higher education for the XXI century: problems of education: reports and materials of the XIV International Scientific Conference: in two parts (Moscow, December 14-16, 2017) - Moscow, 2017. P. 248-252.
4. Imametdinova M.R. Retrospective analysis of development of electronic business in tourism industry / M.R. Imametdinova // Vestnik RMAT. 2020. No. 1. P. 47-54.
5. Morozov M.M. Directions of implication of digital technologies in tourism and hospitality industry / M.M. Morozov // Strategies and modern trends in the development of tourism and hospitality enterprises: materials of the IV All-Russian Scientific and Practical Conference (Moscow, April 23, 2021) - Moscow, 2021. P. 352-358.
6. Orlov G.A. The use of Big Data in the analysis of big data in computer networks / G.A. Orlov, A.V. Krasov, A.M. Gefand // H&ES Research. 2020. Vol. 12. No. 4. P. 76-84.
7. Sergacheva V.A. The usage of Big Data to the tourism industry / V.A. Sergacheva, A.S. Dodina, G.N. Kutepova // Tourism Industry: Opportunities, Priorities, Challenges and Prospects. 2019. Vol. 14. No. 1. P. 133-139.
8. Serdyukov S.D. Information support and promotion of a tourist destination in the context of digital transformation: book / S.D. Serdyukov, G.M. Romanova, N.K. Serdyukova. Edited by G.M. Romanova. - M: PRIMEC Publishers, 2022. - 172 p.
9. Serdyukov S.D. Formation of a system of an information support for the promotion of a tourist destination in the context of digital transformation: PhD Dissertation: 05.02.GY Economics: defended at May 24, 2021: approved at October 11, 2021 / Serdyukov Sergey Dmitrievich. - Sochi, 2021. - 187 p.
10. Shatalova V.V. Big Data: How Big Data technologies are changing our lives / V.V. Shatalova, D.M. Likhachevsky, T.V. Kazak // Big Data and Advanced Analytics. 2021. No. 7-1. P. 188-192.
11. Amadeus [Electronic resource] // Nemo.Travel. Access mode: https://support.nemo.travel/ru/Amadeus (date of access 13.06.2022).
12. Big Data in Russian IT: analyzing the results of a survey about Big Data [Electronic resource] // Habr. Access mode: https://habr.com/ru/article/519100/ (date of access 11.06.2022).
13. Big Data that will actually change the travel industry [Electronic resource] // Profi.Travel. Access mode: https://profi.travel/news/37597/details (date of access 11.06.2022).
14. Hotel Revenue Management: Solutions, Best Practices, Revenue Manager's Role [Electronic resource] // AltexSoft. Access mode: https://www.altexsoft.com/blog/business/hotel-revenue-management-solutions-best-practices-revenue-managers-role/ (date of access 12.06.2022).
15. Hotels go green with IoT, big data [Electronic resource] // asmag.com. Access mode: https://www.asmag.com/showpost/21957.aspx (date of access 11.06.2022).
16. Profi.Travel Programmatic — new opportunities for promoting tourist services in the B2C market [Electronic resource] // Profi.Travel. Access mode: https://profi.travel/news/36362/details (date of access 13.06.2022).
17. Big Data in Russia [Electronic resource] // TAdviser. Access mode: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0% A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8 %D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_(Big_Data)_%D0%B2_%D0%A0%D0 %BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8 (date of access 12.06.2022).
18. "Big Data" will help to better understand tourists [Electronic resource] // Kommersant. Access mode: https://www.kommersant.ru/doc/5050825 (date of access 10.06.2022).
19. Information about MTS [Electronic resource] // MTS. Access mode: https://moskva.mts.ru/about/informaciya-o-mts/mts-v-rossii-i-v-mire/o-kompanii/informaciya-o-mts (date of access 12.06.2022).
20. About Profi.Travel [Electronic resource] // Profi.Travel. Access mode: https://welcome.profi.travel/about (date of access 13.06.2022).
21. Digital economy of the Russian Federation [Electronic resource] // Ministry of Digital Development, Communications and Mass Media of the Russian Federation. Access mode: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/ (date of access 10.06.2022).
