Big Data Analytics in Tourismusmarktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse nach Typ (deskriptive Analysen, prädiktive Analysen, Prescriptive Analytics, diagnostische Analyse), nach Anwendung (Reisebüros, Hospitality, Tourism Boards, Airlines, Online -Reiseplattformen) und regionale Erkenntnisse und Voraussetzungen bis 2033

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Big Data Analytics im Tourismusmarktüberblick

Die globale Big -Data -Analyse im Tourismusmarktgröße beträgt 2025 USD 486,6 Mrd. USD und wird im Jahr 2033 voraussichtlich USD 928,38 Mrd. USD berühren, was im Prognosezeitraum eine CAGR von 8,41% aufweist.

Die Big-Data-Analyse auf dem Tourismusmarkt ist die Entwicklung im Zusammenhang mit der weiteren Verwendung von datengesteuerten Technologien basierend auf dem Wissen über touristisches Verhalten, um die Optimierung von Tourismusdiensten und ein besseres Zielmanagement zu erleichtern. Big Data Analytics zahlt sich auch aus, da die große Anzahl von Touristen aufgrund Ihrer Online-Buchung, Bewertungen, Social-Media-Apps, GPS-verbesserten Anwendungen und Reisekäufen unzählige Daten im Internet hinterlassen. Diese Erkenntnisse finden die neuen Reisentrends, die Verfolgung der Zufriedenheit von Touristen, deren Personalisierung, Überfüllung und effektiver Ressourcenzuweisung. Predictive Analytics helfen Fluggesellschaften, Hotels und Reisebüros, Entscheidungen zu treffen, indem sie die Nachfrage prognostizieren und dynamische Preisgestaltung nutzen, um spezifische Marketingstrategien zu erzielen, wodurch die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz erhöht werden.

Da die digitale Transformation des Tourismussektors nach der Pandemie noch schneller gewonnen wird, hat sich die Big Data Analytics für die Entwicklung von Resilienz, Innovation und zunehmender Nachhaltigkeit als unverzichtbar erwiesen. Mit Echtzeitdaten können Zielmanagementorganisationen (DMOs) die Touristenströme kontrollieren und eine effektivere Kontrolle des Publikums sicherstellen. Regierungen können Analysen nutzen, um die Tourismuspolitik und die Planung der Infrastruktur zu zielen. Außerdem werden neue hochentwickelte Technologien wie AI, IoT und Cloud Computing Teil von Big-Data-Plattformen, um intelligentere Tourismuslösungen bereitzustellen. Da die Welt zu einem Rückprall reisen und heftig wettbewerbsfähig werden, dürfte die Notwendigkeit, in der datengesteuerten Entscheidungsfindung intelligent zu sein, ein stabiles Wachstum der Big-Data-Analyse auf dem Tourismusmarkt vorantreibt.

US -Tarifauswirkungen

Big Data Analytics in der Tourismusmarktindustrie wirkte sich aufgrund der Störung der Lieferkette negativ aus

Der US-Tarif war beispiellos und erstaunlich, wobei der Markt im Vergleich zu 2025 in allen Regionen eine niedrigere Nachfrage in allen Regionen hatte. Das plötzliche Marktwachstum, das sich auf den Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist auf das Wachstum und die Nachfrage des Marktes zurückzuführen.

Der Zufluss von US -Zöllen auf importierte Teile von Technologie, zu denen Server, Sensoren, Prozessoren und Netzwerkgeräte gehören, haben die Big -Data -Analyse auf dem Tourismusmarkt indirekt beeinflusst, indem sie die Einrichtung und Wartung der Dateninfrastruktur dazu veranlasst, teuer zu sein. Die von kosteneffizienten Importen abhängigen Branchen sind die Tourismusunternehmen, insbesondere kleine und mittelgroße Unternehmen, die Importe verwenden, um ihre Datenerfassung und ihre Analysesysteme voranzutreiben. Die Tarife haben den Preis für Hardwareakquisitionen erhöht, was es schwieriger macht, Upgrades und neue Investitionen zur Implementierung von Lösungen in Datenanalysen zu implementieren. Es ist besonders schwierig, bei Organisationen des Zielmanagements und der Reisestarts von Technologien, die eine leistungsstarke, aber vielseitige Fähigkeit der Analytik erfordern, aber an schlanken Budgets zu arbeiten. Zweitens wurde die Implementierung von in Echtzeitdaten ermöglichten Dienste im Bereich des intelligenten Tourismus durch den erhöhten Preis von IoT-Geräten und Cloud-Empowering-Geräten behindert, die in intelligenten touristischen Ökosystemen (einschließlich Besucherverfolgung, digitalen Kiosken und intelligenten Leitfäden) weit verbreitet sind. Während sich große Organisationen solche Ausgaben leisten können, müssen Organisationen, die in der Tourismusbranche gering sind, die finanzielle Herausforderung der Umsetzung oder Skalierung von Big Data -Analysen erfüllen. Die Existenz dieser Herausforderungen zeigt die Notwendigkeit, Tarifausnahmen oder Anreize zu organisieren, um die Digitalisierung des Tourismus zu erleichtern.

Neueste Trends

Anstieg der Personalisierung und erfahrungsgetriebenen Reisen, um das Marktwachstum voranzutreiben

Zu den jüngsten Trends in der Big Data Analytics auf dem Tourismusmarkt besteht der wachsende Bedarf an maßgeschneiderten und erfahrungsorientierten Reisen. Anstatt mit bloßen Touristenpaketen zufrieden zu sein, an denen alle Personen mit der gleichen Erfahrung beteiligt sind, braucht der moderne Touristen ein einzigartiges Erlebnis, und Big Data Analytics kann sicherstellen, dass Tourismusorganisationen das liefern können, was Kunden wollen. Unternehmen können die aktuellen Vorlieben von Reisenden, das relevante Verhaltensmuster und die sich entwickelnden Trends durch die Verwendung von Social -Media -Datenüberprüfungen, über mobile Apps, über Online -Reservierungen und Kundenbewertungen verstehen. Dies ermöglicht es ihnen, maßgeschneiderte Empfehlungen, fokussierte Marketingprogramme und dynamische Preisfrequenz zu erhalten, die die Kundenzufriedenheit und Loyalität verbessern können. Um Ihnen ein Beispiel zu geben, haben Reisebüros begonnen, Predictive Analytics zu verwenden, um optimale Ziele zu empfehlen, die auf ihrem Verhalten und saisonalen Vorlieben der Vergangenheit basieren, während die Hotels Angebote basierend auf ihren früheren Besuchen in der Hotel- und Stimmungsanalyse erstellen. Da die Leute viel mehr Aufmerksamkeit auf das Konzept der Personalisierung schenken und hoffen, dass die Unternehmen ihre Bedürfnisse berücksichtigen könnten, werden die Big Data zu einem Vermögenswert, das in der Tourismusbranche einen Wettbewerbsvorteil schaffen könnte. Der Trend stimuliert das schnelle Wachstum der Investitionen in AI-betriebene analytische Instrumente im gesamten Welttourismus-Ökosystem.

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Big Data Analytics in der Tourismusmarktsegmentierung

Basierend auf Typen

Basierend auf dem Typ kann die Big Data Analytics im Tourismusmarkt in beschreibende Analysen, prädiktive Analysen, präskriptive Analysen und diagnostische Analysen eingeteilt werden.

• Deskriptive Analytics: Deskriptive Analytics führt frühere Daten zum Reisen ein, einschließlich der Anzahl der Besucher, der Buchungmuster und der Ausgaben, damit die Interessengruppen die Leistung der Vergangenheit und die Aussehen von Tourismusmustern ermöglichen.

• Predictive Analytics: Predictive Analytics verwendet maschinelles Lernen und vergangene Daten, um zukünftige Reisetrends vorherzusagen, damit Unternehmen die Nachfrage planen und inventarisch planen und ihre Marketingkampagne optimieren können.

• Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics liefert Empfehlungen, die mithilfe von Simulationen zu den Daten implementiert werden können, um die Tourismusbetreiber bei der Entscheidung über den Preis, die Allokation von Ressourcen und benutzerdefinierten Paketen an die Reisenden zu treffen.

• Diagnoseanalytik: Die diagnostische Analyse stellt die Ursache für die Veränderungen oder Störungen des Tourismus, d. H. Durch scharfe Veränderungen der Buchungen durch Korrelationen und zugrunde liegende Bedingungen durch verschiedene Datenquellen, eingehender.

Basierend auf Anwendungen

Basierend auf der Anwendung kann die Big Data Analytics auf dem Tourismusmarkt in Reisebüros, Gastgewerbe, Tourismusgremien, Fluggesellschaften und Online -Reiseplattformen eingeteilt werden.

• Reisebüros: Agenturen können Big Data verwenden, um Reisepakete anzupassen, Kundenfeedback zu studieren und Conversions zu verbessern, indem personalisierte Angebote bereitgestellt und bestimmte Angebote abgeschlossen werden.

• Gastfreundschaft: Ein analytisches Hotel oder Resort kann die Belegungsrate kontrollieren, Erfahrungen anpassen und ihre Eurokosten mit Echtzeitdaten zu Buchungsmustern verbessern.

• Tourism Boards: Analytics können verwendet werden, um die Besucherstatistiken zu überprüfen, den Erfolg der Initiative zu überprüfen und den Fluss der Touristen zu kontrollieren, um zu vermeiden.

• Fluggesellschaften: Die Big Data hat es den Fluggesellschaften auch ermöglicht, den Passagierbedarf, die dynamische Preisgestaltung, das Prozessmanagement und die Verbesserung der Interaktion mit den Passagieren durch die Entwicklung von Treueprogrammen zu prognostizieren.

• Online -Reiseplattformen: Solche Websites wie Expedia oder Booking.com verwenden Big Data, um Beratung zu einigen Angeboten auf einer bestimmten individuellen Ebene zu geben, die Geschichte der Suchanfragen zu analysieren und die Erfahrung mit prädiktiver Suche und KI zu bereichern.

Marktdynamik

Die Marktdynamik umfasst das Fahren und Einstiegsfaktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Antriebsfaktoren

Wachsende Nachfrage nach personalisierten Reiseerlebnissen, um den Markt zu steigern

Die Entwicklung von benutzerdefinierten Diensten gemäß den Vorlieben moderner Reisender hat zur Beliebtheit der Personalisierung geführt, die zu einem der größten Treiber der Big Data Analytics im Tourismusmarktwachstum geworden ist. Durch Big Data können Reiseunternehmen das Kundenverhalten, die Aktivitäten in sozialen Medien, die Kundengeschichte und das Reisefeedback durch Arbeiten durch personalisierte Vorschläge und dynamische Reisepakete ausarbeiten. Die datengesteuerte Personalisierung schafft eine personalisiertere Umgebung, indem sie persönliche Hotels-Angebote anbieten oder die Reiseroute in Echtzeit aktualisieren, was zum Wachstum von Zufriedenheit und Loyalität führt. Es verbessert auch die Marketingeffizienz, da die Unternehmen ihre Ressourcen für das richtige Segment des Publikums ausgeben können. Da Reisende eine personalisiertere Erfahrung mit erfahrungsgetriebenen Reise haben möchten, haben Tourismusakteure wie Hotels, Fluggesellschaften und Online-Reiseanbieter erheblich in die AI-basierte Analyseinfrastruktur investiert, um wettbewerbsfähig zu werden und in einer sehr dynamischen und kundenorientierten Branche relevant zu bleiben.

Steigende Einführung der intelligenten Tourismusinfrastruktur zur Erweiterung des Marktes

Die hohe Nachfrage nach Big Data Analytics ist auf den globalen Trend in Smart Cities und intelligentem Tourismus zurückzuführen, um die Infrastruktur zu gewährleisten. Regierungen und Stadtplaner nutzen IoT -Sensoren, Überwachung sowie mobile Datenerfassungssysteme zur Überwachung der touristischen Aktivitäten in Echtzeit. Big Data hilft bei der Kontrolle von Staus, Verbesserung der Sicherheit, der Straffung des Transports und der Veranstaltungsplanung aufgrund der Bereitstellung von aufwändigen Informationen über Bewegungsmuster, Zeitzonentrends und saisonale Hochs. In anderen Zielen wie Singapur und Barcelona Analytics haben es möglich, verfügbare Ressourcen besser zu verteilen und Besuchererlebnisse zu verbessern. Die Dominanz der intelligenten Infrastruktur verbessert nicht nur die betriebliche Wirksamkeit oder Effizienz, sondern kann auch zu einem nachhaltigen Tourismus beitragen, indem die Elemente des Wirtschaftswachstums mit ökologischer und sozialer Verantwortung in Einklang gebracht werden, wenn die Analyse von Big Data analytik ein wichtiges Element der Reiseökosysteme in Zukunft ist.

Einstweiliger Faktor

Hohe Implementierungskosten und technische Komplexität, um das Marktwachstum möglicherweise zu verlangsamen

Hohe Kosten und Komplexität der Implementierung sind eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie Big Data Analytics auf dem Tourismusmarkt eingeschränkt wird. Die meisten kleinen und mittelgroßen Tourismusunternehmen verfügen nicht über die finanziellen Kapazität und technischen Fähigkeiten, fortschrittliche Analyselösungen umzusetzen. Die Belastung wird weiter durch die Notwendigkeit einer Infrastruktur wie Cloud -Speicherung, Datenverarbeitungstools und qualifizierten Analysten verschärft. Die Kombination verschiedener Informationsquellen in Hotels, Fluggesellschaften und lokalen Unternehmen kompliziert die Situation an den Orten, an denen die digitale Reife niedrig ist. Infolgedessen sind die Vorteile von Big Data für größere Organisationen oder von staatlich finanzierte Tourismusgremien minimal, und kleinere Konkurrenten haben keine Chance. Diese digitale Kluft hat die Entwicklung der Branche behindert und erfordert einfachere, günstigere Lösungen und mehr Partnerschaften, an denen die Öffentlichkeit und die private Sphäre beteiligt ist, um einen demokratischen Zugang zu Analysen zu gewährleisten.

Erweiterung in die Integration von KI und maschinellem Lernen in Tourismusanalysen, um Chancen für das Produkt auf dem Markt zu schaffen

Gelegenheit

Die Konvergenz künstlicher Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ist eine Chance für die Big Data Analytics im Tourism -Marktanteil. Die Technologien erhöhen die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Automatisierung der Datenanalyse, um Personalisierung in Echtzeit, Stimmungsanalyse und Nachfrageprognose durchzuführen. Zum Beispiel wird das Kundenbindung auf den Reiseplattformen bereits von den AI -Chat -Bots und Empfehlungsmotoren verbessert. Da sich die Datenmengen ständig erweitern,

Die AI -Technologie ermöglicht es, tiefere und versteckte Trends zu sehen, mit denen Unternehmen schneller auf die Anforderungen der Reisenden und Veränderungen auf dem Markt reagieren können. Außerdem können die ML-Modelle die Vorhersagewartung in der Gastfreundschaft, der Flugplanung und der Vorhersage des menschlichen Verkehrsmassens in touristischen Abwärtsstädten erleichtern. Dies ist eine besonders interessante Gelegenheit aufgrund der Wiederbelebung der Tourismussituationen nach der Isolation und dem insgesamt verstärkten Interesse am Innovationsbereich an der Schnittstelle digitaler Tourismusversuche und Zielmanagementpläne.

Datenschutz und Einhaltung der behördlichen Einhaltung könnten eine potenzielle Herausforderung für die Verbraucher sein

Herausforderung

Eine weitere große Herausforderung, mit der die Big Data -Analyse auf dem Tourismusmarkt konfrontiert ist, ist die Gewährleistung von Datenschutz und die Einhaltung der Bestimmungen des regulatorischen Rahmens. Da Tourismusorganisationen große Mengen vertraulicher Informationen über Reisende erhalten, einschließlich persönlicher Kennungen, Orte und Mittel, die sie besuchen, sollten sie sich an Gesetze halten, die den Datenschutz wie die DSGVO (Europa), CCPA (Kalifornien) und andere abdecken. Die mangelnde Sicherheit von Benutzerdaten führt zu hohen Bußgeldern, dem Verlust des Rufs und dem Vertrauen der Verbraucher.

Darüber hinaus kann sich die Tourismusbranche mit der grenzüberschreitenden Datenübertragung befassen, die die Einhaltung der Regulierung kompliziert. Kleine Unternehmen sind möglicherweise nicht in der Lage, mit den neuesten Methoden der Cybersicherheit Schritt zu halten oder ein Verständnis für die Änderung der gesetzlichen Anforderungen zu erfassen. Das Gleichgewicht zwischen Datenanalyseinnovation und anderen starken Datenschutzanforderungen ist eine fragile und kontinuierliche Aufgabe, die die langfristige Skalierbarkeit und Einführung beeinflusst.

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Big Data Analytics im Tourismusmarkt Regionale Erkenntnisse

• Nordamerika

Nordamerika ist auch das Herzstück der Big Data Analytics auf dem Tourismusmarkt, was dank der hohen Qualität der lokalen digitalen Infrastruktur, der entwickelten Tourismusumgebung und der Darstellung von technisch versierten Verbrauchern möglich ist. In den Vereinigten Staaten gibt es Big Data Analytics auf dem Tourismusmarkt, große Analyseunternehmen und Reisewebsites, die Big Data verwenden, um dynamische Preisgestaltung, maßgeschneiderte Vorschläge und Nachfrageprognosen zu führen. Data Analytics ist auch ein Investitionsbereich der staatlichen Tourismusagenturen in Nordamerika, um Besuchermuster zu überwachen, um das Publikummanagement an wichtigen Zielen zu verbessern. Auch die Zusammenarbeit zwischen der akademischen Welt und dem Geschäft bringt kontinuierliche Fortschritte in der Reisetechnologie. Die hohe Nutzung von KI-, IoT- und Mobildatenplattformen macht die Region auch effizienter, um intelligente Tourismusoptionen bereitzustellen. Innovation und Personalisierung, die Nordamerika seit langem charakterisiert hat, bieten auch Marktführerschaft.

• Europa

Europa hat die überwältigende Präsenz auf dem Markt der Big-Data-Analyse im Tourismus aufgrund seines weit verbreiteten Tourismussektors, der unterstützenden Richtlinien und einer hohen Anzahl internationaler und intraregionaler Reisen. Die Initiative der Europäischen Union zur Erstellung von touristischeren und nachhaltigeren Tourismus führte dazu, dass der Tourismus -Board, der Stadtrat und die touristischen Betreiber Datenanalysen für ihren Lebensunterhalt ausnutzten. Länder wie Spanien, Frankreich und Italien verfügen über Echtzeitdaten, um Überfüllung zu kontrollieren, die öffentlichen Verkehrsmittel effizienter für Touristen zu nutzen und die wirtschaftlichen und ökologischen Auswirkungen des Tourismus zu bewerten. Die Verwendung und Transparenz von Ethikdaten ist auch etwas, das durch die Einhaltung der DSGVO verursacht wurde. Europa hat sicherlich ein hohes Maß an mobiler Konnektivität und entwickelte Reiseplattformen, mit denen Big Data maximal eingesetzt werden kann, um die Erfahrungen von Reisenden zu verbessern, den Betrieb zu optimieren und eine verantwortungsvollere Entwicklung der Tourismus auf dem Kontinent zu entwickeln.

• Asien

Die schnell zunehmende Verstädterung, die wachsende Größe der bürgerlichen Gruppen und eine hohe Anzahl lokaler und internationaler Touristenreisen befördern die Ausdehnung Asiens als eine der am schnellsten wachsenden Regionen in der Big Data Analytics auf dem Tourismusmarkt. In Ländern wie China, Indien, Japan und südostasiatischen Ländern werden intelligente Tourismustechnologien verwendet, um die zunehmende Reisenachfrage vorzubereiten. Die Verwendung von datenbasierten Systemen durch Regierungen und Stadtplaner wird immer beliebter, um die Touristenströme und die Infrastrukturen besser zu kontrollieren und weniger beliebte Ziele zu populieren. Reisende sind leicht zu verfolgen mit einer hohen Smartphone -Penetrationsrate und der breiten Verwendung digitaler Zahlungen, die enorme Datensätze in KI- und Analyse -Lösungen einspeisen. Darüber hinaus geben die Hospitality -Marken und Online -Reisebüros für prädiktive Analysen aus, um Verbraucher mit maßgeschneiderten Angeboten und optimierten Buchungsmustern zu erreichen. Mit dem Aufkommen der digitalen Infrastruktur wird die asiatische Region den Prozess der Definition datengesteuerter Tourismusinnovationen dominieren.

Hauptakteure der Branche

Die wichtigsten Akteure der Branche, die den Markt durch Innovation und Markterweiterung prägen

Big Data Analytics im Tourismusmarkt bietet eine Vielzahl bedeutender Branchenakteure, die fortschrittliche Analysen, Cloud-Lösungen und KI-basierte Tools bereitstellen, um die Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit der Reise- und Tourismusbranche zu verbessern. Große Softwareunternehmen wie IBM Company und Oracle Company bieten eine leistungsstarke Analyseplattform an, die das Zielmanagement, das Kundenkenntnis und die Optimierung des Betriebs unterstützen kann. Der andere wichtige Spieler ist SAP SE, der SAP Echtzeitlösungen anbietet, die am besten auf dem Weg der Reise- und Gastgeschäfte angewendet werden. Weitere wichtige Akteure sind Google LLC und die Microsoft Corporation, deren Cloud- und KI -Dienste die meisten Online -Reiseunternehmen und Daten Dashboards betrieben haben. Die Saber Corporation und die Amadeus IT Group SA sind Unternehmen, die sich auf Reisetechnologielösungen spezialisiert haben, die die Big -Data -Analyse in der Preisgestaltung, der Reiseroute -Personalisierung und der Nachfrageprognose einbeziehen. Neue Technologieunternehmen wie Adara und Zartico stehen ins Rampenlicht, weil sie die Intelligenz und die Verhaltensanalyse von Reisenden produzieren. Die Spieler helfen den Stakeholdern der Tourismus wie Fluggesellschaften in die Regierungsgremien, um auf Big Data aufzubauen, um Kundenerlebnisse, Effizienz und nachhaltige Tourismusstrategien weltweit zu bieten.

Liste der Top -Big -Data -Analysen in Tourismusunternehmen

• Hewlett Packard Enterprise (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Oracle (U.S.)
• Hitachi (Japan)
• SAP (Germany)
• Google (U.S.)
• Amazon (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• TIBCO (U.S.)

Schlüsselentwicklungen der Branche

März 2025:SAP führte ein Paket von touristisch orientierten Analysen mit PMS- und CRM -Systemen ein, um die Personalisierung der Gäste in Echtzeit zu machen und die Vermarktung von Hotels und Reisebetreibern am Cross Channel zu vereinfachen.

Berichterstattung

Die Big Data Analytics auf dem Tourismusmarkt verändert sehr schnell die Funktionsweise der globalen Reise- und Tourismusbranche. Mit einer verbesserten Datenerfassung und -analyse können Unternehmen nun ein besseres Verständnis des Reisendenverhaltens und der Präferenzen haben, die mit neuen entstehenden Markttrends verbunden sind. Instrumente wie prädiktive Analysen, maschinelles Lernen und Echtzeitverfolgung von Daten können Unternehmen bei der Straffung von Preistaktiken, der Personalisierung von Begegnungen und der besseren Zuweisung wahrscheinlicher Ressourcen unterstützen. Statistiken werden für Regierungen und Tourismusgremien wichtig, die nun auch Daten verwenden, um Besucherzahlen zu kontrollieren, den Übertourismus einzudämmen und intelligentere Infrastruktur zu schaffen. Die Einführung von Big Data spielt auch eine wichtige Rolle bei der Verbesserung von Nachhaltigkeitsinitiativen sowie zukunftssicheren Tourismus-Ökosystemen.

Der Markt zeigt in Zukunft gute Wachstumsaussichten aufgrund der zunehmenden Investitionen in digitale Transformation, intelligente Tourismus und Cloud-basierte Analyseplattformen. Unabhängig von den gemeldeten Themen wie teuren Implementierungen, Datenschutz-, Intra-Firm-Zusammenarbeit besser bekannt als Chancen, die Projekte für KI-Integration, Personalisierung und intelligente Städte bieten, die voraussichtlich mehr Akzeptanz gewährleisten. Die Hauptführer in der Region sind Nordamerika, Europa und Asien, da sich alle auf die Verwendung von Analysen konzentrieren, um den Bedürfnissen bestimmter Märkte zu erfüllen. Mit einer Erholung nach pandemischen Reisen wird die Abhängigkeit der Tourismusbranche von Big Data weiter wachsen, um die Entscheidungsprozesse innerhalb der Wertschöpfungskette der Tourismus reaktionsschneller, effizienter und nachhaltiger zu gestalten.