Big-Data-Analyse im Tourismusmarkt: Größe, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (deskriptive Analyse, prädiktive Analyse, präskriptive Analyse, diagnostische Analyse), nach Anwendung (Reisebüros, Gastgewerbe, Tourismusverbände, Fluggesellschaften, Online-Reiseplattformen) und regionale Einblicke und Prognosen bis 2035

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BIG-DATA-ANALYSE IM TOURISMUS-MARKTÜBERBLICK

Der globale Markt für Big-Data-Analysen im Tourismus wurde im Jahr 2025 auf 486,6 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll im Jahr 2026 527,52 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2035 stetig auf 1091,1 Milliarden US-Dollar ansteigen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 8,41 % von 2025 bis 2035.

Bei der Big Data Analytics im Tourismusmarkt handelt es sich um eine Entwicklung im Zusammenhang mit der weiteren Nutzung datengesteuerter Technologien, die auf dem Wissen über das Verhalten von Touristen basieren, um die Optimierung touristischer Dienstleistungen und ein besseres Reisezielmanagement zu erleichtern. Auch die Big-Data-Analyse beginnt sich auszuzahlen, da die große Zahl der Touristen aufgrund Ihrer Online-Buchungen, Bewertungen, Social-Media-Apps, GPS-gestützten Anwendungen und Reisekäufe Unmengen an Daten im Internet hinterlässt. Diese Erkenntnisse können die neuen Reisetrends aufdecken, wie man die Zufriedenheit der Touristen, ihre Personalisierung, Überfüllung und eine effektive Ressourcenallokation verfolgen kann. Prädiktive Analysen helfen Fluggesellschaften, Hotels und Reisebüros bei der Entscheidungsfindung, indem sie die Nachfrage prognostizieren und mithilfe dynamischer Preise spezifische Marketingstrategien entwickeln und so die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz steigern.

Da die digitale Transformation des Tourismussektors nach der Pandemie noch schneller voranschreitet, hat sich die Big-Data-Analyse als unverzichtbar für die Entwicklung von Resilienz, Innovation und zunehmender Nachhaltigkeit erwiesen. Mit Echtzeitdaten können Destination Management Organizations (DMOs) Touristenströme kontrollieren und eine effektivere Massenkontrolle gewährleisten, Regierungen können Analysen nutzen, um die Tourismuspolitik und die Infrastrukturplanung gezielter zu gestalten. Darüber hinaus werden neue hochentwickelte Technologien wie KI, IoT und Cloud Computing Teil von Big-Data-Plattformen, um intelligentere Tourismuslösungen bereitzustellen. Während sich die Welt auf einen Wiederaufschwung des Reiseverkehrs zubewegt und ein harter Wettbewerb herrscht, wird die Notwendigkeit, bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung intelligent zu sein, wahrscheinlich zu einem stabilen Wachstum im Big-Data-Analytics-Markt im Tourismus führen.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN DES US-ZOLLS

Big-Data-Analysen in der Tourismusbranche hatten aufgrund von Unterbrechungen der Lieferkette negative Auswirkungen

Der US-Zoll war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zu vor 2025 in allen Regionen eine geringere Nachfrage als erwartet verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist auf das Wachstum und die Nachfrage des Marktes zurückzuführen.

Der Zustrom von US-Zöllen auf importierte Teile der Technologie, darunter Server, Sensoren, Prozessoren und Netzwerkgeräte, hat sich indirekt auf den Markt für Big-Data-Analysen im Tourismus ausgewirkt, da die Einrichtung und Wartung der Dateninfrastruktur teuer geworden ist. Die Branchen, die auf kosteneffiziente Importe angewiesen sind, sind Tourismusunternehmen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen, die Importe nutzen, um ihre Datenerfassungs- und Analysesysteme voranzutreiben. Durch die Zölle sind die Kosten für die Anschaffung von Hardware gestiegen, was die Umsetzung von Upgrades und Neuinvestitionen zur Implementierung von Lösungen in der Datenanalyse erschwert. Besonders schwierig ist es bei Destination-Management-Organisationen und Reise-Start-ups, die von Technologien angetrieben werden, die leistungsstarke und dennoch vielseitige Analysefähigkeiten erfordern, aber mit knappen Budgets arbeiten. Zweitens wurde die Implementierung von Echtzeit-Datendiensten im Bereich des intelligenten Tourismus durch die gestiegenen Preise von IoT-Geräten und Cloud-fähigen Geräten behindert, die in intelligenten touristischen Ökosystemen (einschließlich Besucherverfolgung, digitalen Kiosken und intelligenten Reiseführern) weit verbreitet sind. Während sich große Unternehmen solche Ausgaben leisten können, müssen sich kleine Unternehmen in der Tourismusbranche daher der finanziellen Herausforderung stellen, Big-Data-Analysen zu implementieren oder zu skalieren. Die Existenz dieser Herausforderungen zeigt die Notwendigkeit, Zollbefreiungen oder Anreize zu organisieren, um die Digitalisierung des Tourismus zu erleichtern.

NEUESTE TRENDS

Anstieg der Personalisierung und des erlebnisorientierten Reisens soll das Marktwachstum vorantreiben

Zu den jüngsten Trends im Big Data Analytics im Tourismusmarkt gehört der wachsende Bedarf an maßgeschneidertem und erlebnisorientiertem Reisen. Anstatt sich mit bloßen Touristenpaketen zufrieden zu geben, bei denen alle Menschen das gleiche Erlebnis haben, braucht der moderne Tourist ein einzigartiges Erlebnis, und Big-Data-Analysen können sicherstellen, dass Tourismusorganisationen den Kundenwünschen gerecht werden. Unternehmen werden in der Lage sein, die aktuellen Vorlieben von Reisenden, die relevanten Verhaltensmuster und die sich entwickelnden Trends zu verstehen, indem sie die Überprüfung von Social-Media-Daten, über mobile Apps, durch Online-Reservierungen und Kundenbewertungen nutzen. Dies wird es ihnen ermöglichen, maßgeschneiderte Empfehlungen, gezielte Marketingprogramme und dynamische Preisfrequenzen zu entwickeln, die die Kundenzufriedenheit und -treue verbessern können. Um ein Beispiel zu nennen: Reisebüros haben damit begonnen, prädiktive Analysen zu verwenden, um optimale Reiseziele auf der Grundlage ihres bisherigen Verhaltens und ihrer saisonalen Vorlieben zu empfehlen, während die Hotels damit beginnen, Angebote auf der Grundlage früherer Hotelbesuche und Stimmungsanalysen zu unterbreiten. Da die Menschen dem Konzept der Personalisierung viel mehr Aufmerksamkeit schenken und hoffen, dass die Unternehmen ihre Bedürfnisse berücksichtigen können, wird Big Data zu einem Vermögenswert, der Wettbewerbsvorteile in der Tourismusbranche schaffen könnte. Dieser Trend stimuliert weiterhin das schnelle Wachstum der Investitionen in KI-gestützte Analysetools im gesamten weltweiten Tourismus-Ökosystem.

• Nach Angaben des World Travel & Tourism Council werden die Ausgaben internationaler Besucher in den USA im Jahr 2025 im Vergleich zu 2024 voraussichtlich um 22,5 % sinken – eine deutliche Verschiebung der Nachfragedynamik im Tourismus.

• Das U.S. Bureau of Economic Analysis berichtet, dass die reale Reise- und Tourismusproduktion im Jahr 2023 nach einem starken Rückgang im Jahr 2020 um 7,0 % gestiegen ist, was auf eine Erholung der Branchenaktivität hindeutet.

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BIG-DATA-ANALYSE IN DER TOURISMUSMARKTSEGMENTIERUNG

Basierend auf Typen

Je nach Typ kann der Big-Data-Analytics-Markt im Tourismus in Descriptive Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics und Diagnostic Analytics kategorisiert werden.

• Deskriptive Analysen: Deskriptive Analysen führen vergangene Daten zu Reisen ein, darunter die Anzahl der Besucher, Buchungsmuster und Ausgaben, um es den Beteiligten zu ermöglichen, die Leistung der Vergangenheit zu kennen und zu erfahren, wie touristische Muster aussehen.

• Predictive Analytics: Predictive Analytics nutzt maschinelles Lernen und vergangene Daten, um zukünftige Reisetrends vorherzusagen, damit Unternehmen bedarfsgerecht planen, ihren Bestand planen und ihre Marketingkampagne optimieren können.

• Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics liefert Empfehlungen, die mithilfe von Simulationen der Daten umgesetzt werden können, um Tourismusbetreibern bei der Entscheidungsfindung hinsichtlich Preis, Ressourcenzuteilung und maßgeschneiderten Paketen für die Reisenden zu helfen.

• Diagnostische Analysen: Die diagnostische Analyse befasst sich eingehender mit der Ermittlung der Ursache von touristischen Veränderungen oder Störungen, d. h. starken Änderungen bei den Buchungen, anhand von Korrelationen und zugrunde liegenden Bedingungen aus verschiedenen Datenquellen.

Basierend auf Anwendungen

Basierend auf der Anwendung kann der Markt für Big-Data-Analysen im Tourismus in Reisebüros, Gastgewerbe, Tourismusverbände, Fluggesellschaften und Online-Reiseplattformen kategorisiert werden.

• Reisebüros: Reisebüros können Big Data nutzen, um Reisepakete individuell anzupassen, Kundenfeedback zu studieren und die Conversions zu verbessern, indem sie personalisierte Angebote bereitstellen und spezifische Deals abschließen.

• Gastgewerbe: Ein analysegesteuertes Hotel oder Resort kann die Auslastung kontrollieren, Erlebnisse anpassen und seine Euro-Kosten mit Echtzeitdaten zu Buchungsmustern verbessern.

• Tourismusverbände: Mithilfe von Analysen können Besucherstatistiken überwacht, der Erfolg der Initiative überprüft und der Touristenstrom kontrolliert werden, um Menschenansammlungen zu vermeiden.

• Fluggesellschaften: Die Big Data haben es den Fluggesellschaften auch ermöglicht, die Passagiernachfrage, die dynamische Preisgestaltung, das Prozessmanagement und die Verbesserung der Interaktion mit Passagieren durch die Entwicklung von Treueprogrammen vorherzusagen.

• Online-Reiseplattformen: Solche Websites wie Expedia oder Booking.com nutzen Big Data, um Ratschläge zu bestimmten Angeboten auf einer bestimmten individuellen Ebene zu geben, den Suchverlauf zu analysieren und das Erlebnis mit prädiktiver Suche und KI zu bereichern.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Wachsende Nachfrage nach personalisierten Reiseerlebnissen zur Ankurbelung des Marktes

Die Entwicklung maßgeschneiderter Dienstleistungen entsprechend den Vorlieben moderner Reisender hat zur Popularität der Personalisierung geführt, die zu einem der größten Wachstumstreiber für Big Data Analytics im Tourismusmarkt geworden ist. Durch Big Data können Reiseunternehmen Kundenverhalten, Social-Media-Aktivitäten, Kundenhistorie und Reisefeedback analysieren, um personalisierte Vorschläge und dynamische Reisepakete zu erstellen. Datengesteuerte Personalisierung schafft eine personalisiertere Umgebung, indem persönliche Hotelangebote angeboten oder die Reiseroute in Echtzeit aktualisiert werden, was zu einer Steigerung der Zufriedenheit und Loyalität führt. Es verbessert auch die Marketingeffizienz, da die Unternehmen ihre Ressourcen für das richtige Publikumssegment einsetzen können. Da Reisende eine personalisiertere, erlebnisorientierte Reise wünschen, haben Tourismusakteure wie Hotels, Fluggesellschaften und Online-Reiseanbieter erheblich in eine KI-basierte Analyseinfrastruktur investiert, um wettbewerbsfähig zu werden und in einer sehr dynamischen und kundenorientierten Branche relevant zu bleiben.

• Nach Angaben der US-amerikanischen International Trade Administration machten Reisen und Tourismus im Jahr 2023 22 % aller US-Dienstleistungsexporte aus, was die strategische wirtschaftliche Bedeutung des Sektors unterstreicht.

• Dieselbe Quelle weist darauf hin, dass die Reise- und Tourismusbranche im Jahr 2022 2,97 % zum US-BIP beitrug, was die wesentliche Rolle des Sektors in der gesamten Wirtschaftstätigkeit unterstreicht.

Zunehmende Einführung einer intelligenten Tourismusinfrastruktur zur Erweiterung des Marktes

Der hohe Bedarf an Big-Data-Analysen ist auf den globalen Trend hin zu Smart Cities und Smart Tourism zur Sicherstellung der Infrastruktur zurückzuführen. Regierungen und Stadtplaner nutzen IoT-Sensoren, Überwachung sowie mobile Datenerfassungssysteme, um touristische Aktivitäten in Echtzeit zu überwachen. Big Data hilft bei der Kontrolle von Staus, der Verbesserung der Sicherheit, der Rationalisierung des Transports und der Veranstaltungsplanung, da detaillierte Informationen zu Bewegungsmustern, Zeitzonentrends und saisonalen Höchstwerten bereitgestellt werden. In anderen Reisezielen wie Singapur und Barcelona haben Analysen es ermöglicht, die verfügbaren Ressourcen besser zu verteilen und das Besuchererlebnis zu verbessern. Die Dominanz intelligenter Infrastruktur steigert nicht nur die betriebliche Effektivität oder Effizienz, sondern kann auch zu einem nachhaltigen Tourismus beitragen, indem sie die Elemente des Wirtschaftswachstums mit ökologischer und sozialer Verantwortung in Einklang bringt. Big-Data-Analysen sind ein wichtiges Element zukünftiger Reiseökosysteme.

Zurückhaltender Faktor

Hohe Implementierungskosten und technische Komplexität bremsen möglicherweise das Marktwachstum

Hohe Kosten und Komplexität der Implementierung sind eine der Hauptursachen dafür, dass Big Data Analytics im Tourismusmarkt eingeschränkt wird. Die meisten kleinen und mittleren Tourismusunternehmen verfügen nicht über die finanzielle Leistungsfähigkeit und die technischen Fähigkeiten, um fortschrittliche Analyselösungen zu implementieren. Die Belastung wird durch den Bedarf an Infrastruktur wie Cloud-Speicher, Datenverarbeitungstools und qualifizierten Analysten zusätzlich verschärft. Die Kombination verschiedener Informationsquellen in Hotels, Fluggesellschaften und lokalen Unternehmen verkompliziert die Situation dort zusätzlich, wo die digitale Reife gering ist. Folglich sind die Vorteile von Big Data für größere Organisationen oder staatlich finanzierte Tourismusverbände minimal und kleinere Konkurrenten haben keine Chance. Diese digitale Kluft hat die Entwicklung der Branche behindert und erfordert einfachere, kostengünstigere Lösungen und mehr Partnerschaften zwischen dem öffentlichen und dem privaten Bereich, um einen demokratischen Zugang zu Analysen zu gewährleisten.

• Nach Angaben des US-Handelsministeriums und der International Trade Administration (ITA) stammten im Jahr 2023 87 % der gesamten Reise- und Tourismusausgaben der USA von inländischen Reisenden, was die Vielfalt internationaler Datenquellen für Analysesysteme einschränkt.

• Das U.S. Bureau of Economic Analysis (BEA) berichtet, dass Reisen und Tourismus im Jahr 2023 nur 3,03 % des US-BIP ausmachten, was auf einen relativ bescheidenen Anteil der Wirtschaft hinweist, der groß angelegte Big-Data-Investitionen einschränken könnte.

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

Gelegenheit

Die Konvergenz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist eine Chance für den Marktanteil von Big Data Analytics im Tourismus. Die Technologien erhöhen die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Automatisierung der Datenanalyse, um Personalisierung, Stimmungsanalyse und Nachfrageprognosen in Echtzeit durchzuführen. Beispielsweise wird die Kundenbindung auf den Reiseplattformen bereits durch die KI-Chatbots und Empfehlungsmaschinen verbessert. Da die Datenmengen ständig wachsen,

Mithilfe der KI-Technologie können verborgene Trends besser erkannt und entdeckt werden, sodass Unternehmen schneller auf die Bedürfnisse der Reisenden und Veränderungen auf dem Markt reagieren können. Darüber hinaus können die ML-Modelle die vorausschauende Wartung im Gastgewerbe und bei der Flugplanung erleichtern sowie das Verkehrsaufkommen in touristischen Innenstädten vorhersagen. Dies ist eine besonders interessante Gelegenheit aufgrund der Wiederbelebung der Tourismussituation nach der Isolation und des insgesamt gestiegenen Interesses am Bereich Innovation an der Schnittstelle von digitalen Tourismusexperimenten und Destinationsmanagementplänen.

• Das U.S. Bureau of Economic Analysis (BEA) zeigt, dass die reale Produktion im Reise- und Tourismussektor im Jahr 2023 um 7,0 % gestiegen ist, was erhebliche Chancen für den Ausbau von Analysetools in einer sich erholenden Branche bietet.

• Nach Angaben des U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) stieg die Beschäftigung im Freizeit- und Gastgewerbesektor – zu dem auch der Tourismus gehört – im Jahr 2023 um 4,2 %, was einen breiteren Datenpool für Personal- und Betriebsanalysen bietet.

Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften könnten eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen

Herausforderung

Eine weitere große Herausforderung für den Big-Data-Analytics-Markt im Tourismus ist die Gewährleistung des Datenschutzes und die Einhaltung der Bestimmungen des Rechtsrahmens. Da Tourismusorganisationen große Mengen vertraulicher Informationen über Reisende erhalten, einschließlich persönlicher Kennungen, Orte und Geldmittel, die sie besuchen, sollten sie sich an die entsprechenden Gesetze haltenDatenschutzeinschließlich DSGVO (Europa), CCPA (Kalifornien) und andere. Die mangelnde Sicherheit der Benutzerdaten wird zu hohen Bußgeldern, Reputationsverlust und Vertrauensverlust der Verbraucher führen.

Darüber hinaus ist die Tourismusbranche möglicherweise mit der grenzüberschreitenden Datenübermittlung konfrontiert, was die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erschwert. Kleine Unternehmen sind möglicherweise nicht in der Lage, mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu haltenCybersicherheitMethoden oder erwerben Sie ein Verständnis für sich ändernde rechtliche Anforderungen. Das Gleichgewicht zwischen Datenanalyseinnovationen und anderen strengen Datenschutzanforderungen zu finden, ist eine fragile und kontinuierliche Aufgabe, die sich auf die langfristige Skalierbarkeit und Akzeptanz auswirkt.

• Das US-Handelsministerium und das National Travel and Tourism Office (NTTO) geben an, dass die Ankünfte internationaler Besucher im Jahr 2023 immer noch 16 % unter dem Niveau vor der Pandemie im Jahr 2019 lagen, was es für Analysesysteme schwieriger macht, sich auf robuste eingehende Daten zu verlassen.

• Nach Angaben des US-Handelsministeriums (ITA) machte der Inlandstourismus im Jahr 2023 über 85 % aller Reisen aus, wodurch die Belastung durch global unterschiedliche Reiseverhaltensmuster verringert wurde.

 

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BIG-DATA-ANALYSE IM TOURISMUSMARKT REGIONALE EINBLICKE

• Nordamerika

Nordamerika ist auch das Herzstück der Big-Data-Analyse im Tourismusmarkt, was dank der hohen Qualität der lokalen digitalen Infrastruktur, der entwickelten Tourismusumgebung und der Vertretung technikaffiner Verbraucher möglich ist. Auf dem US-amerikanischen Markt für Big-Data-Analysen im Tourismus gibt es große Analyseunternehmen und Reise-Websites, die Big Data nutzen, um dynamische Preise, individuelle Vorschläge und Nachfrageprognosen zu erstellen. Die Datenanalyse ist auch ein Investitionsbereich der staatlichen Tourismusbehörden in Nordamerika, um Besuchermuster zu überwachen und so das Crowd-Management an wichtigen Reisezielen zu verbessern. Auch die Zusammenarbeit zwischen der akademischen Welt und der Wirtschaft bringt kontinuierliche Fortschritte in der WeltReisetechnologie. Der starke Einsatz von KI, IoT und mobilen Datenplattformen macht die Region auch effizienter, wenn es um die Bereitstellung intelligenter Tourismusoptionen geht. Innovation und Personalisierung, die Nordamerika seit langem prägen, sichern auch die Marktführerschaft.

• Europa

Europa verfügt aufgrund seines weitgehend digitalisierten Tourismussektors, unterstützender Richtlinien und einer hohen Anzahl internationaler und intraregionaler Reisen über eine überwältigende Präsenz auf dem Markt für Big Data Analytics im Tourismus. Die Initiative der Europäischen Union, Reiseziele touristischer zu gestalten und den Tourismus nachhaltiger zu gestalten, hat dazu geführt, dass Tourismusverbände, Stadträte und Tourismusbetreiber Datenanalysen für ihren Lebensunterhalt nutzen. Länder wie Spanien, Frankreich und Italien verfügen über Echtzeitdaten, um Überfüllung zu kontrollieren, öffentliche Verkehrsmittel effizienter für Touristen zu nutzen und die wirtschaftlichen und ökologischen Auswirkungen des Tourismus zu bewerten. Ethische Datennutzung und Transparenz sind ebenfalls etwas, das durch die Einhaltung der DSGVO erreicht wurde. Europa verfügt zweifellos über ein hohes Maß an mobiler Konnektivität und entwickelte Reiseplattformen, die es ihm ermöglichen, Big Data optimal zu nutzen, um das Erlebnis der Reisenden zu verbessern, Abläufe zu optimieren und eine verantwortungsvollere Tourismusentwicklung auf dem Kontinent aufzubauen.

• Asien

Die rasch zunehmende Urbanisierung, die wachsende Größe der Mittelklassegruppen und eine große Anzahl lokaler und internationaler Touristenreisen treiben die Expansion Asiens als eine der am schnellsten wachsenden Regionen im Markt für Big Data Analytics im Tourismus voran. In Ländern wie China, Indien, Japan und südostasiatischen Ländern werden intelligente Tourismustechnologien eingesetzt, um der steigenden Reisenachfrage gerecht zu werden. Der Einsatz datenbasierter Systeme durch Regierungen und Stadtplaner erfreut sich immer größerer Beliebtheit, um die Touristenströme zu kontrollieren, die Infrastruktur zu verbessern und weniger beliebte Reiseziele bekannter zu machen. Durch die hohe Smartphone-Penetrationsrate und den breiten Einsatz digitaler Zahlungen, die riesige Datensätze in KI- und Analyselösungen einspeisen, sind Reisende leicht zu verfolgen. Darüber hinaus investieren die Hotelmarken und Online-Reisebüros in prädiktive Analysen, um Verbraucher mit maßgeschneiderten Angeboten und optimierten Buchungsmustern zu erreichen. Mit dem Aufstieg der digitalen Infrastruktur wird der asiatische Raum den Prozess der Definition datengesteuerter Tourismusinnovationen dominieren.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche prägen den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Big Data Analytics im Tourismusmarkt bietet einer Vielzahl wichtiger Branchenakteure fortschrittliche Analysen, Cloud-Lösungen und KI-basierte Tools, um die Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit der Reise- und Tourismusbranche zu verbessern. Große Softwareunternehmen wie IBM Company und Oracle Company bieten leistungsstarke Analyseplattformen, die das Zielmanagement, die Kundenkenntnis und die Betriebsoptimierung unterstützen können. Der andere wichtige Akteur ist SAP SE, das SAP-Echtzeitlösungen anbietet, die sich am besten für die Reise- und Gastgewerbebranche eignen.

• Hewlett Packard Enterprise (USA) – Nach Angaben des U.S. Bureau of Economic Analysis (BEA) bietet das reale Produktionswachstum des Tourismussektors von 7,0 % im Jahr 2023 ein starkes Nachfragepotenzial für die Hochleistungs-Computing-Lösungen von HPE in der Tourismusdatenanalyse.

• IBM (USA) – Basierend auf NTTO-Daten des US-Handelsministeriums bietet der Abstand von 16 % gegenüber den internationalen Ankunftszahlen vor der Pandemie Möglichkeiten für die prädiktiven Analyseplattformen von IBM, die Wiederherstellungsplanung zu unterstützen.

Weitere wichtige Akteure sind Google LLC und Microsoft Corporation, deren Cloud- und KI-Dienste die meisten Online-Reiseunternehmen und Daten-Dashboards antreiben. Sabre Corporation und Amadeus IT Group SA sind Unternehmen, die sich auf Reisetechnologielösungen spezialisiert haben, die Big-Data-Analysen in die Preisgestaltung, die Personalisierung von Reiserouten und die Nachfrageprognose integrieren. Neue Technologieunternehmen wie Adara und Zartico rücken ins Rampenlicht, weil sie Informationen über Reiseziele und Verhaltensanalysen von Reisenden erstellen. Die Akteure unterstützen die Tourismusakteure wie Fluggesellschaften und Regierungsbehörden dabei, auf Big Data aufzubauen, um weltweit Kundenerlebnisse, Effizienz und nachhaltige Tourismusstrategien bereitzustellen.

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.)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

März 2025:SAP führte ein Paket touristischer Analysen mit PMS- und CRM-Systemen ein, um die Personalisierung der Gäste in Echtzeit zu ermöglichen und das Marketing von Hotels und Reiseveranstaltern kanalübergreifend zu vereinfachen.

BERICHTSBEREICH

Die Big-Data-Analyse im Tourismusmarkt verändert sehr schnell die Funktionsweise der globalen Reise- und Tourismusbranche. Durch eine verbesserte Datenerfassung und -analyse können Unternehmen nun das Verhalten und die Vorlieben der Reisenden in Verbindung mit neu entstehenden Markttrends besser verstehen. Instrumente wie prädiktive Analysen, maschinelles Lernen und Echtzeitverfolgung von Daten können Unternehmen dabei helfen, Preistaktiken zu optimieren, Begegnungen zu personalisieren und wahrscheinliche Ressourcen besser zuzuordnen. Statistiken werden für Regierungen und Tourismusverbände immer wichtiger, die Daten mittlerweile auch zur Kontrolle der Besucherzahlen, zur Eindämmung des übermäßigen Tourismus und zur Schaffung einer intelligenteren Infrastruktur nutzen. Auch die Einführung von Big Data spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung von Nachhaltigkeitsinitiativen und zukunftssicheren Tourismusökosystemen.

Aufgrund der zunehmenden Investitionen in die digitale Transformation, den intelligenten Tourismus und cloudbasierte Analyseplattformen weist der Markt für die Zukunft gute Wachstumsaussichten auf. Unabhängig von den gemeldeten Problemen wie teuren Implementierungen, Datenschutz, unternehmensinterner Zusammenarbeit, besser bekannt als die Möglichkeiten, die KI-Integration, Personalisierung und Smart-Cities-Projekte bieten, wird erwartet, dass sie für mehr Akzeptanz sorgen. Die wichtigsten Marktführer in der Region sind Nordamerika, Europa und Asien, die sich alle auf den Einsatz von Analysen konzentrieren, um den Anforderungen bestimmter Märkte gerecht zu werden. Mit der Erholung des Reiseverkehrs nach der Pandemie wird die Abhängigkeit der Tourismusbranche von Big Data weiter zunehmen, um die Entscheidungsprozesse innerhalb der touristischen Wertschöpfungskette reaktionsfähiger, effizienter und nachhaltiger zu gestalten.