Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh.doc

Dịch vụ viết thuê đề tài – KB Zalo/Tele 0917.193.864 – luanvantrust.com
Kham thảo miễn phí – Kết bạn Zalo/Tele mình 0917.193.864
ĐẠI HỌC HUẾ
KHOA DU LỊCH
KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
NGHIÊN CỨU VAI TRÒ CỦA DỮ LIỆU LỚN
TRONG ĐIỂM ĐẾN DU LỊCH THÔNG MINH
SVTH: LÊ THỊ ANH THƯ
LỚP : K49– TMĐT
GVHD: TS. LÊ VĂN HÒA

Thừa Thiên Huế, tháng 6 năm 2020
LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành được bài khóa luận tốt nghiệp này, ngoài sự cố gắng và nỗ lực phấn
đấu của bản thân, tôi còn nhận được rất nhiều sự ủng hộ, quan tâm giúp đỡ từ phía nhà
trường, quý thầy cô, đơn vị thực tập, người thân và bạn bè.
Lời đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn và lòng biết ơn sâu sắc nhất đến Thầy giáo Lê
Văn Hòa, người đã trực tiếp giúp đỡ, tận tình hướng dẫn và chỉ bảo cho tôi trong suốt quá
trình thực hiện khóa luận tốt nghiệp.
Xin được cảm ơn các Thầy, Cô giáo trong Khoa Du Lịch - Đại học Huế đã giảng
dạy và truyền đạt cho tôi những kiến thức quý báu trong suốt bốn năm học tập và rèn
luyện.
Xin được cảm ơn đến ban lãnh đạo, các anh chị trong khách sạn Vĩnh Thuyên, đã
giúp đỡ, tạo điều kiện cho tôi trong suốt thời gian thực tập.
Mặc dù rất cố gắng để hoàn thành khóa luận nhưng tôi biết rằng với vốn kiến thức
và kinh nghiệm còn hạn chế của mình nên sai sót trong báo cáo là không thể tránh khỏi.
Rất mong quý thầy cô bỏ qua những sai sót này và góp ý để đề tài được hoàn thiện hơn
nữa.
Tôi xin chân thành cảm ơn!
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan khóa luận “Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến
du lịch thông minh” là do tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Văn Hòa.

Tất cả những tham khảo từ các nghiên cứu liên quan đều được nêu nguồn gốc một
cách rõ ràng từ danh mục tài liệu tham khảo trong khóa luận. Trong khóa luận, không có
việc sao chép tài liệu, công trình nghiên cứu của người khác mà không chỉ rõ về tài liệu
tham khảo.
Thừa Thiên Huế, ngày 15 tháng 6 năm 2020
Sinh viên
Lê Thị Anh Thư
DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1. Các khái niệm thông minh theo từng tác giả qua các năm.................................. 10
Bảng 1.2. Kích thước của điểm đến thông minh theo từng tác giả qua các năm............ 12
Bảng 2.1. Các khái niệm về dữ liệu lớn theo từng tác giả qua các năm............................. 21
Bảng 2.2. Bảng chi tiết về mô hình dữ liệu của Pasquale Del Vecchio.............................. 27
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Hình ảnh minh họa du lịch thông minh [1]...................................................................7
Hình 2.1. Phân loại dữ liệu lớn: Hashem và cộng sự [21]........................................................ 26
Hình 2.2. Nguồn thống kê dữ liệu lớn của Newell và cộng sự [26] ..................................... 28
Hình 2.3. Mô hình điểm đến du lịch thông minh của Ivars Baidal và các cộng sự [15]29

Hình 2.4. Khung dự báo du lịch với dữ liệu lớn của Chen và cộng sự [23]...................... 33
Hình 2.5. Cơ hội và thách thức của dữ liệu lớn (Miah và cộng sự) [31]........................... 37
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
STT Tên viết tắt Tên Tiếng Anh Diễn dịch Tiếng Việt
1 STD
Smart Tourism
Điểm đến du lịch thông minh
Destination
2 STDs
Smart Tourism
Những điểm đến du lịch thông minh
Destinations
3 UNWTO
World Tourism
Tổ chức du lịch thế giới
Organization
4 CNTT Công nghệ thông tin
5 CNTT-TT Công nghệ thông tin và truyền thông
6 DLTM Du lịch thông minh
7 DMO
Destination Management
Tổ chức quản lý điểm đến
Organization
8 C-ITS
Cooperative-intelligent Hệ thống giao thông thông minh hợp
transportation system tác
9 TIS
Tourism Information
Hệ thống thông tin du lịch
System
10 ROI Return on Investment Tỷ lệ lợi nhuận ròng
11 NFC
Near-Field
Kết nối trường gần
Communications
12 RFID
Radio Frequency
Nhận dạng qua tần số vô tuyến
Identification
13 UGC User Genarated Content Nội dung của người dùng tạo ra
14 CRM
Customer Relationship
Quản lý quan hệ khách hàng
Management
ĐẶT VẤN ĐỀ
• Tính cấp thiết của đề tài

Trong những thập kỷ qua, du lịch đã có sự tăng trưởng liên tục và đa dạng, trở thành
một trong những ngành kinh tế phát triển nhanh nhất trên thế giới (Theo Tổ chức Du Lịch
Thế Giới UNWTO) [19]. Du lịch đã và đang là một hoạt động phát triển mạnh mẽ và đem
lại hiệu quả kinh tế siêu lợi nhuận cho mỗi vùng, mỗi quốc gia của chúng ta, đồng thời nó
có thể quảng bá hình ảnh của đất nước với các quốc gia và ngày càng nhận được sự quan
tâm trên toàn thế giới. Vì vậy chất lượng, tính cạnh tranh của du lịch là những vấn đề
nhận được nhiều sự chú ý và công nghệ đã nổi lên như là động lực và lực lượng cơ bản
cho các điểm đến du lịch. Do đó, việc nắm giữ dữ liệu lớn trong du lịch đã được coi là
một phương tiện để dẫn dắt những thách thức về sự tăng trưởng thông minh của các điểm
đến và công ty du lịch [5], bằng cách định hình lại ranh giới của đối thủ cạnh tranh và
nâng cao cấu hình của nó như ngành công nghiệp thông tin chuyên sâu [20].
Trong bối cảnh này, cuộc tranh luận về du lịch thông minh đã cố gắng chứng minh
một số lĩnh vực liên quan và thách thức mà dữ liệu lớn có thể mang lại cho khả năng cạnh
tranh của các điểm đến và các công ty du lịch. Đặc trưng bởi các dịch vụ tiên tiến, mức
độ đổi mới cao và sự hiện diện của các quy trình mở, tích hợp và chia sẻ để nâng cao chất
lượng cuộc sống cho cả cư dân và khách du lịch, khái niệm về một điểm đến du lịch
thông minh là kết quả của sự kết nối giữa các điểm đến du lịch với cộng đồng của nhiều
bên liên quan thông qua các nền tảng năng động và các luồng truyền thông chuyên sâu về
kiến thức và các hệ thống hỗ trợ quyết định nâng cao [11].
Trong suốt quá trình ra quyết định và giao tiếp, khách du lịch góp phần tạo ra một
luồng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các cảm biến, thiết bị vi mô và máy ảnh được
phân phối trên các khu vực đô thị và ngoại ô mà khách du lịch quan tâm. Tất cả những dữ
liệu này là một cơ sở đầy hứa hẹn để tạo ra các điểm đến thông minh cũng như tăng
cường khả năng của các công ty du lịch để cá nhân hóa việc cung cấp sản phẩm và dịch
vụ của họ. Tất cả các công ty có thể nhận được thông tin có giá trị về dữ liệu lớn để dự
đoán nhu cầu của khách du lịch, cho phép ra quyết định tốt hơn, quản lý luồng kiến thức
và tương tác với khách hàng và cung cấp dịch vụ tốt nhất theo cách hiệu quả và hiệu quả
hơn. Điều này có thể dẫn đến năng suất được cải thiện, tăng sự hài lòng của khách hàng,
các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa và hoạt động hiệu quả hơn. Tất cả các công ty có

thể nhận được thông tin có giá trị về dữ liệu lớn để dự đoán nhu cầu của khách du lịch,
cho phép ra quyết định tốt hơn, quản lý luồng kiến thức và tương tác với khách hàng và
cung cấp dịch vụ tốt nhất theo cách hiệu quả và hiệu quả hơn.
Tuy nhiên, các vấn đề nghiên cứu mở về vai trò của dữ liệu lớn trong ngành du lịch
vẫn còn có sự hạn chế. Vậy dữ liệu lớn là gì? Nó đóng vai trò gì trong điểm đến du lịch
thông minh (STD)? Khó khăn và lợi ích gì khi sử dụng dữ liệu lớn? Làm thế nào để phát
triển STD dựa vào dữ liệu lớn? Từ những câu hỏi và lý do trên, tôi đề xuất đề tài
“Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh” để làm khóa
luận tốt nghiệp.
• Mục tiêu nghiên cứu
• Hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về dữ liệu lớn trong STD.
• Phân tích, đánh giá vai trò của dữ liệu lớn
• Đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng của dữ liệu lớn trong phát triển STD dựa
vào dữ liệu lớn.
• Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• Đối tượng nghiên cứu
Các điểm đến du lịch thông minh ứng dụng dữ liệu lớn trong hoạt động du lịch.
• Phạm vi nghiên cứu
Các mô hình STD.
• Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp tài liệu: Tham khảo tài liệu từ sách, các bài báo quốc tế, Internet và
các công trình nghiên cứu liên quan đến vấn đề Dữ liệu lớn.
• Tóm tắt nội dung
- Khóa luận tốt nghiệp “Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch
thông minh” nhằm tìm hiểu, phân tích vai trò của dữ liệu lớn trong STD
- Khóa luận gồm những nội dung chính cơ bản sau:
Chương 1: Cơ sở lí luận và hệ thống về STD

Tìm hiểu các khái niệm về du lịch, khái niệm về thông minh, khái niệm về Điểm
đến du lịch thông minh.
Chương 2: Phân tích, đánh giá vai trò của dữ liệu lớn trong STD
Tìm hiểu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh và đánh giá ưu
nhược điểm
Chương 3: Đề xuất giải pháp phát triển STD dựa trên dữ liệu lớn
Tìm hiểu các giải pháp phát triển, cải thiện STD dựa vào dữ liệu lớn.
• CƠ SỞ LÍ LUẬN VÀ HỆ THỐNG VỀ STD
• Du lịch
• Khái niệm
Du lịch đã trở thành một trong những hình thức sinh hoạt khá phổ biến của con
người trong thời đại ngày nay. Tuy nhiên, thế nào là du lịch xét từ góc độ của người du
lịch và bản thân người làm du lịch, thì cho đến nay vẫn còn có sự khác nhau trong quan
niệm giữa những người nghiên cứu và những người hoạt động trong lĩnh vực này.
Theo Liên hiệp quốc tế các tổ chức lữ hành chính thức (International Union of
Official Travel Oragnization: IUOTO)[3]: Du lịch được hiểu là hành động du hành đến
một nơi khác với địa điểm cư trú thường xuyên của mình nhằm mục đích không phải để
làm ăn, tức không phải để làm một nghề hay một việc kiếm tiền sinh sống.
Tại hội nghị LHQ về du lịch họp tại Rome – Italia (21/8 – 5/9/1963), các chuyên gia
đưa ra định nghĩa về du lịch[3]: Du lịch là tổng hợp các mối quan hệ, hiện tượng và các
hoạt động kinh tế bắt nguồn từ các cuộc hành trình và lưu trú của cá nhân hay tập thể ở
bên ngoài nơi ở thường xuyên của họ hay ngoài nước họ với mục đích hoà bình. Nơi họ
đến lưu trú không phải là nơi làm việc của họ.
Theo các nhà du lịch Trung Quốc [3]: Hoạt động du lịch là tổng hoà hàng loạt quan
hệ và hiện tượng lấy sự tồn tại và phát triển kinh tế, xã hội nhất định làm cơ sở, lấy chủ
thể du lịch, khách thể du lịch và trung gian du lịch làm điều kiện.

Theo I. I. Pirogionic (1985) [3]: Du lịch là một dạng hoạt động của dân cư trong
thời gian rỗi liên quan với sự di chuyển và lưu lại tạm thời bên ngoài nơi cư trú thường
xuyên nhằm nghỉ ngơi, chữa bệnh, phát triển thể chất và tinh thần, nâng cao trình độ nhận
thức văn hóa hoặc thể thao kèm theo việc tiêu thụ những giá trị về tự nhiên, kinh tế và
văn hóa.
Theo Điều 4, Chương I, Luật du lịch Việt Nam năm 2005, ban hành ngày
14/6/2005: Du lịch là các hoạt động có liên quan đến chuyến đi của con người ngoài nơi
cư trú thường xuyên của mình nhằm đáp ứng nhu cầu tham quan, tìm hiểu, giải trí, nghỉ
dưỡng trong một khoảng thời gian nhất định.
Nhìn từ góc độ thay đổi về không gian của du khách: Du lịch là một trong những
hình thức di chuyển tạm thời từ một vùng này sang một vùng khác, từ một nước này sang
một nước khác mà không thay đổi nơi cư trú hay nơi làm việc.
Nhìn từ góc độ kinh tế: Du lịch là một ngành kinh tế, dịch vụ có nhiệm vụ phục vụ
cho nhu cầu tham quan giải trí nghỉ ngơi, có hoặc không kết hợp với các hoạt động chữa
bệnh, thể thao, nghiên cứu khoa học và các nhu cầu khác.
Đối với chính quyền địa phương: Du lịch là việc tổ chức các điều kiện về hành
chính, về cơ sở hạ tầng, cơ sở vật chất kỹ thuật để phục vụ khách du lịch, là tổng hợp các
hoạt động kinh doanh nhằm tạo điều kiện cho khách du lịch trong việc hành trình và lưu
trú, là cơ hội để bán các sản phẩm của địa phương, tăng thu ngoại tệ, tăng thu nhập, nâng
cao đời sống vật chất và tinh thần cho dân địa phương.
Đối với cộng đồng dân cư sở tại: Du lịch là một hiện tượng kinh tế xã hội mà hoạt
động du lịch tại địa phương mình, vừa đem lại những cơ hội để tìm hiểu nền văn hoá,
phong cách của những người ngoài địa phương mình, vừa là cơ hội để tìm việc làm, phát
huy các nghề cổ truyền, tăng thu nhập nhưng đồng thời cũng gây ảnh hưởng đến đời sống
người dân sở tại như về môi trường, trật tự an ninh xã hội, nơi ăn, chốn ở …
Như vậy, chúng ta thấy được du lịch là một hoạt động có nhiều đặc thù, bao gồm
nhiều thành phần tham gia, tạo thành một tổng thể hết sức phức tạp. Nó vừa mang đặc
điểm của ngành kinh tế vừa có đặc điểm của ngành văn hóa – xã hội.

• Ví dụ
Vào các dịp nghỉ hè hay các ngày lễ, chúng ta thường chọn các điểm đến như các
bãi biển, các thành phố cách xa nơi mình sinh sống hoặc đi nước ngoài để tận hưởng kỳ
nghỉ, giảm áp lực, nghỉ ngơi sau đó quay lại để tiếp tục công việc.
• Đặc điểm
Du lịch là ngành công nghiệp không khói, ít gây ô nhiễm môi trường, giúp khách du
lịch vừa được nghỉ ngơi, giảm căng thẳng và vừa biết thêm nhiều điều hay mới lạ mà
khách chưa biết. Du lịch còn góp phần phát triển kinh tế của đất nước, tạo việc làm và
tăng thu nhập cho người lao động (hướng dẫn viên, các dịch vụ liên quan. . . ) [4].
Du lịch là một ngành năng động và cạnh tranh đòi hỏi khả năng thích ứng liên tục
với khách hàng. Thay đổi nhu cầu và mong muốn của khách hàng, vì sự hài lòng, an toàn
và hưởng thụ của khách hàng đặc biệt chính là trọng tâm của các doanh nghiệp du lịch.
Hiện nay ngành du lịch đang phát triển mạnh ở các nước thuộc thế giới thứ ba. Nhu cầu
về du lịch càng tăng thì vấn đề bảo vệ môi trường cần phải được coi trọng. Có một dạng
du lịch nữa, đó là du lịch xúc tiến thương mại, vừa đi du lịch vừa kết hợp làm ăn, cũng rất
phổ biến tại Việt Nam [32].
• Điểm đến du lịch
Theo tổ chức Du lịch Thế giới “Điểm đến du lịch là vùng không gian địa lý mà
khách du lịch ở lại ít nhất một đêm, bao gồm các sản phẩm du lịch, các dịch vụ cung cấp,
các tài nguyên du lịch thu hút khách, có ranh giới hành chính để quản lý và có sự nhận
diện về hình ảnh để xác định khả năng cạnh tranh trên thị trường” [2].
Điểm đến du lịch là một điểm thu hút khách du lịch, nơi khách du lịch tham quan,
thường có các giá trị vốn có của nó hoặc trưng bày các giá trị văn hóa, ý nghĩa lịch sử
hoặc được xây dựng, cung cấp các dịch vụ về phiêu lưu, mạo hiểm, vui chơi giải trí hoặc
khám phá, trải nghiệm những điều mới lạ [6].
Có một số quan điểm trong việc xác định điểm đến du lịch. Đối với khu vực địa lý,
điểm đến du lịch được xác định là khu vực được du khách lựa chọn bao gồm tất cả các
tiện nghi cần thiết như chỗ ở, nhà hàng và giải trí. Trong khi đó, định nghĩa về các điểm
đến du lịch cũng có thể nhấn mạnh vượt quá giới hạn địa lý của họ đến mức phụ thuộc

vào động lực nguồn gốc của khách du lịch. Theo ký hiệu của Liên Hợp Quốc, ý nghĩa của
điểm đến nằm ở nhận thức của khách du lịch về một nơi thúc đẩy họ thực hiện chuyến đi.
Hơn nữa, Buhalis [11] đề cập đến các điểm đến như sự pha trộn của các sản phẩm và dịch
vụ du lịch được sản xuất và cung cấp cho khách hàng tiềm năng như một trải nghiệm tích
hợp.
Trên thực tế, một điểm đến được coi là một mạng lưới được cấu thành bởi các bên
liên quan, tất cả đều tham gia vào việc cung cấp dịch vụ và trải nghiệm cho khách du
lịch, sự hợp tác giữa các bên liên quan và trao quyền chuyển giao, chia sẻ tri thức.
• Khái niệm “thông minh” trong du lịch
Theo Gretzel và cộng sự [14] “thông minh là một từ thông dụng mới để mô tả sự
phát triển công nghệ, kinh tế và xã hội được thúc đẩy bằng cách sử dụng các công nghệ
mới”.
Sự thông minh trong du lịch đề cập đến việc ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT)
và truyền thông để phát triển các công cụ sáng tạo trong du lịch [6]. Nó hỗ trợ các nỗ lực
tích hợp tại một điểm đến để tìm ra các cách sáng tạo để thu thập và sử dụng dữ liệu từ cơ
sở hạ tầng vật lý, kết nối xã hội, các tổ chức (chính phủ và phi chính phủ) và người dùng
kết hợp với các công nghệ tiên tiến để tăng hiệu quả, tính bền vững, trải nghiệm. Các
công cụ công nghệ thông tin và truyền thông được sử dụng cho du lịch thông minh bao
gồm CNTT, truyền thông di động, điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo. Nó kết hợp cơ
sở hạ tầng vật chất, thông tin, xã hội và thương mại của du lịch với các công cụ như vậy
để cung cấp cơ hội cho du lịch thông minh.
Du lịch thông minh còn đề cập đến việc ứng dụng công nghệ thông tin và truyền
thông để phát triển các công cụ sáng tạo trong du lịch và tạo lợi ích tương tác hỗ trợ giữa
ba bên gồm: du khách, chính quyền và doanh nghiệp[1]. Cũng nhờ có du lịch thông
minh, các cơ quan quản lý có thể xây dựng ngành du lịch chất lượng cao phục vụ du
khách, góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế bền vững.

• Hình ảnh minh họa du lịch thông minh [1]
Thông minh đã trở thành một từ thông dụng mới để mô tả sự phát triển công nghệ,
kinh tế và xã hội được thúc đẩy bởi các công nghệ dựa trên cảm biến, dữ liệu lớn, dữ liệu
mở, cách kết nối và trao đổi thông tin mới (ví dụ: Internet of Things, RFID và NFC) như
khả năng suy luận và lý trí. Höjer và Wangel [17] cho rằng đó không phải là quá nhiều
tiến bộ công nghệ riêng lẻ mà là sự kết nối, đồng bộ hóa và sử dụng phối hợp các công
nghệ khác nhau tạo nên sự thông minh. Theo Harrison và cộng sự [14], khái niệm thông
minh là khai thác dữ liệu vận hành gần như thời gian thực, tích hợp và chia sẻ dữ liệu và
sử dụng các phân tích phức tạp, mô hình hóa, tối ưu hóa và trực quan hóa để đưa ra quyết
định vận hành tốt hơn. Thuật ngữ này đã được thêm vào các thành phố (thành phố thông
minh) để mô tả các nỗ lực nhằm sử dụng công nghệ một cách sáng tạo để đạt được tối ưu
hóa tài nguyên, quản trị hiệu quả và công bằng, bền vững và chất lượng cuộc sống. Liên
quan đến cơ sở hạ tầng vật lý (ví dụ: nhà thông minh, nhà máy thông minh), trọng tâm là
làm mờ ranh giới giữa vật lý và kỹ thuật số đồng thời thúc đẩy tích hợp công nghệ.
Thông minh được thêm vào các công nghệ (điện thoại thông minh, thẻ thông minh, TV
thông minh... ), nó mô tả đa chức năng và mức độ kết nối cao. Trong bối cảnh thị trường,
nền kinh tế (nền kinh tế thông minh) đề cập đến các công nghệ hỗ trợ các hình thức hợp

tác và tạo giá trị mới dẫn đến sự đổi mới, tinh thần kinh doanh và khả năng cạnh tranh
[19]
• Điểm đến du lịch thông minh
Hoạt động du lịch hiện đang phải đối mặt với vô số thách thức bao gồm sự xuất
hiện của các yếu tố đột phá như công nghệ, đã cách mạng hóa triệt để ngành này bằng
cách sản xuất các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa mới [32]. Các sự kiện chắc chắn
đã được gây ra bởi sự ra đời của thời đại thông tin và sự gia tăng của khách du lịch siêu
liên kết và đa kênh mới được kết nối chặt chẽ với các thiết bị di động và sử dụng công
nghệ thông tin và truyền thông [32]. Bước đột phá công nghệ đã dẫn đến sự ra đời của
một thế giới bị chi phối bởi các giải pháp công nghệ là động lực cho các mô hình kinh
doanh thú vị [15]. Theo quan điểm của các yếu tố quyết định này, cả điểm đến và công ty
du lịch phải được thẩm thấu và điều chỉnh các hành động chiến lược của họ bằng cách sử
dụng các phương pháp tiếp cận như điểm đến du lịch thông minh [15]. Những thay đổi về
công nghệ luôn là điều cần thiết cho du lịch và gần đây sự phát triển khái niệm thông
minh đã được công nhận làm nên sự thay đổi mô hình trong ngành du lịch [7].
Điểm đến du lịch thông minh là sự hợp nhất của các sản phẩm du lịch và được khởi
xướng từ Thành phố thông minh. Do đó, Điểm đến du lịch thông minh nên được xây
dựng dựa trên các cấu trúc của Thành phố thông minh. Cũng như Thành phố thông minh,
điểm đến du lịch thông minh có thể tăng khả năng cạnh tranh với việc triển khai các công
nghệ nâng cao trải nghiệm du lịch của mình [9].
Điểm đến du lịch thông minh bao gồm công nghệ, con người và các tổ chức. Việc
tạo ra một điểm đến du lịch thông minh đòi hỏi phải tích hợp các công nghệ, hệ thống,
dịch vụ và khả năng vào một mạng hữu cơ đủ đa ngành và linh hoạt cho sự phát triển
trong tương lai, cũng như truy cập mở [13]
Mặc dù khái niệm về điểm đến du lịch thông minh vẫn đang được tiến hành, nhưng
ngày càng có nhiều bài viết dành cho vấn đề này sau đây tôi đã tiến hành tổng hợp về các
khái niệm điểm đến thông minh chi tiết như ở Bảng 1.1

• Các khái niệm thông minh theo từng tác giả qua các năm
Tác giả Năm Khái niệm
Sự thông minh trong các điểm đến du lịch có
Beritelli và cộng sự
nghĩa là kết nối linh hoạt các chủ sở hữu thông
2014 qua một nền tảng công nghệ mà họ có thể trao đổi
[12]
thông tin theo thời gian thực liên quan đến các
hoạt động du lịch của họ.
Khái niệm Điểm đến du lịch thông minh (STD)
xuất hiện từ sự phát triển của Thành phố thông
minh. Điểm đến du lịch thông minh là kết quả của
sự kết nối của một du lịch đích đến với nhiều bên
Dimitrios Buhalis và
liên quan trong cộng đồng thông qua các nền tảng
năng động và các luồng giao tiếp chuyên sâu về
AdityaAmaranggana 2014
kiến thức và tăng cường hệ thống hỗ trợ quyết
[11]
định. Mục tiêu cuối cùng của điểm đến du lịch
thông minh là tăng cường tối đa hóa trải nghiệm
du lịch cả khả năng cạnh tranh điểm đến và người
tiêu dùng hài lòng với sự chú ý đến tính bền vững
trong một thời gian dài
Du lịch được hỗ trợ bằng cách tích hợp các nỗ lực
tại điểm đến để thu thập và khai thác dữ liệu nhận
được từ cơ sở hạ tầng vật lý, các kết nối xã hội
Gretzel và cộng sự
2015
kết hợp với việc sử dụng các công nghệ nâng cao
[14] để chuyển đổi dữ liệu vào trải nghiệm tại điểm
đến và tuyên bố giá trị của doanh nghiệp rõ ràng
tập trung vào hiệu quả, bền vững và giàu trải
nghiệm.
Các điểm đến sử dụng các phương pháp và công
Boes và cộng sự [9] 2015 cụ kỹ thuật có sẵn kích hoạt cung và cầu để đồng
sáng tạo giá trị, niềm vui và trải nghiệm cho du

khách và mang lại sự thịnh vượng, lợi nhuận và
các lợi ích cho các tổ chức và điểm đến.
STD là một mạng lưới các tổ chức được kết nối
Del Chiappa & hoặc liên quan trực tiếp hoặc gián tiếp đến du lịch
Baggio [13] 2015 và một mạng lưới như vậy được bổ sung bởi cơ
sở hạ tầng công nghệ nhằm tạo ra một môi trường
kỹ thuật số hỗ trợ hợp tác và chia sẻ kiến thức
Cuộc cách mạng kỹ thuật số đã dẫn đầu đến sự
xuất hiện của khái niệm điểm đến thông minh,
D. Z. Jovicic [16] 2017
trong đó kiến thức và thông tin là có thể truy cập
được cho tất cả các bên liên quan, tạo điều kiện
cho họ thực hiện đổi mới liên tục hiệu suất và các
hoạt động, càng nhiều càng tốt.
(Nguồn: Tổng hợp năm 2020)
Từ Bảng 1.1. ta có thể thấy các khái niệm về STD được thay đổi và cải thiện qua
các năm. Nhưng nhìn chung, không gian du lịch cố gắng cải thiện trải nghiệm của du
khách khi tiếp cận điểm đến đó, đồng thời cung cấp chất lượng cuộc sống tốt hơn cho cư
dân, nhờ vào ứng dụng CNTT-TT và các công nghệ nâng cao khác trong quản lý điểm
đến, đổi mới và các nguyên tắc về tính bền vững, khả năng tiếp cận thông tin và tạo ra tri
thức và quản trị. Trong khi trọng tâm của các thành phố thông minh là cư dân của nó, các
điểm đến du lịch thông minh cũng nhấn mạnh rằng nâng cao trải nghiệm du lịch là cần
thiết, đồng thời phải cải thiện chất lượng cuộc sống cho cư dân.
Quản lý điểm đến du lịch thông minh đã trở nên phức tạp hơn do các phát triển công
nghệ hiện nay đã trao quyền cho việc tích hợp các nguồn lực để tạo ra giá trị cho tất cả
các tác nhân trong hệ sinh thái điểm đến du lịch thông minh. Sự kết hợp độc đáo giữa các
hệ thống công nghệ liên kết tương tác này và việc sở hữu mạng lưới hiểu biết rộng sẽ
tăng cường tiềm năng cho lợi thế cạnh tranh bền vững trong điểm đến du lịch. Tuy nhiên,
để tận dụng tối đa các khả năng hiện tại được cung cấp bởi sự thông minh, các nhà quản

lý điểm đến phải tích hợp toàn bộ phạm vi của các thành phần thông minh và đảm bảo
khả năng tương tác và kết nối của cả phần mềm và phần cứng [12].
Theo khái niệm truyền thống, các điểm đến được coi là các đơn vị không gian là đối
tượng tham quan du lịch. Từ cuối những năm 1990, nâng cao nhận thức về sự phức tạp
của du lịch và tác động của nó khiến các nhà lý thuyết nhấn mạnh tầm quan trọng của
nhiều bên liên quan đóng vai trò tích cực trong việc quản lý các hệ thống đích. Cuộc cách
mạng kỹ thuật số đã dẫn đầu đến sự xuất hiện của khái niệm điểm đến thông minh, trong
đó kiến thức và thông tin là có thể truy cập được cho tất cả các bên liên quan, tạo điều
kiện cho họ thực hiện đổi mới liên tục hiệu suất và các hoạt động càng nhiều càng tốt.
Khái niệm này không tập trung hoàn toàn vào khía cạnh công nghệ và việc sử dụng
CNTT hiện đại, từ kinh nghiệm thông minh và các thành phần hệ sinh thái kinh doanh, là
yếu tố chính quyết định các điểm đến thông minh, chỉ ra rằng khái niệm này bao gồm văn
hóa xã hội, tâm lý, giáo dục, các thành phần quản lý chiến lược. . .
• Kích thước của điểm đến thông minh theo từng tác giả qua các năm
Kích thước Tác giả
Dịch vụ điện toán đám mây (Wang và cộng sự, 2013)
Internet vạn vật (Zhu, W và cộng sự, 2014)
Hệ thống dịch vụ Internet của người dùng cuối [25]
(Buonincontri và Micera, 2016)
Cá nhân hóa kết nối (Lamsfus and Alzua-Sorabal,
Thông tin trong thời gian thực 2013)
Giám sát trong thời gian thực [22]
Đầu tư vào vốn con người và xã hội
(Gretzel và cộng sự. , 2015)
Vận chuyển
[14]
Cơ sở hạ tầng truyền thông CNTT hiện đại
Nguồn lực con người
Khả năng lãnh đạo
Doanh nhân
(Boes và cộng sự. , 2015) [9]
Đổi mới
Vốn xã hội
Cơ sở hạ tầng CNTT
(Nguồn: Tổng hợp năm 2020)

• Đặc điểm của điểm đến du lịch thông minh
• Các tổ chức du lịch
• Hoạt động như một trung tâm thông minh điều phối tất cả các thông tin liên quan
và giúp người dùng dễ dàng truy cập thông tin theo thời gian thực
• Số hóa các quy trình kinh doanh cốt lõi
• Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng
• Tham gia với cộng đồng địa phương, khách du lịch và chính phủ trong việc tạo ra
trải nghiệm du lịch
• Nhanh nhẹn trong tổ chức, ra quyết định nhanh chóng và đáp ứng nhu cầu của
khách hàng dựa trên những hiểu biết đúng lúc
• Nhắm mục tiêu chính xác và dịch vụ được cá nhân hóa
• Chính phủ
• Quản trị thông tin hỗ trợ dữ liệu mở
• Điều chỉnh quyền riêng tư dữ liệu
• Thiết lập quan hệ đối tác công cộng
• Cư dân địa phương, cộng đồng địa phương
• Kết nối liên tục
• Sáng tạo và trao quyền đầy đủ
• Hiểu biết về công nghệ
• Tích cực tham gia phát triển di sản thông minh / Văn hóa điện tử
• Khách du lịch
• Kết nối tốt và có nhiều thông tin
• Là các nhà phê bình và marketing tích cực
• Yêu cầu dịch vụ được cá nhân hóa cao
• Tham gia cả về mặt xã hội và công nghệ
• Thảo luận linh hoạt qua phương tiện truyền thông xã hội
• Đóng góp vào nội dung
• Sử dụng các thiết bị của người dùng cuối trong nhiều điểm tiếp xúc

• Môi trường
• Kết nối thông qua Internet vạn vật
• Sự hiện diện của dịch vụ điện toán đám mây
• Hệ sinh thái đổi mới
• Mạng cảm biến trong toàn môi trường
• Kết hợp thông tin kỹ thuật số và bối cảnh xã hội sẽ tăng cường thực tế địa vật lý
• Nền tảng xã hội có thể tương tác
• Cơ sở hạ tầng tại các điểm đến du lịch thông minh
Công nghệ đã nổi lên như là động lực và lực lượng cơ bản cho các điểm du lịch. Do đó,
ngành du lịch, bao gồm các dịch vụ, phải chịu chuyển đổi công nghệ để có thể làm cho
việc tiến hành kinh doanh dễ dàng, nhanh hơn và việc truyền thông tin thuận tiện hơn.
Điều này được lấy từ quan điểm của một thế giới đã phát triển do toàn cầu hóa. Trong
Thế kỷ XXI, sự phát triển của ngành du lịch liên quan rất nhiều đến công nghệ thông tin.
Công nghệ cung cấp cho người dùng cơ hội được liên kết với các tổ chức khác trong thời
gian rất ngắn. Khái niệm này cũng được nhấn mạnh bởi Inversini [9] rằng du lịch có thể là
một trong những động lực của các nền kinh tế hiện đại như nó là một người dùng hàng
đầu về công nghệ thông tin và truyền thông (CNTT-TT), đặc biệt là Internet. UNESCO và
UNWTO chắc chắn đã chỉ ra rằng các nước cần phải đáp ứng nhu cầu của khách du lịch
mới, nhu cầu của người dân và phản ứng này có thể đạt được bằng cách sử dụng sáng tạo
kỹ thuật được cung cấp bởi công nghệ mới. Các tổ chức này cũng nhấn mạnh rằng ngành
du lịch cần tham gia tích cực hơn với truyền thông hiện tại chiến lược phổ biến thông tin
mới và hiện tại cho khách du lịch [32]. Từ quan điểm của khách du lịch, việc mua bán sản
phẩm du lịch trực tuyến đã trở nên vô cùng phổ biến, và rất cần thiết để ngành du lịch
hiểu và có thể thực hiện để làm dòng dịch vụ này hiệu quả hơn cho người dùng, đặc biệt
là khách du lịch. Nó là điều cần thiết cho những người trong ngành du lịch hiểu cách
khách du lịch thích nghi với những thay đổi công nghệ như vậy và khía cạnh nào của sự
thay đổi này có thể giúp khách du lịch dễ dàng tiếp cận và sử dụng các thông tin liên quan

trong thời gian lưu trú của họ. Chắc chắn, thông tin đó cũng phải dựa trên nhu cầu và
mong muốn của họ. Điều này làm cho du lịch có thể tạo ra doanh thu lớn cho một địa
phương và giải trí nhu cầu của nhiều loại khách du lịch là quan trọng.
Theo báo cáo [7] xu hướng du lịch trong vài năm tới sẽ được xác định bởi mức độ
chuyên sâu sử dụng công nghệ. Quan sát này càng khẳng định sự cần thiết của những
người trong ngành hiểu tại sao sự sẵn có của thông tin đã trở thành một trong những yếu
tố chính quyết định sự cạnh tranh giữa các tổ chức du lịch. Không còn nghi ngờ gì nữa,
bằng cách sử dụng các công cụ phù hợp và hiện có để truy cập, hệ thống thông tin du lịch
(TIS) có thể phát triển cơ sở công nghệ. Nó có thể đồng thời tăng khả năng cạnh tranh và
sự sống còn của các tổ chức du lịch khác nhau. Thông qua những lợi thế có được, TIS có
thể đảm bảo rằng mức độ du lịch và các hoạt động của nó được tích hợp. Các TIS có thể
được áp dụng để tạo thuận lợi cho mối quan hệ giữa các tổ chức du lịch, điểm du lịch, và
khách du lịch. Điều này có thể đóng góp cho việc thúc đẩy và chuyên môn hóa một số sản
phẩm du lịch.
Một điểm đến du lịch thông minh sẽ có thể kết hợp phát triển công nghệ như cũng
như phát triển các hoạt động đổi mới. Một điểm đến du lịch thông minh cũng có thể pha
trộn các năng lực này với không gian kỹ thuật số, xử lý thông tin và các công cụ cho phép
chuyển giao công nghệ và chia sẻ kiến thức. López và Garcia [8] đề cập đến điểm đến du
lịch thông minh như một điểm đến sáng tạo được thành lập trên một công nghệ tiên tiến
cơ sở hạ tầng; họ có khả năng đảm bảo sự phát triển bền vững của khu vực nơi du lịch
xảy ra. Tóm lại, điều quan trọng là các thành phố phải có mục tiêu phát triển như một địa
điểm du lịch thông minh. Các công cụ và nền tảng cần thiết để làm như vậy bao gồm:
- Cơ sở hạ tầng CNTT như điện toán đám mây và Internet vạn vật (IoT). Ý nghĩa
trong này, Cisco định nghĩa Internet vạn vật (IoT) là sự kết hợp giữa con người, quy trình,
dữ liệu và mọi thứ làm cho mạng trở nên phù hợp và có giá trị hơn bao giờ hết, biến
thông tin thành hành động tạo ra tài nguyên mới, trải nghiệm phong phú hơn, và cơ hội
kinh tế chưa từng có cho các công ty, cá nhân và quốc gia. Các đối tượng và thiết bị được

sử dụng hàng ngày, ngày càng được kết nối với nhau và điều này dẫn đến việc tạo ra các
giải pháp thông minh liên tục được cập nhật và cải tiến. Theo Meyer [7 ] Internet of Me
(IoM) đang nổi lên vì người tiêu dùng đang nói: “Tôi muốn thế giới xoay quanh tôi; Tôi
muốn có thể sử dụng các giải pháp tôi cần và các giải pháp tôi thích khi tôi muốn sử dụng
chúng và trên các thiết bị mà tôi thích sử dụng”
- Thiết bị đeo là thiết bị nhỏ có cảm biến có khả năng biến thiết bị người dùng tương
tác thành một phần mở rộng của tâm trí hoặc cơ thể con người. Một thiết bị đeo là một
hệ thống có thể được mặc như một bộ quần áo hoặc trang sức. Những vật phẩm này còn
được gọi là các thiết bị đeo được trên mạng, và chúng có các ứng dụng rộng rãi trong
cuộc sống hàng ngày của mọi người. Hiện nay, chúng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực.
- Các thiết bị di động như điện thoại thông minh và máy tính bảng. Khả năng tiếp
cận dễ dàng mang theo các thiết bị như thế này cho phép dễ dàng mua hàng hóa và dịch
vụ qua thiết bị di động thay vì thông qua các phương tiện thông thường hơn. Thanh toán
di động có nghĩa là sử dụng thiết bị điện thoại di động (điện thoại, máy tính bảng) để bắt
đầu, ủy quyền và xác nhận việc trao đổi giá trị tiền tệ cho hàng hóa hoặc dịch vụ. Ví di
động là một phương thức thanh toán mới thông qua thiết bị di động. Theo Carr [7] một ví
di động bao gồm một điện thoại di động với thông tin cụ thể của khách hàng cho phép
người tiêu dùng để thực hiện thanh toán. Các hình thức giao tiếp khác nhau có thể được
sử dụng để thanh toán qua hệ thống này bao gồm giao tiếp trường gần (NFC), nhận dạng
tần số 19 radio (RFID), nhận dạng hình ảnh hoặc mã QR, tin nhắn ngắn dịch vụ và dữ liệu
dịch vụ.
- Thực tế ảo là một môi trường ba chiều do máy tính tạo ra cho phép người dùng
xem, tương tác và thể hiện sự hiện diện của họ trong một môi trường không có thật. Tùy
thuộc vào khả năng tương tác được cung cấp, nó có thể được nhập vai (ví dụ: sử dụng mũ
bảo hiểm) hoặc không nhập vai (ví dụ: sử dụng màn hình). Với tiềm năng to lớn của công
nghệ này trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là du lịch, đã có sự phổ biến rộng rãi của ứng
dụng di động với thực tế tăng cường. Chúng được sử dụng trong bảo tàng, di tích, phòng

trưng bày, không gian mở và các điểm du lịch khác, nơi các đối tượng có thể nâng cao và
cải tiến trong thời gian thực, với nhiều thông tin khác nhau (văn bản, hình ảnh, hoạt hình
ba chiều, âm thanh hoặc video).
- Phát triển công nghệ cũng đã cung cấp các phương pháp mới cho các cá nhân
tương tác với nhau, ngay cả trong môi trường ngoài trời, với nội dung được cập nhật theo
thời gian thực và với đầu ra một-một. Thậm chí có thể sử dụng tương tác các bề mặt
trong môi trường đô thị để cung cấp quyền truy cập 24 giờ vào thông tin hữu ích về một
địa điểm cụ thể, khu vực hoặc thậm chí quốc gia. Đây là loại hỗ trợ công nghệ, có đầy đủ
thông tin liên quan và hữu ích, có thể kết hợp nhiều loại nội dung được cá nhân hóa và
tùy chỉnh bao gồm: đặt chỗ, tìm hiểu sản phẩm, dịch vụ, ưu đãi và khuyến mãi cũng như
mua hàng. Việc sử dụng công nghệ và thực tế mở rộng, kết hợp với mã QR, giúp thúc đẩy
khả năng tương tác với người dùng vượt ra ngoài việc cung cấp thông tin đơn thuần.
- Các dịch vụ dựa trên vị trí của người dùng (các dịch vụ dựa trên vị trí, Bảng điều
khiển sử dụng công nghệ hệ thống định vị toàn cầu (GPS)) cho phép phát triển các ứng
dụng mô hình mới của di động. Ví dụ về điều này bao gồm quản lý giao thông hệ thống và
hệ thống thông tin và điều hướng quá cảnh. Khi được sử dụng gần nhau, cùng một khái
niệm sử dụng đèn hiệu. Đèn hiệu là một thiết bị nhỏ được kết nối với các thiết bị điện tử
và hệ thống điểm bán hàng khác. Trong một cửa hàng, ví dụ: một hệ thống như vậy có
thể được kết nối với một nền tảng thanh toán (chẳng hạn như PayPal). Do đó, một người
có thiết bị di động thông minh có công nghệ Blutooh sẽ nhận được thông báo.
- Hệ thống tư vấn là các công cụ được thiết kế để giúp người dùng chọn sản phẩm
tốt nhất phù hợp với sở thích của họ. Hệ thống này giúp xác định khách du lịch tùy chọn
và nó cũng có thể gợi ý các mục có liên quan cho mỗi người dùng. Điều này dựa trên một
phân tích hành vi duyệt web cá nhân của khách du lịch trên mạng và thể hiện sở thích
cùng các yếu tố khác [32].

• Điểm đến du lịch thông minh trong thời đại dữ liệu lớn
Trong sự xuất hiện của mô hình dữ liệu lớn, Law [20] đã mô tả điểm đến thông
minh theo ba lớp chính: lớp thông tin thông minh (để thu thập dữ liệu), lớp trao đổi thông
minh (để kết nối) và một lớp xử lý thông minh (để phân tích dữ liệu). Theo khuôn khổ
trên, du lịch thông minh tập trung cao độ vào việc sử dụng các công nghệ tiên tiến để
chuyển đổi dữ liệu được thu thập và tổng hợp thông qua cơ sở hạ tầng vật lý và kết nối xã
hội thành trải nghiệm tại chỗ với mô hình kinh doanh mới để tạo ra hiệu quả và giá trị
[14]. Theo IGI, một điểm đến du lịch thông minh phản ánh các yêu cầu của một cộng
đồng lớn với các bên liên quan để cung cấp cho họ các sản phẩm, dịch vụ, không gian và
trải nghiệm du lịch. Nhiệm vụ đầu tiên để các điểm đến du lịch trở thành điểm đến du
lịch thông minh, được công nhận rộng rãi đó là cần cách tiếp cận tập trung vào khách
hàng, chủ yếu coi trọng nhu cầu, sở thích và yêu cầu của khách du lịch để cải thiện trải
nghiệm của họ và đạt được sự hài lòng tốt hơn [16]. Khách du lịch ngày càng quan tâm
đến những trải nghiệm do nhiều loại hàng hóa và dịch vụ kết nối với tính chất của khu
vực mà họ ghé thăm.
Phương tiện truyền thông xã hội và các công cụ internet là công cụ cho phép điểm đến
du lịch thông minh phát triển các kết nối. Phương tiện truyền thông xã hội đã được coi là
một nguồn thông tin du lịch hữu ích và phong phú. Liên tục thu thập các cộng đồng trực
tuyến của người dân để chia sẻ thông tin, kiến thức và ý kiến bằng cách sử dụng phương
tiện truyền thông đàm thoại [10], họ tạo thành một nguồn dữ liệu lớn quan trọng và cung
cấp giá trị tiềm năng mới cho những người ra quyết định. Các nghiên cứu khác nhau nhấn
mạnh tiềm năng của dữ liệu lớn để các công ty du lịch đạt được những hiểu biết và thông
tin liên quan về trải nghiệm, cảm xúc, sở thích, ý kiến, hành vi cũng như sở thích của
khách hàng... [20].
Tuy nhiên, trong bối cảnh điểm đến du lịch ngày càng mở rộng, dữ liệu đó không được
sử dụng rộng rãi bởi các nhà hoạch định chính sách và chính quyền để tạo ra giá trị. Việc
phân tích dữ liệu lớn được tạo ra thông qua phương tiện truyền thông xã hội vẫn chưa
được khám phá, đặc biệt là ở các điểm đến du lịch. Ngoài ra, điều đáng chú ý là, dữ liệu

lớn không thể tự động tạo ra sự thông minh. Thay vào đó, mạng băng thông rộng và
không gian hợp tác ảo là các khía cạnh liên quan khác của điểm đến du lịch thông minh.
• Ưu và nhược điểm của điểm đến du lịch thông minh
• Ưu điểm
Các chuyên gia đều trùng hợp khi chỉ ra rằng một trong những cơ hội lớn nhất của
các điểm đến du lịch thông minh là sử dụng công nghệ dữ liệu lớn để phân tích và dự
đoán nhu cầu và kinh nghiệm của khách du lịch được cá nhân hóa ở các cấp độ khác
nhau, nhờ vào thế hệ tri thức có được sau khi dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc đã
được xử lý. Điều này có nghĩa là khả năng cạnh tranh và các nguồn lực được tối ưu hóa
nhờ vào công nghệ dữ liệu lớn.
• Nhược điểm
Có những thách thức lớn phải đối mặt khi sử dụng công nghệ này. Vẫn tồn tại khá
nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ không nhận thức được sự cần thiết của nó về các tính
năng cũng như các cơ hội. Nhưng chắc chắn, một trong những nhược điểm lớn nhất khi
sử dụng dữ liệu lớn đó là sự thay đổi của văn hóa tổ chức, nhu cầu đầu tư số tiền đáng kể
và có hồ sơ kỹ thuật rất chuyên biệt, hiện đang khan hiếm. Những thách thức mà phương
pháp STD mới đang cố gắng đối mặt.
• Tiểu kết chương 1
Chương này làm rõ khái niệm điểm đến du lịch thông minh qua các năm, các giai
đoạn và các khái niệm liên quan đến vấn đề này. Theo cách tiếp cận thông minh, nền tảng
công nghệ được cấu thành bởi ba thành phần công nghệ: dịch vụ điện toán đám mây,
mạng internet và thiết bị người dùng cuối. Chương này cũng nhấn mạnh việc tăng cường
tác động của công nghệ thông tin trong những năm tới sẽ hình thành một kịch bản mới
cho quản lý được đặc trưng bởi công nghệ và quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, hiệu quả của
phương pháp STD sẽ không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn phụ thuộc vào quản trị
điểm đến phù hợp, kết hợp một cách có hệ thống ba cấp độ của STD, cụ thể là các cấp độ
quan hệ, công cụ và ứng dụng chiến lược [10].

• PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ VAI TRÒ CỦA DỮ LIỆU LỚN TRONG STD
• Giới thiệu về dữ liệu lớn
• Khái niệm dữ liệu
Dữ liệu là chuỗi bất kỳ của một hoặc nhiều ký hiệu có ý nghĩa thông qua việc giải
thích một hành động cụ thể nào đó. Dữ liệu cần phải được thông dịch để trở thành thông
tin. Để dữ liệu thành thông tin, cần xem xét một số nhân tố bao gồm người (hoặc vật)
sinh ra dữ liệu và thông tin được mong muốn từ dữ liệu đó. Thuật ngữ si HYPERLINK
"https://vi.wikipedia.org/wiki/Si%C3%AAu_d%E1%BB%AF_li%E1%BB%87u"êu d
HYPERLINK "https://vi.wikipedia.org/wiki/Si%C3%AAu_d%E1%BB%AF_li%E1%BB%87u"ữ
liệu chỉ các dữ liệu được dùng làm dữ liệu tham khảo về một dữ liệu khác. Siêu dữ liệu có
thể được ngầm hiểu, được chỉ định hoặc cho trước. Dữ liệu liên quan đến sự kiện hoặc
quy trình vật lý thường có nhân tố thời gian. Trong hầu hết các trường hợp, nhân tố thời
gian được ngầm hiểu. Dữ liệu có thể được tổ chức trong nhiều loại cấu trúc dữ liệu khác
nhau, bao gồm mảng, đồ th HYPERLINK
"https://vi.wikipedia.org/wiki/%C4%90%E1%BB%93_th%E1%BB%8B"ị và đối tượng. Cấu
trúc dữ liệu lưu nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm số, chu HYPERLINK
"https://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=String_(computer_science)&action=edit&redl
ink=1"ỗi và thậm chí các c HYPERLINK
"https://vi.wikipedia.org/wiki/C%E1%BA%A5u_tr%C3%BAc_d%E1%BB%AF_li%E1%BB%87
u"ấu tr HYPERLINK
u"úc d HYPERLINK
u"ữ liệu khác. Dữ liệu ra vào máy tính thông qua các thi HYPERLINK
"https://vi.wikipedia.org/wiki/Thi%E1%BA%BFt_b%E1%BB%8B_ngo%E1%BA%A1i_vi"ết bị
ngoại vi [35].

• Khái niệm dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn là một trong những mô hình tiêu biểu nhất của nền kinh tế tri thức và là
một lĩnh vực điều tra mới nổi cho các nhà nghiên cứu và thực hành. Do khả năng cung
cấp cho các tổ chức và công ty một lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng, từ đó có thể giúp
đạt được những hiểu biết vô giá [27] về quan điểm, sở thích, nhu cầu cũng như thái độ
của khách hàng... Do đó, dữ liệu lớn đang được công nhận là nguồn chính tạo ra giá trị.
Tuy nhiên, trong khi sự xuất hiện của dữ liệu lớn là xu hướng chung cho tất cả các
ngành, nó trở nên đặc biệt phù hợp với ngành du lịch vì tính chất thông tin mạnh mẽ và
sự phụ thuộc vào Công nghệ thông tin và truyền thông [18]. Từ quan điểm dựa trên thông
tin, du lịch là một hiện tượng phức tạp, trong đó dữ liệu, thông tin, kiến thức từ và về
khách du lịch, là cơ sở thiết yếu cho khả năng cạnh tranh và đổi mới của điểm đến.
Ngoài ra, việc sử dụng các thiết bị công nghệ khác nhau trong cuộc sống hàng ngày,
cùng với sự sinh sôi nảy nở của tất cả các loại cảm biến, tạo ra một kịch bản dữ liệu hóa
dữ liệu, một quy trình chưa biết cho đến nay có thể được xác định là khả năng tạo dữ liệu,
có thể được xử lý bằng máy tính [26]. Tuy nhiên, trái với những gì có vẻ thấy, không chỉ
khối lượng dữ liệu quan trọng, sự đa dạng của dữ liệu và tốc độ mà nó được xử lý cũng
xác định bản chất của dữ liệu lớn [34]. Trong thực tế, dữ liệu lớn có thể được gọi là một
bộ dữ liệu giới hạn chức năng phù hợp của các tài nguyên có sẵn để lưu trữ, phục hồi, xử
lý và phân tích dữ liệu. Do đó, kích thước phân biệt khái niệm dữ liệu lớn là khối lượng
(kích thước lớn của bộ sưu tập dữ liệu), là sự đa dạng (cấu trúc khác nhau hoặc thiếu cấu
trúc mà dữ liệu có thể có) và là vận tốc (tốc độ mà dữ liệu được tạo, truy cập và phân
tích) [34].
Mặc dù khái niệm về dữ liệu lớn vẫn đang được tiến hành, nhưng ngày càng có
nhiều bài viết dành cho vấn đề này, vì vậy tôi đã tiến hành tổng hợp về các khái niệm dữ
liệu lớn chi tiết như ở Bảng 2. 1
• Các khái niệm về dữ liệu lớn theo từng tác giả qua các năm
Tác giả Khái niệm
Madde Dữ liệu lớn là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp

n, S mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm
(20150 các thách thức như ph HYPERLINK
[27] "https://vi.wikipedia.org/wiki/Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_k%E1%BB%B9_thu%E1%BA
%ADt"ân tích, thu th HYPERLINK
"https://vi.wikipedia.org/wiki/Truy_h%E1%BB%93i_th%C3%B4ng_tin"ập, giám sát dữ
liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư.
Thuật ngữ này thường chỉ đơn giản đề cập đến việc việc sử dụng các phân tích dự
báo, phân tích hành vi người dùng, hoặc một số phương pháp phân tích dữ liệu tiên
tiến khác trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít khi đề cập đến k HYPERLINK
"https://vi.wikipedia.org/wiki/K%C3%ADch_th%C6%B0%E1%BB%9Bc"ích th
HYPERLINK
"https://vi.wikipedia.org/wiki/K%C3%ADch_th%C6%B0%E1%BB%9Bc"ước của bộ dữ
liệu.
Del Dữ liệu lớn là một thuật ngữ phổ biến nhất và được sử dụng thường xuyên nhất để mô
Vecchi tả sự tăng trưởng theo cấp số nhân về tính sẵn có của dữ liệu trong thời hiện đại, có
o, P khả năng được duy trì hoặc thậm chí tăng tốc trong tương lai gần. Đây là một thuật
(2017) ngữ rộng cho các bộ dữ liệu có kích thước lớn hoặc phức tạp đến mức các ứng dụng
[24] xử lý dữ liệu và công cụ phần mềm truyền thống không đủ để nắm bắt, quản lý và xử
lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.
Dữ liệu lớn là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả các bộ dữ liệu cực lớn, phức tạp
và phải phân tích các bộ dữ liệu đó để xác định các mẫu và xu hướng hữu ích hoặc
thú vị. Các đặc điểm chính của Dữ liệu lớn thường được thể hiện dưới dạng 4V:
DeVan, - Volume (khối lượng): Một trong những đặc điểm mang tính biểu tượng nhất của Dữ
2016; liệu lớn là khối lượng lớn, với lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi máy móc, mạng
IBM, và tương tác của con người trên các hệ thống như phương tiện truyền thông xã hội.
2017; - Variety (tính đa dạng): Điều này đề cập đến nhiều nguồn và loại dữ liệu, cả có cấu
[34] trúc (ví dụ: cơ sở dữ liệu hoặc các định dạng tương tự khác) và không có cấu trúc (ví
dụ: email, ảnh, video, thiết bị giám sát, PDF, âm thanh, v. v. ) Các loại dữ liệu sau tạo
ra những thách thức đáng kể cho việc lưu trữ, khai thác và phân tích dữ liệu.
- Velocity (vận tốc): Điều này liên quan đến tốc độ khổng lồ mà dữ liệu mới được tạo

ra, bao gồm cả trong thời gian thực, cũng như tốc độ phân tích cần phải diễn ra để sử
dụng dữ liệu đó.
- Veracity (độ chính xác): Điều này liên quan đến sự sai lệch, tiếng ồn và sự bất
thường trong dữ liệu - tức là chất lượng của chính dữ liệu. Dữ liệu phải được củng cố,
làm sạch, nhất quán và hiện hành để tạo điều kiện cho các quyết định đúng đắn.
Dữ liệu lớn là một trong những mô hình tiêu biểu nhất của nền kinh tế tri thức trên
Mazón thế giới và đại diện cho một lĩnh vực điều tra mới nổi dành cho các nhà nghiên cứu và
Lospez các học viên. Do khả năng cung cấp cho các tổ chức và công ty một lượng dữ liệu
(2017) khổng lồ và đa dạng từ đó có thể đạt được những hiểu biết vô giá về quan điểm, sở
[8] thích, nhu cầu, thái độ của khách hàng… Dữ liệu lớn đang được công nhận là nguồn
chính tạo ra giá trị
(Nguồn tổng hợp năm 2020)
• Đặc điểm của dữ liệu lớn
Đặc điểm của dữ liệu lớn được gói gọn trong 5V (value) đó là: volume (khối
lượng), variety (sự đa dạng), velocity (tốc độ), veracity (độ chính xác) và value (giá trị).
Đây chính là điểm nhấn độc đáo dùng để xác định dữ liệu lớn trong du lịch.
• Volume (khối lượng)
Khối lượng đứng đầu danh sách các đặc điểm dữ liệu lớn, đây là yếu tố chính gây ra
vấn đề tại sao các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống không xử lý được
dữ liệu lớn (39). Khối lượng dữ liệu lớn về du lịch đến từ các điểm bán hàng hoặc các
kênh phân phối truyền thống là khác nhau (ví dụ như trung tâm cuộc gọi, trang web, cơ
sở, bản tin, quan hệ khách hàng… ). Nội dung của dữ liệu lớn về du lịch được tạo ra hàng
ngày, hoặc thậm chí hàng giờ và vấn đề cần quan tâm là việc hiểu ý nghĩa của thông tin,
chuyển đổi dữ liệu lớn thành dữ liệu thông minh và sau đó sử dụng nó để lập ra kế hoạch
du lịch.
• Variety (sự đa dạng)
Một đặc điểm quan trọng khác của dữ liệu lớn, cả về chi phí và dễ sử dụng, là sự đa
dạng của dữ liệu bắt nguồn từ tất cả các công nghệ có thể truy cập. Tính đa dạng mô tả
các định dạng khác nhau của dữ liệu không vay mượn để lưu trữ trong các hệ thống cơ sở

dữ liệu quan hệ có cấu trúc. Các định dạng của dữ liệu lớn bao gồm một danh sách dài
các dữ liệu như tài liệu, e-mail, tin nhắn, văn bản, hình ảnh, đồ thị, video và đầu ra từ tất
cả các loại dữ liệu do máy tạo từ điện thoại di động, tín hiệu GPS, cảm biến, nhật ký máy
và các thiết bị phân tích DNA [30]. Đặc trưng của loại dữ liệu này là không cấu trúc hoặc
bán cấu trúc và luôn luôn tồn tại. Hầu hết 80% thông tin liên quan đến du lịch bắt nguồn
từ dạng không có cấu trúc và các tổ chức chỉ có thể dựa vào 20% dữ liệu có cấu trúc, ví
dụ: hệ thống quản lý tài sản (PMS), hệ thống quản lý nội dung web hoặc blog (CMS)
hoặc hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CMS). Các hệ thống (CRM) chỉ có thể xử lý
dữ liệu có cấu trúc, trong khi các tùy chọn của khách hàng, dữ liệu tại các điểm tiếp xúc
khác nhau lại ở dạng dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Điều này đòi hỏi các công
nghệ mới phải phân tích chúng để phát triển hoặc cải tiến các sản phẩm và dịch vụ mới.
• Velocity (tốc độ)
Đặc điểm chính thứ ba của dữ liệu lớn là vận tốc, hay còn gọi là tốc độ phản ứng.
Có ba khía cạnh quan trọng của vận tốc dữ liệu lớn về du lịch [30]. Khía cạnh đầu tiên là
thu thập, lưu trữ và phân tích thống nhất và đầy đủ các luồng dữ liệu lớn di chuyển
nhanh, ví dụ: luồng đọc từ cảm biến hoặc lịch sử weblog của các lượt truy cập trang và
nhấp chuột của mỗi khách truy cập vào trang web. Khía cạnh thứ hai là các đặc điểm của
tính kịp thời hoặc độ trễ. Chúng ta nên nắm bắt, lưu trữ và sử dụng dữ liệu lớn trong một
khoảng thời gian trễ nhất định tùy thuộc vào loại thông tin vì một số dữ liệu có giá trị
trong khi một số dữ liệu sẽ không còn ý nghĩa sau một khoảng thời gian rất ngắn. Khía
cạnh thứ ba là tốc độ mà dữ liệu lớn phải được lưu trữ và truy xuất; kiến thức của việc
nắm bắt, phân tích và triển khai phải hỗ trợ quay vòng thời gian thực (trong trường hợp
này là các phân số của giây); và phải làm điều này một cách nhất quán trên hàng ngàn
khách hàng mới. Ví dụ, trong du lịch, vấn đề đáng quan tâm là làm thế nào để gửi đúng
lời đề nghị đến đúng người vào đúng thời điểm khi người đó đến điểm đến và bạn nên
làm gì nếu ai đó đăng ký vào khách sạn của bạn và được bổ nhiệm vào phòng và quyết
định tweet về nó hơn là gọi cho quầy lễ tân. Lấy các hãng hàng không trong ngành kinh
doanh du lịch làm ví dụ, quản lý doanh thu năng động có thể thay đổi giá kịp thời theo
các thuật toán phức tạp dựa trên các hành vi trực tuyến của khách hàng.

• Veracity (độ chính xác)
Độ chính xác có nghĩa là tính trung thực và chính xác của dữ liệu được cung cấp
theo ngữ cảnh, sự đa dạng của các điểm giao tiếp, điểm cảm ứng, và tốc độ xảy ra. Độ
chính xác của dữ liệu lớn đề cập đến sự sai lệch, nhiễu và bất thường trong dữ liệu: Dữ
liệu được lưu trữ và khai thác có ý nghĩa đối với vấn đề được phân tích không? So với
khối lượng và vận tốc, tính chính xác trong phân tích dữ liệu là thách thức lớn nhất. Khi
phát triển một chiến lược dữ liệu lớn, bạn cần nhóm của mình và các đối tác giúp bạn giữ
sạch dữ liệu của mình và có các quy trình để giữ dữ liệu bẩn không bị tích lũy trong hệ
thống của bạn.
• Value (giá trị)
Giá trị được xem là một đặc tính quan trọng khác của dữ liệu lớn. Giá trị của dữ liệu
lớn về du lịch có thể được mô tả bằng ứng dụng mới lạ của nó trong ngành du lịch. Đầu
tiên, đó là ứng dụng cá nhân hóa dữ liệu lớn về du lịch. Tiếp thị cá nhân và thiết kế sản
phẩm nhắm mục tiêu là những cơ hội cực kỳ mạnh mẽ có thể thu được từ dữ liệu lớn
[30]. Sử dụng một loạt các cuộc phỏng vấn được thực hiện trong ngành du lịch, Radovich
[30] đã chỉ ra cách dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tăng tác động và giảm ma sát giữa
các ngành, cả trong một công ty và trong công nghiệp. Cá nhân hóa là một nguyên lý
chính của dữ liệu lớn. Để giành chiến thắng một cách hiệu quả nhất khi cá nhân hóa, các
công ty du lịch lớn phải làm việc trên cơ sở dữ liệu thông tin để thu thập vô số dữ liệu
được người tiêu dùng xử lý tại các điểm khác nhau. Ứng dụng có giá trị thứ hai của dữ
liệu lớn về du lịch là trải nghiệm lấy khách hàng làm trung tâm. Khách hàng nên là trung
tâm của mọi nỗ lực dữ liệu lớn. Nếu thu thập dữ liệu lớn được xem là đáng sợ hoặc xâm
lấn, người tiêu dùng sẽ không hài lòng và lòng trung thành sẽ bị mất. Tuy nhiên, tất cả
các dấu hiệu cho thấy người tiêu dùng sẵn sàng chấp nhận sự xâm nhập lớn vào hành vi
của họ nếu sản phẩm kết quả được nhắm mục tiêu nhiều hơn và có thể dự đoán nhu cầu
của họ trong suốt quá trình trải nghiệm.
• Phân loại dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn cung cấp những hiểu biết sâu sắc chưa từng có của khách hàng trong
quá trình ra quyết định bằng cách cho phép các công ty theo dõi và phân tích các mô hình

mua sắm, khuyến nghị, hành vi mua hàng của khách hàng và các quá trình điều khiển
khác có ảnh hưởng đến doanh số. Các cơ quan và tổ chức liên quan đến du lịch có thể tìm
ra những cách sáng tạo để sử dụng nguồn tài nguyên dữ liệu dồi dào này để kết nối với
khách truy cập tiềm năng ở mọi giai đoạn của chuyến đi và sử dụng các nguồn dữ liệu lớn
để hiểu rõ hơn và kịp thời về nhân khẩu học của khách truy cập tăng trưởng nhanh nhất.
Họ cũng có thể tiếp thị để nhắm mục tiêu của người mua sắm đã xem xét một điểm đến
cụ thể trên trang web của công ty du lịch trực tuyến hay chưa. Thông qua việc sử dụng dữ
liệu lớn, việc dự đoán nhu cầu của các ngành công nghiệp trở nên hiệu quả hơn. Ngày
càng có nhiều công ty bắt đầu chuyên lưu trữ và đánh giá một lượng lớn dữ liệu về khách
du lịch tại khách sạn, giao dịch mua hàng và thông tin khách hàng để cung cấp dịch vụ
chất lượng cao và hiệu quả hơn. Do vậy, để nắm bắt được mục đích, nhu cầu và trải
nghiệm của khách hàng, thì cần hiểu rõ về nội dung từng dữ liệu của dữ liệu lớn.
Hashlem [21] đã phân loại dữ liệu lớn theo năm phần (Hình 2.1). Thứ nhất, thông tin về
dữ liệu xuất phát từ đâu; thứ hai, nội dung dữ liệu như thế nào; thứ ba, dữ liệu ở kho nào;
tiếp đến, dữ liệu đã được chuyển hóa hay chưa, nếu chưa thì phần cuối chính là phần xử lí
dữ liệu.

• Phân loại dữ liệu lớn: Hashem và cộng sự [21]
• Phân tích dữ liệu của dữ liệu lớn trong STD
Trong các hệ sinh thái du lịch thông minh, phân tích dữ liệu của dữ liệu lớn rất cần
thiết cho việc xử lý, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu để có thể sử dụng nó thông báo
cho các quyết định hoạt động ở các điểm đến du lịch một cách hữu hiệu nhất [9].
Phân tích dữ liệu lớn chứng tỏ là một công cụ thiết yếu để tạo ra trí tuệ kinh doanh
thực sự ở các điểm du lịch làm thay đổi hệ thống thông tin truyền thống và giúp tạo ra
kiến thức ở điểm đến [9]. Điều này cho thấy dữ liệu của dữ liệu lớn là vô cùng quan
trọng, xem như dữ liệu phải được phân tích theo cách mà nó có thể được sử dụng để tạo
ra giá trị, nghĩa là nó ủng hộ việc ra quyết định có hiểu biết. Một ví dụ về những khả
năng mới này chính là hệ thống thông tin quản lý điểm đến. Mô hình của Pasquale [18]
(bảng 2.2) giúp hiểu rõ giá trị của việc phân tích dữ liệu của dữ liệu lớn. Vì nó nêu ra
được những việc mà dữ liệu lớn có thể đáp ứng và giải quyết, hay nói cách khác, khi
phân tích và hiểu rõ được dữ liệu của dữ liệu lớn, thì sẽ hỗ trợ được việc ra quyết định,
tạo sản phẩm, duy trì khách hàng…

• Bảng chi tiết về mô hình dữ liệu của Pasquale Del Vecchio
Kích thước tạo giá trị dữ liệu lớn Quá trình tạo giá trị từ dữ liệu lớn (Như thế
(Tại sao?) nào?)
Cải thiện quy trình ra quyết định
Bằng cách đồng bộ hóa thông tin thu được
trong thời gian thực
Tăng cường và làm phong phú Bằng cách khám phá và dự đoán nhu cầu, phơi
thêm trải nghiệm của khách du bày sự thay đổi, tùy chỉnh các dịch vụ, trải
lịch nghiệm đồng sáng tạo
Bằng cách cho phép kết nối động với các bên
Mô hình kinh doanh mới và phát liên quan bên ngoài, trao đổi kiến thức và tài
triển sản phẩm / dịch vụ mới nguyên, chế độ quan hệ khách hàng mới, luồng
doanh thu sáng tạo và đề xuất giá trị mới
Bằng cách cho phép bằng sự hợp tác, minh
Hệ sinh thái kết nối kinh doanh bạch và tin tưởng được thiết lập với khách hàng
và các bên liên quan.
(Nguồn: Mô hình dữ liệu của Pasquale Del Vecchio) [18] Việc phân tích dữ liệu của dữ
liệu lớn sẽ biến chúng thành tài sản thông tin, xác định các nhu cầu cần trải nghiệm của
khách hàng. Khi được khai thác, có thể cung cấp
cho các công ty cơ hội dự đoán thị trường và xu hướng của người tiêu dùng, nâng cao
khả năng giữa các đối thủ cạnh tranh, cải thiện hiệu suất tối ưu.
• Phương pháp tiếp cận dữ liệu của dữ liệu lớn
Hiện nay, các loại dữ liệu được sử dụng để tạo số liệu thống kê du lịch được nhóm
thành ba loại: người dùng, thiết bị và hoạt động [26]. Do đó, để tiếp cận được dữ liệu của
dữ liệu lớn, phải dựa vào dữ liệu của ba loại trên. Thứ nhất, nội dung do người dùng tạo
(UGC) là nguồn phổ biến nhất, được sử dụng trong 60% các giấy tờ. Điều này bao gồm
dữ liệu văn bản trực tuyến, chủ yếu là phương tiện truyền thông xã hội, tin tức và hình
ảnh được gắn thẻ địa lý. Tiếp theo, 20% khác là khai thác tiềm năng của các thiết bị bằng
cách thu thập thông tin từ chuyển vùng di động, vòng lặp giao thông và camera điều
khiển giao thông. Và cuối cùng, dữ liệu giao dịch được sử dụng bởi 10% khác, đặc biệt là
các điểm bán hàng (POS), máy rút tiền ATM và Booking. com. Theo đó, có thể nói rằng
UGC là nguồn phù hợp nhất cho mục đích thống kê du lịch. Kết luận này có được khi

nghiên cứu ứng dụng dữ liệu lớn trong nghiên cứu du lịch nói chung, mặc dù chúng đề
cập đến sự thống trị thấp hơn của UGC [26].
• Nguồn thống kê dữ liệu lớn của Newell và cộng sự [26]
• Vai trò của dữ liệu lớn trong STD
Dữ liệu lớn đóng một vai trò rất quan trọng trong khái niệm điểm đến thông minh,
trong bối cảnh mà khối lượng thông tin khổng lồ được tạo ra và trao đổi từ nhiều nguồn
rất khác nhau (mạng lưới phân phối, cảm biến, cư dân, công ty, v. v. ) [8]. Trong các mô
hình điểm đến du lịch thông minh, thì mô hình của Ivars et al [15], nêu rõ nhất về vai trò
của dữ liệu lớn.

• Mô hình điểm đến du lịch thông minh của Ivars Baidal và các cộng sự [15]
Theo Ivars et al [15], dữ liệu lớn là công cụ thiết yếu trong việc hợp nhất các điểm
đến du lịch thông minh. Có ba cấp độ liên quan đến nhau trong mô hình đích thông minh,
đó là: cấp độ chiến lược kết hợp với quản trị, sự bền vững tạo sẽ môi trường mới; thứ hai
là cấp độ công cụ liên quan đến khả năng kết nối và khả năng tương tác của các hệ thống
cùng với hệ thống thông tin du lịch, tập trung vào các thông tin thu được từ nhiều nguồn
khác nhau trong môi trường dữ liệu mở và dữ liệu lớn; và cuối cùng là cấp độ áp dụng,
trong đó các giải pháp thông minh được đề xuất cần một chiến lược đích được xác định
rõ sẽ được thiết lập trước đó và một hệ thống thông tin có khả năng biến các khả năng dữ
liệu lớn thành hiện thực.
Ngoài ra, nắm bắt được giá trị dữ liệu thông qua dữ liệu lớn có nghĩa là sử dụng
công nghệ cụ thể và phương pháp phân tích [31] sẽ biến chúng thành các tài sản thông tin
dẫn đến việc xác định các mô hình ẩn và hiểu biết về trải nghiệm của khách hàng. Khi
được khai thác, dữ liệu lớn có thể cung cấp cho các công ty cơ hội dự đoán thị trường và
xu hướng của người tiêu dùng, cải thiện hiệu suất, tùy chỉnh và cá nhân hóa các dịch vụ,
đổi mới sản phẩm hoặc dịch vụ và cho phép sự minh bạch và sự phản hồi ngay lập tức

[24]. Giá trị của dữ liệu được tạo ra hằng ngày là kết quả của việc quản lý thông tin và là
tài sản tri thức để cải thiện việc ra quyết định sau này.
• Sử dụng dữ liệu lớn nhằm dự đoán nhu cầu trong du lịch
Hiện nay, việc sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán nhu cầu trong du lịch đã trở nên phổ
biến, để dự đoán đúng đắn các nhu cầu cần thực hiện theo quy trình: (1) Nắm bắt được dữ
liệu của dữ liệu lớn trong việc dự đoán; (2) Lựa chọn dữ liệu và thu nhỏ nó; (3) Dựa vào
khung dự báo nhu cầu du lịch theo dữ liệu lớn.
• Nắm bắt dữ liệu của dữ liệu lớn trong dự đoán du lịch
Việc nắm bắt và thực hiện hiệu quả các chiến lược dữ liệu lớn giúp các công ty du
lịch có được lợi thế cạnh tranh vì công nghệ cần để xử lý dữ liệu lớn là một trở ngại đối
với nhiều người dùng doanh nghiệp do tính phức tạp và chi phí của nó. Một quy trình
đúng để thu thập dữ liệu sẽ bao gồm các bước:
(1) Mục tiêu
Bước đầu tiên là mục tiêu của việc sử dụng dữ liệu lớn, nhằm đảm bảo rằng lợi ích
kinh doanh có được từ nó. Khi thu thập dữ liệu lớn, có thể truy cập vào phần dữ liệu đó
và biết những gì có sẵn và xác định giá trị doanh nghiệp nằm ở đâu. Nói cách khác,
chúng ta nên biết khả năng của dữ liệu lớn và chính xác những gì chúng ta đang tìm kiếm
để xem giá trị của nó là gì. Điều quan trọng là đặt mục tiêu kinh doanh cụ thể thay vì chỉ
xử lý dữ liệu lớn.
(2) Trực quan hóa dữ liệu lớn
Bước thứ hai là làm cho dữ liệu lớn hiển thị cho người dùng trong một công ty / tổ
chức. Điều này sẽ cho phép các nhà dự báo du lịch xác định số lượng tối ưu của sản phẩm
và điều chỉnh các quy trình hậu cần để tối đa hóa hiệu quả. Mục đích của trực quan hóa
dữ liệu là tìm ra cách thức thu thập hiệu quả dữ liệu từ các nguồn khác nhau (trực quan và
không trực quan) để người dùng có thể dễ dàng hiểu chúng. Điều này cũng sẽ giúp các
nhà dự báo sử dụng tốt hơn dữ liệu lớn trong việc hoàn thành các nhiệm vụ dự báo của
họ.
(3) Định dạng cấu trúc dữ liệu lớn

Bước thứ ba là cấu trúc dữ liệu phi cấu trúc. Điều này có nghĩa là sắp xếp dữ liệu
lớn theo độ dài và định dạng dữ liệu truyền thống để chúng có thể được sắp xếp gọn gàng
vào các hàng và cột trong bảng tính. Dữ liệu có cấu trúc thường nằm trong cơ sở dữ liệu
quan hệ, do đó đôi khi được gọi là dữ liệu quan hệ. Dữ liệu phi cấu trúc có thể dễ dàng
được ánh xạ vào các trường được thiết kế trước: ví dụ: trung tâm cuộc gọi dữ liệu có cấu
trúc được bao gồm các số, ngày tháng và các nhóm từ và số được gọi là chuỗi. Người ta
thường đồng ý rằng loại dữ liệu này chiếm khoảng 20% tổng số lượng dữ liệu lớn. Dữ
liệu phi cấu trúc rất khó phân tích, vì hầu hết dữ liệu lớn là dữ liệu không có cấu trúc
hoặc bán cấu trúc có chứa nhiều thông tin có giá trị và không phù hợp với các mô hình dữ
liệu được xác định trước. Do đó, một số giải pháp phần mềm khác nhau đã được thiết kế
để tìm kiếm dữ liệu phi cấu trúc và trích xuất thông tin quan trọng.
• Lựa chọn và thu nhỏ dữ liệu
Dữ liệu lớn chứa rất nhiều thông tin, không chỉ tạo ra vấn đề lưu trữ mà còn là vấn
đề phân tích lớn. Làm thế nào để sử dụng các bộ dữ liệu lớn này là vấn đề lớn nhất trong
dự báo du lịch bằng cách sử dụng dữ liệu lớn có cấu trúc. Hai phương pháp phổ biến nhất
được sử dụng trong việc lựa chọn và thu hẹp một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc là các
phương pháp mô hình hóa nhân tố và toán tử LASSO (ít co ngót tuyệt đối nhất).
(1) Mô hình nhân tố
Mô hình nhân tố là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất trong việc lựa chọn và
thu hẹp dữ liệu lớn có cấu trúc. Một số nghiên cứu gần đây trong các tài liệu kinh tế đã
tập trung vào tính hữu ích của các mô hình nhân tố trong bối cảnh dự báo liên quan đến
việc sử dụng các bộ dữ liệu lớn [22].
(2) Phương pháp LASSO
Phương pháp LASSO là một phương pháp lựa chọn đồng biến trong khung hồi quy
tuyến tính. Nó hoạt động bằng cách xử phạt vấn đề tối ưu hóa liên quan đến hồi quy với
thuật ngữ liên quan đến định mức L1 của các hệ số [23]. Các tài liệu đã chỉ ra rằng
LASSO có xu hướng có rủi ro sai sót thấp hơn trong các mô hình dự báo khi so sánh với
các tiêu chí thông tin thông thường. Phương pháp LARS [23] có thể được kết hợp với mô
hình nhân tố để thu nhỏ bộ dữ liệu lớn và được sử dụng để dự báo chuỗi kinh tế.

• Khung dự báo nhu cầu du lịch dựa trên dữ liệu lớn
Một số nhà nghiên cứu cho rằng có rất nhiều kỹ thuật để khai thác dữ liệu có thể
giúp dự báo dữ liệu lớn [22]. Tuy nhiên, kỹ thuật khai thác dữ liệu luôn sử dụng dữ liệu
tĩnh trái ngược với chuỗi thời gian và hiếm khi được sử dụng trong dự báo nhu cầu du
lịch. Nhưng khi chuyển sang các phương pháp dự báo truyền thống để dự báo nhu cầu du
lịch với dữ liệu lớn, thì vấn đề lớn nhất là các công cụ dự báo truyền thống không thể xử
lý được kích thước, tốc độ cũng như độ phức tạp vốn có trong dữ liệu lớn ngay cả khi nó
đã được cấu trúc. Một trong những giải pháp hữu hiệu nhất là thu nhỏ dữ liệu lớn và lấy
thông tin quan trọng nhất theo định dạng phù hợp có thể dễ dàng áp dụng cho mô hình dự
báo truyền thống. Do đó, các mô hình nhân tố là kỹ thuật khai thác dữ liệu và thống kê
phổ biến nhất được sử dụng để dự báo dữ liệu lớn.
(1) Mô hình tần số hỗn hợp với dữ liệu lớn
Đã có một số nghiên cứu thành công khi sử dụng dữ liệu lớn để dự báo du lịch.
Choi và Varian [28] đã tổng hợp dữ liệu của Google cho dự báo nhu cầu du lịch của
Hồng Kông. Họ cho rằng dữ liệu của Google về các điểm đến xu hướng có thể hữu ích
trong việc dự đoán các điểm đến. Yang và cộng sự [25] đã sử dụng khối lượng truy vấn
tìm kiếm trên web để dự đoán số lượng khách truy cập cho một điểm đến du lịch phổ
biến ở Trung Quốc và kết quả của họ cho thấy sự giảm đáng kể các lỗi dự báo khi dữ liệu
công cụ tìm kiếm được sử dụng. Tuy nhiên, những nghiên cứu này luôn luôn tổng hợp
hoặc bỏ qua các quan sát hàng tuần để làm cho các bộ dữ liệu phù hợp với các phương
pháp dự báo truyền thống. Choi và Varian [28], chỉ sử dụng hai lần quan sát hàng tuần
đầu tiên của tháng, loại bỏ thông tin trong 2 tuần sau, để dự đoán tổng số khách truy cập
hàng tháng. Yang và cộng sự [25] tổng hợp dữ liệu công cụ tìm kiếm hàng tuần để dự
báo. Trên thực tế, những nghiên cứu này có thể được cải thiện bằng cách sử dụng phương
pháp dự báo mới, phương pháp lấy mẫu dữ liệu hỗn hợp (MIDAS), để sử dụng đầy đủ dữ
liệu công cụ tìm kiếm tần số cao [28]. Một mô hình tần số hỗn hợp khác đáp ứng công
việc dữ liệu tần số hỗn hợp là mô hình VAR tần số hỗn hợp, xử lý dữ liệu tần số thấp
dưới dạng dữ liệu tần số cao với dữ liệu bị thiếu và sau đó sử dụng không gian trạng thái
mô hình để đối phó với nó.

(2) Mô hình nhân tố và kết hợp dự báo
Như một vấn đề thực tế, cách tốt nhất để dự báo chuỗi tần số thấp (như nhu cầu du
lịch) sử dụng dữ liệu tần số cao là kết hợp phương pháp thu hẹp với các mô hình tần số
hỗn hợp. Một số nghiên cứu đã sử dụng mô hình tần số hỗn hợp với dữ liệu tần số cao để
dự báo các chỉ số kinh tế vĩ mô và thu được hiệu suất dự báo được cải thiện. Các tài liệu
hiện có cho thấy so với các dự báo mô hình đơn lẻ, kết hợp dự báo có thể cải thiện độ
chính xác dự báo trong nhiều tình huống thực tế [25]. Để giảm nguy cơ thất bại dự báo,
nên sử dụng kết hợp dự báo sau khi có được kết quả dự báo khác nhau từ dữ liệu và
phương pháp khác nhau.
Có ba bước quan trọng trong việc dự báo dữ liệu: (1) đó là thăm dò dữ liệu, xử lý dữ
liệu, chuẩn bị dữ liệu phù hợp cho mô hình; (2) sử dụng các kỹ thuật mô hình hóa để dự
đoán hành vi của người dùng trên cơ sở các giao dịch kinh doanh trước đó của họ; (3) tối
ưu hóa kết quả dự báo và giảm thất bại dự báo rủi ro bằng cách lựa chọn mô hình và dự
báo kết hợp.

• Khung dự báo du lịch với dữ liệu lớn của Chen và cộng sự [23]
• Sử dụng dữ liệu lớn nhằm dự đoán hành vi trong du lịch
Theo quan sát cho rằng một trong những cơ hội tuyệt vời mà dữ liệu lớn cung cấp
cho ngành du lịch cư trú tại các thành phố thông minh và cụ thể hơn là ở các điểm đến
thông minh đó là tạo điều kiện trải nghiệm và tương tác giữa điểm đến với khách du lịch
bằng cách đảm bảo phát triển bền vững. Khi sản xuất và tiêu dùng diễn ra đồng thời trong
du lịch, điều đó có nghĩa là thông tin đang được sản xuất ồ ạt qua tất cả các giai đoạn mà
khách du lịch đang trải qua. Ngoài ra, một trong những điểm hấp dẫn của dữ liệu lớn là
tiềm năng dự đoán hiện tượng, dự đoán hành vi, kỳ vọng và nhu cầu trong tương lai của
khách du lịch, để đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn và an toàn hơn [31]. Ví
dụ, điều chỉnh giá một cách nhanh chóng và cạnh tranh để đáp ứng với sự thay đổi có thể
dự đoán về mặt phân tích nhu cầu đi lại thể hiện sự vượt trội so với các đối thủ cạnh
tranh.

Nhưng điều gì cũng có hai mặt, lợi thế sẽ đi kèm với thách thức. Hầu hết các công
ty đều có một khối lượng dữ liệu (khảo sát, dữ liệu giao dịch khách hàng nội bộ, dữ liệu
chất lượng (khiếu nại), báo cáo nghiên cứu thứ cấp về xu hướng và thị trường và dữ liệu
trực tuyến), cần phải phối hợp tất cả các nguồn thông tin và phải kết hợp nó một cách
logic để dễ dàng quản lý. Điều này thậm chí còn gay gắt hơn khi khối lượng dữ liệu
khổng lồ về các giao dịch, nhu cầu và hành vi của khách hàng được lưu trữ bởi các bên
liên quan khác nhau của điểm đến. Một thách thức khác đó là phân tích dữ liệu. Có thể
thông qua các phương pháp khai thác dữ liệu (ví dụ: kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo)
hoặc phương pháp truyền thống (ví dụ: quy trình giống như hồi quy), việc phát hiện các
mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu không được đảm bảo hoàn toàn trừ khi một số vấn đề
liên quan đến thực nghiệm được xem xét khi mô hình hóa nhu cầu du lịch được thực
hiện. Trong việc sử dụng ngày càng nhiều dữ liệu lớn trong nghiên cứu du lịch [24] xác
định ba khía cạnh liên quan của phân tích hành vi để dự đoán nhu cầu, đó là:
(1) Tính không đồng nhất của khách du lịch.
(2) Khả năng xác định tất cả các lựa chọn thay thế có sẵn cho khách du lịch khi họ
đưa ra lựa chọn của mình.
(3) Đặc tính phân cấp vốn có của dữ liệu ở cấp độ đích (ví dụ: các khách sạn được
lồng trong các điểm đến trong các quốc gia).
• Lợi ích, khó khăn, cơ hội và thách thức của dữ liệu lớn
• Lợi ích của dữ liệu lớn trong du lịch
Ngày nay, dữ liệu lớn đang thay đổi tất cả các ngành công nghiệp, không chỉ các
ngành bán lẻ, hậu cần và công nghệ cao thông thường. Nó còn đang thay đổi thế giới của
khách sạn và du lịch vì các công ty khách sạn và du lịch phải đối phó với hàng loạt dữ
liệu người dùng bao gồm tất cả các loại thông tin khác nhau (ví dụ: xác nhận chuyến bay
hoặc sở thích phòng của khách hàng) và tạo ra tất cả các cơ hội để tương quan dữ liệu để
tìm hiểu biết sâu sắc khác. Ngoài ra, có một số thay đổi đáng kể đối với dữ liệu lớn vì chi
phí cho các nền tảng phân tích tiếp tục giảm và nhân viên trở nên quen thuộc hơn với
những gì dữ liệu lớn có thể làm. Về cơ bản, dữ liệu lớn có thể được sử dụng để điều
chỉnh các chiến dịch tiếp thị và tìm ra sự thiếu hiệu quả của mô hình kinh doanh. Phân

tích dữ liệu lớn có thể cung cấp những hiểu biết kinh doanh rất cần thiết và có thể là
nguồn sáng tạo cho các tổ chức du lịch và ngành công nghiệp nói chung. Tiềm năng về
dữ liệu lớn trong du lịch là rất lớn và các tổ chức du lịch không nên đánh giá thấp tầm
quan trọng của nó [30].
Với cách tiếp cận đúng đắn, ngành du lịch có thể tìm hiểu rất nhiều về sở thích của
người tiêu dùng và sử dụng thông tin và hiểu biết này để xây dựng kết nối với từng khách
du lịch thông qua dữ liệu lớn. Có thể cung cấp cho khách du lịch dịch vụ hoặc sản phẩm
phù hợp vào đúng thời điểm là rất quan trọng. Nếu không có thông tin chính xác và chiến
lược nhắm mục tiêu đúng đắn, quảng cáo sẽ không dẫn đến bất kỳ chuyển đổi nào và sẽ
không có giá trị. Du lịch là một ngành phát triển nhanh và điều này thúc đẩy nhu cầu
phân tích dữ liệu và các quyết định nhanh chóng. Trong du lịch, bất kỳ nhu cầu nào cũng
cần được giải quyết ngay lập tức để phù hợp với khách du lịch và đây là điều làm cho dữ
liệu lớn trở nên quan trọng. Với sự tăng trưởng mạnh mẽ của số lượng và ứng dụng của
dữ liệu lớn, dữ liệu và phương pháp du lịch truyền thống sẽ can thiệp vào dữ liệu và
phương pháp mới. Ví dụ: các trung tâm cuộc gọi sẽ can thiệp vào đánh giá của người tiêu
dùng trực tuyến; chương trình khách hàng thân thiết sẽ được liên kết với lịch sử đặt
phòng; và sở thích về tài sản của người Việt đang được kết hợp với trò chuyện trên mạng
xã hội. Lợi ích của dữ liệu lớn rất đa dạng, nếu được ứng dụng một cách tối đa, thì hiệu
quả mà nó đem lại cho ngành du lịch là rất hiệu quả.
• Khó khăn khi sử dụng dữ liệu lớn
Ngoài những lợi ích mà dữ liệu lớn đem lại, thì song song đó nó vẫn tồn tại những
khó khăn mà các công ty và các nhà tổ chức du lịch phải nắm bắt được. Khó khăn lớn
nhất khi sử dụng dữ liệu lớn là ở trên ba cấp độ: kinh tế, công nghệ và con người [18]. Ở
cấp độ kinh tế, điều này hoàn toàn trùng khớp với những gì ngành công nghiệp nghĩ, khi
69% các công ty [23] được hỏi đều trả lời rằng họ vẫn không sẵn sàng đầu tư vào dữ liệu
lớn do khối lượng đầu tư cần thiết hoặc vì họ không có tổ chức phù hợp văn hóa hay các
chuyên gia có thể đối phó với thách thức này, đây là một điểm liên quan chặt chẽ đến
những khó khăn ở cấp độ con người.

Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh.doc

Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh.doc

Similar to Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh.doc (20)

More from Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói 👉👉 Liên hệ ZALO/TELE: 0917.193.864 ❤❤

More from Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói 👉👉 Liên hệ ZALO/TELE: 0917.193.864 ❤❤ (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Nghiên cứu vai trò của dữ liệu lớn trong điểm đến du lịch thông minh.doc