對于航空和旅游行業的企業來說，預見趨勢不是壞事，不僅能夠早做布局和儲備，也能夠對現在的大數據的一些理解誤區進行修正。

現在已經沒有人會否認大數據給商業世界帶來了一場風暴，這場風暴也將席卷航空旅游業，最主要的原因是這個行業的發展方向將是：為旅行者個性化的旅行 服務。但是，當問到我們下一步到底應該怎么做的時候，大多數人仍然感到迷茫。數據將如何繼續發展？圍繞數據還會有哪些技術出現？大數據會不會也因為下一代 技術（例如認知技術）的出現而很快消失在歷史長河中？

航旅IT圈根據大數據領域中前沿的研究機構和專家的見解，結合我們對航空旅游業的理解，為大家做了15點未來大數據發展預測，供參考。

1、數據量將持續增長。

有一點是毋庸置疑的：航旅行業將持續不斷地產生出越來越多的數據。直接的原因有兩個方面：一是旅行者的數量正在不斷增長；二是手持移動設備、接入互聯網的設備（不論是企業端還是旅行者端）都在迅猛增長，而這些設備產生的數據量是非常巨大的。

2、分析數據的方法得以提高。

盡管SQL仍然是一個標準，但象Spark這樣的技術正在作為有力的補充工具，使得分析數據的方法不斷豐富和提高。我們觀察到，一些技術領先的航空旅游企業已經開始使用Spark技術。

3、將出現更多的可視化分析工具。

微 軟和Salesforce等技術公司最近紛紛發布了一些分析工具，幫助那些不會編程的人員快速創建數據分析應用來展示商業數據。依照這個發展路徑，未來將 出現更多的可視化分析工具，以及自動化創建數據視圖的工具。這個趨勢值得一些不打算發展IT能力的航空公司和旅行企業關注。

4、規定性分析方法將被構建在商業化分析軟件中。

規定性分析方法（Prescriptive Analytics）是指側重于觀察、總結數據中的標準的數據分析方法。按照IDC的預測，到2020年至少超過一半的商業分析軟件將包含這種功能。

5、能對實時數據流進行分析并獲得洞見將是數據時代贏家的一個標志。

根 據Forrester的研究結果，用戶將要求能夠使用實時產生的數據進行實時分析并做出決策，在這方面類似Kafka和Spark這樣的技術將發揮作用。 在航旅行業，一些新興的企業已經在實時數據應用的環境中進行運營，一些老牌的企業也在朝這個方向努力。實際上，要打造個性化的旅行體驗就必須在實時數據的 環境下進行決策和運營。

6、機器學習是2016年最重要的戰略趨勢。

這個觀點可以在Gartner的相關研究報告中看到，而研究公司Ovum也預測認為，機器學習的能力將是下一步數據準備和預測性數據分析中關鍵的一個要素。雖然這是一個重要趨勢，但是在真正應用中還有很多挑戰，對于航空旅游企業而言，這顯然是一門新課題。

7、大數據應用在隱私權方面將面臨巨大挑戰。

關 于旅行者的信息隱私權的問題只會越來越突出。目前象歐盟就已經發布了新的隱私條例，企業將被要求詳細地披露他們的隱私控制方法和流程。Gartner則預 測認為到2018年，50%以上的商業倫理侵犯將與數據的使用有關。航旅企業掌握著大量的旅行者資料以及旅行數據，在使用這些數據方面必須謹慎。

8、越來越多的企業將開始設置CDO（首席數據官）。

Forrester認為很多企業由于數據應用的需要以及帶來的困難而設置CDO，但是這將只是短期行為。在未來，當數據開始融入企業的整體運營之后，企業對CDO的需求將降低。在很多航空旅行企業中，CDO的職責正在由信息技術部門來負責。

9、自動化應用仍將是一個很重要的趨勢。

根 據Gartner的研究，包括機器人、自動駕駛汽車、虛擬化個人助理以及智能建議者（smart advisers）將是未來重要的發展趨勢。很多旅行科技公司正在研制私人旅行助理方面的應用，這類應用通過大量的數據，可以給旅行者提供從機票、酒店到 餐食等全方位的信息服務。

10、大數據方面的人才將更加稀缺。

包括分析師、科學家，也包 括架構師和數據管理專家等等，這方面的人才將繼續出現稀缺現象。一方面從事科技的人員可以考慮往這方面發展，另一方面也表明未來航空公司、旅游公司等這些 企業將在這方面付出較大的人力資源成本。但IIA（The International Institute for Analytics）也預測認為，隨著技術的成熟，大數據人才的培養也會逐步開始變得容易，很多企業通過內部培訓也能解決問題。

11、“數據即服務”的商業模式正在出現。

Forrester 認為，在IBM收購天氣頻道（The Weather Channel）開始，越來越多的數據處理和數據分析企業正在通過“數據即服務”（Data As A Service）的模式進行數據資產的變現。在航空行業，一些處理航班信息的數據公司正在逐步走向這個模式。

12、算法市場將吃香。

根 據Forrester的研究，企業將發現他們在市場上可以買到他們需要的“算法”，這比起他們自己研究要經濟得多。現在正在提供算法服務的企業，例如 Algorithmia、Data Xu和Kaggle等這些公司的發展前景將被看好。目前，很多航空公司正在尋求更先進的收益管理預測、航班計劃編制、運行資源編制方面的優化算法。

13、認知技術將成為一個新的時髦詞匯。

對于很多企業而言，認知計算（cognitive computing）和數據分析將變得很近似。例如，現階段所謂的大數據應用和數據分析其實已經是一樣的了。

14、“任何企業都是數據公司”，這個說法將開始流行。

根據Forrester的說法，越來越多的公司都將從他們自己所擁有的數據中發現新的商業價值，并從中賺到錢。在航旅行業的企業中，經常有人說他們的數據是一個寶藏，只是還沒有能力去挖掘出來而已。

15、“快數據”和“可執行數據”將取代“大數據”。

根 據一些專家的觀點，他們認為未來Fast Data和Actionable Data將取代Big Data。其原因是當我們談到數據的時候，“大”并不是一個必須的東西，而大多數的企業也并不是只用他們所能獲取的數據的一小部分。相反，這些專家的觀點 認為企業應該專注于提出正確的問題并利用他們所擁有的數據，甭管這數據大還是不大。