智慧旅游信息系統的旅游數據整合

王世運+田興彥+伍振興

在智慧旅游建設背景下探討政府從管理型向服務型轉變過程中如何將分散的旅游服務數據（如旅游咨詢服務中心、游客集散中心、旅游信息網站、天氣信息等）整合起來，為設計面向服務的智慧旅游信息綜合管理系統提供理論依據，從而實現提供給游客良好的旅游體驗感。

【關鍵詞】智慧旅游 數據整合 信息系統

2011年，國家旅游局發布的《中國旅游公共服務“十二五”專項規劃》中確定了旅游公共服務建設的重要性，把旅游公共信息服務作為提升旅游公共服務的切入點，明確要完善旅游信息咨詢服務體系、旅游安全保障服務體系、旅游交通便捷服務體系、旅游便民惠民服務體系、旅游行政服務體系等 5大體系，要建立統一領導、分級負責，政府主導、全社會協同，公益性原則和市場化運作相結合的可持續發展的體制機制。

面向面向服務架構的智慧旅游信息系統通過對5大服務體系的融合，使得游客、企業、政府面對的不再是一個個孤立的系統，而是統一的服務窗口。在這統一的服務窗口，游客、企業等用戶可以進行各種旅游事務的查詢和申辦、資源的統一獲取、交互與協同。同時，通過該系統也可以提高政府的管理效率和管理水平，并能監控和優化相應的旅游服務質量。

1 旅游數據的研究

旅游數據是指旅游行業的相關企業、從業者及游客在從事旅游等活動時產生的各類數據，主要包括企業、景區、游客、導游、旅行社、酒店等所產生的管理或業務數據。可以將這些旅游數據描述成：游客數據（包括旅游行為、旅游習慣、消費習慣等）、旅游城市信息資源庫、旅游地理信息（GIS）數據庫、物聯網數據、旅游行業資源信息庫、旅游氣象數據（PM2.5等）、旅游宏觀經濟數據、交通數據、網絡輿情數據等，其中最為重要、應用價值最大是游客數據。根據面向服務架構的需求，可以將這些旅游數據化分為三大類。

1.1 游客數據

該類數據主要由游客從事于旅游活動產生的旅游需求數據和旅游活動數據，主要包括：旅游資訊查詢、智能導游、旅游點評、旅游投訴、旅游活動推薦、產品銷售、配套服務、消費模式、個人興趣、愛好等等。

1.2 從業數據

該類數據主要是旅游從業者從事旅游活動時產生的業務數據或輔助數據等。主要包括：旅游產品信息、游客消費及行為分析、旅游信息發布、實時流量（人、車）監控和預測、客源地統計、接待統計、旅游輿情分析、災害預警、擁堵預警、旅游市場精準營銷等等。

1.3 服務數據

該類數據主要是政府服務或管理旅游活動時產生的業務數據，主要包括：游旅信息、旅游政策的管理、旅游行業信息庫的管理、游客數量及趨勢分析、旅游目的地及行為數據分析、游客消費行為分析、旅游輿情分析、旅游宏觀數據分析及預測等等。

2 數據整合的方法

目前在數據整合領域有很多成熟的機制，結果智慧旅游信息系統的特性和需求，我們采用數據倉庫整合機制。它的機制主要有：實現數據驅動的架構，它包括數據處理的分析、設計和數據整合的物理架構實現。

2.1 數據需求分析

旅游數據存在于眾多旅游主體或活動之中，如旅游景區、氣象管理部門、酒店、旅行社、飯店、旅游管理部門等。數據的采集工作需要根據用戶的需求來采集，因此就需要對各用戶的數據需求有詳細的了解。旅游數據的采集除了可以主動采集外，也可以定期或定時采集某些固定的數據；定期或固定的采集方式可以利用相應的數據采集設備進行數據的實時采集，比如利用監控攝像頭、GPS、人流量視頻監控技術、環境檢測儀等設備對相關的旅游地進行實地的旅游數據的采集。綜上述，旅游數據可以分為：

（1）事務處理的數據。它的常見典型是聯機事務處理的數據。

（2）網站（系統）數據。包括網站的來源IP、流量、網站的銷售數據及政府游客服務中心的服務數據等等。

（3）數據倉庫的數據。它們存儲和處理著供用戶使用的數據。

（4）分析數據。

（5）非結構化數據。它包括：文本（文檔、筆記、記事和通訊錄）、圖像、視頻、音頻、社交媒體、傳感器數據（如人流量、車流量統計）、天氣數據等。

（6）半結構化數據。其中包括演示文稿、數學模型、電子郵件、圖形和地理數據。

2.2 流程的規劃

旅游數據從產生到利用需經歷數據的采集、數據的分類、數據的選取、數據的裝載、分析等過程，因此旅游數據的整合也需要建立在旅游數據的產生流程之中。

（1）首先從主動服務架構的角度，選擇要產生的業務范圍。

（2）選取該業務范圍內的核心數據，即最有價值的數據（或與其它用戶具有關聯價值的數據），建立起關系型的數據。

（3）整理出來的關系型數據要支持整個系統的大數據分析、統計、匯總等。

（4）建立起要采集的數據的的標準，統一數據格式、采集方法、使用方式，設定一個共享的技術方法和目的。

（5）最終建成“統一數據架構”。實現有效、實時、精確地與現有的業務數據結合，產生精準的旅游業務整合數據。

2.3 技術方法

2.3.1 數據采集方法

各類旅游信息數據的收集、核準需要通過運用不同的采集方式，主要有：儀器設備實時采集和實地采集、走訪調研、網絡收集等。

2.3.2 數據采集技術

目前主流的、成熟的大數據采集技術主要有：Kafka、Scribe和Flume，這里主要介紹下Kafka。

在旅游大數據系統中，常常會碰到這樣一個問題，整個旅游大數據是由各個應用子系統來組成，各種類型的旅游數據需要在各個應用子系統中高速、低延遲的不停流轉。傳統的消息系統并不適合大規模的數據處理。Kafka的出現，解決了同時在線應用（主要指消息）和離線應用（主要指數據文件，日志），它降低了系統組網的復雜程度，它類似于插座，各個子系統類似于插頭，插在它上面，即Kafka承擔高速數據總線的作用。

Kafka將消息以topic為單位進行歸納。將向Kafka topic發布消息的程序成為producers。將預訂topics并消費消息的程序成為consumer。Kafka以集群的方式運行，可以由一個或多個服務組成，每個服務叫做一個broker。producers通過網絡將消息發送到Kafka集群，集群向消費者提供消息，如圖1所示。

2.3.3 數據分析

旅游數據的分析主要利用分布式數據庫或分布式計算集群來對海量的旅游數據進行普通的分析和分類、匯總等，以滿足用戶特別是政府和企業對旅游管理的需求。實時性的分析常用Oracle、GreenPlum的Exadata和 MySQL的列式存儲Infobright等，而基于半結構化數據的分析則使用Hadoop。

2.4 大數據挖掘

與數據統計和分析過程不同，旅游數據的挖掘一般不會事先預定好主題，數據挖掘主要是在現有數據上進行基于各種算法的計算。比較典型算法有Kmeans和用于統計學習的SVM及用于分類的NaiveBayes，主要使用的軟件工具有Hadoop的Mahout等。

3 總結

旅游數據的整合要以旅游信息咨詢服務體系、旅游安全保障服務體系、旅游交通便捷服務體系、旅游便民惠民服務體系、旅游行政服務體系等 5大體系的業務體系為流程，規劃出統一的數據標準，以此推動利用大數據來完善旅游目的地政府的旅游管理和決策、改善旅游行業的運營、提高游客的旅游體驗感等。

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作者簡介

王世運，海南省定安縣人。現為海南熱帶海洋學院實驗師。主要研究方向為數字媒體開發、網站開發等。

田興彥，湖南省人。現為海南熱帶海洋學院教授。主要研究方向為虛擬現實、三維動畫、信息系統設計等。

作者單位

海南熱帶海洋學院 海南省三亞市 572022