关于大数据（Big Data）的讨论越来越受到重视，但其对商旅行业有什么具体意义呢？企业应该如何管理数据、如何利用信息，做出商旅计划的明智决策？企业又有那些成功经验值得参考？
IBM公司从高管和相关人员的需求入手，并从商旅管理和公司角度、透过供应商的视角做出明智的决策，将客户信息转换成价值。在当前形势下，IBM如何将信息和分析转化成商业智能和真正价值的未来发展蓝图，值得参考。
首先，必须了解何谓大数据的概念，不同行业对于大数据的定义都不相同。其实大数据的根本还是在于能帮助企业解决问题。大数据具有几个特性，包括达到一定规模的总量，有不同种类包括有结构、无结构、文字或者多媒体等多样化的数据型式、数据移动速度分析，以便在短时间内做出决定，以及掌握数据的不确定性，需管理内在不精确数据类型的可靠性和可预测性。
IBM公司全球销售高级管理人员Earl James Gobin指出，过去IBM在大数据方面做过很多分析，现在许多公司也开始正视大数据分析法，很多公司都有自身大量数据，但大数据仅是企业一项经济资产，如不分析，大数据也仅是大量的数据而已，因此重点在于如何细分这些数据并结构化分类和深入研究，进而基于数据作决策并采取行动。
以2008年北京奥运会为例，将近600万用户在推特（Twitter）每天发布30万条信息，而2012年伦敦奥运会，就有5忆用户在推特上每天发布4亿条信息，用户数量是4年前的83倍，发布信息量则高达1,333倍，由此见得在过去几年内，数据产出数量之巨大。
从这些不同数据的功能领域可发现，企业必须了解新客户的体验需求为何，了解客户对品牌的感知以及对新产品的感受等，当今社会媒体移动终端程序已成为主要驱动因素，企业如何使用大数据进一步预测客户对产品的需求？以及相对于竞争对手有哪些优势？通过使用社会媒体的交互沟通并加以整合客户洞察，跨越传统和社交洞察力的多种格式和数据库分析，是当今企业必须重视的关键。
此外，营销活动已在之中产生巨大革命性变革，过去传统的主流媒体包括报纸、电视等，现在更多营销活动则是通过社会媒体与在线媒体进行推广，现在大多数客户会将50%以上的预算都投资于社交媒体方面的应用，以期更好地倾听客户、进行沟通。
在旅游方面的大数据应用，分析大数据并非只是需要一个智慧手机或平板计算机设备，又或者一个软件或程序安装完毕就可以高枕无忧，而是更加智慧化取得更多、更好、更快的销售和服务数据，以便用来提高业务销售量。
而如何确保未来新一代的人口能接受企业推出的新产品和服务？这可通过大数据的分析，在具体的市场里进行策略性思考，找出最关键及其他次要市场，并分析针对这些市场将可利用哪些程序与技术，才能做出精准的营销投放、发展完善的营销方案，才能为业者带来生命周期式的价值。
针对差旅行业，业者应思考如何开发出大数据应用策略，需要哪些数据搜集？这些数据又如何为今后产生价值？面对未来市场新的动态，如何获取相应数据进行结构式分析，并确定是大型总体规划、能进一步改变业务经营模式。同时必须考虑的一点是，是否要以货币化价值方案来看这些数据？
以下举几个与商务差旅相关的企业应用：
1. Go Voyages.com
Go Voyages.com为法国一个旅游在线预订公司，其更加智能地使用在线通道，在激烈的竞争中取得领先地位。该网站利用集中行为分析管理每年网站业务增长的能力，以达到30%收益率，并连接四大全球预订系统，为客户提供更多选择;此外，该公司每天利用网络数据增加网站点击率和浏览率，及处理超过200万次客户网站搜索，速度提高了两倍，甚至有700个查询参数。如此的网络行为分析有助于将每年的销售额提高30%，该比率高于业平均值的25%以上。
2. 日本航空
日本航空利用分析提供个性化建议，包括使用忠诚信息以及网页数据洞察游客的购买行为、开发一对一在线营销活动、集合多种客户数据知识库，以便单次综合查看客户档案，而后获得的收益包括1.6%YTY销售增长、通过更加相关且个性化的供货，提高有关营销投资的回报率，亦同时提高了客户忠诚度。
3. 美国航空
美国航空采用了自动化价格决策，其需求包括快速和成本有效地为所有市场收集和分析更多历史价格数据和与竞争相关之更加智能的当日价格活动；通过有效的大数据分析，完善价格优化，利用更多资料和更多商业规则提高了积极价格模型，并自动化价格决策。
以下二案例则为其他行业的应用：
4. 一领先健康保险呼叫中心可以每年节省数百万美元
原先该中心拥有低效的访问、孤立的客户和接线员不佳的工作效率，及增加平均呼叫处理时间的大量数据。之后通过大数据分析，发现企业需要更快地访问信息，改进了14,000个接线员的劳动力，达到节省平均3秒的电话处理时间以及每年数百万美元;此外，并确保每个区域99.999% 正常运行时间，提供一个权威的查询速度，提高应用程序的性能，以支持日常和企业用户在180个网站的运作。
5. 意大利银行利用非结构化客户资料提高客户保留率
该企业希望根据行为而非仅仅是交易来驱动客户保留活动，因此利用分部出纳注释、呼叫中心备注和客户电子邮件识别变化的客户行为，追踪社交媒体情绪分析，衡量对目标活动的影响。最终得到的成果包括，将消耗从6%降低至3%，优化供货和交叉销售，将每位客户的平均产品量从1.4增加至2.2单位，并有效改善客户抱怨。
IBM公司全球销售高级管理人员Ea rl James Gobin总结道，如果企业希望使用大数据分析，有几个重要关键：
第一为企业文化，公司必须创造新的企业文化已准备好启用该新方法。
第二为速度，IT发展速度可能与企业发展速度不一，但必须有效进行调整，以便与企业发展速度相匹配。企业必须思考如何使用分析数据作为游戏改变因素，拥抱大数据最大化企业商业成就，并开始行动。
