El documento analiza el impacto del big data en el turismo, enfocándose en la diferencia entre datos estructurados y desestructurados. Se presenta un caso práctico sobre las Islas Baleares y cómo modelar hábitos humanos a través de la web para mejorar la toma de decisiones y paliar la desestacionalidad. Se destaca que el 80% de los datos generados son desestructurados y crecen a un ritmo mucho más acelerado que los estructurados.

1. Big data & Branding: Un caso
práctico aplicado al turismo
Álvaro Fierro
alvaro.fierro@urbegi.com
Bilbao: 29/04/2014

2. Sumario
1. Datos estructurados Vs Datos desestructurados.
El turismo como la gran fuente de información
desestructurada
2. Modelizar los hábitos humanos a través de la
web para la toma de decisiones. Caso práctico: Islas
Baleares
3. El big data aplicado a las ciencias sociales

3. Datos estructurados
• Eurostat
• Banco Mundial
• Banco de España
• OCDE
• Instituto Nacional de Estadística
• Eustat
• Udalmap
• etc.

4. Datos semi estructurados y
desestructurados
• XML
• HTML
• Audio
• Vídeo
• Fotografías
• Correo electrónico
• SMS
• Artículos
• Whatsapp
• etc.

5. Big Data
• El 80% de los datos que se generan en el
mundo están desestructurados.
• Los datos desestructurados crecen 15 veces
más rápido que los estructurados

6. Ej. práctico: Baleares
*Objetivo: Paliar la desestacionalidad

8. Insights
δj= efecto multiplicador de las palabras clave sobre todas
las marcas durante todos los años/ meses/ días
-efecto global de la palabra clave sobre las búsquedas
-efecto global de cada submarca
-efecto global de cada periodo temporal
-efecto global de cada buscador
Conjunto de incrementos que se producen en la web a
consecuencia de las interacciones de los usuarios

9. Ciencias Sociales

10. Eskerrik asko!