مجلة التمويل والاستثمار والتنمية المستدامة
Volume 11, Numéro 1, Pages 397-416
2026-06-08
Big Data In Tourism: Sources, Techniques, And Applications
Authors : Fares Imen . Braham Chaouch Toufik .
Abstract
AAbstract: This research provides a comprehensive overview of Big Data sources in tourism, reviews analytical techniques, and explores practical applications for enhancing tourist experiences, destination management, marketing strategies, and decision-making. Adopting an analytical methodology based on academic literature, professional reports, and case studies, the study first defines Big Data and its core characteristics. It then identifies seven major data sources: social media networks, search engines, booking platforms, mobile phone records (CDRs), the Internet of Things (IoT), public and government data, and financial transaction systems. Key findings indicate that Big Data enables a shift from estimation to precision and from monitoring to prediction, facilitating real-time tourist flow tracking, sentiment analysis, demand forecasting, and dynamic pricing. Practical applications include personalized services, congestion management, marketing ROI measurement, and AI-enhanced security. It represents a strategic necessity for sustainable and competitive smart tourism. Keywords: Big Data, Tourism Development, Smart Tourism. Jel Classification Codes : Z32 ; C55 ; D12. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------…------------------------------------------------------------------------------------- Résumé : Cette recherche propose un aperçu complet des sources de données massives (Big Data) dans le tourisme, examine les techniques analytiques et explore les applications pratiques pour améliorer les expériences touristiques, la gestion des destinations, les stratégies marketing et la prise de décision. Adoptant une méthodologie analytique fondée sur la littérature académique, les rapports professionnels et les études de cas, l'étude définit d'abord le Big Data et ses caractéristiques fondamentales. Elle identifie ensuite sept sources majeures de données : les réseaux sociaux, les moteurs de recherche, les plateformes de réservation, les enregistrements d'appels mobiles (CDR), l'Internet des objets (IoT), les données publiques et gouvernementales, ainsi que les systèmes de transactions financières. Les principales conclusions indiquent que le Big Data permet un passage de l'estimation à la précision et de la surveillance à la prédiction, facilitant le suivi en temps réel des flux touristiques, l'analyse des sentiments, la prévision de la demande et la tarification dynamique. Les applications pratiques incluent les services personnalisés, la gestion de la congestion, la mesure du retour sur investissement marketing et la sécurité renforcée par l'IA. Il représente une nécessité stratégique pour un tourisme intelligent, durable et compétitif. Mots clés : Big Data, Développement touristique, Smart Tourisme. Jel Classification Codes : Z32 ; C55 ; D12.
Keywords
Big Data ; Tourism Development ; Smart Tourism
Les articles similaires
Boulmelh Mounira
.
Laib Siham
.
pages 466-480.
Mazari Nacereddine
.
Hadi Ameur
.
pages 426-442.
Boutemedjet Djalel
.
pages 1295-1311.
Meghdouri Chahrazed
.
Bouras Fatima
.
pages 359-381.
Bouarioua Rabia
.
Si Mohand Mounir
.
pages 18-33.
