The adoption and influences of big data in tourism industry in Turkey
Büyük verinin Türkiye'de turizm sektöründe kullanımı ve turizm sektörüne etkileri
- Tez No: 524670
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇİĞDEM BOZDAĞ BUCAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Turizm, İletişim Bilimleri, İşletme, Tourism, Communication Sciences, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yeni Medya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Günümüzün büyük veriyle ilgili yaygın inancı, her sanayinin veri odaklı kanıtlarla daha verimli hale geleceğini söylüyor. Turizm endüstrisi, bilgi üzerinde gelişen endüstrilerden biridir. Turizm endüstrisinde büyük verinin kullanımıyla birlikte, öngörülü modelleme analizi ve anahtar bilgiler sunma konusunda kuruluşlara yardımcı olabilecek birtakım fırsatlar ortaya çıkmaktadır. Bu bilgiler, işletmelere tüm sektörün daha bütünsel bir görünümünü sağlayabilir ve bununla birlikte müşterilerin ihtiyaç ve tercihlerine odaklanmış ve duyarlı bir yaklaşımla müşterilerle çok daha gelişmiş ilişkiler kurma fırsatı verebilir. Öngörülü analitik, işletmelere gelecekte neler olabileceğini tahmin etmede, farklı sonuçların temel nedenlerini kavramada ve dolayısıyla farklı içgörüleri gelecek tahmini için ilişkilendirmede yardımcı olabilir. Bununla birlikte, daha fazla fırsat kazanmanın yolu, yalnızca büyük veri ile ilgili teknolojilerin kullanımıyla değil aynı zamanda veri ekibinin uzmanlığıyla da ilgilidir.
Özet (Çeviri)
Today's common belief on big data says all sorts of industries will become much more efficient through the data-driven evidence. The tourism industry is one of those industries which thrive on information. Together with the adoption of big data in tourism industry, there is a number of opportunities arising which might help organizations in providing predictive modelling analysis and key insights. These insights can provide businesses with more integrated view of the whole industry and accordingly much more enhanced relationship with customers through a focused and responsive approach to customers' needs and preferences. This study concludes that predictive analytics can help businesses in anticipating what is likely to happen in the future, and comprehend the fundamental causes of different results, and thus correlate different insights for future forecasting. However, the way of gaining more opportunities is not only related with putting the technologies related with big data into use, but also related with the expertise of the personnel/data team.
Benzer Tezler
- Yiyecek içecek sektöründe endüstri 4.0 uygulamaları: Yöneticiler ve tüketiciler üzerine bir araştırma
Industry 4.0 applications in food and beverage industry: A study on managers and consumers
ŞULE DEMİR
Doktora
Türkçe
2025
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıBalıkesir ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİMAL YAKUT AYMANKUY
- Transactive energy in electrical distribution network market structure and reliability analysis
Elektrik dağıtım şebekesinde transaktif enerji pazar yapısı ve güvenilirlik analizi
KEYSAN POLAT
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR
- Factors leading to organizational adoption of data science and advanced analytics technologies
Veri bilimi ve ileri analitik teknolojilerinin kullanımına etki eden organizasyonel faktörler
HÜSEYİN TOLGA DURDU
Doktora
İngilizce
2022
İşletmeBoğaziçi Üniversitesiİktisadi ve İdari Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA HAYRİ TONGARLAK
- Türk inşaat sektöründe dijital dönüşüm stratejileri
Digital transformation strategies in Turkish construction industry
KÜBRA ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELÇİN FİLİZ TAŞ
- Etkin bina emlak vergi değerinin belirlenebilmesi için makine öğrenme temelli bir değerleme modeli önerisi
A proposal for a machine learning based valuation model for determining efficient building property tax value
ELİF ŞEVVAL TAŞTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA METİN ALKAN