旅行仍是最容易给人带来焦虑的一项活动。在旅行过程中，你将面临无穷无尽的变数：天气、机械故障、订不到飞机票、交通堵塞、其他人迟到，以及诸如此类的许多问题。但如果能将所有智能数据整合在一起，那么旅行过程中的麻烦将得到自动而有效的解决。

可以想想谷歌的无人驾驶汽车，以及这款汽车在道路上遇到的各种突发状况和变数。无人驾驶汽车能基于实时信息对这些情况做出反应，修正自己的行为。智能旅行也是同样。

大数据仍在暗处

目前，旅行的首要问题是有效地预订机票和酒店，并获得优惠。这仍是一个依赖人力的工作，缺乏透明度。在Expedia和OrBItz在线预订门户的另一侧，最终仍需要数百名甚至数千名客服人员。而如果你突然修改旅行计划，那么需要拨打电话与客服人员沟通。

作为旅行计划的第一步，预订机票和酒店甚至都没有实现自动化。当我们在互联网上浏览机票、酒店和租车选择时，这仍是一个人工操作的过程。我们能否信任预订服务，我们已获得了尽可能低的价格?

我们已发现，相对于面向PC用户，Orbitz面向Mac用户展示的酒店通常价格更高。因此，我们需要花更多时间寻找最合适的选择，并通过多个网站查找参考信息。由于规模效应，大型代理机构能获得价格较低的酒店房间，但普通用户则难以获得优惠，甚至无法知道最优惠的价格是多少。

自90年代中期Priceline和Travelocity兴起，在线旅行市场发生第一次革命以来，在线预订流程并没有实现足够的发展。关于收集有价值的数据，我们已有长足的进步，但对普通消费者而言，这些有用的大数据仍在暗处。

情况不应该是这样。个人数据和偏好存在于多个分散的数据库中：我曾经住过什么酒店，曾经搭乘什么航班，曾经前往过哪些城市，曾经参与过什么活动，喜欢什么样的食物，以及在旅行之前需要完成哪些准备工作(例如寄养宠物，请别人帮忙代收邮件等)。

毫无疑问，每个人也有大量的社交数据。将社交图谱集成至旅行计划使用户可以查看，基于好友和同事的偏好将有什么样的建议。不过，这些相互独立的数据尚未被整合至统一的系统，从而了解我的偏好，以及我愿意为这些旅行项目花多少钱。

换句话说，大数据的各个方面仍没有被统一。目前，我每次都需要重新设计理想的旅行体验，但实际上这完全可以基于以往的旅行模式。旅行网站基于假设向我做出推荐，而不是基于我的过往信息。

旅行市场的亚马逊在何处?

你的每次购物活动都产生了一个信号，亚马逊利用这种信号向不同用户推荐不同商品。不过旅行行业整体尚未打破藩篱，引入类似的模式，从而更好地匹配不同用户的偏好。相对于以往，我们拥有了更多数据，但到目前为止没有人能将这些数据联系在一起。

类似Kayak的服务将多个网站的价格放在一起供用户对比，在一定程度上完成了用户搜集在线信息的工作。不过除比价功能之外，这些服务并不了解我们完整的旅行历史，并基于我们以往的预订和偏好做出推荐。

为了梳理旅行流程，优化整个行业，旅行服务供应链需要围绕透明度和大数据的应用进行大幅转型，从而给用户带来具有目标性的个性化结果。与亚马逊类似，旅行预订服务需要根据用户以往的偏好提供订制的结果。

今年早些时候，英国航空公司发布了“Know Me”项目，进军个性化旅行市场。这一项目利用谷歌和社交网络的信息给用户带来更好的服务。尽管英航很明显希望利用数据改进旅行体验，但这可能并不是在旅行过程中最有效的数据利用方式。英航的方式更类似传统的积分项目，而不是针对旅行预订中问题的解决方案。

智能旅行将开始发展

目前，对基于大数据的旅行服务来说，所有的拼图都已具备。一方面，智能手机非常普及，去年底已达14亿部，这帮助用户从各种服务、应用和社交网络中获得数据。另一方面，关于行程单和价格的变动，这些实时信息是可获得的。