Die Kategorisierung von Daten, auch bekannt als Datenklassifizierung, ist eine grundlegende Praxis in verschiedenen Bereichen wie Datenwissenschaft und Wissensmanagement. Die Kategorisierung bietet verschiedene Vorteile und dient je nach Kontext unterschiedlichen Zwecken. Zweifellos bringt die Kategorisierung von Daten Ordnung und Struktur in die Informationen. Sie erleichtert die Datenanalyse, die Entscheidungsfindung und die Kommunikation in verschiedenen Bereichen, was sie zu einer unverzichtbaren Praxis in der heutigen datengesteuerten Welt macht. In diesem Blogbeitrag beschreiben wir die gängigsten Datenklassifizierungen im Tourismus
Tourismusdaten klassiert nach der Datenquelle
Wir beginnen unsere Überlegungen mit einer Literaturanalyse. In wissenschaftlichen Abhandlungen und Lehrbüchern finden sich verschiedene Ansätze und Möglichkeiten, tourismusbezogene Daten zu kategorisieren.
Eine der am weitesten verbreiteten Klassifizierungen ist die von J. Li und Co-Autoren vorgeschlagene [1].Forscher unterteilen Tourismusdaten in drei Typen, die auf den Datenquellen basieren:
- user-generated data (UGC) von den Touristen selbst zur Verfügung gestellt (z. B. in Form von Fotos oder Texten)
- Gerätedaten, die von Geräten (insbesondere Smartphones, GPS, RFID oder WiFi) und Sensoren erfasst werden.
- Transaktionsdaten, die sich aus durchgeführten Transaktionen ergeben (u.a. Buchungs- oder Zahlungsdaten).
Eine ähnliche Kategorisierung von Daten wurde von der Europäischen Kommission vorgeschlagen. Zusätzlich zu den drei oben genannten Kategorien berücksichtigt sie auch die vierte Kategorie, nämlich andere Daten wie Statistiken und Geschäftsinformationen [2].
Über den oben vorgestellten Ansatz hinausgehend, erfassen die Schweizer Forscher A. Liebrich und A. Stämpfli Umweltdaten und unterteilen die Tourismusdaten in folgende thematische Gruppen:
(1) Daten zum touristischen Umfeld,
(2) leistungsträgerbezogene Daten,
(3) persönliche Daten, die entlang der Customer Journey generiert werden (der Weg eines Gastes vom ersten Kontakt mit einem Unternehmen über den Kaufabschluss, Bewertungsaktivitäten und Treueprogramme),
(4) staatliche und private Statistiken mit einem hohen Aggregationsgrad [3].
Tourismusdatenkategorien gemäss der Webseite www.tourismdata.ch
Wir haben uns entschieden, zehn Datenkategorien auf der vorliegenden Website zu publizieren, um die Navigation benutzerfreundlich zu gestalten und die meisten der oben genannten Kategorien zu berücksichtigen. Wir haben daher die folgenden zehn Kategorien eingeführt:
- Points of Interest (POIs) und Routen
- Transaktionsdaten
- Daten zum touristischen Umfeld
- Tourismangebotsdaten
- Verkehr- und Mobilitätsdaten
- Such- und Webtrafficdaten
- User-generated content
- Touristenbezogene Daten
- Daten aus Forschung und Consulting
- Unternehmensdaten
Jede Kategorie wird ausführlich erläutert und mögliche Datenquellen werden beschrieben. Werfen wir einen Blick auf das Beispiel der ersten Kategorie: POIs und Routen. POIs sind bestimmte Punkte, die für Touristen nützlich oder interessant sein könnten, einschliesslich ihrer geografischen Koordinaten, Erreichbarkeit und anderer Details wie Öffnungszeiten. Mehrere Websites liefern Informationen über POIs, diese sind: POI-Basis, OpenStreetMap, Geoportal. Zusätzlich sind Informationen über Routen auf dem Geoportal des Bundes map.geo.admin.ch und auf den Websites und Apps von SchweizMobil, Outdooractive und Guidle verfügbar.
Weitere Tourismusdatenquellen
Wir tun unser Bestes, um die Website übersichtlich und benutzerfreundlich zu gestalten. Wir sind ständig bemüht, sie mit neuen Datenquellen zum Tourismus zu ergänzen. Wenn Sie Daten kennen, die nicht auf unserer Website aufgeführt sind, lassen Sie es uns gerne wissen. Wir freuen uns, von Ihnen per E-Mail zu hören: support@tourismdata.ch
[1] Li, Jingjing, Xu, Lizhi, Tang, Ling; Wang, Shouyang; Li, Ling (2018): Big data in tourism research: A literature review, Tourism Management 58, 301-323. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.03.009
[2] European Commission (2022): EU guide on data for tourism destinations, Smart-Tourism-Destinations_EU-guide_v1_EN.pdf (smarttourismdestinations.eu),
[3] Liebrich, Andreas/ Stämpfli, Aline (2018): Daten und Statistiken im Tourismus, In: SECO (Hrsg): Digitalisierung in Schweizer Tourismus: Chancen, Herausforderungen, Implikationen, Schlussbericht, St. Gallen, 93-108. https://www.seco.admin.ch/dam/seco/de/dokumente/Standortfoerderung/Tourismus/Tourismus%20Forum%20Schweiz/TFS2021/Digitalisierung%20im%20Schweizer%20Tourismus%20-%20Progress%20Report,%20SECO,%20August%202021.pdf.download.pdf/Digitalisierung%20im%20Schweizer%20Tourismus%20-%20Progress%20Report,%20SECO,%20August%202021.pdf