1、数据层面
多源数据整合困难：旅游数据来源广泛，涵盖线上预订平台、社交媒体、线下门店、景区票务系统等，各数据源格式不同、标准各异，整合难度大。例如，线上用户评价的文本数据与线下统计的客流量数据，在结构和维度上差异明显，统一处理难度高。
数据采集不全：一些线下旅游场景，如小型民宿、小众景点等，数据采集手段有限，易导致数据缺失，影响分析的全面性。
数据质量问题：用户在填写信息或评价时可能存在随意性，导致数据失真。例如，在旅游评价中用户可能夸大或误判体验，使企业难以获取真实的服务反馈。
数据不完整：部分数据在传输或存储过程中可能丢失。
2、技术层面
数据存储压力：旅游大数据规模庞大、增长迅速，传统存储方式难以满足需求。例如，大型在线旅游平台每天处理海量的预订和用户行为数据，需要不断扩展存储设备和优化存储架构。
分析技术局限：旅游数据类型多样，包含文本、图像、视频等非结构化数据，现有分析技术在处理复杂数据时存在局限性。例如，对旅游宣传视频中的情感倾向和视觉元素分析，技术难度较高。
系统兼容性挑战：旅游企业现有的信息系统可能存在版本老旧、架构不统一等问题，与大数据分析系统的兼容性差，数据交互和共享存在障碍。
3、人才层面
专业人才稀缺：既懂旅游业务又掌握大数据分析技术的复合型人才供不应求，企业招聘和培养此类人才成本高、难度大。
人才培养体系不完善：旅游行业对大数据分析人才的培养缺乏成熟的体系和标准，高校和培训机构的课程设置与企业实际需求存在脱节。
因此选择一个合适的旅游大数据分析平台对于旅游企业来说就显得格外重要，能够很好地克服以上自己进行数据分析所要面临的种种困难，可以直接一站式解决所有问题。因此更应该选择海鳗云这样一个面向智慧旅游大数据典型应用场景推出的SAAS服务平台，它致力于整合高价值外部数据（互联网内容数据、手机GPS位置数据、银联清算数据、搜索数据等）和内部数据进行深入的数据价值挖掘和数据能力输出，为旅游监管机构/景区等涉旅企业在客流管控、服务质量提升、产品开发及智慧营销推广上赋能。目前，海鳗云已实时监测旅游目的地八百余家，日数据增量两千万条，为宁夏、青海、甘肃、成都、余杭、泰山、黄山、崂山、都江堰等省市及景区用户提供智慧旅游大数据分析服务。
