Big data in the prediction of tourist flows
DOI:
https://doi.org/10.70577/rmgp0d53Keywords:
Big data, tourism forecasting, predictive models, sustainability, smart management, tourist destinations.Abstract
This research addresses the limited use of big data as a predictive tool in tourism management, despite its growing relevance for anticipating visitor flows, optimizing resources, and strengthening destination sustainability. The study's objective was to analyze the application of big data in predicting tourist flows and its contribution to decision-making in territorial planning. Methodologically, a quantitative-descriptive approach was developed, with a non-experimental and cross-sectional design, based on a systematic review of scientific publications in Spanish between 2021 and 2025, obtained from indexed databases such as Scopus, Redalyc, and Scielo. The results revealed a growing adoption of analytical systems based on machine learning, text mining, and hybrid ARIMA models to project tourism demand with high levels of accuracy. It was also evident that destinations that integrate these technologies improve their operational efficiency, reduce seasonality, and move toward more sustainable management. Finally, the conclusions highlight that big data is consolidating as a pillar of innovation in smart tourism, although ethical, technological, and training challenges persist that must be addressed through public policies that guarantee interoperability, privacy, and equity in access to information.
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