Las tecnologías de analítica avanzada y Big Data permiten prever cuál va a ser el nivel de ocupación que se tendrá esta Semana Santa a través del análisis histórico de datos, como las temperaturas, precipitaciones y horas de sol que se tuvieron en las mismas fechas en años anteriores. El cruce de estos datos con los índices de ocupación obtenidos en anteriores temporadas, ofrecen la información necesaria, según la compañía Cognodata.
Asegura que, poner en práctica técnicas de analítica avanzada y Big Data, está permitiendo al sector adelantarse a la meteorología y predecir su nivel de ocupación con un índice de acierto de entre un 70 y un 90%. De este modo, si los indicadores meteorológicos dicen que la temperatura durante el periodo de Semana Santa va a estar por debajo de la media y que las precipitaciones también lo van a estar con respecto a años anteriores, es posible inferir que la ocupación será de un porcentaje similar a otros años en los que se dieron las mismas condiciones. Sólo habrá que tener en cuenta algún factor de corrección extra, como puede ser la situación económica.
Otros aspectos concretos que las empresas de turismo están considerando para predecir lo que ocurrirá en estas fechas son la procedencia de los clientes y la capacidad adquisitiva media, los espectáculos y eventos en el entorno, la información ocupacional de la competencia o las búsquedas de alojamiento a través de Internet. La prevención de la ocupación en estos días, permite reducir costes y adaptarse a los ajustes de los precios del mercado en un determinado momento según Cognodata, que estima el ahorro para el sector de hotelero entre un 5 y un 20%.