O uso de Big Data para análise de oferta de imóveis via Airbnb em destinos turísticos

Abstract

Sensores, dispositivos móveis, computadores e aplicações fazem parte da nossa vida diária. Nesses dispositivos circulam diariamente uma enorme quantidade de dados que, se utilizados corretamente e com segurança podem fornecer indicadores e insights sobre melhorias em diversos setores. Por meio desses dispositivos a forma como armazenamos e obtemos dados também mudou, acarretando no que chamamos hoje de Big Data. Este termo denomina grandes bases de dados com grande volume, variedade e que crescem em grande velocidade. Contudo, esta grande variedade de dispositivos trouxe complexidade quando o assunto é a obtenção desses dados, sendo necessário criar ferramentas de mineração capazes de navegar por arquivos web, buscando e tratando informações que possam ser úteis para a formação de conhecimento. A busca pode ser feita através de agentes inteligentes, como Web Crawlers. Estes são scripts que simulam a atuação de humanos em domínios da internet, procurando por dados que podem ser úteis para algum fim específico. Neste sentido o presente estudo utiliza técnicas de mineração de conteúdo através de Web Crawlers para a coleta de dados sobre habitações disponíveis em plataforma de aluguel de temporada, com o intuito de aplicar procedimentos de engenharia do conhecimento e Data Warehouse para criação de indicadores, por meio de um modelo dimensional e realização de consultas a fim de gerar gráficos informativos e mapas de calor, criando um ambiente de tomada de decisão para as partes interessadas no setor turístico da Ilha de Florianópolis. O ambiente de análise criado proporcionou a visualização dos indicadores referentes a habitações e ocupação, permitindo inferir em quais regiões da Ilha estão concentradas as habitações e a pouca variação de procura entre os meses de março, abril e maio, sendo abril o mês com maior demanda.