OTA需要了解大數據領域正在發生什么事情以及它們如何融入該領域。也就是說，互聯網企業應該從注重擁有數據轉向如何從所有數據當中獲得價值。
　　大量在Q酒店顯示“滿房”的酒店，在攜程、藝龍還是可以預訂的，可見新產品目前最需要的是擴大酒店覆蓋面，給用戶更多的選擇空間和基于智能算法上的精準匹配。

　　“當你搜索時，你想快速得到準確的信息，這不再是關于尋找最便宜或者距離最近的酒店，而是關于尋找最受青睞的、與出行目的更匹配的酒店。”預訂服務巨頭Amadeus公司執行副總裁Herve Couturier在其公司發布的報告中說，“這是在線旅游服務代理商(OTA)在大數據時代面臨的最大機遇。”
　　在攜程、藝龍等大型OTA解決了基本的酒店覆蓋率問題后，向用戶精準地推薦適合他們的酒店成為下一階段酒店預訂應用競爭的核心，由7天連鎖酒店的創始人和前CEO創始人鄭南雁創辦的初見公司，推出的移動應用Q酒店帶來的就是這樣一種以大數據為核心的銷售思路的轉換。
　　Q酒店把用戶的住店需求分為九大偏好和三大場景。用戶在喜好設置中的9個標簽中選擇自己最重視的4個喜好，這些標簽包括房間舒適、裝修精致、服務周到、近中心區等;再從搜索設置中選擇此次住酒店的原因，即出差、旅行和約會中擇其一;最后通過智能算法對“用戶喜好+所處場景+酒店自身”進行三維匹配，用戶就能在應用中看到和自己喜好度最匹配的酒店信息。當同一個用戶使用Q酒店的頻次不斷積累，系統還會根據用戶的歷史行為記錄自動分析其潛在喜好，提醒用戶進行修正，Q酒店成為一款了解用戶個性化需求的酒店預訂App。
　　在這個過程中，酒店自身的標簽設置也是基于大數據形成的，根據酒店已經積累的歷史用戶評論，Q酒店通過語義分析和關鍵詞聚類等技術，把原本已有的大量UGC內容進行結構化整理，變成能夠與用戶喜好和場景相匹配的維度。這些數據來源于3個方面：商務團隊直接簽約的酒店，由酒店提供相應的數據接口;和OTA合作，由OTA提供酒店數據;從網上搜索酒店信息，由編輯進行整理后錄入系統。
　　不過在使用Q酒店時，大量顯示“滿房”的酒店，在攜程、藝龍還是可以預訂的，可見這個搭上大數據列車的新產品目前最需要的是擴大酒店覆蓋面，給用戶更多的選擇空間和基于智能算法上的精準匹配。
　　哈佛商學院的訪問教授Thomas Davenport認為：“OTA需要了解大數據領域正在發生什么事情以及它們如何融入該領域。也就是說，互聯網企業應該從注重擁有數據轉向如何從所有數據當中獲得價值。”
　　OTA的大數據已經引起了互聯網巨頭的關注。最近，騰訊以60億美元的估值收購攜程網51%股份的消息傳出后，攜程網股價應聲上漲6%，業界紛紛預測，60億美元買的是攜程5000萬用戶的出行數據，借此填補騰訊在數據手機方面的空缺。雖然攜程已經否認了這項談判，是不是公司重要行為的煙霧彈也未可知。
　　攜程內部與大數據相關的項目也是目前的重點，據負責攜程火車票業務的陳剛透露：“攜程每完成一筆純火車票代購交易，就要貼5元成本費。現在，攜程還要推‘買鐵保行送禮品卡’，繼續做虧本買賣，和其他做火車票業務的電商競爭。為什么?就是要利用龐大的火車票出行人群的數據，制定產品矩陣。他們拿了禮品卡之后會預訂哪些酒店，進行深度的數據挖掘，繼而根據每個用戶的喜好、收入水平等進行精準推薦。”