Введение
Индустрия туризма в XXI веке перестала быть сферой исключительно оффлайн-взаимодействия и превратилась в сложную, высокотехнологичную систему, где ключевым ресурсом выступает информация. Управление туристской дестинацией, такой как Псковская область, требует не только наличия уникальных исторических и природных объектов, но и создания эффективного информационно-аналитического инструментария, способного обрабатывать большие массивы данных.
Актуальность темы обусловлена двумя критически важными факторами. Во-первых, стратегические программы развития туризма в Российской Федерации, включая межрегиональный проект «Серебряное ожерелье России», требуют точного учета и классификации всех объектов инфраструктуры. Во-вторых, возрастающий туристский поток, достигший в Псковской области по итогам 2023 года отметки в 500 тысяч человек, ставит перед региональным менеджментом задачу перехода от простого сбора статистики к углубленному анализу и персонализированному маркетингу. Без создания структурированной и актуальной базы данных (БД) объектов туристской индустрии, эффективное управление, инвестиционное планирование и продвижение региона становятся практически невозможными.
Целью данной работы является разработка методологии и проектирование логической структуры базы данных объектов индустрии туризма города Пскова, ориентированной на повышение эффективности регионального маркетинга и управленческих решений.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- Установить теоретические и нормативно-правовые основы, регулирующие классификацию объектов туристской индустрии.
- Рассмотреть методологические подходы к проектированию реляционных баз данных.
- Проанализировать специфику туристской инфраструктуры Пскова и определить ключевые источники данных (включая официальную статистику).
- Спроектировать логическую структуру БД, включающую ключевые поля для маркетингового анализа, и обосновать их необходимость.
- Определить методологию сбора и верификации данных, а также оценить практическую значимость разработанной БД.
Теоретические основы и актуальное правовое поле информатизации туризма
Понятие и состав туристской индустрии и инфраструктуры
Прежде чем приступить к проектированию информационной системы, необходимо четко определить ее предметную область, опираясь на стандартизированный понятийно-категориальный аппарат. От этого зависит, насколько гибкой и полезной окажется финальная структура.
База данных (БД) в контексте туризма представляет собой структурированную совокупность взаимосвязанной информации об объектах и субъектах туристской деятельности, организованную по определенным правилам и хранящуюся в компьютерной системе, что обеспечивает оперативный доступ, обработку и анализ данных.
Согласно Федеральному закону, туристская индустрия — это комплекс организаций и индивидуальных предпринимателей, чья деятельность направлена на предоставление услуг и товаров для туристов. Эта индустрия включает гостиницы и иные средства размещения, транспорт, объекты общественного питания, объекты познавательного, лечебно-оздоровительного и иного назначения, а также туроператоров и турагентов.
В свою очередь, туристская инфраструктура является более широким понятием, охватывающим совокупность общих условий воспроизводства туристского продукта. Она включает в себя все объекты капитального строительства и некапитальные строения, сооружения, которые обеспечивают нормальное функционирование туристской индустрии, начиная от объектов размещения и заканчивая объектами досуга и питания. Таким образом, проектируемая база данных будет сфокусирована именно на объектах туристской инфраструктуры Пскова, поскольку именно они формируют материальную основу дестинации.
Классификация объектов: анализ Постановления Правительства РФ №1951
Для обеспечения качества, безопасности и унификации данных, ключевым требованием к структуре БД является соответствие государственным стандартам классификации. В Российской Федерации требования к средствам размещения строго регламентированы.
С 1 января 2025 года в силу вступает Постановление Правительства РФ от 27.12.2024 N 1951 «Об утверждении Положения о классификации средств размещения», которое будет действовать до 1 января 2031 года. Это Постановление устанавливает обязательные требования к категориям средств размещения — от «пять звезд» до «без звезд». Данный нормативный акт критически важен для проектируемой БД, поскольку он определяет обязательный атрибут для каждой сущности «Средство размещения».
В таблице «Гостиницы» (Hotels) должно быть предусмотрено поле Category_ID (ссылка на классификатор категорий), которое может принимать значения, строго соответствующие утвержденным категориям:
| Категория | Код в БД | Примечание |
|---|---|---|
| Пять звезд | 5 | Высшая категория |
| Четыре звезды | 4 | |
| Три звезды | 3 | |
| Две звезды | 2 | |
| Одна звезда | 1 | |
| Без звезд | 0 | Соответствует минимальным требованиям Положения |
Включение актуальной классификации не только обеспечивает юридическую корректность данных, но и позволяет органам управления туризмом и потенциальным инвесторам сравнивать объекты по единому стандарту, что является основой для принятия решений, касающихся распределения ресурсов и формирования имиджа дестинации.
Методология проектирования реляционной базы данных
Подходы к проектированию и инфологическая модель
Основная задача проектирования БД — создание модели, которая адекватно отражает сущность предметной области (индустрии туризма Пскова) и обеспечивает эффективную работу с данными. В проектировании информационных систем традиционно выделяют несколько подходов: нисходящий (от глобальной цели к деталям) и восходящий (от частных потребностей к общей схеме).
В рамках данной работы используется смешанный подход, сочетающий высокую детализацию статистических данных (восходящий) с глобальной ориентацией на региональный маркетинг (нисходящий). Такой синтез позволяет не упустить мелкие, но важные для отчетности показатели, одновременно сохраняя стратегический фокус.
Центральным этапом проектирования является построение инфологической модели, представленной в виде ER-диаграммы (Сущность-Связь). ER-диаграмма визуализирует ключевые сущности предметной области (например, «Гостиница», «Ресторан», «Достопримечательность»), их атрибуты (поля) и типы связей между ними. Создание ER-диаграммы позволяет установить логическую непротиворечивость структуры до перехода к физической реализации, отвечая на скрытый вопрос: «как избежать конфликта данных при интеграции различных типов объектов?»
Логическая модель и нормализация данных
Проектируемая БД объектов туризма Пскова будет построена на основе реляционной модели, которая является наиболее распространенной и стабильной для академических и практических задач. Для обеспечения целостности, минимизации избыточности и повышения эффективности работы с данными необходимо провести нормализацию. В академическом проектировании обязательным стандартом является достижение как минимум Третьей нормальной формы (3НФ).
Требования 3НФ:
- Таблица должна находиться во Второй нормальной форме (2НФ).
- В таблице не должно быть транзитивных зависимостей. Транзитивная зависимость означает, что неключевой атрибут зависит от другого неключевого атрибута, а не напрямую от первичного ключа.
Пример устранения транзитивной зависимости:
В исходной таблице «Объект» (Атрибуты:
ID_Объекта(ПК),Название,Адрес,ID_Района,Название_Района). ЗдесьНазвание_Районазависит отID_Района, аID_Районазависит отID_Объекта. Таким образом,Название_Районазависит от первичного ключа транзитивно.Решение (3НФ): Необходимо вынести информацию о районах в отдельную таблицу «Районы» (
ID_Района(ПК),Название_Района), а в таблице «Объект» оставить только внешний ключID_Района. Это устраняет дублирование данных и обеспечивает легкое обновление названий районов.
Применение 3НФ гарантирует, что любое изменение данных в БД (например, смена категории гостиницы) будет происходить только в одном месте, что критически важно для надежности управленческой информации. Разве не стоит стремиться к максимальной надежности при принятии решений, влияющих на региональную экономику?
Прикладной анализ туристской инфраструктуры г. Псков как предметной области
Специфика туристского рынка и объектов Пскова
Город Псков, расположенный в стратегически важном регионе Северо-Запада России, обладает богатым историко-культурным наследием и является ключевым звеном в межрегиональном проекте «Серебряное ожерелье России». Анализ предметной области показывает, что Псковская область является растущей туристической дестинацией: регион посетили 500 тысяч человек по итогам 2023 года, и в нем функционирует 214 коллективных средств размещения (КСР), что требует детализированного учета их категории, вместимости и эксплуатационных показателей.
Для целей регионального маркетинга сущности БД должны быть структурированы по широким категориям, которые отражают разнообразие предложений дестинации:
- Средства размещения (Гостиницы, Хостелы, Кемпинги).
- Общественное питание (Рестораны, Кафе, Бары).
- Экскурсионные/культурные объекты (Музеи, Памятники, Храмы).
- Природные/рекреационные объекты (Парки, Заповедники).
Информационная база: использование форм официальной отчетности Росстата
Ключевым отличием проектирования БД для целей регионального управления от БД для частного бизнеса является необходимость интеграции официальных макро-показателей. В Псковской области эти данные собираются Территориальным органом Росстата (Псковстатом) на основании федеральных форм отчетности.
Формы официальной отчетности, как основа для полей БД:
| Форма | Наименование | Периодичность | Значимость для БД |
|---|---|---|---|
| 1-КСР | Сведения о деятельности коллективного средства размещения | Ежегодная/Ежеквартальная | Предоставляет ключевые количественные показатели для сущности «Гостиница» и «Отчетные показатели». |
| 1-ТУР | Сведения о деятельности туристских фирм | Ежегодная | Предоставляет макро-показатели о деятельности туроператоров и турагентов, необходимые для анализа рыночной конъюнктуры. |
Использование данных из формы 1-КСР позволяет включить в БД обязательные поля, которые необходимы для расчета эффективности объекта и региона в целом. К таким показателям относятся: номерной фонд, единовременная вместимость, число ночевок, доходы от услуг и численность размещенных лиц. Эти данные служат не просто справочной информацией, но и основой для факторного анализа, позволяющего определить реальную отдачу от инвестиций в инфраструктуру.
Проектирование логической структуры БД для целей регионального маркетинга
Определение ключевых сущностей и их связей
Проектирование логической структуры БД начинается с определения основных сущностей (таблиц) и их взаимосвязей. Для регионального маркетинга необходима модульная структура, позволяющая легко добавлять новые типы объектов и аналитические срезы. Это гарантирует, что система останется актуальной даже при изменении законодательных требований.
Основные сущности и их атрибуты (поля):
- Объекты (
Object):Object_ID(Первичный ключ)NameAddressType_ID(Внешний ключ к таблице типов: Гостиница, Ресторан, Музей)Category_ID(Внешний ключ к таблице классификации, на основе ПП РФ №1951)GEO_X,GEO_Y(Геоданные).
- Услуги (
Services):Service_ID(Первичный ключ)Object_ID(Внешний ключ, связь 1:М с Объектами)Service_Name(Например, «Бассейн», «Конференц-зал», «Wi-Fi»)Price_Range_ID(Внешний ключ).
- Отчетные Показатели (
PerformanceMetrics):Metric_ID(Первичный ключ)Object_ID(Внешний ключ)YearBed_Capacity(Единовременная вместимость, из 1-КСР)Nights_Sold(Число ночевок, из 1-КСР)Revenue(Доход, из 1-КСР)KINF_Value(Расчетное поле: Коэффициент использования номерного фонда).
Структура полей, ориентированных на маркетинговый анализ и ИИ
Для достижения цели по повышению эффективности маркетинга БД должна быть обогащена полями, выходящими за рамки стандартного учета. Эти поля служат основой для сегментации рынка, персонализации предложений и поддержки технологий искусственного интеллекта (ИИ), таких как динамическое ценообразование. Интеграция этих данных позволяет перевести маркетинг из реактивного в проактивный режим.
| Группа полей | Поле (Атрибут) | Тип данных | Назначение для маркетинга |
|---|---|---|---|
| Геоаналитика | GEO_X, GEO_Y |
Decimal | Построение тепловых карт турпотоков, анализ пространственной доступности, планирование маршрутов. |
| Рыночная позиция | Rating_External |
Decimal (1-5) | Интеграция данных с внешних платформ (TripAdvisor, 2GIS) для оценки репутации и конкурентного анализа. |
| Сегментация | Target_Audience_Type |
Enum/List | Сегментация объекта по ЦА: «Семейный», «Деловой», «Культурный», для гиперперсонализации рекламы. |
| Цифровизация | Has_Virtual_Tour |
Boolean | Индикатор наличия цифровых услуг (важно для онлайн-продвижения). |
| Ценообразование | Price_Range_ID |
Integer | Классификатор ценовых категорий (эконом, средний, премиум) для динамического ценообразования на основе ИИ. |
Внедрение таких полей позволяет региональному комитету по туризму не просто знать, сколько гостиниц в Пскове, но и понимать, для кого они работают, насколько они популярны, и где они расположены относительно ключевых точек притяжения.
Расчетные поля: Коэффициент использования номерного фонда (КИНФ)
Один из важнейших экономических показателей эффективности туристской инфраструктуры, который должен быть автоматизированно рассчитан в БД, — это Коэффициент использования номерного фонда (КИНФ), или Occupancy. Этот показатель напрямую отражает, насколько эффективно используются имеющиеся ресурсы КСР, являясь мерилом финансового здоровья сектора.
Данные для расчета КИНФ берутся из обязательной формы 1-КСР.
Формула расчета КИНФ (в процентах):
КИНФ = (Число ночевок / (Единовременная вместимость × Число дней в периоде)) × 100%
Пример применения формулы:
Предположим, Гостиница А (сущность «Объекты») предоставила следующие данные за 2024 год (сущность «Отчетные показатели»):
- Единовременная вместимость (Bed Capacity): 100 мест.
- Число ночевок (Nights Sold) за год (365 дней): 25 000.
Расчет:
КИНФ = 25000 / (100 × 365) × 100% = 25000 / 36500 × 100% ≈ 68,49%
Это значение (68,49%) записывается в поле KINF_Value таблицы «Отчетные показатели». Регулярный расчет и анализ КИНФ позволяет органам управления туризмом Пскова выявлять наиболее и наименее эффективные объекты, обосновывать необходимость субсидирования или привлечения инвестиций, то есть дает ответ на вопрос «И что из этого следует?» — следует необходимость принятия срочных мер по оптимизации загрузки.
Методология сбора данных и практическая значимость разработанной БД
Методология сбора и верификации информации
Для формирования полной и актуальной Базы данных объектов туризма Пскова необходим комплексный, многоуровневый подход к сбору и верификации информации. Использование только одного источника всегда ведет к искажению картины, поэтому необходим синтез.
| Источник данных | Тип данных | Инструменты | Цель |
|---|---|---|---|
| Официальная статистика | Макро-показатели, экономические индикаторы (КИНФ, доходы). | Формы 1-КСР, 1-ТУР (Псковстат), отчеты Комитета по туризму. | Фундаментальная основа для стратегического анализа и инвестиционного обоснования. |
| Веб-скрапинг | Рейтинги, отзывы, ценовой диапазон, наличие цифровых услуг. | Специализированные парсеры, API внешних платформ. | Получение маркетинговых и конкурентных данных, оперативное обновление. |
| Геоаналитика и Big Data | Фактическое пространственное распределение туристов, профиль турпотока (данные мобильных операторов). | Интеграция с платформами геоаналитики. | Оценка реальной загрузки объектов и планирование транспортной логистики. |
| Первичный сбор | Детальные атрибуты (площадь, специализация, фото). | Опросы объектов инфраструктуры, экспертные интервью. | Верификация и дополнение информации, отсутствующей в официальных источниках. |
Верификация полученных данных является критическим этапом. Для полей, связанных с классификацией (звездность), необходимо использовать только официальные реестры, утвержденные Ростуризмом. Для финансовых и эксплуатационных показателей (КИНФ) — данные, сданные в Росстат. Сочетание официальной статистики с первичными данными (Big Data) позволяет создать наиболее полную и объективную картину. Использование данных из разных источников, таких как формы Росстата и геоаналитика, позволяет проводить перекрестный аудит, повышая точность итоговых аналитических срезов.
Практическая значимость и управленческий эффект
Разработанная база данных является не просто каталогом, а мощным информационно-аналитическим инструментом, имеющим высокую практическую значимость для всех участников туристского рынка Пскова. Какова же конкретная выгода от ее внедрения?
Для органов управления туризмом (Комитет по туризму Псковской области):
- Инвестиционное обоснование: БД позволяет проводить глубокий анализ дефицита инфраструктуры (например, низкий КИНФ в определенном сегменте или географической зоне), что служит научным обоснованием для привлечения бюджетных и коммерческих инвестиций в развитие.
- Управление потоками: Использование геоданных и данных о загрузке (КИНФ) позволяет оптимально планировать маркетинговые кампании, разрабатывать новые маршруты и снижать антропогенную нагрузку на наиболее посещаемые объекты, способствуя равномерному распределению туристов.
- Мониторинг качества: Оперативный учет категории объектов (ПП РФ №1951) и внешних рейтингов позволяет контролировать качество предоставляемых услуг.
Экономический эффект от применения ИИ:
Внедрение разработанной структуры, ориентированной на маркетинговый анализ, позволяет использовать современные технологии, такие как ИИ, для динамического ценообразования. Мировая практика показывает: оптимизация ценовой политики на основе ИИ (анализ спроса, конкурентов и загрузки) позволяет гостиничному бизнесу увеличить заполняемость номерного фонда в среднем на 12%. Для региональных туроператоров это также способствует снижению сезонной волатильности выручки на 20-25% за счет более эффективного распределения спроса. Таким образом, БД становится основой для цифровой трансформации туристского сектора Пскова, создавая ощутимый и измеримый экономический эффект.
Заключение
Цель работы по разработке методологии и структуры базы данных объектов индустрии туризма города Пскова для целей регионального маркетинга была полностью достигнута. В ходе исследования были установлены теоретические основы, подтверждающие необходимость перехода от учета к анализу в управлении туристскими дестинациями. Критически важным элементом стало включение в структуру БД требований новейшего Постановления Правительства РФ от 27.12.2024 N 1951 о классификации средств размещения, что гарантирует актуальность и нормативно-правовую корректность данных.
Была обоснована и спроектирована логическая структура реляционной БД, которая выходит за рамки стандартного учета турагентства и фокусируется на объектах инфраструктуры регионального масштаба. Ключевым достижением стало включение уникальных аналитических слоев:
- Интеграция официальных макро-показателей из форм 1-КСР и 1-ТУР Псковстата.
- Разработка расчетного поля Коэффициент использования номерного фонда (КИНФ), который является ключевым показателем эффективности.
- Включение полей, ориентированных на гиперперсонализацию и ИИ (Геоданные, Рейтинг, Тип целевой аудитории), что обеспечивает основу для современного регионального маркетинга.
Разработанная база данных имеет высокую практическую значимость, позволяя органам управления туризмом Пскова принимать научно обоснованные управленческие и инвестиционные решения, эффективно управлять туристскими потоками и стимулировать экономический рост регионального туристского кластера. Именно поэтому данная методология является не просто академическим упражнением, а обязательным инструментом для развития современного региона.
Список использованной литературы
- Регионы России. Основные социально-экономические показатели городов. 2006 : статистический сборник. Москва, 2006.
- Поспелов Е.М. Географические названия мира: Топонимический словарь. Москва, 2001.
- География России : энциклопедический словарь / Гл. ред. А.П. Горкин. Москва, 1998.
- Города России : энциклопедия / Гл. ред. Г.М. Лаппо. Москва, 1994.
- База данных: что это такое и зачем она нужна // Skillbox.ru : [сайт]. URL: https://skillbox.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Что такое база данных // Microsoft Azure : [сайт]. URL: https://microsoft.com/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Понятие базы данных. Система управления базами данных (СУБД) // adu.by : [сайт]. URL: https://adu.by/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Разработка базы данных для туристического агентства // Kubsu.ru : [сайт]. URL: https://kubsu.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Методика сбора и обработки данных для оценки структуры потребителей услуг туристского комплекса региона // Cfin.ru : [сайт]. URL: https://cfin.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Федеральный закон Российской Федерации об основах туристской деятельности в Российской Федерации // E-cis.info : [сайт]. URL: https://e-cis.info/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Туристская инфраструктура как основа устойчивого развития дестинаций // Rrbusiness.ru : [сайт]. URL: https://rrbusiness.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Об основах туристской деятельности в Российской Федерации : Федеральный закон от 24 ноября 1996 г. // Cntd.ru : [сайт]. URL: https://cntd.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Технологии сбора данных в сети Интернет и их пространственного анализа при принятии стратегических решений в туристической отрасли // Cyberleninka.ru : [сайт]. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Методика проектирования реляционной БД // andpop.ru : [сайт]. URL: https://andpop.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- К вопросу использования термина «Туристская инфраструктура» // Asu.ru : [сайт]. URL: https://asu.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Понятие и составные элементы туристской инфраструктуры // Elibrary.ru : [сайт]. URL: https://elibrary.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Утвержден перечень видов объектов туриндустрии, на которые распространяется налоговая льгота по НДС // Garant.ru : [сайт]. URL: https://garant.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Зачем туристической отрасли Big Data? // Itpgrad.ru : [сайт]. URL: https://itpgrad.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- База данных: что это, виды, типы + примеры // Kokoc.com : [сайт]. URL: https://kokoc.com/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Развитие информационно-коммуникационных технологий в сфере туризма посредством создания базы данных // Rrbusiness.ru : [сайт]. URL: https://rrbusiness.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Использование баз данных в продвижении туристских территорий // Cyberleninka.ru : [сайт]. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- База данных: что это такое: основные свойства и типы // Skillfactory.ru : [сайт]. URL: https://skillfactory.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Глобальный и российский рынок Travel Tech: ключевые векторы развития и инвестиционные приоритеты // Trn-news.ru : [сайт]. URL: https://trn-news.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Розничная торговля, общественное питание, услуги населению, туризм // Rosstat.gov.ru : [сайт]. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Методология проектирования и создания баз данных для современного программного обеспечения // Cyberleninka.ru : [сайт]. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Псковская область. Туризм в цифрах // Nbdcr.org : [сайт]. URL: https://nbcrs.org/ (дата обращения: 22.10.2025).