INDICADORES DO TURISMO SUL-MATO-GROSSENSE DE 2023: BOLETIM DE INTELIGÊNCIA N. 09/2024/ALUMIA

Autores

  • Danielle CARDOSO DE MOURA Fundação de Turismo de MS https://orcid.org/0000-0002-0563-2299
  • Camille Sahib Guimarães Citino Fundação de Turismo de Mato Grosso do Sul
  • Eliomar Vieira Junior Fundação de Turismo de Mato Grosso do Sul
  • Thatiane Poiato Castelani Coelho Fundação de Turismo de Mato Grosso do Sul

DOI:

https://doi.org/10.59776/2764-5835.2024.5991

Palavras-chave:

Plataforma, Big data, Anuário, Mato Grosso do Sul, Brasil

Resumo

Este boletim apresenta o compilado dos principais indicadores disponibilizados na Alumia – Plataforma de Inteligência Turística de Mato Grosso do Sul referente ao desenvolvimento da atividade turística no ano de 2023. As coletas foram feitas mensalmente, por meio da extração das informações em portais públicos, sistemas específicos de parceiros, aquisição de dados (Big Data), e ainda, dados primários. A partir dos dados e indicadores apresentados, identifica-se o crescimento, fortalecimento e desenvolvimento do turismo no Mato Grosso do Sul, a partir do aumento das chegadas de passageiros pelos modais aéreo e rodoviário. Da mesma forma, verificamos o aumento nos principais indicadores de performance e de visitações nos principais atrativos do estado.

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Biografia do Autor

Danielle CARDOSO DE MOURA, Fundação de Turismo de MS

Gerente do Observatório do Turismo de Mato Grosso do Sul na Fundação de Turismo de Mato Grosso do Sul. Bacharel em Turismo, Especialista em Gestão Estratégica de Recursos Humanos, Mestre em Turismo e Hotelaria e Doutora em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional.

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Publicado

2024-07-25

Como Citar

CARDOSO DE MOURA, D.; SAHIB GUIMARÃES CITINO, C.; VIEIRA JUNIOR, E.; POIATO CASTELANI COELHO, T. INDICADORES DO TURISMO SUL-MATO-GROSSENSE DE 2023: BOLETIM DE INTELIGÊNCIA N. 09/2024/ALUMIA . REVISTA BRASILEIRA DOS OBSERVATÓRIOS DE TURISMO - ReBOT, [S. l.], v. 3, n. 1, p. 103–113, 2024. DOI: 10.59776/2764-5835.2024.5991. Disponível em: https://periodicos.apps.uern.br/index.php/ReBOT/article/view/5991. Acesso em: 8 set. 2024.