Technische Showcases - DataLake Projekte - DERTour

16. Mai 2025, Vlad Satanovski

Data Lake für Dynamic Pricing: Eine umfassende Lösung für einen führenden Reiseveranstalter

Unternehmensprofil

Das Unternehmen, das im Fokus dieses Beispiels steht, ist ein bedeutender Reise- und Tourveranstalter mit einem jährlichen Umsatz von 2 Milliarden Euro. Es beschäftigt etwa 10.000 Mitarbeiter und hat Niederlassungen in 16 europäischen Ländern, wobei der Hauptsitz in Deutschland liegt. Dieses Unternehmen bietet eine Vielzahl von Reisedienstleistungen an, von Flügen über Unterkünfte bis hin zu Pauschalreisen.

Ausgangssituation

Die tägliche Geschäftstätigkeit des Unternehmens zeichnet sich durch eine enorme Datenmenge aus. Jeden Tag werden mehr als 10 Millionen Reiseangebote erstellt, die an über eine Million engagierte Kunden gerichtet sind. Diese Angebote basieren auf komplexen Verkaufsprozessen und einem vielfältigen IT-Landschaft, die zahlreiche Systeme und Datenquellen umfassen. Die Vielzahl der Datenquellen und die Komplexität der Prozesse stellen jedoch auch Herausforderungen dar.

Herausforderungen und Probleme

Eines der Hauptprobleme war die komplexe und fehleranfällige manuelle Preisgestaltung. Das Unternehmen musste täglich Tausende von Preisen für verschiedene Reiseangebote festlegen, was oft zu Fehlern und Inkonsistenzen führte. Zudem reagierte das Unternehmen langsam auf Marktänderungen, da es schwierig war, schnell und präzise Entscheidungen zu treffen.

Ein weiteres Problem war, dass viele Entscheidungen ohne adäquate Datengrundlage getroffen wurden. Um relevante Informationen schnell und effizient analysieren zu können, mussten alle zugrundeliegende Daten an einer zentralen Stelle erstmal gesammelt werden.

Lösung

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde entschieden, ein Data Lake zu implementieren. Ein Data Lake ist eine zentrale Speicherstelle für alle Rohdaten eines Unternehmens, unabhängig von deren Struktur oder Format. In diesem Fall wurde ein skalierbares Data Lake in der Cloud-Plattform AWS (Amazon Web Services) gebaut. Dies ermöglichte es dem Unternehmen, Daten aus derzeit 20 verschiedenen Quellen zu integrieren und zu verwalten.

Zusätzlich wurde ein automatisiertes Revenue-Management-System (RMS) eingesetzt. Dieses System nutzt die Daten aus dem Data Lake, um intelligente Preisentscheidungen zu treffen. Es berücksichtigt dabei eine Vielzahl von Faktoren, wie zum Beispiel Nachfrage, Wettbewerb, Saison und andere relevante Variablen. Dadurch können Preise dynamisch angepasst werden, um den optimalen Gewinn zu erzielen.

Ergebnisse

Die Implementierung des Data Lake und des automatisierten RMS hat zu beeindruckenden Ergebnissen geführt. Jeden Tag werden nun zwischen 13 und 17 Millionen Preisänderungen für über 200 Zielorte vorgenommen. Diese Anpassungen erfolgen automatisch und basieren auf aktuellen Marktbedingungen, was eine schnelle und präzise Reaktion auf Veränderungen ermöglicht.

Ein weiteres bemerkenswertes Ergebnis ist das tägliche Wachstum des Data Lakes um ca. 100 GB. Dies zeigt, wie viel Daten das Unternehmen täglich generiert und speichert. Diese Daten bilden die Grundlage für die intelligenten Entscheidungen, die das Unternehmen trifft.

Schließlich hat die Implementierung des Systems zu einem signifikanten Umsatzaufschwung geführt. Der Umsatz stieg um 5-10%, wobei dieser Aufschwung je nach Zielort variiert. Dies verdeutlicht, wie wichtig es ist, Daten zu nutzen, um optimale Preisentscheidungen zu treffen und somit den Umsatz zu steigern. Darüber hinaus stieg auch die allgemeine Datenqualität des Angebots, weil einige Fehler vermieden werden konnten, welche bisher durch manuelle Preisänderungen zustande kamen.

Fazit

Die Implementierung eines Data Lake und eines automatisierten RMS hat das Unternehmen in die Lage versetzt, seine riesige Menge an Daten effektiv zu nutzen. Dies hat nicht nur zu einer Verbesserung der Preisgestaltung geführt, sondern auch zu einem schnelleren und präziseren Reagieren auf Marktänderungen. Die daraus resultierenden Umsatzaufschwünge zeigen, wie wichtig es ist, Daten als strategisches Asset zu betrachten und sie entsprechend zu nutzen.

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