Konstruktion einer Konsolidierungssoftware für Hotelbuchungsdaten von Großkunden eines Online-Hotelbuchungsportals

Ausgangssituation

Der Kunde ist ein Online-Fare-Aggregator und betreibt ein Buchungsportal zur weltweiten Vermittlung von Hotelzimmern an Privat- und Geschäftskunden. Obwohl der Kunde bereits über eine umfangreiche BI-Landscape verfügt, bleiben zentrale Informationsbedürfnisse – aufgrund einer schwierigen bzw. fehlenden Integration verschiedener Datenquellen und Informationssysteme – unerfüllt.

Insbesondere stellen zahlreiche Informationsprobleme im Geschäftskundenbereich, der für das Hotelbuchungsportal die Haupteinnahmequelle bildet, das Unternehmen vor Herausforderungen. Der Geschäftskundenbereich ist durch ein spezielles digitales Geschäftsmodell zum Sourcing kundenindividueller sowie kostenoptimaler Hotelprogramme (sog. Portfolien) gekennzeichnet. Ein Portfolio erlaubt es den Geschäftskunden, zu den jeweils verhandelten Raten in den Hotels im jeweiligen Portfolio Zimmerreservierungen durchzuführen. Großkunden können darüber hinaus das Sourcing vollständig in die Hände der Hotelbuchungsplattform geben.

Die beiden Hauptziele des Projekts sind nun,

• durch einen automatischen Datenladeprozess die Buchungsdaten der Klienten in das Portfoliosourcing aus unterschiedlichen sowie heterogen strukturierten Quellen (z. B. Kreditinstitute wie American Express und anderer Reisemanagementplattformen wie Cytric, BCD oder CWT) sukzessive zu integrieren und insbesondere zu konsolidieren
• sowie Informationen und Analysen über die erfolgte Konsolidierung für die berücksichtigten Klienten kontinuierlich in Form eines zugänglichen Cockpits zur Verfügung zu stellen.

Während der Wille und die o. g. Geschäftsstrategie für den Betrieb dieses speziellen Geschäftsmodells existieren, war die konkrete Implementierung nicht vorhanden.

Kundennutzen

Um das skizzierte Geschäftsmodell für den Kunden umzusetzen (Punkt 1), wurde eine spezifische Softwarelösung entwickelt, die es ermöglicht, aus den heterogenen Quellsystemen (die entweder Buchungsdaten oder Abrechnungsdaten umfassen) sowie aus unterschiedlichen zeitlichen Datenlieferungen eine valide Konsolidierung der Hotelkosten zu bestimmen.

Für das zur Verfügung stehende Datenbanksystem Sybase IQ wurde ein modularisiertes SQL-Skript erstellt, das durch eine Kriterien-basierte Verschneidung (u. a. durch den Abgleich der beinhalteten Datums- und Finanzinformationen) der unterschiedlichen Quelldatensätze die Hotelkosten konsolidiert. Dazu wurden den unterschiedlichen Quellen – in Abhängigkeit von der jeweiligen Güte der Datenqualität – ein ordinaler Rang zugewiesen, der für die zeitliche Abfolge der Datenverschneidung von Bedeutung ist. So ist bspw. der eigene Datensatz des Hotelbuchungsportals von größter Bedeutung und wird faktisch als „Wahrheit“ angesehen, weshalb in der Kostenkonsolidierung aus dieser Quelle stammende Datensätze niemals als redundant, d. h. als Doppler, angesehen werden. Nachfolgende Quellen werden dann mit dieser Wahrheit anhand von Kriterien verschnitten, um so in dieser Quelle etwaige Doppler zu identifizieren und diese als solche zu markieren. Diese Logik wird für alle Fremdquellen angewendet und resultiert schließlich in einem Datensatz, der über alle Quellen hinweg die konsolidierten Hotelkosten für den betrachteten Großkunden ausweist.

Der Kundennutzen liegt auf der Hand. Der für die Entwicklung exemplarisch betrachtete Großkunde hatte bis dato selbst wenig belastbares Wissen über die eigenen Hotelausgaben in einem Geschäftsjahr. Durch die Konsolidierung und durch weiterführende ermöglichte Analysen können die Hotelprogramme optimiert und die Ausgaben folglich reduziert werden. Für das Hotelbuchungsportal eröffnet sich ein vielversprechendes neues Geschäftsfeld, das auch weiteren Großkunden qua Konsolidierung entsprechende Einsparungen ermöglichen kann und darüber hinaus diese Kunden an das Hotelbuchungsportal als strategisch wichtige Geschäftspartner langfristig binden kann.

Zur Bereitstellung und Analyse der anhand des zuvor skizzierten Vorgehens konsolidierten Hotelkosten (Punkt 2) wurden die Konsolidierungsergebnisse ferner in einen Data Mart integriert. Dazu wurden die Ergebnisse um zahlreiche weiterführende Informationen angereichert (u. a. um einen Bezug zu Lokations-, Hotel-, Kunden- oder Buchungseigenschaften), um weiterführende Auswertungen vornehmen zu können. Während der Data Mart als Informationsquelle für die Großkunden bereitsteht und als zusätzliche Dienstleistung gewinnbringend vertrieben werden kann, birgt der Data Mart für das Hotelbuchungsportal ebenfalls eine wichtige neue Informationsquelle, um die jeweiligen Großkunden besser zu verstehen und zukünftig für sie passgenauere und kostenminimierende Hotelportfolien zurechtzuschneiden.

Aufgaben

• Fachkonzept: Modellierung der Datenstrukturen des Zielsytems
• Fachkonzept: Ladung der Daten der Quellsysteme in das Zielsystem
• Umsetzung der Konsolidierungslogik als modularisiertes SQL-Skript (Ladestrecke)
• Dokumentation der Projektergebnisse
• Eingesetzte Tools: Sybase IQ, Aqua Data Studio, PowerDesigner, SVN, Confluence