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06.03.1998 - 

IT in der Touristik/Flugziel: Optimaler Ertrag

Genaue Prognosen durch permanente Datenanalyse

Ein unrentabler Flug kann zwei Ursachen haben: Plätze blieben leer oder sie wurden zu billig verkauft. War etwa die Nachfrage zu dieser Zeit generell schwach oder die Verkäufer hielten bis zum Schluß Tickets der hohen Preisklassen verfügbar und blieben dann darauf sitzen, startet die Maschine vielleicht mit zahlreichen leeren Plätzen. Gehen dagegen aus Furcht vor dieser Situation die Tickets zu früh in den niederen Preisklassen über den Verkaufstresen, kann es passieren, daß reguläre Nachfrage nicht mehr bedient werden kann - Plätze wurden unter Wert abgegeben, der Flug ist ebenfalls kein wirtschaftlicher Erfolg.

Es gilt also, ein ausgefeiltes Analysesystem zu installieren. Hinter der Lösung der Lufthansa für ihr Revenue Management verbergen sich komplexe Algorithmen und eine Flut historischer und aktueller Daten, die der DV Höchstleistungen abverlangen.

Die Analyse selbst übernehmen Standardapplikationen des Software-Anbieters Pros Strategic Solutions. Über eine Vielzahl teils vorgegebener, teils von den Benutzern eingestellter Parameter werten diese Programme jede Nacht die historischen Buchungsdaten aus und berechnen darauf aufbauend Prognosen für ein Jahr. Solche Parameter sind zum Beispiel Datum (etwa Ferienzeit), Lokationen, bestimmte Ereignisse (zum Beispiel Messen), Benutzerverhalten (etwa typische Werte einzelner Flughäfen bezüglich nicht zum Abflug erschienener Gäste als Grundlage für Überbuchungen) und vieles mehr. "Es handelt sich um ein lernendes System, das von den Benutzern laufend beeinflußt wird", so der Leiter des technischen Betriebs, Werner Herbst. Das Zeitfenster verschiebt sich täglich, und je näher das Datum eines Fluges rückt, desto genauer und verläßlicher wird die Prognose.

Das Passenger Revenue Optimization System (Pros) besteht aus drei eng verzahnten Modulen:

-Mit derzeit 21 GB Nutzdaten ist es das Kernsystem "IV", das jede Nacht in Batch-Läufen auf Basis des neu hinzugekommenen Datenbestandes die Analysen und die Prognosen vornimmt.

-Für die Steuerung von Reisewegen und unterschiedlichen Märkten ist das Modul "Bidprice" zuständig. Es enthält keine historischen, sondern nur aktuelle Daten - derzeit zirka 600 MB. Täglich muß es rund eine Million Anfragen unterstützen und ist rund um die Uhr aktiv:

Bei bestimmten Bewegungen in den Buchungsdaten, zum Beispiel einer überdurchschnittlich hohen Nachfrage für einen bestimmten Flug, generiert es Informationen, die sofortige Berechnungen auslösen.

-Das Group Revenue Management System (GRMS) unterstützt Gruppenbuchungen mit derzeit 1,5 GB Nutzdaten.

Hochkomplexe Berechnungen auf einem dermaßen großen Datenbestand, die noch dazu in einem vorgegebenen Zeitraster abgeschlossen werden müssen, stellen hohe Anforderung an Performance und Stabilität der Datenbank. Beispiel: Die letzten Daten kommen um 23 Uhr, und am nächsten Morgen um sechs Uhr müssen alle Ergebnisse verfügbar sein.

Das Team der Lufthansa hat dazu eine flexible Client-Server-Architektur aufgebaut. Die tagesaktuellen Reservierungs- und Check-in-Daten transferiert ein IBM-Großrechner, der die Accounting-, Pricing- und Reporting-Systeme beherbergt, in den "Sybase SQL Server 11" auf einem Unix-Host (Sun). Dieses Duo leistet die Kernarbeit des Revenue Management Systems. Es bereitet die Daten auf. Diese stehen der Client-Ebene - einer großen Anzahl von PCs (OS/2 auf Novell), auf der die Applikationen ablaufen - als integrierte Basis für Abfragen zur Verfügung.

Diese DV-Architektur ist mit den Anforderungen systematisch mitgewachsen. Als man Anfang der 90er Jahre die ersten Schritte im Revenue Management tat, reichten eine "Tricord"-Maschine auf Novell-Basis und Isam Dateien (Isam = Index Sequential Access Method) noch aus. 1993 verlangten die komplexeren Herausforderungen dann eine SQL-Datenbank, wobei man sich in einem Vergleichstest "aufgrund der Performance-Ergebnisse" für Sybase entschied.

Heute laufen auf dieser Ebene nach mehreren Hardware-Upgrades zwei gekoppelte Sun 4000 Enterprise Server mit jeweils sechs Prozessoren. Die beiden Rechner teilen sich die Produktionsfunktionalität; zugleich spiegelt jeder asynchron die Daten des anderen und dient damit auch als Backup.

Herbst baut auf die Stabilität und Performance dieses Datenbank-Hardware-Gespanns - angesichts des Rund-um-die Uhr-Betriebs mit seinen engen Zeitfenstern sind das die kritischen Erfolgsfaktoren für die gesamte Ertragssteuerung. "Wir hatten bisher noch keinen Ausfall aufgrund dieser Komponenten. Das System ist robust und läuft beim Auftreten kleinerer Fehler stabil weiter, sie können hinter den Kulissen behoben werden." Zur guten Performance trägt nicht zuletzt bei, daß der Sybase SQL Server 11 das Multiprocessing mit sechs - "und durch Skalierung auch noch weiteren" - Prozessoren unterstützt. Womit der Lufthansa-Mann die dritte große Anforderung an die Datenbank benannt hat: "Wir wachsen so dynamisch, daß die Hardware alle anderthalb bis zwei Jahre ausgetauscht werden muß. Da muß die Software skalierbar sein."

An der Schnittstelle können die Planer auf ihrem PC die notwendigen Daten individuell und schnell abrufen; am Tag laufen im Schnitt bis zu 50 parallele Datenbank-Sessions. Damit lassen sich zum Beispiel voraussichtlich nachfrageschwache Zeiten einer Strecke rechtzeitig erkennen und entsprechende Gegenmaßnahmen einleiten: zum Beispiel spezielle Verkaufsförderungs-Programme in Form verbilligter Tickets, zeitlich befristeter Pakete und ähnliches. Umgekehrt ist es möglich, einen vermutlichen Engpaß frühzeitig zu orten. Nach entsprechenden Rentabilitätsberechnungen ist dann eventuell zusätzliches Equipment einzusetzen. Für jeden Flug ist das Größenverhältnis der unterschiedlichen Preisklassen so einzustellen, daß der beste Mix zwischen Auslastung und Rentabilität erreicht wird. Aufgrund der Erfahrungswerte, die das Verhalten der Fluggäste einzelner Airports spiegeln, wird die Zahl der Überbuchungen ermittelt. So bleiben einerseits möglichst wenige Plätze leer, andererseits müssen kaum Passagiere abgewiesen werden.

Auf diese Weise kann die Fluggesellschaft ihren Ertrag optimieren und gleichzeitig den Kundenservice verbessern. Beispielsweise gehört die Verfügbarkeit der Tickets bis kurz vor dem Start zu einem Leistungsmerkmal der höherpreisigen Klassen. Das Kunststück, diesen Service ohne das Risiko zu vieler unbesetzter Plätze zu offerieren, meistert das System so: Es schätzt das zu erwartende Aufkommen faktengestützt möglichst exakt ein. Die Basis hierfür ist das unterschiedliche Buchungsverhalten, wobei die dominierenden Geschäftsreisenden in der Regel kurzfristiger entscheiden als die Touristen.

Auch die Beratung von Gruppenreisenden konnte verbessert werden. Ein Kundenbetreuer kann bei Anfragen exakte Aussagen über die Verfügbarkeit von Kontingenten treffen. Gleichzeitig unterbreitet er Gegenvorschläge, die den Interessen des Kunden entgegenkommen. Oft genügt es, etwas später zu fliegen oder die Route leicht zu ändern, um in wesentlich günstigere Preiskategorien zu gelangen.

Systemumgebung

2 Sun 4000 Enterprise mit Open Vision, symmetrisch gespiegelt, unter Betriebssystem Solaris, 6 Prozessoren, 2 x 60 GBCompaq-Clients (Pentium 200)Sybase SQL Server 11Sybase Open Client für OS/2

Angeklickt

Was zunächst wie die Quadratur des Kreises aussieht, kann dennoch bisweilen gelingen: den richtigen Mix zwischen Auslastung und Preisgestaltung zu finden. "Ertragsoptimierte Steuerung der Flüge heißt das Zauberwort", erläutert Werner Herbst, Leiter des technischen Betriebes für das Revenue Management System der Lufthansa AG. Durch fortlaufende detaillierte Analyse empirischer Daten werden immer wieder neue Prognosen berechnet, die es erlauben, bei jedem Flug die Buchungsklassen so zu kombinieren, daß sich der höchstmögliche Ertrag erzielen läßt.

*Rolf Bastian ist freier Journalist in Mainz.