POWER BI IN DER TRAVEL-INDUSTRIE

Januar 30, 2018 / Data Analytics / Power BI March 25, 2019


Die Herausforderung

An Flughäfen gibt es unzählige analytische Anwendungsfälle. Einer davon ist die Untersuchung der Luftfracht-Bewegungen des Cargo Bereich, um ungenutzte Potentiale optimal ermitteln zu können.

Da die anfallenden Datenmengen enorm sind, die zu erwartenden Muster der Inhalte aber zunächst nicht klar sind, braucht man eine Lösung, die sowohl den Erkenntnis-Prozess in den Daten als auch die Visualisierung der Daten in verständlicher Form erfordert.

Der Nutzen

  • Das detaillierte Verständnis der Frachtströme und der zugehörigen Verteilerstrecken, Absender und Empfänger ermöglicht bessere Leistungsangebote und höhere Auslastung der verfügbaren Kapazitäten.
  • Eine Verbesserung der Wirtschaftlichkeit sorgt unter dem Strich zu verbesserter Wettbewerbsfähigkeit und mehr Mittel für Innovation und die Untersuchung von ganz neuen Transportmitteln wie Drohnen.

Die Technologie

Zur Datenanalyse und Visualisierung wurden die Data Science und Business Intelligence Werkzeuge von Microsoft verwendet.

Da Power Bi Desktop eine explorative Navigation in Daten aus unterschiedlichsten Quellen ermöglicht, können Fach- und Data Science-Experten direkt am Tisch über Ergebnisse, Darstellungsweise und KPIs sprechen.

Vorbereitende oder nachbereitende Arbeiten können dann ungestört im Lab stattfinden, ohne dass die Endanwender mit technischen Details konfrontiert werden müssen.

Die Herangehensweise

Auf Basis der Kundenvorgaben haben wir aus den bereitgestellten Datenquellen erste KPIs und Dashboards vorbereitet.

In weiterführenden Workshops wurden dann mit den betroffenen Fachbereichen die Dashboards und KPIs verfeinert oder ergänzt, um die jeweiligen Blickwinkel der Fachbereiche in eigenen Dashboards widerzuspiegeln.

Als Besonderheit bei den Dashboards stand die umfassende interaktive Filterung der Daten durch die Endanwender sowie die Durchsetzung von Datenrechten der angemeldeten Benutzer im Vordergrund.

Die Dashboards wurden deshalb so entworfen, dass die Benutzer per Single Sign On nur Ihre eigenen Dashboards sehen. Innerhalb erlaubter Dashboards sieht der der angemeldete Benutzer nur den Datenausschnitt, auf den er berechtigt ist.

Fazit

Selbst eine unspezifische Erhebung von Daten kann mit Data Science und Business Intelligence ggf. auch zu einem späteren Zeitpunkt zu nützlichen Daten aufbereitet werden. Man muss nur Ideen haben, wie man Daten in Bezug setzen könnte und welche analytischen Verfahren nützlich wären, um aus Daten Erkenntnisse zu machen.

Moderne BI Tools sind dabei enorm nützlich – insbesondere in Kombination mit kognitiven Technologien wie Machine Learning, Office Graph oder Datenintegrations-Diensten wie Azure Data Factory.