Robinson Club GmbH

Board ermöglicht die übergreifende Datenanalyse und Berichterstattung

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  • Branche: Tourism & Hospitality
  • Abteilung: All
Durch die Vereinfachung des Berichtswesens wurde eine erhöhte Transparenz bei den Nutzungsanalysen erreicht. Dadurch wurde der Aufwand für die Datenvorverarbeitung erheblich reduziert. Darüber hinaus sind multidimensionale Analysen nun von allen definierten Ebenen aus viel einfacher abzudecken und sehr einfach zu implementieren.
Das Unternehmen

Die Robinson Club GmbH, ein Unternehmen der World of TUI mit Sitz in Hannover, ist der deutsche Qualitäts- und Marktführer im Premiumsegment für Cluburlaub. Zum Portfolio gehören derzeit 23 Clubanlagen und ein Stadthaus in elf Ländern mit einer Kapazität von 13.000 Betten.

1971 wurde mit ROBINSON der Grundstein für eine neue Art des Urlaubs gelegt: Neben der Qualität des Angebots sollte die Individualität der Gäste mehr in den Mittelpunkt rücken. Dank einer konsequenten Markenstrategie und kontinuierlicher Qualitätsverbesserung hat ROBINSON die Idee Cluburlaub von Anfang an maßgeblich beeinflusst und sich bis heute einen deutlichen Vorsprung vor allen Wettbewerbern gesichert.

 

Die Herausforderung

Im Zuge der Einführung einer neuen Hotelsoftware und der sukzessiven Erneuerung der gesamten IT-Landschaft bestand der Bedarf, die gesamten Planungs- und Reportingprozesse zu optimieren. Kernelemente der Optimierung waren die eindeutige Definition der benötigten Informationen und die Schaffung einer technischen Plattform, die zum Einen flexible, multidimensionale OLAP Analysen ermöglicht und zum Anderen auch Standard-Reporting gewährleistet. Neben der reinen Analyse bestand die Notwendigkeit, diese Plattform darauf auszurichten, die optimierten Planungsprozesse und Funktionen wirkungsvoll zu unterstützen. Das bisherige Planungs- und Berichtswesen zeichnete sich durch ein hohes Maß an manueller Datenzusammenführung und -aufbereitung aus.

 

Die Lösung

Der erste Schritt zur Optimierung war die Durchführung einer Analyse. Nachdem alle relevanten Berichte aus den Fachabteilungen sowie weitere Informationen wie z.B. Berichtsempfänger und Erstellungszyklus zusammengetragen worden waren, erfolgte die Inventarisierung und Kategorisierung der Berichte durch das Projektteam. Mit diesen systematisch aufgearbeiteten Informationen konnten daraufhin Workshops mit den Fachabteilungen durchgeführt werden, aus denen abgeleitet wurde, welche Kennzahlen und Kenngrößen in welchen Dimensionen benötigt werden. So konnte das multidimensionale Datenmodell konzipiert und die relevanten Daten ermittelt werden. Bei den aus unterschiedlichen Quellsystemen erforderlichen Informationen war schnell klar, dass die Daten in ein zentrales Data Warehouse (DWH) zusammengeführt und aufbereitet werden müssen. Der Aufbau des DWH wurde auf Basis eines MS SQL Servers umgesetzt.

Die Daten aus den verschiedenen Quellsystemen werden nun mit Hilfe von SSIS Paketen (SQL Server Integration Services) nächtlich übernommen. Daraufhin werden sie konsolidiert und nach bestimmten Routinen überprüft. Das Ergebnis der nächtlichen Aktualisierung ist eine konsistente Datenbasis für das multidimensionale Analyse- und Planungs-Tool Board.

Mit der geschaffenen Lösung können nun die verschiedenen Fachabteilungen ihre wichtigsten Kennzahlen aus verschiedenen Dimensionen schnell und flexibel analysieren. Dazu gehören z. B. die Übernachtungsanzahl und damit verbunden die Zimmerauslastung (Einzelbelegung im Doppelzimmer o. Ä.) pro Club, Zimmerkategorie und der aktuelle Buchungsstand. All diese Informationen können mit wenigen Mausklicks mit Hilfe eines Drill-Down in andere Dimensionen wie Buchungskanal oder Altersstruktur der Gäste aufgefächert werden. Der manuelle Prozess der Aufbereitung der Daten entfällt nun vollständig und Standardberichte werden mit Hilfe eines Berichte-Abonnements automatisch verteilt. Damit erhält jeder Nutzer seine zur täglichen Arbeit benötigten Informationen schneller.

 

Der Kundennutzen

Durch die Vereinfachung des Reportings wurde eine erhöhte Transparenz bei der Auslastungsanalyse erreicht. Somit wurde der Datenaufbereitungsaufwand deutlich reduziert und mehrdimensionale Analysen aus allen definierten Ebenen sind nun einfach abzudecken und sehr gut realisierbar.

Bei der Realisierung des Reportings wurde bereits berücksichtigt, dass die Plandaten in Zukunft über Board analysiert werden sollen.