Wie können Big Data und künstliche Intelligenz in der Skibranche eingesetzt werden?

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Die Big Data sind stark am Expandieren und spielen dank der Datendemokratisierung und Erweiterung der IdD-Systeme eine zunehmend wichtigere Rolle.  Gerade die Skibranche macht derzeit Fortschritte im Digitalisierungsprozess und befindet sich in einem Frühstadium, das sich durch die Integrierung des Big Data-Ökosystems und zahlreiche Herausforderungen auszeichnet. Die Resorts erfassen bereits eine große Anzahl an Daten, doch fällt es ihnen schwer, diese in wertvolle Informationen für ihr Geschäft und ihre Kunden umzusetzen. Die Schlüsselfrage steht weiterhin offen: Wer sind die Kunden der Skibranche? Wie verhalten sie sich und welche Bedürfnisse haben sie an einem Skitag? Wie ist ihre Customer Journey? Anhand der Erfassung von Big Data können diese Fragen eventuell beantwortet werden – doch dies ist nur der erste Schritt eines langen und spannenden Prozesses.

Was sind die Big Data und worin unterscheiden sie sich von anderen Datenformen?

Laut McKinsey lassen sich die Big Data anhand dieser vier Merkmale (den „4 Vs“) erkennen: große Datenmenge (Volume), schneller Datenfluss (Velocity), diverse Datentypen (Variety) und geringe Wertdichte (Value).

Angesichts dieser Merkmale stellt der Einsatz von Big Data eine große Chance, aber auch eine Herausforderung dar. Das Einsammeln, Verarbeiten und Speichern eines enormen Datenvolumens ist zweifellos kostenaufwendig. Ein schneller Datenfluss fordert die Datenverarbeitungssysteme heraus, und eine Vielfalt an Datentypen erhöht die Komplexität des Datenzyklus – angefangen beim Einsatz von neuen Verarbeitungssystemen bis hin zur Anwendung diverser Methoden, um von den Daten zu lernen. Die geringe Wertdichte schließlich erschwert die Ausarbeitung wertvoller Informationen. Diese sind zwar vorhanden, liegen jedoch unter einem Berg irrelevanter Daten begraben. In vielen Fällen erhält man erst Informationen nach einer Kombinierung und Analyse vieler verschiedener Datenstücke, die für sich allein nicht hilfreich sind. Es ist jedoch lohnenswert, sich diesen Herausforderungen zu stellen, denn unter Anwendung der richtigen Vorgänge und Methoden eröffnen die Big Data den Entscheidungsträgern eine vollkommen neue Welt voller hochwertiger Informationen – etwas, was vorher unvorstellbar erschien. Und hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel.

Die künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet, bei der unter Einsatz verschiedener Techniken und Maschinen komplexe intellektuelle Aufgaben wie Maschinelles Lernen, Konzeptbildung, Mustererkennung und Problemlösung oder sogar Innovationen und Simulationen der menschlichen Intelligenz durchgeführt werden.

Neuronales Netzwerk für künstliche Intelligenz
Neuronales Netzwerk für künstliche Intelligenz

Sie ist eine wichtige Mitstreiterin der Big Data, da die meisten KI-Technologien (wie z. B. Algorithmen für Maschinelles Lernen) großen Nutzen vom Datenvolumen, dem ersten Merkmal der Big Data, ziehen. Mit mehr verfügbaren Daten können die Algorithmen mehr lernen, eine höhere Komplexität aufweisen und bessere Ergebnisse liefern. Die Big Data-Systeme profitieren ihrerseits von der künstlichen Intelligenz durch deren Anwendung in den Datenpipelines, um Daten zu klassifizieren, Anomalien zu erkennen und relevante Daten auszukämmen. Ferner wären viele Arten von unstrukturierten Daten wie Text, Stimmen, Abbildungen oder Bilder ohne den Einsatz von KI-Technologien wie das Deep Learning nutzlos. Diese Technologien führen komplexe Aufgaben durch, wie die Erkennung von Gegenständen und Elementen in Abbildungen oder von Konzepten und Zusammenhängen in Texten, wobei sie diese unstrukturierten Rohdaten in nützliche, strukturierte Daten verwandeln, die nur einen Schritt von relevanten und aufschlussreichen Informationen entfernt sind.

Wie können die Big Data in der Skibranche eingesetzt werden?

Die Skibranche arbeitet erst seit kurzem mit Big Data und künstlicher Intelligenz und wird sich langsam darüber bewusst, wie durch den Einsatz verschiedener Techniken das Skierlebnis verbessert werden kann.

  • Dank der Bilderkennung lassen sich überfüllte Bereiche bzw. unausgelastete Anlagen erkennen und die Verwaltungssysteme der Warteschlangen verbessern.
  • Anhand von GPS-Daten können die Geschäftsbeteiligten das Verhalten ihrer Kunden besser verstehen sowie erfahren, welche Anlagen, Pisten und Lifts sie benutzen und welche Serviceleistungen sie bevorzugen – d. h, sie erhalten eine komplette und ausführliche Einsicht in das Skierlebnis.
  • Mittels prädiktiver Algorithmen lassen sich die Preise dynamisch gestalten und der Umsatz steigern.
  • Empfehlungsalgorithmen und Chatbots können das Skierlebnis verbessern, indem sie neue Kunden bei der Erkundung des Resorts helfen und ihnen die Pisten vorschlagen, die sich am besten für sie eignen.

Die Liste der Aufgaben und Möglichkeiten ist lang und noch offen.

Der Beitrag von Skitude Business Intelligence zur Branche

Ski Resort Heatmap von Skitude Business Intelligence
Ski Resort Heatmap von Skitude Business Intelligence

Skitude Business Intelligence (BI) verarbeitet die von der Skitude-Plattform generierten Big Data mit dem Ziel, innovative, auf KI basierende Lösungen zu entwickeln, die für ein besseres Skierlebnis und einen effektiveren Betrieb der Resorts ausschlaggebend sind.

Weitere Informationen stehen dir auf https://bi.skitude.com/ zur Verfügung

Andreu Reixach

Andreu Reixach

Andreu Reixach ist Datenwissenschaftler bei Skitude und Doktorand an der Universität Pompeu Fabra. Basierend auf seinen wirtschaftlichen Fachkenntnissen und mit Fokus auf Statistiken und quantitativen Methoden arbeitet er derzeit an der Verwendung von Big Data, die zu einem tieferen Einblick in die Geschäftsmöglichkeiten der Skibranche verhelfen soll.