Basierend auf Realtime Flugpreisdaten der Plattform einer großen deutschen Vergleichsplattform für Flüge, haben wir ein Forecastingsystem entwickelt um die dynamische Entwicklung von Ticketpreisen auf Tagesniveau in deren Buchungshorizont (2-3 Monate vor Abflug) möglichst genau vorherzusagen. In dem Vortrag werden wir natürlich auf die Forecastingmethode dieses hoch dimensionalen Forecastingproblems eingehen, aber der Fokus liegt vor allem auf den technischen Herausforderungen und unserer Umsetzung dieses BigData Projektes. Die Anforderungen waren unter anderem die Entwicklung eines hoch skalierbaren Systems mit einer Requests-Ergebnisauslieferung in weniger als 20ms und dem Handling von mehreren tausend Requests pro Minute.
