Projektübersicht
Andersen wurde von einer digitalen Werbeagentur mit globaler Reichweite kontaktiert. Dieser Kunde benötigte Unterstützung auf Expertenebene, um die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung enormer Mengen heterogener Werbedaten zu verbessern. Dank unserer technischen und Marketingkenntnisse haben wir es dem Kunden ermöglicht, ein sicheres und hochfunktionales Datensystem zu erhalten.
Front-end:
React.js, JavaScript, TypeScript
Back-end:
.NET, C#, .NET Core, .NET Framework, ASP.NET MVC, xUnit
Database:
MS SQL, PostgreSQL, Cosmos DB
Others:
Git, AWS, Azure, Elasticsearch, MSTest, Jasmine, SpecFlow
Lösung
Mit unserem Beitrag kann der Kunde nun einen zuverlässigen Data Lake nutzen, der speziell auf die Bedürfnisse dieser internationalen Werbeagentur zugeschnitten ist. Das heißt, dass das Team des Kunden in der Lage ist, große Mengen an wichtigen statistischen und analytischen Informationen - einschließlich Impressionen, Klicks, Ansichten, Beiträge und Anwenderbefragungen - auf eine gut strukturierte und bequeme Weise zu bewerten und zu analysieren.
Die daraus resultierende Lösung bietet unter anderem folgende Vorteile:
- Die Architektur ist so konzipiert, dass sie hohe Leistung, Vereinheitlichung, einfache Unterstützung und Herstellerunabhängigkeit gewährleistet. Daher kann der Kunde seinen Data Lake und seine Datenpipelines jetzt problemlos von Azure zu einem anderen Cloud-Anbieter übertragen - zum Beispiel zu Google oder Amazon.
- Es verfügt über eine eigene einheitliche Scheduler- und UI-Engine, ein einheitliches Framework für die Entwicklung von Datenpipelines, einen Codegenerator für solche Pipelines und einheitliche Datensammler.
- Über 40 Datenquellen sind jetzt verfügbar, darunter Google Ads und Search Ads, YouTube, Facebook und andere Meta-Quellen sowie TikTok.
- Schließlich wurde der Data Lake / DWH von einem lokalen SQL Server / SSIS auf eine Spark / Azure, Databricks / Snowflake Cloud migriert.
Projektergebnisse
In diesem Zusammenhang sind folgende Beiträge von Andersen von besonderer Bedeutung:
- Ein Codegenerator für Daten- / ETL-Pipelines, der es dem Kunden ermöglicht, Dutzende von Arbeitsstunden zu sparen, wenn er neue Datenquellen verknüpfen und aktivieren muss. Auch die Anzahl der damit verbundenen Fehler konnte deutlich reduziert werden.
- Eine Bibliothek von ETL-Pipeline-Funktionen, die verschiedene Pipelines vereinheitlicht, den Entwicklungsprozess vereinfacht und Supportverfahren erleichtert.
- Unterstützung für neue Datenquellen und Leistungsoptimierung.
Schließlich wurde von einem unserer Spezialisten eine DCP-Upload-Funktionalität entwickelt, um über das Excel-System hochgeladene Dateien zu verarbeiten und zu validieren.
2x
3H
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Weitere Schritte
Nachdem wir Ihre Anforderungen analysiert haben, meldet ein Experte bei Ihnen;
Bei Bedarf unterzeichnen wir ein NDA, um den höchsten Datenschutz sicherzustellen;
Wir legen ein umfassendes Projektangebot mit Schätzungen, Fristen, CVs usw. vor.
Kunden, die uns vertrauen:
