qurix unterstützt Unternehmen dabei, ihre Marketing-Automation effizient zu gestalten. Ein zentraler Punkt dabei ist die nahtlose Anbindung von Datenquellen. Ein hervorragendes Beispiel dafür ist die Braze Datenintegration mit Apache Airflow. Hier zeigen wir, wie ein Kunde mit unserer Unterstützung eine optimale Integration umgesetzt hat.
Herausforderung: Daten effizient mit Braze nutzen
In einem unserer Projekte benötigte unser Kunde eine Integration zwischen seinem Data Warehouse und Braze. Ziel war es, Kundeninformationen regelmäßig zu analysieren und personalisierte Marketingkampagnen zu steuern. Um diesen Prozess zu automatisieren und Daten zuverlässig zu übertragen, entschieden wir uns für den Einsatz von Apache Airflow.
Die Herausforderungen
- Die Kundendaten lagen in verschiedenen Systemen und mussten zentral zusammengeführt werden.
- Die Daten sollten regelmäßig aktualisiert und an Braze gesendet werden.
- Die Lösung sollte kosteneffizient sein und unnötige Datenmengen vermeiden.
Unsere Lösung: Automatisierte Braze Datenintegration mit Apache Airflow
qurix entwickelte eine flexible und skalierbare Pipeline zur Datenintegration. Dabei setzten wir auf Apache Airflow, um Datenflüsse zu steuern, zu überwachen und effizient an Braze zu übertragen. Aus diesem Grund haben wir es so umgesetzt:
Zentrale Braze Datenintegration mit Apache Airflow im Data Warehouse
- Erstellung einer zentralen Tabelle, in der relevante Kundendaten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt wurden.
- Nutzung von Airflow-Jobs, um Datenänderungen automatisch zu erfassen und zu aktualisieren.
Automatisierte Übertragung an Braze
- Nutzung der Braze REST-API für die Datenübertragung.
- Sicherstellung, dass nur relevante Deltas übertragen werden, um Kosten zu minimieren.
- Einrichtung ereignisgesteuerter Kampagnen in Braze basierend auf aktualisierten Kundendaten.
Effizienzsteigerung durch Echtzeit-Datenflüsse
- Airflow orchestriert die Datenverarbeitung und sorgt für eine nahtlose Synchronisation.
- Implementierung eines Monitoring-Systems zur Qualitätssicherung der Daten.
- Integration von Apache Kafka als Message Broker für zukünftige Echtzeit-Datenströme.
Herausforderungen & wichtige Erkenntnisse
Kostenkontrolle: Große Datenmengen können in Braze hohe Kosten verursachen. Daher war es wichtig, ausschließlich Deltas zu übertragen.
Optimale Datenquelle: Da operative Kundendaten häufig Änderungen unterliegen, ist es sinnvoller, Daten direkt aus operativen Systemen zu streamen, anstatt sie aus einem Data Warehouse zu beziehen.
Skalierbarkeit: Durch den modularen Aufbau der Airflow-Pipelines kann die Lösung flexibel erweitert werden.
Erfolgsgeschichte: Mehr Effizienz durch Airflow und Braze-Integration
Dadurch konnte unser Kunde mit dieser Lösung:
- Marketingkampagnen automatisieren und personalisieren.
- Daten aus Snowflake, BigQuery und anderen Quellen effizient mit Airflow in Braze integrieren.
- Den manuellen Aufwand um 80 % reduzieren.
- Die Conversion-Rate durch gezieltes Targeting um 35 % steigern.
Fazit
Somit ist die richtige Datenanbindung entscheidend für eine erfolgreiche Marketing-Automation mit Braze. qurix setzt auf Apache Airflow, um Unternehmen eine effiziente und skalierbare Lösung zu bieten (siehe auch “Scalable Data Ecosystems for SMEs“) – für personalisierte und wirkungsvolle Kampagnen. Durch den optimierten Datenfluss konnten Kosten gesenkt und die Marketing-Performance verbessert werden.
Eingesetzte Technologien:
- Apache Airflow
- Python
- Braze REST-API
- Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift
- Apache Kafka (geplante Erweiterung)
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