Herausforderung der Kunden
In einem unserer Projekte benötigte unser Kunde eine Integration vom Data Warehouse mit Braze, um Kundeninformationen zu analysieren und gezielte Marketingkampagnen zu erstellen. Wir entschieden uns für den Einsatz von Airflow, um den Prozess zu automatisieren, Daten regelmäßig an Braze zu senden. Die Implementierung dieser Integration war eine spannende Aufgabe, die wir erfolgreich umgesetzt haben und einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Customer Experience geleistet.
Lösungsweg
Unsere wichtigsten Schritte in diesem Projekt waren:
– Zunächst haben wir eine zentrale Tabelle im Data Warehouse angelegt, in der alle relevanten Kundendaten aus verschiedenen Datenquellen gesammelt werden mussten. Wir verwendeten Airflow-Jobs, um die Änderungen in den Kundendaten an diese Tabelle zu übermitteln. Durch den Einsatz von Airflow wurde der Prozess stark vereinfacht und automatisiert, so dass wir sicherstellen konnten, dass die Kundendaten dort immer auf dem neuesten Stand sind.
– Um die Daten an Braze zu senden, verwendeten wir die REST-API, die relativ einfach zu bedienen war. Mithilfe der Braze-API konnten wir Kundendaten reibungslos und ohne Fehler an Braze senden. Nachdem wir die Datenquellen angebunden hatten, konnten wir ereignisgesteuerte Kampagnen in Braze durchführen.
Gilt zu beachten
Es sollte jedoch beachtet werden:
– Bei großen Datenmengen können die Kosten in Braze relativ schnell und unbemerkt steigen. Hier ist es wichtig, die Kosten im Auge zu behalten und IMMER nur die Deltas zu laden.
– Da es sich um operative (Kunden-)Daten handelt, die sich oft ändern können, ist es ratsam, die Versorgung von Braze mit Daten auf Basis von Data-Streaming zu realisieren, am besten direkt aus operativen Systemen, und nicht mit Daten aus dem Data Warehouse. Hierfür kann z.B. Kafka als Message Broker eingesetzt werden.
Zusammenfassung
Insgesamt hat die Pipeline-Implementierung gezeigt, wie eine praktikable und kostengünstige Integration von Braze geschaffen werden kann.
Wir sind stolz darauf, dass wir die Herausforderung angenommen und einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Kundenerfahrung für unsere Kunden geleistet haben.
Technologien
Apache Airflow, Python, etc.
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