Plattform zur Verwaltung von Anzeigendaten

GCP

In diesem Artikel handelt es sich um ein Produkt, dass für die Durchführung von Werbekampagnen auf verschiedenen Plattformen und die Analyse ihrer Effizienz ausgelegt wurde.

Der Kunde

Branche

Unterhaltung

Region

Kunde seit

2020

Unser Kunde ist einer der führenden europäischen Medienkonzerne, der Nutzern aus ganz Europa Inhalte über Fernsehen, Radio und Online-Dienste zur Verfügung stellt.

Detaillierte Informationen über den Kunden können aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Der Kunde hatte die Idee einer Plattform, die es ermöglichen sollte, Werbekampagnen über Quellen wie Fernseh- und Radiosender zu starten. Außerdem sollte die Lösung dafür sorgen, dass sich die Ergebnisse der gestarteten Werbekampagnen für weitere Anpassungen bewerten lassen.

Um eine solche Plattform zu schaffen, mussten die Software-Ingenieure von Innowise:

Stärken und Schwächen im bestehenden Datenflussdesign des Kunden bestimmen;
die Datenübermittlung optimieren;
manuelle Prozesse automatisieren;
die bestehende Software-Architektur neugestalten, um eine bessere Skalierbarkeit zu ermöglichen;
die Funktionalität der bestehenden Infrastruktur erweitern.

Lösung

Innowise hat eine Plattform entwickelt, die es den Kunden erlaubt, auf ein möglichst breites Spektrum an Werbemitteln zuzugreifen, einschließlich Fernsehen, Radio und Online-Medien, und medienübergreifende Werbekampagnen zu starten. Unsere Software-Ingenieure haben die Architektur und den Datenfluss der Lösung so konzipiert, dass die Benutzer Werbekampagnen effektiv loslaufen und genaue Daten über deren Effizienz erhalten können.

Voriger

Google Cloud Platform

Die Lösung basiert auf der Google Cloud Platform, da sie eine Verfügbarkeit von 99,95 % unabhängig vom Standort oder Datenverkehr des Benutzers garantiert, was das beste Ergebnis unter allen gängigen Optionen ist.

Kubernetes

Alle Workloads und Dienste, die auf der GCP-Plattform arbeiten, werden von Kubernetes betrieben. Dieses System wurde aufgrund seiner automatischen Skalierbarkeit sowohl nach oben als auch nach unten je nach der tatsächlichen Nachfrage und der daraus resultierenden Kosteneffizienz der Technologie gewählt.

Voriger

ETL-Pipelines

Die vom Kunden bereitgestellten primären Datenquellen waren relationale Datenbanken. Unsere Dateningenieure haben ETL-Pipelines entwickelt, um Datenpakete aus den Quellen des Kunden im Cloud-Speicher als Parquet-Dateien zu aggregieren.

Data Lake und Data Warehouse

Alle durch ETL-Pipelines gesammelten Daten werden von Apache Airflow für den Verfeinerungsprozess an den Data Lake übertragen. Nachdem die "schmutzigen" Daten "bereiningt" worden sind, werden sie an das Data Warehouse gesendet, von wo aus sie direkt an die Benutzer gesendet oder von Data Scientists zur Erstellung von Modellen und Vorhersagen für verschiedene Werbemetriken verwendet werden können.

Technologien & Tools

Back-end

Python 3.x, Flask, Celery, WebSockets, Django REST framework, Pytest

Front-end

TypeScript

Datenbanken

PostgreSQL

DevOps

Kubernetes, Apache Airflow, Terraform

Cloud

Google Cloud Platform

VCS

GitLab

Prozess

Wir haben Scrum als Methode für die Softwareentwicklung gewählt, mit zweiwöchentlichen Sprints und einem Sprint-Übersicht, um die hinzugefügte Funktionalität zu demonstrieren. Wir haben Jira und Confluence verwendet und alle Meetings in Google Meets abgehalten.

Das Team der Innowise entwickelte die Software-Anforderungen entsprechend der Vision des Kunden von der Lösung und dokumentierte sie. Während des Entwicklungsprozesses analysierten und verfeinerten wir diese Anforderungen und zerlegten sie in Aufgaben, um den Fortschritt besser verfolgen zu können. Nach Fertigstellung mehrerer Anforderungen überprüften die Qualitätssicherungsingenieure von Innowise, ob die Lösung gemäß den Anforderungen entwickelt wurde, keine Fehler aufwies und das gesamte Entwicklungsteam mit der Vision des Kunden und den gewünschten Ergebnissen übereinstimmte.

Team

Dateningenieure

Front-end Entwickler

Back-end Entwickler

ML-Ingenieur

BI-Entwickler

Business-Analyst

Project Manager

QA Engineers

Ergebnisse

Innowise hat eine Plattform entwickelt, über die Kunden ihre Werbekampagnen über mehrere Medienquellen starten, verschiedene Metriken nachverfolgen und Prognosen erstellen können, die sowohl verfeinerte als auch nicht verfeinerte Daten nutzen.

Unser Software-Engineering-Team hat eine Reihe von zuvor manuellen Prozessen automatisiert und den Datenfluss so gestaltet, dass das Softwareprodukt so effizient wie möglich ist.

Projektdauer

seit 2021
Das Projekt ist noch nicht abgeschlossen. In dieser Phase unterstützen wir die Plattform und führen neue Funktionen ein.

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Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

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