dungen sein , die Kunden des Unternehmens bei der Modernisierung ihrer Prozesse unterstützen sollte .
Sorgfältige Vorbereitung
CTP kombinierte Agenturerfahrungen mit Best Practices für die Cloud-Einführung . So entstanden eine Lösung , die optimal auf Kundenanforderungen abgestimmt ist , und eine Cloud-Bereitstellung , die Leistungs- und Kostenoptimierungen verspricht .
In einem Experience Design ( XD ) Discovery Workshop ermittelte CTP gemeinsam mit den wichtigsten Stakeholdern – darunter der CEO und branchenerfahrene Führungskräfte – zunächst vorrangige Ziele und aktuelle Probleme des Medienunternehmens . CTP identifizierte die branchenspezifischen Rollen vom Powerplayer über den Branchenexperten und Branchenvorreiter bis hin zum Programmdirektor , die bei der Nutzung der Analysefunktionen und Technologie alle unterschiedliche Beweggründe und Erfahrungen aufwiesen . Wir führten Befragungen und Benutzertests mit den wichtigsten Beteiligten durch und haben sie in ihrem Arbeitsalltag begleitet , um die Abläufe besser zu verstehen . Es stellte sich heraus , dass Daten von vielen inkonsistent genutzt wurden – meist als sekundäres Instrument , um Annahmen zu bestätigen . Was sie brauchten , war eine einfache Datenvisualisierung , um die Performance eines Songs mit anderen Leistungsindikatoren und Zuhörerstrukturen in Beziehung zu setzen , die sich teilweise überlagerten .
CTP ging zur Prototyperstellung über . Das Team sammelte mithilfe von Google Tabellen und JSON Daten , um den Trendverlauf von Musiktiteln in einem Modell zu visualisieren . Dabei wurden mehrere Datenvisualisierungen erprobt und eine Benutzeroberfläche mit Geokarten , Balkendiagrammen und Trendlinien erstellt . Das Ergebnis war ein ausgereifter Workflow , mit dem die Lebenszyklen von Künstlern und Musiktiteln bewertet werden können .
Da nicht alle Daten auf dieselbe Weise generiert wurden , fehlten „ saubere Daten “, was
CTP als größte Herausforderung bezeichnete . Beispielsweise waren für Vertriebs- , Übertragungs- und digitale Kanäle keine einheitlichen Marktgrenzen und Zeitfenster definiert . Um plattformübergreifende Erkenntnisse zu gewinnen , suchte CTP nach Möglichkeiten , bestehende Datenstrategien neu zu gestalten . Technische Experten unterstützten den Kunden beim Aufbau eines „ Datenpools “ als Vorstufe zu verlässlichen Standardmetriken .
Mithilfe der vorhandenen Excel-Arbeitsblätter überarbeitete CTP nicht nur die Anwendungsoberfläche , sondern implementierte einen zweiten Mechanismus , um Daten durch Branchenexperten validieren zu lassen . So konnte der Kunde Datenmodelle trainieren , die Komplexität verringern und mit der Zeit einen Informationspool aufbauen . Das Team konnte sich entspannt an die Vereinfachung der Benutzeroberfläche machen , um den richtigen Personen die richtigen Daten zur richtigen Zeit zur Verfügung zu stellen . All das im passenden Format , auf dem geeigneten Medium oder über den geeigneten Kanal .
Das Music Analytics Dashboard basiert auf einer traditionellen dreistufigen Architektur mit einer Darstellungsschicht , Geschäftsschicht und Datenschicht . Die Darstellungsschicht umfasst eine AWS Elastic Beanstalk-Anwendung , node . js und React-Frame - work komponenten . Die Geschäftsschicht liegt mehr im aktuellen Trend der serverlosen Architektur und wurde mit Amazon API Gateway und AWS Lambda geschrieben , verfügt über spezifische Authorizer und ist über die OAuth-Schnittstelle in Azure Active Directory integriert . Die Datenschicht ist eine AWS RDS-Multi-AZ-Instanz , die aufgrund der relationalen Daten das PostgreSQL-Modul nutzt .
Die serverlose ETL-Pipeline ist eine MapReduce-Pipeline , die auf serverlosen Komponenten und nicht auf Hadoop basiert . Die wichtigsten Merkmale sind : abstrahierte Datenerfassung mit Verbindung zu FTP , S3 , Google Cloud Storage , SQL-Datenbanken , SOAP-Diensten , Windows-Netzwerkfreigaben
10 | THE DOPPLER | SOMMER 2018