Case Study

Auf dem Weg zum zentralen Marketing Data Hub – Sparkassen-Finanzportal baut auf Exasol

Unternehmen

Sparkassen-Finanzportal GmbH

Branche

Finanzen & Versicherungen

Projekt

Um riesige Datenmengen aus diversen Quellen zusammenführen, verwalten und zur Basis von Business-Entscheidungen machen zu können, verlässt sich die Sparkassen-Finanzportal GmbH auf die In-Memory-Analytics-Datenbank von Exasol.

Um die Marketing-Effizienz der Sparkassen zu optimieren, konzentriert sich die Sparkassen-Finanzportal GmbH (SFP) auf die standardisierte, datengetriebene, automatisierte Kommunikation. Gemeinsam mit über 400 Instituten und Verbundunternehmen der Finanzgruppe arbeitet SFP daran, Daten aus internen und externen Systemen verwertbar zu machen. Das Datenvolumen ist gigantisch. Daten müssen aus diversen Quellen zusammengeführt und verwaltet werden. Sie bilden die Basis von Business-Entscheidungen. Dafür nutzt SFP heute die In-Memory-Analytics-Datenbank von Exasol.

Den Erfolg und Mehrwert von Marketing-Kampagnen zu messen, ist die zentrale Aufgabe der SFP. „Angesichts der vielen verschiedenen Kanäle ist schon der Blick auf die Rohdaten eine komplexe Angelegenheit“, so Christian Schlieker, Abteilungsleiter Data Plattform & Tools bei SFP. Darum konzentrierte sich das SFP-Team zunächst darauf, die heterogene Marketing-Tech-Landschaft zu standardisieren. Parallel dazu wurde Google Analytics ausgerollt. Für das Speichern der Daten kam Google BigQuery zum Einsatz. Die cloudbasierten Dienste bieten viele Vorteile, generieren aber hohe Kosten, wenn die Lasten in den Anwendungen größer werden.

Skalierbares System gefragt

Um die Arbeit der Analysten nicht einzuschränken, suchte SFP daher ein System, das skaliert, wenn viele Nutzer gleichzeitig darauf zugreifen. Nach einem Proof of Concept, ging der Zuschlag an Exasol, weil u.a. der In-Memory-Ansatz überzeugte. Zudem bevorzugen die Data Engineers der SFP Python als Programmiersprache – auch hier konnte Exasol punkten. Das Zusammenspiel aus Exasol, BiqQuery, Python und Apache Airflow als Pipeline Tool schafft eine Datenarchitektur, in der sich schnell auch Datenlösungen mit komplexen Anforderungen umsetzen lassen. Exasol-spezifische Features wie z. B. User Defined Functions (UDFs) unterstützen den agilen Entwicklungsprozess. Neue Anfragen werden so ohne umfangreiche Ergänzungen an Infrastruktur und Tool-Chain einfach umgesetzt.

Das Deployment der neuen Plattform lief problemlos. Die Lösung wird als EXACloud Service bereitgestellt. SFP muss sich nicht um den Betrieb der Lösung kümmern, sondern kann sich vollständig auf die Analytik konzentrieren. Dank Database-as-a-Service fällt auch bei einem weiteren Wachstum kein Implementierungsaufwand an. SFP hat sich bewusst für ein ‚Raw-Data-Lizenzmodell‘ entschieden. Das erlaubt es einer unbegrenzten Anzahl von Usern eine unbegrenzte Anzahl von Abfragen bzw. SQL-Queries ausführen. So ist SFP für die Zukunft gut aufgestellt.

Das Daten-Ökosystem von SFP ist in mehrere Layer strukturiert. Aus diversen Quellen wie Google Analytics, Google Ads, YouTube etc. werden die Daten in das Data Warehouse gespielt – Google BigQuery stellt hier den Data Lake dar. Darüber liegt die Reporting-Schicht, die von der analytischen In-Memory-Datenbank von Exasol gebildet wird. Als Oberfläche für den Zugriff wurde mit der „Kommunikationswelt Radar“ eine dezidierte Webanwendung mit SSO und Microsoft Power BI-Integration geschaffen. Diese stellt diverse Datenlösungen für die einzelnen Sparkassen, Verbände und Verbundpartner bereit.

Differenzierung leicht gemacht

SFP ermuntert Nutzer durch den Self-Service-Ansatz dazu, selbstständig mit den Daten zu arbeiten. Die notwendigen Anforderungen dafür stehen in Form von Reports bzw. Daten bereit. Die heterogene Gruppe der Nutzer reicht von Endanwender bei den Sparkassen, über interne Stakeholder bis hin zu Mitarbeitern aus den Analytik-Teams. Die einen wollen Dashboards, andere arbeiten selbst in der Datenbank. Manche bevorzugen vorproduzierte Reports, andere wollen tiefgehende Analysen durchführen. SFP muss also differenzieren, wie  die Datenmengen zu managen sind und welche Informationstiefe der jeweilige Stakeholder benötigt. Dank Exasol ist SFP dafür heute bestens aufgestellt.

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