Интеграционное решение для аналитической платформы

Описание ПО: функции и особенности

Наш заказчик – немецкая компания, которая реализует сложный проект в области Business Intelligence. Проект представляет собой BI-платформу, реализующую агрегацию, нормализацию, сохранение данных в хранилищах данных с целью последующего анализа. Платформа интегрирует данные из самых разных источников: сервисов Google, торговых площадок и социальных сетей.

Задачи

Перед нами были поставлены следующие задачи:

  • интегрировать BI-платформу с платформой для электронной коммерции
    Shopify;
  • интегрировать BI-платформу с аналитическими сервисами YouTube;
  • адаптировать Amazon Beacon Web Server для работы с системой web- аналитики Matomo.
Результаты
  • Интеграция с платформой электронной коммерции Shopify позволила получать, обрабатывать и использовать для анализа данные о клиентах торговых площадок, их заказах и финансовых транзакциях.
  • Использование сервисов Google, YouTube Analytics и YouTube Reporting позволило получать аналитические метрики, раскрывающие детальную статистику просмотров отдельных роликов и видеоканалов в целом, полную информацию о доходах от просмотров, данные о взаимодействии с контентом и о динамике числа подписчиков.
  • Адаптация Amazon Beacon Web Server для работы с трекинговой системой Matomo Tracking дала возможность использовать бесплатное решение для сбора аналитических данных с web-сайтов клиентов, использующих BI- платформу.

Все эти интеграционные решения стали важными частями построения во многом уникальной BI-платформы, предоставляющей клиентам интегральное аналитическое решение, в котором объединяются данные из множества источников.

В ходе работы над проектом использовались самые передовые технологии, предоставляемые облачной инфраструктурой Amazon, что обеспечило особую надежность решений.

Технологии

Amazon EC2, Amazon S3, Amazon DynamoDB, AWS Lambda, AWS Secrets, AWS CloudFormation, Shopify API, YouTube Analytics API, YouTube Reporting API, Matomo Tracking API, Python, Node JS.

Масштаб проекта
  • Команда проекта: 4 человека
  • Затрачено: 350 часов
  • Количество обрабатываемых аналитических метрик: более 200
  • Сложность проекта: 6 из 10