CRM-Datenpipeline für Customer Journey Analytics

Management Summary

Für ein pharmazeutisches Healthcare-Unternehmen entwickelte HMS eine automatisierte CRM-Datenpipeline für Customer Journey Analytics. Die Lösung integriert und verarbeitet CRM-Daten täglich mit Snowflake, dbt und Apache Airflow. Sie unterstützt Customer Journey Insights und CRM Analytics in mehr als 40 Ländern.

Projektsteckbrief

#lifesciences

Pharmazeutisches Healthcare-Unternehmen

Branche: Pharma
Projektstart: 06/2023
Schwerpunkt: Data Insights
Use Case: Business Intelligence & Reporting

Projektziel

CRM-Daten aus mehreren Quellen integrieren, täglich qualitätsgesichert verarbeiten und für Customer Journey Analytics bereitstellen.

Wichtigste Kernfunktionen

End-to-End-ELT-Pipeline für CRM-Daten aus mehreren Quellsystemen
Zentrales Data Warehouse für tägliche Analyseprozesse
Orchestrierte Datenverarbeitung mit qualitätsgesicherten Transformationen

Tech Stack

jira snowflake dbt apache airflow sql test automation data integration data quality assessment ci/cd pipelines

Die Pipeline macht CRM-Daten täglich nutzbar und schafft eine verlässliche Grundlage für Customer Journey Insights in mehreren Ländern.
Dr. Christian-Marcel Schmied
Project Lead

Die Ausgangslage

Vor der Zusammenarbeit mit HMS waren die CRM-Datenprozesse des Unternehmens langsam, fehleranfällig und teilweise manuell. Daten aus verschiedenen Quellen mussten zusammengeführt werden, bevor sie für Analysen zur Verfügung standen. Das kostete Zeit und verzögerte Entscheidungen rund um die Customer Journey. Für den Einsatz in mehr als 40 Ländern fehlte außerdem eine Architektur, die neue Anforderungen und zusätzliche Datenquellen verlässlich aufnehmen konnte. Einzelne Prozessanpassungen reichten dafür nicht aus, weil das Problem in der Datenintegration, Verarbeitung und Skalierbarkeit lag.

Die HMS-Lösung

CRM-Datenpipeline für Customer Journey Analytics

HMS entwickelte eine automatisierte ELT-Pipeline, die CRM-Daten aus mehreren Quellen integriert, transformiert und für Customer Journey Analytics bereitstellt.

Zentrales Data Warehouse

Snowflake dient als zentrale Plattform für die integrierten CRM-Daten. Die Architektur ist darauf ausgelegt, Daten aus unterschiedlichen Quellen aufzunehmen und für Analysen bereitzustellen.

Qualitätssicherung in der Transformation

dbt übernimmt die Transformation der Rohdaten. Die Verarbeitungsschritte werden nachvollziehbar modelliert und durch qualitätssichernde Prüfungen abgesichert.

Orchestrierung der Pipeline

Apache Airflow steuert die Verarbeitung entlang der End-to-End-Pipeline. Dadurch laufen Lade-, Transformations- und Bereitstellungsschritte automatisiert zusammen.

Umsetzung im Projektbetrieb

SQL, Test Automation, CI/CD Pipelines und Jira unterstützten Entwicklung, Qualitätssicherung und Projektsteuerung. So konnte die Pipeline kontrolliert weiterentwickelt und für internationale Rollouts vorbereitet werden.

Der Kundennutzen

Customer Journey Insights auf Basis täglich geprüfter CRM-Daten

Die automatisierte Datenpipeline macht CRM-Daten täglich nutzbar und schafft eine belastbare Grundlage für Customer Journey Insights in mehr als 40 Ländern.

Schneller

Aktuelle CRM-Analysen für operative Entscheidungen

CRM-Daten werden täglich verarbeitet und für Auswertungen bereitgestellt. Fachbereiche können Entscheidungen zur Customer Journey auf einer aktuelleren Datengrundlage treffen.

Verlässlicher

Qualitätsgesicherte Verarbeitung aus mehreren Quellen

Automatisierte Transformationen und Tests reduzieren Fehler in der Datenaufbereitung. Die bereitgestellten Informationen werden konsistenter und besser nachvollziehbar.

Skalierbarer

Erweiterbare Architektur für internationale Rollouts

Weitere Datenquellen und Länder lassen sich leichter anschließen. Die Lösung unterstützt den Einsatz in mehr als 40 Ländern, ohne neue manuelle Datenprozesse aufzubauen.

Unsere Stärken, Ihre Vorteile

Data Engineering für Customer Journey Analytics

HMS verbindet Data Engineering, Plattformarchitektur und Qualitätssicherung für Customer Journey Analytics. Die automatisierte CRM-Datenpipeline führt mehrere Datenquellen zusammen und unterstützt täglich aktualisierte CRM Analytics im internationalen Einsatz.

Was Sie von HMS erwarten können

HMS unterstützt CRM-Datenprojekte mit Data-Engineering-Kompetenz, Plattformverständnis und Blick für den späteren Betrieb.

Integration mehrerer CRM-Datenquellen
Aufbau automatisierter ELT-Pipelines
Qualitätssicherung für tägliche Analyseprozesse
Skalierbare Architektur für internationale Rollouts

Karsten Wohlgefahrt

Principal Sales Manager

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