CASE STUDY
Ein internationaler Automobilhersteller gibt Kunden die Möglichkeit, Fahrzeuge vor dem Kauf interaktiv zu visualisieren: Es können beispielsweise Türen oder Kofferraum geöffnet werden. Zudem kann das Fahrzeug in verschiedenen virtuellen Umgebungen gefahren werden. Eine stabile Dateninfrastruktur bietet die Grundlage für die Fahrzeugvisualisierung.
Herausforderung
- Ziel: Analyse wie häufig, wo und mit welchem Device die Fahrzeugvisualisierung von Kunden genutzt wird
- Weitere Analysen wie beispielsweise, welche Fahrzeugtypen visualisiert werden oder wie lange durchschnittlich eine User Session dauert
- Zusammenbringen vieler unterschiedlicher Datenquellen und sehr großer Datenmengen
Lösung
- Verarbeitung der Daten durch Aufbau einer ETL-/ELT-Pipeline mit Amazon Web Services: AWS Lambda zur Datenextraktion, S3 Bucket zur Zwischenspeicherung der Daten, AWS Step Functions zur Orchestrierung des Workflows, Amazon Redshift als Data-Warehouse
- Visualisierung der Daten mit interaktiven Dashboards durch Tableau
Ergebnis
- Aufbau einer stabilen Dateninfrastruktur garantiert stets aktuelle Darstellung der Dashboards für gewünschte Analysen
- Häufige Nutzung der Dashboards
- Freischaltung der Dashboards für immer mehr Märkte