Markus Eck

Datenmodell, welches komplexe Abhängigkeiten zwischen Urhebern und Verlagen darstellt, entwickelt und für die Verwendung ElasticSearch optimiert. Einrichtung mehrstufiger ETL-Strecken (nach dem Bronze-Silber-Gold Schichtmodell von Databricks) in Databricks (in Pyspark & SQL). Tägliches zur Verfügungstellen der errechneten Daten und schreiben in ElasticSearch Instanz.

Einführung von Unit- und Regressionstest (poetry, pytest & Github Actions) für Output Datenset.

Entwicklung eines Marketing Intelligence Reportings und Weiterentwicklung auf Basis sich ändernder Anforderungen (neue Datenquellen, Stakeholder Anfragen). Entwicklung mehrerer Dashboards (Tableau), mit Einblicken in die Marketingaktivitäten des Unternehmens für relevante Marketing Kanäle.

Das Projekt bestand hauptsächlich aus den Folgenden Bestandteilen:

- Anbindung von Rohdaten (airbyte, supermetrics, fivetran)

- Normalisierung und Bereinigung der Daten im DWH (databricks, SQL/Python)

- Entwicklung von Klassifizierungsfunktionen, um unterschiedliche inhaltliche Logiken sowie verschiedene Attributionsmodelle abbilden zu können.

- Abstimmung mit verschiedenen Stakeholdern

Entwicklung eines Abverkaufs-/Vewertungsmodells.

Unter Berücksichtigung verschiedener Annahmen wurde ein Modell entwickelt, welches eine Empfehlung zum Umgang mit den Artikeln, welche es zu prüfen galt, ausgeben konnte. Es wurden verschiedene Kostenfaktoren (u.a. Lagerkosten, Logistikkosten etc.) den ebenfalls simulierten Umsätzen gegenübergestellt. Dabei wurden verschiedene Szenarien ermittelt, welche die Entscheidungsfindung im Managment unterbauen sollten.