Zusammenfassung
In diesem Projekt extrahieren wir 100.000 E-Commerce-Transaktionen und bereichern sie mithilfe der OpenAI Batch API. Die Daten werden aus normalisierten Quellen geladen, automatisch bereinigt und anschließend in einem hochmodernen Data Lake auf Google Cloud Storage gespeichert. Von dort gelangen sie in Google BigQuery – ein Datenwarehouse im Petabyte-Bereich mit separaten Staging-, Clean- und Aggregated-Layern. Apache Airflow orchestriert die komplexen ETL-Prozesse, während die Integration der OpenAI Batch API zehntausende Datenpunkte anreichert. Unter anderem werden Kundenbewertungen auf Portugiesisch ins Englische übersetzt und mit präzisen numerischen Sentiment-Scores versehen, sodass aus unstrukturiertem Text handlungsrelevante Erkenntnisse werden.
Dieses Vorgehen basiert auf Unternehmenslösungen, die sich in Multi-Milliarden-USD-Konzernen bereits bewährt haben. Da vertrauliche Kundendaten nicht offengelegt werden dürfen, verwenden wir hier den öffentlich verfügbaren anonymisierten Olist-Datensatz – ein umfassendes Archiv zu Bestellungen, Produkten, Bewertungen, Zahlungen, Geodaten, Kunden und Artikeln brasilianischer Marktplätze. Die Architektur entspricht den gleichen hohen Standards, die wir in sensiblen Kundenprojekten anwenden. Auf Google Cloud aufgebaut und gestützt auf jahrelange Branchenerfahrung, liefert unsere skalierbare, fehlertolerante ETL-Pipeline aus komplexen E-Commerce-Daten wertvolle Business Intelligence.
Verwendete Technologie
- Cloud: Google Cloud Project
- Data Warehouse: Google BigQuery
- Data Lake: Google Cloud Storage (GCS)
- Large Language Model (LLM): OpenAI Batch Prediction API
- Data Source: PostgreSQL
- Data Pipeline Orchestration: Apache Airflow
- Analytics: Looker Studio
Zentrale Funktionen / Deliverables
- KI-gestütztes Sentiment: Automatisierte Anreicherung von Produktbewertungen mit einem LLM-basierten Modell, inklusive detaillierter Aspektbewertungen (z. B. Lieferung, Produktqualität).
- End-to-End-Datenpipeline: Airflow orchestriert Extraktion, Bereinigung und Transformation, was verlässliche und wiederholbare Abläufe sicherstellt.
- Schichtbasierte Datenarchitektur: Staging-, Clean- und Aggregated-Layer in BigQuery bieten Klarheit und Skalierbarkeit für Analysen.
- Dashboards & Visualisierungen: Interaktive Berichte zu Sentiment, Umsatz und Produktperformance nach Stadt, Kategorie und mehr.
- Handlungsrelevante Insights: Identifiziert präzise Bereiche, in denen die Kundenzufriedenheit besonders gut oder schwach ist – für schnellere, datenbasierte Entscheidungen.
Ergebnis
- Genauere Kundenkenntnisse: Ermöglicht die gezielte Identifizierung von Verbesserungsbedarf, zum Beispiel bei Lieferverzögerungen oder Produktmängeln.
- Höhere Effizienz: Automatisierte Workflows ersetzen manuelle Prozesse, reduzieren Fehler und entlasten das Team für wertschöpfendere Aufgaben.
- Schnellere Entscheidungen: Echtzeit-Dashboards helfen dabei, Trends frühzeitig zu erkennen und zu handeln, bevor Probleme eskalieren.
- Skalierbare Grundlage: Die robuste, modulare Pipeline kann leicht neue Datenquellen oder KI-Modelle einbinden, wenn das Geschäft wächst.
Beitrag
- Konzeption & Umsetzung: Entwicklung der gesamten Architektur von der Datenaufnahme bis hin zu den finalen Dashboards für einen durchgängigen Workflow.
- Data Engineering & KI: Aufbau von Airflow-Pipelines zur automatischen Verarbeitung der Rohdaten und Integration eines LLM-Modells zur detaillierten Sentimentanalyse.
- Data Warehousing & Modellierung: Implementierung einer mehrschichtigen Struktur (Staging, Clean, Aggregated) in BigQuery, optimiert für Leistung und Übersicht.
- Dashboard-Entwicklung: Erstellung interaktiver BI-Visualisierungen, die wichtige Kennzahlen wie Sentiment Scores, Umsatz und Artikelstatistiken für verschiedene Zielgruppen abbilden.
- Deployment & Zugriffssteuerung: Planung des Produktivbetriebs und Einrichtung sicherer Berechtigungen, um Data Governance und reibungslose Teamarbeit zu gewährleisten.