Marketing Data Hub.

Eine zentrale Datenplattform, die Marketing-Systeme über APIs verbindet und Informationen, Importe sowie Statistiken bündelt.

  • Kunde: Kundenprojekt, anonymisiert
  • Service: Middleware & Datenintegration
  • Technologie: Python, Django, REST APIs

Ein Portal für Daten aus vielen Systemen

Für einen Kunden im Online-Marketing entstand eine zentrale Integrations- und Datenplattform. Sie verbindet mehrere externe Systeme über APIs und führt Informationen dort zusammen, wo sie im Arbeitsalltag gebraucht werden: in einem übersichtlichen Management-Portal.

Zuvor mussten Datenimporte, Statistiken und Selektionen in mehreren Anwendungen einzeln bearbeitet und verglichen werden. Die Plattform schafft eine verlässliche gemeinsame Basis, reduziert Wechsel zwischen Systemen und macht Daten historisch nachvollziehbar.

Funktionen

  • Zentrale Übersicht für Informationen aus mehreren angebundenen Systemen
  • API-basierte Datenimporte und automatisierte Datenflüsse
  • Daten-Selektionen für zielgerichtete Marketing- und Kommunikationsprozesse
  • Statistiken und Kennzahlen an einem Ort
  • Einheitliche Datenhistorie und konsolidierte Datenbank
  • Klar strukturierte Verwaltung statt manueller Arbeit in vielen Portalen
  • Erweiterbare Grundlage für neue Funktionen und zusätzliche Integrationen

Designansatz

Das Management-Portal wurde als ruhige Arbeitsoberfläche für komplexe Datenaufgaben gestaltet. Informationen, Filter und Kennzahlen sind so angeordnet, dass Mitarbeitende schnell von der Übersicht in die relevante Detailansicht wechseln können.

Eine klare Hierarchie, reduzierte Bedienelemente und sichtbare Statusinformationen helfen dabei, Zusammenhänge zu erkennen, ohne die Oberfläche mit technischen Details zu überladen. So bleibt auch ein wachsendes System nachvollziehbar und gut bedienbar.

Technische Umsetzung

Die Plattform basiert auf Python und Django. REST APIs verbinden die einzelnen Systeme, während Importe und Datenverarbeitung in einer zentralen Anwendung zusammenlaufen. Dadurch lassen sich unterschiedliche Datenquellen konsistent aufbereiten und in einem gemeinsamen Kontext auswerten.

Die Architektur ist auf Erweiterbarkeit ausgelegt. Neue Schnittstellen, Datenquellen oder Auswertungen können ergänzt werden, ohne dass die tägliche Arbeit wieder auf mehrere getrennte Anwendungen verteilt werden muss.