Jeśli masz pytania o ten projekt, napisz do nas!
Panel analityczny dla AdOpsów
Jednej z liderów rynku reklam wideo, które można rozwiązać z Clearcode, aby zaprojektować i stworzyć własny panel analityczny dla AdOpsów.
Sprawdź jakie zastosowanie ma ten panel, wymagania techniczne projektu, główne wyzwania techniczne i tech stack, którego użyliśmy do zbudowania dashboardu raportowego.
KLIENT
Firma technologiczna
BRANŻA
Reklama programmatic
USŁUGA
AdTech
KRAJ
USA
O projekcie
Wiodąca firma z branży reklamowej (AdTech) podjęła z nami współpracę, aby stworzyć panel analityczny do zbierania, agregowania, normalizowania, przetwarzania i wizualizacji danych z platformy mediatora reklamowego.
Platforma reklamowa zbiera dane z dwóch oddzielnych narzędzi do zbierania danych. Następnie dane te są wyświetlane w panelu analitycznym.
![](https://clearcode.pl/app/uploads/2023/10/Reporting-dashboard-main-image-1024x819.png)
Najważniejsze informacje
Produkt
Zaprojektowaliśmy i zbudowaliśmy panel analityczny dla firmy AdTechowej specjalizującej się w reklamach wideo. Panel zbiera dane z wielu źródeł i wyświetla metryki w interfejsie użytkownika.
Zastosowanie w biznesie
Nasz klient chciał stworzyć panel analityczny dla AdOpsów jako wartość dodaną do swojej platformy reklamowej. Panel ten umożliwia wydawcom sprawdzanie raportów z kampanii oraz zarządzanie i kontrolowanie ich zasobami reklamowymi.
Główne wyzwania
Utworzenie hubu danych, stworzeniu komponentu do obsługi i przetwarzania danych oraz prezentacja danych w interfejsie użytkownika w czasie krótszym niż 10 minut.
Technologie
W tym projekcie wykorzystaliśmy AWS, JavaScript, Python, Terraforms oraz Apache Spark.
![](https://clearcode.pl/app/uploads/2023/10/1517530994323.jpg)
“Nasz klient chciał stworzyć panel analityczny dla AdOpsów jako wartość dodaną do swojej platformy reklamowej.”
Beata Fil
PROJECT MANAGER, CLEARCODE
Główne wyzwania
Głównym wyzwaniem była agregacja i przetwarzanie danych oraz wyświetlenie ich w panelu raportów.
Kolejnym istotnym wyzwaniem było stworzenie infrastruktury, która jest łatwa do wdrożenia i aktualizacji.
Część aplikacji wymagała konteneryzacji. Aby rozwiązać ten problem, skorzystaliśmy z Dockera.
Największe wyzwania i ich rozwiązania
Poniżej opisujemy największe wyzwania i to, w jaki sposób sobie z nimi poradziliśmy.
Przeliczanie i wyświetlanie danych
Wyzwanie: Przetwarzanie i agregacja danych oraz wyświetlanie ich w panelu raportowania.
Metryki miały być tworzone na bazie surowych danych z logów transakcji header bidding, które zostały zrzucone przez system klienta do Amazon S3 buckets.
Ponadto pliki miały różną wielkość i zawierały różne typy logów, co oznaczało, że należało je przetworzyć, abyśmy mogli wyświetlić dane w panelu raportowania.
Rozwiązanie: Do przetwarzania danych użyliśmy Apache Spark, a do przechowywania zagregowanych metryk PostgreSQL.
Uruchomiliśmy Apache Spark na Amazon EMR i PostgreSQL na Amazon RDS, co pozwoliło nam spełnić wymagania dotyczące niskiej latencji w zasilaniu raportów oraz zapewnić szybkie i łatwe opcje filtrowania i wyświetlania.
Infrastruktura
Wyzwanie: stworzenie infrastruktury, która jest łatwa do wdrożenia i aktualizacji.
Rozwiązanie: Wykorzystaliśmy Terraform, narzędzie dzięki któremu jesteśmy w stanie łatwo tworzyć nową strukturę i nią zarządzać.
Konteneryzacja
Wyzwanie: Część aplikacji wymagała konteneryzacji.
Rozwiązanie: Uruchomiliśmy klaster Kubernetes (Amazon EKS), co ułatwia zarządzanie nim oraz dalszy rozwój aplikacji w przyszłości.
![](https://clearcode.pl/app/uploads/2023/10/the-reporting-dashboard-1024x712.png)
Technologie, które wykorzystaliśmy
AWS
JavaScript
Python
Apache Spark
Terraform
Rezultat
Nasz klient otrzymał produkt gotowy do wdrożenia i użycia, zgodny z wymaganiami projektu.
Wydawcy mogą dokładniej analizować swoje kampanie, lepiej zarządzać zasobami reklamowymi, skuteczniej dobierać DSP i filtrować raporty według DSP, urządzeń i przedziałów czasowych.