Airflow in der modernen Marketing-Datenlandschaft

Produktionsreife Orchestrierung für saubere und schnelle Marketing-Analytics

Eine Apache Airflow Blogpost-Serie für BI Manager- und Spezialist:innen, Data Analysts, Analytics Engineers und Marketing Manager.

Modernes Marketing gehört heute zu den datenintensivsten Funktionen in jedem Unternehmen. Jede Kampagne, jede Ad Impression, jede E-Mail-Öffnung, jeder Website-Besuch und jeder Kauf erzeugt Daten. Durch die Vielzahl neuer Werbeplattformen wie Google, Meta, LinkedIn oder TikTok, jeweils mit eigenen APIs und Besonderheiten, schwimmen Marketer:innen in fragmentierten und sich schnell ändernden Daten.

Für Marketing- und Sales-Teams ist Analytics zu einer Pflicht geworden. Es ist der Kompass für Budgetallokation, Kampagnenoptimierung und datenbasierte Entscheidungen im Management. Für Data Engineers bedeutet das häufig jedoch oft kurzfristiges Feuerlöschen in der Arbeit mit den Daten: Reports fehlen, KPIs passen nicht zusammen und Stakeholder fragen, warum die Ausgaben von gestern nicht im Dashboard stehen. Ohne verlässliche Orchestrierung verstärkt sich dieses Chaos sehr schnell.

Genaue, zeitnahe Marketing Analytics verwandeln Rohdaten in handlungsrelevante Insights und Entscheidungen. Richtig aufgesetzt können Marketing-Teams damit:

1. ROI messen, um zu verstehen, welche Kampagnen tatsächlich Umsatz, Leads oder Brand Lift treiben
2. Ausgaben optimieren, indem Budgets von leistungsschwachen in performante Kanäle verschoben werden
3. Erlebnisse personalisieren, indem Zielgruppen segmentiert und Botschaften auf Basis von Engagement angepasst werden
4. Führungskräften Klarheit geben, indem eine einzelne, verlässliche Sicht auf die Performance über alle Kanäle bereitgestellt wird

Ohne diese Struktur werden Daten überwältigend. Dashboards kommen zu spät, Marketing KPIs sind nicht optimal im Einsatz und Chancen bleiben ungenutzt. Viele haben dieses Gefühl schon erlebt. Es ist, als würde man ohne Karte durch eine lebendige Großstadt navigieren.

Es überrascht nicht, dass Marketing Analytics boomt. Organisationen investieren stark in datenbasierte Entscheidungen und die Zahlen spiegeln das wider. Der globale Markt für Marketing Analytics wurde 2024 auf 5,35 Milliarden US-Dollar geschätzt, soll 2025 6,23 Milliarden erreichen, was einem Wachstum von 16 Prozent entspricht, und bis 2029 voraussichtlich auf 11,61 Milliarden mehr als doppelt so groß sein. (Quelle: The Business Research Company)

Moderne Unternehmen lösen ihre datenbezogenen Herausforderungen, indem sie einen modernen Marketing Data Stack aufbauen. Typische Bausteine sind:

• Dateningestion und Orchestrierung, zum Beispiel Apache Airflow, um Daten zuverlässig aus APIs und Dateien zu ziehen
• Cloud Data Warehouses, zum Beispiel Snowflake, BigQuery oder Redshift, um Speicherung zu zentralisieren und zu skalieren
• Transformations-Frameworks, zum Beispiel dbt, um Metriken zu bereinigen, zu modellieren und zu standardisieren
• BI-Tools und Datenvisualisierungs-Tools, zum Beispiel Tableau, Omni, Looker oder Power BI, um Insights sichtbar zu machen und Aktionen anzustoßen

Im Zentrum dieses Stacks steht die Orchestrierung. Sie stellt sicher, dass Daten zuverlässig vom Rohzustand bis zu analysefähigen Tabellen fließen. Hier spielt Apache Airflow seine Stärken aus. Pipelines bleiben modular, transparent und robust.

Zur Veranschaulichung schauen wir uns an, was ein produktionsreifer Airflow-DAG (Directed Acyclic Graph) für LinkedIn-Marketingdaten tatsächlich leistet.

ETL steht für Extract, Transform, Load. Es beschreibt den Prozess, mit dem Rohdaten aus Quellen gezogen, fachlich aufbereitet und in ein Zielsystem geladen werden.

1. Extract: Er startet mit der Verbindung zur LinkedIn Analytics API und zieht Kampagnenleistungsmetriken wie Impressions, Klicks und Ausgaben.
2. Stage: Diese Rohdaten werden in einem S3-Bucket abgelegt und nach Datum partitioniert. Ein Sensor wartet auf die Datei, bevor nachgelagerte Tasks ausgelöst werden.
3. Load: Anschließend werden die Daten über den Provider-Operator in Snowflake-Faktentabellen geladen. Das erfolgt als performante Batch-Inserts.
4. Enrich: Sobald die Fakten vorliegen, ruft der DAG Kampagnen- und Creative-Metadaten ab. Er identifiziert neue Kampagnen seit dem letzten Lauf, zieht Details, staged sie in S3 und lädt sie in Snowflake-Dimensionstabellen.
5. Sichere Wiederholungen: Beide Flows sind idempotent ausgelegt. Wiederholte Runs führen nicht zu doppelten Zeilen. Das ist ein zentraler Sicherheitsmechanismus in produktiven Marketing-Pipelines.

Dieser High-Level-Flow zeigt, wie Airflow eine verlässliche, wiederholbare und skalierbare LinkedIn-zu-Snowflake-Pipeline orchestriert.

1. Batch-ID-Erzeugung: Ein Airflow-PythonOperator erzeugt eine eindeutige Batch-ID, hier ein Zeitstempel, um alle nachfolgenden Daten dieses DAG-Runs für Tracking und Idempotenz zu kennzeichnen.
2. Token Refresh: Ein PythonOperator erneuert zu Beginn jedes DAG-Runs das LinkedIn-API-Token, damit die Credentials gültig sind.
3. Kampagnenmetriken extrahieren: Verbindung zur LinkedIn Analytics API und Abruf der Kampagnenmetriken, einschließlich Impressions, Klicks und Ausgaben.
4. Rohmetriken stagen:
   • Metriken stagen: Schreiben der Rohdaten in einen S3-Bucket, nach Datum partitioniert. Ein Sensor stellt sicher, dass die Datei existiert, bevor es weitergeht. So werden nachgelagerte Fehler vermieden.
   • Metriken laden: Laden der gestagten Daten in Snowflake-Faktentabellen. Das erfolgt in Batches für Effizienz.
5. Kampagnen- und Creative-Dimensionen extrahieren, stagen und laden: Abruf von Kampagnen- und Creative-Details für die campaign_IDs, die aus der Kampagnenmetrik-Tabelle stammen. Es gelten die gleichen Schritte wie bei 3 und 4, also Staging nach S3 und anschließendes Laden in Snowflake-Dimensionstabellen.
6. End-Task: Ein Airflow-EmptyOperator signalisiert das Ende des DAGs, sobald alle Metriken und Metadaten erfolgreich geladen wurden.

Jeder Fetch-Task wird dynamisch aus einer Config-Datei erzeugt. Diese sehen wir im nächsten Blogpost.

In dieser Blogpost-Serie tauchen wir in echte, produktionsreife Airflow-DAGs ein, die LinkedIn-Marketingdaten nach Snowflake orchestrieren. Dabei betrachten wir Best Practices im DAG-Design, die jede:r Data Engineer kennen sollte. Dazu gehören:

• Modulares Task-Design und dynamische Task-Generierung
• Logging und Alerting
• Parallelisierung und Workflow-Patterns
• Idempotenz und Wiederverwendbarkeit

Melden Sie sich gerne bei uns. Unsere Expert:innen verfügen über langjährige Beratungserfahrung mit Marketing-Technologien wie Apache Airflow. Wir unterstützen Sie mit klaren Empfehlungen und pragmatischer Umsetzung.