So modernisiert Twitter seine Datenaktivierung mit Google Cloud

Als offene soziale Plattform bietet Twitter Zugang zu einem breitgefächerten Spektrum von Menschen, Perspektiven und Ideen. Unser Unternehmen fördert die freie Diskussion weltweit, damit Nutzer*innen Informationen zu Themen entdecken, lesen, erstellen und verteilen können, die sie besonders interessieren.

Seit seiner Gründung im Jahr 2006 verfolgt Twitter Technologietrends aufmerksam, um in unserem sich ständig weiterentwickelnden Markt ein Produkt anbieten zu können, das allen Bedürfnissen gerecht wird. Frühzeitige Investitionen in unsere Plattform haben Twitter einen Erfolgsschub verliehen, entsprachen aber technologisch zusehends nicht mehr dem Stand moderner Open Source-Lösungen. Mit dem Vorhaben, verstärkt auf Open Source-Technologie zurückzugreifen, um diesem Wandel gerecht zu werden, verband Twitter zudem das Ziel, mithilfe gesammelter Daten das Nutzungserlebnis zu optimieren. Die erste Generation von unseren Tools ließ jedoch erkennen, dass schnellere und zuverlässige Datenverarbeitungsverfahren nötig sein würden, um komplexe manuelle Aufgaben zu automatisieren und so die Entwicklungsabteilung zu entlasten. Twitter sah diese Situation also als Chance, seine Tools zu modernisieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen, um seine Produkte und Werbepartnerschaften grundlegend zu transformieren und migrierte seine Betriebsprozesse Schritt für Schritt zu BigQuery auf Google Cloud, um die Datenverarbeitung in allen operativen Bereichen zu standardisieren und zu vereinfachen.

In der komplexen und wettbewerbsbetonten Welt automatisierter Werbemittelkäufe durch Programmatic Advertising sind Relevanz, Qualität und die Interpretation von datenbasierten Erkenntnissen entscheidende Voraussetzungen, um mit den sich ständig verändernden Anforderungen Schritt zu halten. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, wurde deshalb zum entscheidenden Faktor, um Twitters Ziele mit denen seiner Werbepartner und Kund*innen in Einklang zu bringen. Im Zuge der Migration seiner lokalen Werbedaten auf Google Cloud nahm Twitter dazu mehrere Google Cloud-Lösungen – darunter insbesondere BigQuery und Dataflow – in Anspruch.

Bessere Werbepartnerschaften und effizientere Datenextraktion mit BigQuery

Die Interessen von Endnutzer*innen und Anzeigenkunden mit den Zielen eines Unternehmens überein zu bringen, ist immer mit Herausforderungen verbunden – so auch bei Twitter, mit Abermillionen von anspruchsvollen Nutzer*innen. Wie bei einem Schwungrad ermöglichte der Umsetzungsprozess es dem  Twitter-Team, gemeinsam mit Werbepartnern Hypothesen zu testen und Konzepte zu entwickeln, bei denen die Ziele beider Parteien gleichermaßen berücksichtigt wurden. BigQuery kam in der Synthese dieser Ziele, auch im Hinblick auf das geschäftliche Wachstum aller involvierten Parteien, eine entscheidende Rolle zu, weil damit der Weg von der Hypothese zum Test bis zum konkreten Handeln sehr schnell bewältigt wird.

Als zentraler Service für Datenerfassung, -bewegung und die Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus allen Daten des Unternehmens ist BigQuery der Motor, mit dem Twitter seine interne Produktivität und seine Umsätze optimieren konnte.

Dataflow: Datenmodellierung für mehr Produktivität und Wertschöpfung

Auch Dataflow hat als vollständig verwalteter Service für Streaming-Analytik erheblich zur Produktivitätssteigerung bei Twitter beigetragen. Dataflow reduziert den Zeitaufwand für manuelle Skalierungsaufgaben und ermöglicht so eine nahtlose Organisation und Templatisierung der Bewegung archetypischer Datensätze bei Twitter. Da nun weniger Arbeit für die Kalibrierung operativer Tools nötig ist, kann sich das Twitter-Team sinnvolleren Aufgaben widmen, etwa der Entwicklung neuer Möglichkeiten zur Gewinnung noch besserer datenbasierter Erkenntnisse.

Zuverlässiger Support und Datenkompetenz von Google

Mit seiner Expertise im Umgang mit Daten konnte Google Cloud Twitter auf jeder Ebene signifikante technische Unterstützung anbieten. Twitter fragte das Google Cloud-Produktteam regelmäßig um Rat in Bezug auf die Datenaufnahme-Geschwindigkeit, denn schließlich sollten die beträchtlichen Kapazitäten von BigQuery konsequent genutzt werden. Mit Whitepapers und einschlägigen Anwendungsfällen leistete das Support-Team von Google Cloud einen wertvollen Beitrag, damit Twitter seine Ziele erreichen und seine Daten umfassend aktivieren konnte.

Mehr über den Einsatz von BigQuery bei Twitter erfahren Sie in diesem Twitter-Blog