Als führender digitaler Marktplatz für Wohn- und Gewerbeimmobilien bringt ImmoScout24 seit über 20 Jahren erfolgreich Eigentümer:innen, Makler:innen, Mieter:innen und Käufer:innen zusammen. ImmoScout24 entwickelt kontinuierlich neue Produkte, um ein Ökosystem für Immobilien in Deutschland und Österreich aufzubauen. Der Online-Marktplatz ist Teil der Scout24-Gruppe.
Vom manuellen Prozess zur Automatisierung
Im Rahmen der kontinuierlichen Optimierung der Plattform wollte ImmoScout24 Immobilienverkäufer:innen mit einem intuitiven Bericht dabei unterstützen, ihre Angebote im eigenen digitalen Marktplatz besser zu navigieren. Hierfür wollte das Team einen OnePager aus Rohdaten erstellen, um den Verkäufer:innen eine Übersicht aller relevanten Daten auf einen Blick zu ermöglichen.
Heute erstellt ImmoScout24 automatisch diesen Business-Intelligence (BI) Bericht für Verkäufer:innen auf ihrer Plattform. Diese können so Kundendaten analysieren, die Produktleistung bewerten und bessere, fundiertere Entscheidungen treffen. Vor der Entwicklung dieses neuen BI-Berichts erfolgte diese Arbeit manuell.
Ein neuer Ansatz für die Datenverarbeitung
ThoughtWorks arbeitete eng mit ImmoScout24 an der Erstellung dieses automatisierten Business-Intelligence-Berichts zusammen, um die unterschiedlichen Daten aus verschiedenen Produkten im gesamten Unternehmen abzurufen und zu verarbeiten.
Aus organisatorischer Sicht erforderte die Koordination zwischen den verschiedenen Produktteams und dem Data Team eingangs zusätzlichen Aufwand, um die unterschiedlichen Team-Roadmaps und Produkte zu verstehen. Da die Data Engineers und Data Analysts im Data Team bei ImmoScout24 unabhängig von den übrigen Produktteams arbeiteten, kam es durch die begrenzte Verfügbarkeit und komplexe Zusammenarbeit teilweise zu Engpässen. Darüber hinaus musste das Projektteam von ThoughtWorks zunächst Kontext und Wissen darüber aufbauen, wie Daten erfasst und im Data Lake gespeichert wurden.
Der Großteil der bisherigen Datenverarbeitung bestand aus Exploration und Marktanalyse. Daher wurde der bestehende Code nicht als Bestandteil des Produkts behandelt, da er nur temporär war. Das bedeutete aus technologischer Sicht, dass es für diese Art von Berichten keine zentralen Unternehmensstandards wie Versionierung, Testen, kontinuierliches Deployment und Beobachtbarkeit gab. Für die Entwicklung der neuen Data-Core-Produkte benötigte das Team von ImmoScout24 eine neue Arbeitsweise für die Data Insights.
ThoughtWorks arbeitete täglich mit dem Data Team zusammen, um die Problemstellung genau zu erfassen. So konnte das Team besser verstehen, wie die von der Datenplattform bereitgestellten, bestehenden Tools für die Erstellung des Produkts genutzt werden könnten. Nachdem das Team eigenständig im Data Lake arbeitete, erstellten sie die notwendigen Algorithmen und eine First-Level-Implementierung der Berichtslogik.
Dieses Projekt ist ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie ein Team an ein komplexes, datenintensives Thema herangegangen ist und verschiedene Abhängigkeiten erfolgreich gemanagt hat. Dazu mussten wir tief in unsere Datenlandschaft eintauchen. Wir haben ein fundiertes Verständnis dafür gewonnen, wie wichtig die Datenvalidierung im Vorfeld und die enge Zusammenarbeit mit den Data Teams ist.
Erstellung eines automatischen BI-Berichts für Verkäufer:innen
Der Business-Intelligence-Bericht für Immobilienverkäufer:innen auf ImmoScout24 wird heute automatisch erstellt. Verkäufer:innen können nun monatlich ihre Kundendaten analysieren, die Leistung ihrer Produkte auswerten und bessere Entscheidungen darüber treffen, welche Produkte ihnen am meisten helfen.
Der BI-Bericht basiert auf 20 AWS Data Pipelines. Einige davon erstellen Daten für den monatlichen Bericht (Zahlen und KPI im Monatsvergleich), andere erstellen Diagramme und Visualisierungen. Vor der Entwicklung des BI-Berichts wurde diese Arbeit manuell von einer Person ausgeführt, und nahm fast zwei volle Arbeitstage in Anspruch. Heute werden die Berichte automatisch über Jenkins-Pipelines bereitgestellt, ohne dass ein manueller Eingriff erforderlich ist.
Auch die Entwicklungserfahrung für das Datenprodukt hat sich deutlich verändert. Die Feedback-Schleifen für Änderungen am Bericht sind schneller geworden. Die Geschäftslogik ist über verschiedene Data Pipelines besser getrennt, und es ist nun möglich, verschiedene Geschäftslogiken parallel laufen zu lassen, um aussagefähige Ergebnisse zu sammeln.
Der Erfolg dieses Proof-of-Concept wurde bei ImmoScout24 als Best Practice und als Vorlage für Implementierungen angesehen. Dank dieses Projekt konnte das Team eine unternehmensweite Bewegung starten, mit dem Ziel, Daten zu einem Self-Service-Asset für alle Produktteams zu entwickeln. Das Projekt ist für ImmoScout24 außerdem ein erster Schritt auf dem Weg zur Implementierung einer Data-Mesh-Architektur.
