Export von Zendesk-Daten in externe BI-Lösungen/Data Warehouse

Je verteilter die Systemlandschaft aufgebaut ist, desto wichtiger wird seitens unserer Kunden ein vernünftiges und vor allem übergreifendes Reporting. Das operative Reporting für die Customer Service Organisation findet so direkt innerhalb von Zendesk statt (Zendesk Explore). Für Szenarien wo allein die Daten aus Zendesk nicht ausreichen, kommen Business Intelligence (BI)-Tools zum Einsatz (wie z.B. Tableau, Looker, Power BI etc.). Möchten Sie mehr erfahren? Vereinbaren Sie jetzt eine Business Intelligence Beratung!

Datenexport von Zendesk in externe BI-Lösungen/DWH
Datenexport von Zendesk in externe BI-Lösungen/DWH

Ihr Ziel

Sie benötigen in Ihrer BI-Datenbank oder in Ihrem Data Warehouse (DWH) Ticket-Inhalte aus Zendesk, um diese so in Relation zu Daten aus anderen Quellen (wie z.B. CRM, ERP, Shop…) zu bringen.
Die Daten müssen zuvor aber transportiert werden, damit diese dort auch zur Verfügung stehen. Grundsätzlich gibt es zwei Ansätze: Push & Pull.

Push vs. Pull

Push – bedeutet soviel wie Eventbasiert die Daten aus Zendesk in ein Backend-System zu senden. Bei Aktivitäten auf einem Ticket kann so direkt bei eintreten eines Ereignisses dieses in ein externes System gesendet werden (Webhook). Seitens Zendesk wird ein Trigger so konfiguriert, dass benötigte Informationen an einen API-Endpunkt geschickt werden. Dieser befindet sich idealerweise im gleichen Umfeld wie die Datenbank selbst und nimmt ein JSON entgegen, welches dann einen Datensatz in der BI-Datenbank erzeugt.

Pull – bedeutet hingegen, das man sich die Daten “abholt”. Solche Aufgaben werden üblicherweise z.B. einmal/mehrmals täglich ausgeführt und holen so die neuesten Informationen aus der Zendesk API ab. Hierzu gibt es eigene API-Endpunkte seitens Zendesk (Incremental Endpoints). Wenn die Daten nicht zeitkritisch sind präferieren wir eher “Pull”, da man so noch Zugriff auf eine Vielzahl weiterer Daten hat (User, Organisationen, Gruppen-Bezeichnungen, Metriken etc.). Pull eignet sich auch hervorragend für On-Premise Datenbanken.

Welcher Ansatz für Sie der Beste ist und zur IT-Architektur passt, können wir recht einfach herausfinden.

Best-Practice / Entitäten

Wenn man die Daten regelmäßig bei Zendesk abholt – also PULL – dann sind folgende Entitäten recht gängig für den Transfer in Richtung BI-Datenbank:

  • Tickets (inkl. Custom Felder)
  • Ticket-Kommentare
  • Ticket-Metriken
  • User (Anfragende und Agenten inkl. Custom Felder)
  • Organisationen (inkl. Custom Felder)
  • Gruppen

Lösung

Bei “PULL” erstellen wir in der Regel wartungsarme Skripte in Python, welche die Daten dann z.B. 1x in der Nacht aus Zendesk holt und die dafür vorgesehene Datenbank schreibt.

Welche Datenbank hier verwendet wird spielt eigentlich keine Rolle (MSSQL, Oracle, Postgres, Snowflake, AWS Redshift, Google BigQuery …).

Ihr Nutzen

  • Es ist Ihnen möglich Daten aus Ihrem Ticket-System unternehmensübergreifend zu reporten
  • Fragestellungen wie z.B. “Wie verhält sich der Gesamtumsatz zu Ticket-Volumen” können somit beantwortet werden (Ticket-Statistiken aus Zendesk / Umsatz-Informationen aus dem ERP oder Shop-System)
  • Technisch gibt es hierfür recht einfache Methoden, um das Ziel zu erreichen
  • Keine manuellen Reports mehr, wenn es darum geht quellübergreifende Auswertungen zu erstellen

Erfahren Sie, wie wir Ihre CX verbessern können mit unserer Zendesk Addons API Middleware.

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