Integration mit Snowflake

Einführung

Outdoo AI analysiert Ihre Gesprächsdaten aus dem Vertrieb (aufgezeichnete Kundenmeetings) in Echtzeit und Ihre Deal-Daten (Pipeline und CRM-Opportunities) in festgelegten Abständen. Wenn Sie diese analysierten Daten in Snowflake übernehmen, können RevOps- und Datenteams Conversation Intelligence mit anderen Geschäftsdaten zusammenführen.

Das ermöglicht tiefere Analysen von Deal-Trends, der Leistung von Teammitgliedern, dem Kundenverhalten und Pipeline-Risiken in Ihren vorhandenen BI-Tools und Abläufen. Wenn Sie Outdoo AI mit Ihrem Warehouse verbinden, können Sie Gesprächserkenntnisse und KI-basierte Deal-Kennzahlen mit CRM-, Produktnutzungs- und Umsatzdaten in Beziehung setzen und fundierter entscheiden.

Überblick und unterstützte Methoden

Outdoo AI bietet direkte Integrationsmöglichkeiten, um Daten ohne ETL-Tools von Drittanbietern mit Ihrem Warehouse zu synchronisieren. Folgende Methoden werden unterstützt:

Snowflake Data Share: Outdoo AI stellt über Secure Data Sharing von Snowflake eine schreibgeschützte Snowflake-Datenbank mit Ihren Gesprächs- und Deal-Daten bereit. Damit liegen abfragebereite Daten von Outdoo AI in Ihrem Snowflake-Konto, ohne dass Daten kopiert werden müssen. Änderungen in Outdoo AI erscheinen nahezu in Echtzeit in den freigegebenen Tabellen.

Direkte Warehouse-Verbindung (JDBC/ODBC): Als Alternative zu Data Shares kann Outdoo AI als Daten-Connector arbeiten, der Daten über offizielle Treiber in Ihr Warehouse schreibt. Sie erstellen Zugangsdaten für Outdoo AI, und der Dienst von Outdoo AI überträgt neue Gesprächsdatensätze und regelmäßige Deal-Aktualisierungen in Ihre Tabellen.

REST API Pull: Outdoo AI bietet REST-APIs, um Gesprächs- und Deal-Daten für eigene Integrationen abzurufen. Das erfordert mehr Eigenentwicklung, bietet aber Flexibilität.

Cloud Storage Stage (S3 oder ADLS): Outdoo AI kann Datendateien im JSON-Format in einen Cloud-Speicher-Bucket exportieren, der Ihnen gehört. Snowflake kann die Daten von dort per Massenladevorgang übernehmen. Diese Methode eignet sich, wenn direkte Datenbankverbindungen nicht möglich sind, kann aber leichte Verzögerungen mit sich bringen.

Sicherheit und Authentifizierung einrichten

Bereiten Sie vor dem Start einen sicheren Zugang für Outdoo AI vor:

• Eigene Zugangsdaten anlegen: Richten Sie in Snowflake einen eigenen Benutzer bzw. eine eigene Rolle für Outdoo AI ein. Vergeben Sie nur die nötigen Mindestrechte (zum Beispiel das Recht, die von Outdoo AI genutzten Schemas anzulegen und darin zu schreiben).

• Netzwerkzugriff: Wenn Ihr Warehouse hinter einer Firewall oder in einer VPC liegt, setzen Sie die ausgehenden IP-Adressen von Outdoo AI auf die Positivliste oder nutzen Sie eine private Verbindungsmethode.

• API-Schlüssel und Tokens: Erzeugen Sie sichere Tokens. Outdoo AI speichert alle Tokens und Geheimnisse, die Sie bereitstellen, sicher.

• Zertifikate und Verschlüsselung: Alle Integrationen nutzen verschlüsselte Kanäle (HTTPS für APIs, TLS für JDBC).

• Überwachung und Widerruf: Behandeln Sie die Zugangsdaten der Outdoo AI-Integration wie jedes andere Dienstkonto. Überwachen Sie die Aktivität und erneuern Sie Schlüssel und Tokens regelmäßig.

Integration mit Snowflake

Outdoo AI unterstützt für Snowflake zwei Integrationsmethoden: Snowflake Data Sharing (die einfachste Option ohne Wartungsaufwand) und einen direkten Snowflake-Connector, der Daten per JDBC überträgt.

Methode 1: Snowflake Data Share (empfohlen)

Die native Datenfreigabe von Snowflake ist der einfachste Weg, Daten von Outdoo AI in Ihr Snowflake-Konto zu bringen. Outdoo AI tritt als Snowflake-Datenanbieter auf und gibt eine Datenbank mit Ihren Tabellen frei (zum Beispiel OUTDOO_CALL_DATA und OUTDOO_DEAL_DATA). Die Daten sind immer aktuell, es ist kein ETL und kein Kopieren nötig, und die Daten verlassen nie den verwalteten Speicher von Snowflake.

Einrichtungsschritte

• Snowflake-Kontodaten an Outdoo AI übermitteln: Gehen Sie in Outdoo AI zu Company Settings > Ecosystem > Data Cloud und öffnen Sie Snowflake (oder wenden Sie sich an Ihren Outdoo AI Account Manager), um eine Snowflake-Datenfreigabe einzurichten. Geben Sie Ihren Snowflake Account Locator (zum Beispiel abc12345) und die Snowflake-Cloud-Region an, in der Ihr Konto gehostet wird (zum Beispiel AWS us-east-1).

• Outdoo AI gibt die Daten frei: Outdoo AI erstellt eine sichere Snowflake-Freigabe mit den passenden Datensätzen für Ihre Organisation. Wenn neue Gespräche analysiert oder Deals aktualisiert werden, wird die Freigabe nahezu in Echtzeit aktualisiert.

• Die Freigabe in Snowflake annehmen: Gehen Sie in Ihrer Snowflake-Konsole zu Data > Shares. Erstellen Sie aus der eingehenden Freigabe eine neue Datenbank:

   -- List incoming shares (as ACCOUNTADMIN):
   SHOW SHARES;
   -- Create a database from the share:
   CREATE DATABASE OUTDOO_DATA FROM SHARE OUTDOO_ORG.OUTDOO_SHARE_NAME;

Ersetzen Sie OUTDOO_ORG.OUTDOO_SHARE_NAME durch den Anbieter- und Freigabenamen, den Outdoo AI Ihnen mitteilt.

• Benutzern Zugriff gewähren (falls nötig): Mit GRANT IMPORTED PRIVILEGES ON DATABASE ... TO ROLE ... erlauben Sie Ihren Analysten, die Daten von Outdoo AI abzufragen.

• Datenverfügbarkeit prüfen: Fragen Sie die Tabellen von Outdoo AI ab, als wären sie lokal. SELECT * FROM OUTDOO_DATA.CALLS LIMIT 10; sollte zum Beispiel aktuelle Gesprächsdatensätze zurückgeben. Da es sich um eine Live-Freigabe handelt, erscheinen neue von Outdoo AI verarbeitete Gespräche automatisch.

Methode 2: Direkter Snowflake-Connector (JDBC-Push)

Wenn Snowflake Data Sharing nicht infrage kommt, kann Outdoo AI Daten auch über einen Connector direkt in Ihr Snowflake-Konto schreiben.

Einrichtungsschritte

• Einen Benutzer und ein Warehouse für Outdoo AI anlegen: Legen Sie in Snowflake einen eigenen Benutzer an (zum Beispiel OUTDOO_LOADER), dessen Rolle auf eine bestimmte Datenbank oder ein bestimmtes Schema beschränkt ist. Stellen Sie sicher, dass die Rolle ein Warehouse zum Laden nutzen darf.

• Verbindungsdetails angeben: Öffnen Sie unter Company Settings > Ecosystem > Data Cloud Snowflake und wählen Sie die Option für die direkte Verbindung. Geben Sie den Hostnamen Ihres Snowflake-Kontos, den Benutzernamen, das Passwort (oder ein Schlüsselpaar), die Standarddatenbank und das Standardschema für die Daten von Outdoo AI sowie optional einen Warehouse-Namen ein.

• Erstmalige Einrichtung des Schemas: Bei der ersten Verbindung meldet sich Outdoo AI an und legt die benötigten Tabellen im Zielschema an. Stellen Sie sicher, dass der Outdoo AI-Benutzer die Rechte CREATE TABLE oder INSERT hat. Vergeben Sie auch das Recht TEMPORARY, da Outdoo AI beim Laden möglicherweise temporäre Tabellen anlegt.

• Ladevorgang: Outdoo AI führt zunächst eine vollständige Synchronisierung durch und lädt alle verfügbaren Gesprächs- und Deal-Datensätze. Danach überträgt Outdoo AI neue Daten fortlaufend oder in regelmäßigen Abständen. Gesprächsdaten werden kurz nach der Analyse jedes Gesprächs übertragen, Deal-Daten gemäß ihrem Aktualisierungsplan.

• Daten prüfen und nutzen: Beobachten Sie, ob neue Datensätze in den Snowflake-Tabellen erscheinen. Jeder Gesprächs- oder Deal-Datensatz hat einen Zeitstempel, der angibt, wann er zuletzt aktualisiert wurde. Sie können die Daten direkt abfragen oder mit Snowflake Tasks in Ihr unternehmensweites Schema überführen.

Datenmodell in Snowflake

Die freigegebene oder geladene Datenbank von Outdoo AI enthält getrennte Tabellen für Gesprächs- und Deal-Daten. Sie sehen eventuell:

• eine Tabelle CALLS mit einer Zeile pro Vertriebsgespräch, einschließlich Spalten für Call ID, Datum und Uhrzeit des Gesprächs, Teilnehmende, Dauer, Stimmungswert, zentrale Themen und mehr

• eine Tabelle DEALS mit einer Zeile pro aktivem Deal, einschließlich Deal ID, Name, Verantwortlichem, Phase, Wert, letzter Aktualisierung und Risikowert von Outdoo AI

• eine Tabelle CALL_TRANSCRIPTS mit den vollständigen Gesprächstranskripten im JSON-Format pro Gespräch

Sobald die Snowflake-Freigabe aktiv ist, können Ihre Analysten und Data Scientists die Daten von Outdoo AI sofort mit anderen Warehouse-Daten verknüpfen. Erstellen Sie zum Beispiel eine View, die die Tabelle DEALS von Outdoo AI mit Ihrer internen CRM-Account-Tabelle verknüpft, um das Gesprächsengagement mit Produktnutzung oder Umsatzzahlen in Beziehung zu setzen. Da die Daten von Outdoo AI live sind, können Dashboards und ML-Modelle immer die neuesten Gesprächserkenntnisse nutzen, ohne dass Sie eine eigene ETL-Pipeline aufbauen müssen.

Wir hoffen, dieser Artikel war hilfreich. Bei Fragen schreiben Sie uns bitte an support@outdoo.ai

Verwandte Artikel

• Integration mit Amazon Redshift

• Integration mit Databricks

• Outdoo Open API