Exporo gibt ELT an Fivetran ab und investiert in eine Datenkultur

Suche nach einer skalierbaren Lösung für Data Pipelines

Als Gustavo Rada, Head of BI bei Exporo, vor drei Jahren bei der in Deutschland ansässigen Immobilien-Crowdfunding-Plattform anfing, wurde er mit dem Aufbau der BI des Unternehmens beauftragt. Er holte Looker als BI Tool, um Analysen zu erstellen, und nutzte Open-Source-APIs, um Daten zu sammeln. Doch als das Unternehmen wuchs und Zugang zu weiteren Datenquellen haben wollte, wurde das Verständnis und die Pflege von APIs schwierig und nicht mehr skalierbar. „Wir hatten ein oder zwei Leute, die an Pipelines arbeiteten, und das war sehr zeitaufwändig“, erklärt Rada. „Exporo ist sehr datengetrieben, die Leute sind hungrig nach den Daten. Wir brauchten einen einfacheren Weg, um sie zu bekommen.“

Bevor Exporo Fivetran implementierte, nutzte das Unternehmen eine Lösung eines Mitbewerbers zusammen mit seiner internen Lösung, aber Rada fand, dass diese nicht ausreichte:

„Fivetran hat einen viel besseren Support, das Team antwortet schnell und führt ein aktives Gespräch.Die Lösung von Problemen mit unserer vorherigen Lösung hat einfach zu lange gedauert. Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Integrationen über einen Lambda-Konnektor einzurichten, ist ebenfalls wichtig für uns, und die Fivetran-Transformationsfunktion war großartig für die Datenbereinigung.“

Zeitersparnis bei wachsender Datenmenge

Fivetran hat viele vorgefertigte Konnektoren, die Exporo benötigt, aber für diejenigen, die nicht unterstützt werden, verwendet Rada einen Funktionskonnektor. „Wir verwenden Lamba-Cloud-Funktionen, die etwas Kodierung erfordern, aber sehr standardisiert sind. Wir brauchen den Konnektor nicht mehr zu pflegen und er ist weniger fehleranfällig. Früher gab es hin und wieder Ausfälle, mit denen sich das Team auseinandersetzen musste.“

Die Ingenieure haben 50 % ihrer Zeit zurückgewonnen, die sie zuvor für den Aufbau und die Pflege von Data Pipelines aufgewendet haben, und die Analysten können nun mit mehr Daten arbeiten. Für Rada hat Fivetran die Tür zu neuen Möglichkeiten geöffnet:  

„Der wirkliche Vorteil von Fivetran besteht darin, dass die Mitarbeiter ihre Zeit neu einteilen und den Wert der Daten maximieren können. Wir können jetzt umfassendere Analysen schneller erstellen. Unser Schwerpunkt liegt auf der Datenmodellierung und Datenanalyse und nicht auf ETL.“

Teams mit BI befähigen

Seit der Implementierung aller Komponenten des Modern Data Stacks hat Exporo die Zahl seiner aktiven Looker-Nutzer fast verdoppelt. „Looker hilft uns, unsere bereits datengesteuerte Organisation weiter auszubauen und zu unterstützen. Es befähigt verschiedene Teams, ihre eigenen Fragen zu beantworten. Wichtige Stakeholder in verschiedenen Geschäftsbereichen können jetzt das tun, was man früher für die Arbeit des BI-Teams hielt. Sie versuchen aktiv, ihre Fragen zu beantworten und ihre eigenen Dashboards zu erstellen. Dadurch gewinnt das BI-Team viel Zeit für die Arbeit an umfangreichen und zeitintensiven Projekten.“

[CTA_MODULE]

Mehrere Integrationen zur Replikation und Zentralisierung von Daten

Fivetran bietet Integrationen für verschiedene Quellen wie Anwendungen, Datenbanken, Dateien, Ereignisse, Lager und Funktionen. Exporo hat viele dieser Integrationen implementiert, um Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu replizieren und zu zentralisieren, die nun in Looker visualisiert werden können, darunter:

• Asana. Vor der Implementierung von Fivetran nutzte Exporo zwar Asana, hatte aber keinen Zugriff auf die Daten. Das Immobilienteam war nicht in der Lage, seine Prozesse zu bewerten. Das Asana-Dashboard enthält nun eine Projektübersicht und markierte Meilensteine, um den Prozess jedes Projekts und die Anzahl der abgeschlossenen und verbleibenden Aufgaben zu sehen. Das Dashboard ermöglicht es Exporo, Blocker schneller zu erkennen, sich einen Überblick über den Projektstand zu verschaffen und festzustellen, ob Fälligkeitstermine eingehalten werden können. „Wenn sich der Immobilienmarkt schnell bewegt, müssen wir unsere interne Kommunikation mit Immobilienentwicklern effizient gestalten und unsere Investitionsentscheidungen fundiert treffen, um mehr Möglichkeiten für die Plattform zu schaffen. Jetzt haben wir Dashboards, die dies überwachen und für mehr Transparenz sorgen.“
• Salesforce. Exporo hat jetzt mehr Zeilen mit Salesforce-Daten. „Mit unserer vorherigen Lösung waren bestimmte Salesforce-Objekte manchmal nicht verfügbar. Jetzt haben wir alle unsere Salesforce-Daten und die Häufigkeit, mit der sie aktualisiert werden, ist erstaunlich. Wir haben ein besseres Verständnis dafür, wie das Kundenmanagement funktioniert, indem wir die Aktivitäten und Berührungspunkte mit Kunden visualisieren.“
• Aurora MySQL. Das Unternehmen hat von zwei Transaktionsdatenbanken auf fünf umgestellt, weil der Zugriff auf diese Datenbanken mit Fivetran so einfach ist. „Wenn wir neue Tabellen oder Felder implementieren müssen, gibt es keine Probleme. Die Berichterstattung über die Historie ist sehr einfach. Vor Fivetran war es ein Problem, diese Datenbanken zu integrieren, da es nur eine Person gab, die in der Lage war, die damit verbundenen Probleme zu lösen. Jetzt sind auch Personen ohne technische Kenntnisse in der Lage, Fivetran aufzurufen und die Integration einzurichten.“
• Webhooks. Exporo hat mit seiner vorherigen Lösung keine Ereignisdaten gesammelt, weil sie einfach nicht gut funktionierte. „Jetzt haben wir fünf Quellen, die Webhook-Daten verwenden, und die Häufigkeit, mit der wir die Daten erhalten, ist erstaunlich. Auch die Integration anderer grundlegender Dinge, wie SFTP, ist sehr einfach. Wenn wir in Zukunft neue Anwendungen einführen, werden sie sicher von Fivetran-Konnektoren abgedeckt werden.“

Egal, ob Ihre Quellen über verschiedene Quellen verstreut sind oder Ihre bestehende Pipeline-Lösung nicht mehr ausreicht - Fivetran kann Ihnen helfen. Fragen Sie eine persönliche Demo an oder starten Sie noch heute ein kostenloses Trial.