Fivetran und Snowflake ermöglichen geschäftliche Agilität für World Fuel Services

Daten als Wettbewerbsvorteil

World Fuel Services (WFS) ist ein Fortune-150-Unternehmen, das Energieherausforderungen löst, indem es weltweit Kraftstoff vermarktet, verkauft und liefert. In einem volatilen Markt wie der Energiebranche müssen Mitarbeitende im gesamten Unternehmen schwierige Entscheidungen in Echtzeit treffen. So müssen Kraftstoffhändler beispielsweise bei einem großen Verkauf schnell zugreifen, um einen Preisrückgang zu nutzen. Das Marketingteam muss Kampagnen rasch starten oder skalieren, um von Änderungen bei Angebot und Nachfrage zu profitieren. Und Lieferrouten müssen präzise geplant werden, um die Einsatzpläne der Fahrer zu optimieren. 

Geschäftliche Erkenntnisse ermöglichen

Die Fähigkeit von WFS, mit Fivetran Daten aus Dutzenden von Quellen einfach und nahtlos zu erfassen, versetzt Stakeholder im gesamten Unternehmen in die Lage, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die das Kundenerlebnis verbessern. Hier nur zwei Beispiele:

Globale Sicht auf die Kunden: WFS ist in den vergangenen zehn Jahren durch mehr als ein Dutzend Übernahmen enorm gewachsen. Diese Tochtergesellschaften agieren teilautonom und betreuen jeweils eigene Kundenlisten — was es schwierig macht, unternehmensweit einen globalen Überblick über die Kunden zu gewinnen. Heute kann WFS täglich eine aktualisierte Kundenliste über alle Geschäftsbereiche hinweg abrufen, um einen zentralen Stammdatensatz zu erstellen, der anschließend mit demografischen Daten von Dun & Bradstreet angereichert wird. Diese Stammliste wird dann zur Lead-Generierung über Tochtergesellschaften und Geschäftsbereiche hinweg genutzt — und schafft so Upselling- und Cross-Selling-Chancen. Dank dieser globalen Sicht auf die Kunden hat WFS mehr als 300.000 neue Leads generiert.

Reaktion auf die Pandemie: Reise- und Kraftstoffverbrauch brachen während der weltweiten Pandemie massiv ein. Um weiterhin Umsätze zu erzielen, entschied sich das Unternehmen, seine Bemühungen im Bereich der Außenstände zu verstärken, um bereits erbrachte Leistungen bezahlt zu bekommen. Die Informationen zu den Forderungen waren jedoch über Dutzende ERP- und Abrechnungssysteme in den Tochtergesellschaften des Unternehmens verteilt. Fivetran half dabei, Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen in einer zentralen Datenbank zusammenzuführen, die einen zentralen Überblick über die dem Unternehmen geschuldeten Beträge bot. Das Ergebnis? Das Unternehmen konnte seine globalen Forderungen täglich genau überwachen und erhielt so Einblick in Außenstände in Millionenhöhe, die zuvor nur schwer zugänglich waren. Das war entscheidend, um WFS durch die frühen Tage der Pandemie zu navigieren.

Vor Fivetran: Der Bedarf an skalierbarer Echtzeit-Datenanalyse

Mit einem Jahresumsatz von mehr als 20 Milliarden US-Dollar konnte es sich WFS leisten, Ressourcen in Datenintegrationsprojekte zu investieren — zumal Daten für das Unternehmen ein so wichtiger Geschäftstreiber waren.

Das Problem bestand laut Carlos Mareco, Director of Data Engineering and Business Intelligence, darin, dass die selbst entwickelten ETL-Pipelines des Unternehmens die Daten einmal täglich in Batches in eine On-Premise-Oracle-Datenbank luden. Von dort konnten Stakeholder aus dem gesamten Unternehmen die Daten mit beliebigen Analysewerkzeugen abfragen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Leider wuchs das Oracle-Data-Warehouse zu groß und zu schnell — sodass Live-Abfragen nahezu unmöglich wurden. 

„Zudem verhinderte die Tatsache, dass die Daten nur einmal täglich geladen wurden, die Echtzeitanalyse, die das Unternehmen benötigte, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Wir hatten in all diese Daten und die Infrastruktur investiert, um sie zusammenzuführen, und konnten sie dennoch nicht nutzen, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Uns war klar, dass wir ändern mussten, wie wir Daten konsumieren, und sie tatsächlich nutzbar machen mussten.“
— Carlos Mareco, Director of Data Engineering and Business Intelligence bei World Fuel Services

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Snowflake und Fivetran

Etwa zur gleichen Zeit durchlief das Unternehmen ein umfangreiches Projekt zur digitalen Transformation, bei dem 22 Rechenzentren in die Cloud verlagert werden sollten. Im Rahmen dieses Vorhabens kam Mareco zu dem Schluss, dass der richtige Zeitpunkt gekommen war, die On-Premise-Oracle-Datenbank aufzugeben und auf ein cloudbasiertes Data Warehouse umzusteigen.

Nachdem er mehrere Optionen geprüft hatte, entschied sich Mareco für Snowflake — wegen der einfachen Bedienung und der enormen elastischen Skalierbarkeit der cloudbasierten Lösung.

Die bestehende ETL-Lösung von WFS zwang Mareco und sein Team jedoch, für jede Tabelle eigene ETL-Jobs zu schreiben, um sie in Snowflake zu übertragen. Selbst mit den umfangreichen Engineering-Ressourcen des Unternehmens dauerte dies mehrere Stunden pro Tabelle. Multipliziert mit den Hunderten benötigten Tabellen war der Aufwand immens. Mareco stand vor einem mehrmonatigen Projekt, nur um all die Daten zu erfassen, die für den täglichen Betrieb des Unternehmens erforderlich waren. Danach hätte das Team die Konnektoren fortlaufend verwalten und jedes Mal aktualisieren müssen, wenn die Quelle Änderungen an ihren APIs oder Datenbankschemata vornahm.

„Das war einfach nicht nachhaltig“, so Mareco. Zunächst nutzte das Unternehmen Informatica Cloud zur Datenerfassung, da das Team mit dessen On-Premise-Lösung vertraut war, kam jedoch zu dem Schluss, dass es etwas mit einfacherer Implementierung, kürzerer Time-to-Value und geringerem laufenden Wartungsaufwand benötigte. Diese Lösung: Fivetran.

„Snowflake löste viele unserer Datenprobleme, indem es unsere Daten in der Cloud auf leicht nutzbare Weise konsolidierte — doch das half wenig, wenn wir die benötigten Daten nicht effizient und schnell erfassen konnten. Da begannen wir, verschiedene Datenintegrationswerkzeuge zu prüfen.“
— Carlos Mareco, Director of Data Engineering and Business Intelligence bei World Fuel Services

Einfache, automatisierte Datenerfassung in Echtzeit

‍WFS nutzt Fivetran heute, um Dutzende von Datenquellen aus der gesamten Cloud zu erfassen — von Salesforce und Box bis hin zu SQL- und Postgres-Datenbanken. Die Daten werden in Echtzeit in Snowflake geladen, und die Nutzer können mit allen Daten arbeiten, die sie für wichtige geschäftliche Entscheidungen benötigen.

Die Einfachheit und Automatisierung von Fivetran ermöglicht es WFS, täglich mehr als 15.000 Tabellen zu erfassen — eine unglaubliche Menge und Qualität an Informationen, die datengestützte Entscheidungen fördert.

„Das Einrichten eines Konnektors in Fivetran ist einfach. Eine Abteilung stellt eine formelle Business-Intelligence-Anfrage, die anhand ihres geschäftlichen Nutzens bewertet wird. Wird sie angenommen, wird ein Jira-Ticket erstellt, und ein Engineer gibt die Zugangsdaten der Quelle in Fivetran ein. Der gesamte Prozess — einschließlich Genehmigungen, Tests, Schulung und Rollout — dauert nur wenige Tage und liefert den Mitarbeitenden die Erkenntnisse, die sie für wichtige Entscheidungen in Echtzeit benötigen.“
— Carlos Mareco, Director of Data Engineering and Business Intelligence bei World Fuel Services

Da Fivetran eine SaaS-Plattform ist, muss Mareco die Konnektoren weder aktualisieren noch verwalten. Wenn also beispielsweise Salesforce sein Schema anpasst, übernimmt die Schema-Drift-Behandlung von Fivetran das Änderungsmanagement über die gesamte Datenpipeline hinweg und stellt sicher, dass WFS seine CRM-Daten ohne zusätzliche Konfiguration weiterhin in Snowflake laden kann — was dem Team bei jeder Schemaänderung fast zwei Arbeitstage spart. Allein die dadurch eingesparte Zeit sei Gold wert, so Mareco, da sowohl Engineers als auch Nutzer ihre Zeit und ihre Anstrengungen nun auf andere, strategischere Projekte konzentrieren können, die sich auf den Umsatz auswirken.

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