Mindbody erzielt mit Fivetran eine 5,5-fache Produktivitätssteigerung

„In sechs Monaten hat Fivetran es uns ermöglicht, schnell große Datenmengen zu konsolidieren und neue, einfache und unkomplizierte Pipelines aufzubauen, wodurch wir unsere Produktivität um das 5,5-Fache steigern konnten.“
— Thomas Evans, Director of Data Warehousing and Operations bei Mindbody

Von langsamen, komplizierten DIY-Pipelines zu schnellen, unternehmensweiten Erkenntnissen

Die Fitness-Technologieplattform Mindbody unterstützt Zehntausende Fitness- und Wellnessunternehmen in mehr als 100 Ländern. Das Unternehmen betreibt einen anspruchsvollen Datenbetrieb und verwaltet weltweit Daten für Millionen von Verbrauchern. Die Mindbody-Plattform bietet Echtzeitanalysen, Funktionen für künstliche Intelligenz und Datenmarktplätze, die sowohl den Kunden als auch dem internen Betrieb von Mindbody dienen.

Mindbody hat sein Wachstum durch strategische Übernahmen beschleunigt: Bowtie im Jahr 2019 für seine KI-gestützte virtuelle Rezeptionsfunktion, Zeezor im Jahr 2020 für die Kunden- und Mitarbeiterbindung und ClassPass im Jahr 2021 für seine branchenführenden Funktionen zur Kursplanung. Fivetran ist eine zentrale Komponente bei der Zusammenführung dieser Unternehmen und der Steigerung ihrer Gesamteffizienz.

Mit Fivetran 5,5-mal produktiver werden

Als Mindbody ClassPass im Jahr 2021 übernahm, ahnte niemand, dass dies zu einer grundlegenden Veränderung der Datenstrategie führen würde. Das ClassPass-Datenökosystem war vollständig um die Data-Movement-Plattform von Fivetran herum aufgebaut, einschließlich ihrer leistungsstarken Analyseumgebung. Keine benutzerdefinierten Pipelines und keine langfristige Wartung. Das Datenökosystem von Mindbody war vollständig intern aufgebaut, mit benutzerdefinierten Pipelines, die von einem internen Team aus 11 Data Engineers entwickelt und gewartet wurden.

Im Jahr 2022 beschloss Mindbody, erheblich in die Verbesserung seiner User Experience mit dem beliebten UX-Analyseprodukt Pendo zu investieren. Das Data-Engineering-Team begann mit der Arbeit an einer benutzerdefinierten Datenpipeline, sah sich jedoch mit einer Reihe von Herausforderungen konfrontiert. Inspiriert von dem Erfolg und der Geschwindigkeit, die das Team im ClassPass-Ökosystem beobachtet hatte, entschied sich das Mindbody-Team, den Pendo-Connector von Fivetran auszuprobieren.

Anstatt Wochen mit dem Aufbau einer eigenen Datenintegration zu verbringen, war das Team innerhalb weniger Stunden mit Fivetran einsatzbereit. Thomas Evans, Director of Data Warehousing and Operations bei Mindbody, erinnert sich: „Zu diesem Zeitpunkt kam Fivetran für Mindbody wirklich ins Spiel. Es war viel sinnvoller, Fivetran zu nutzen, anstatt einen benutzerdefinierten Connector zu entwickeln. Es ging so schnell und einfach, dass wir Fivetran im folgenden Jahr so oft wie möglich eingesetzt haben.“

Mindbody stellte zwei zusätzliche Data Engineers ab, um Fivetran zu betreiben und zu verwalten, während das Team aus 11 Engineers weiterhin an maßgeschneiderten Pipelines arbeitete. Innerhalb von sechs Monaten konnten die beiden Engineers, die Fivetran nutzten, schnell mehrere Pipelines aufbauen, wurden dabei 5,5-mal produktiver und sparten Mindbody jährlich Hunderttausende Dollar.

„Bei der Arbeit mit Fivetran musste das Team keine Zeit mehr für den Aufbau manueller Pipelines aufwenden. Es wurde außerordentlich produktiv und vorausschauend und konnte seine Ziele schneller erreichen.“

Fusionen und Übernahmen beschleunigen

Wachstum durch Übernahmen bringt eine Vielzahl von Herausforderungen mit sich: die Abstimmung von Datenarchitekturen, die Lösung von Problemen bei Datenqualität und Governance, die Reduzierung technologischer Redundanzen und kulturelle Unterschiede. Die Konsolidierung der Datenaktivitäten und -umgebungen zweier Unternehmen ist zeitaufwendig, komplex und ineffizient.

Die Konsolidierung von Datenbetrieb und -umgebungen erfordert die Replikation von Infrastruktur aus isolierten Umgebungen in eine gemeinsame Umgebung. „Fivetran hat die Integration und Konsolidierung von ClassPass und Mindbody sowohl unkompliziert als auch schnell gemacht,“ merkt Evans an. „Wir haben nur minimale Zeit für die Replikation und den Aufbau all unserer neuen Pipelines aufgewendet, weil Fivetran so gut funktioniert. Es ist schnell, es ist einfach und es liefert die Daten, die wir brauchen.“

Der Einblick in die Dateninfrastruktur von ClassPass half Evans, Verbesserungsmöglichkeiten im Datenökosystem von Mindbody zu erkennen. So stellte beispielsweise der maßgeschneiderte Snowflake-Connector von Mindbody eine Herausforderung für geschäftskritische Analyseberechnungen dar. „Einige der Probleme, die wir mit unseren maßgeschneiderten Connectors haben, existieren auf der ClassPass-Seite einfach nicht. Deshalb sage ich unseren Engineers jetzt, dass sie einfach Fivetran nutzen sollen.“

Der Einsatz von Fivetran hat den Fokus der Teams von Evans verlagert und es ihnen ermöglicht, mehr Menschen bei Mindbody und seinen Tochtergesellschaften zu unterstützen. Sie entwickeln sich von einem Team, das Pipelines aufbaut, zu einem Team, das über die vorgefertigten Datenconnectors von Fivetran berät und befähigt. Und das bringt Menschen und Systeme zusammen.

„Fivetran hat uns einen kombinierten Ansatz ermöglicht, um Last und Daten über beide Organisationen hinweg zu verteilen und gleichzeitig unser Data Warehouse und unsere Analyseumgebung in einer einzigen Snowflake-Instanz zu konsolidieren.“

Von maßgeschneiderten Pipelines zu einer Self-Service-Datenplattform

Wie jedes andere Data-Engineering-Team haben auch Evans und seine Gruppe stets mehr zu bewältigen, als realistisch machbar ist. Anstatt gegen eine ständig wachsende Warteschlange eingehender Arbeitsanfragen anzukämpfen, nutzt er Fivetran, um eine Self-Service-Datenplattform aufzubauen.

„Wir können jetzt auch Engineers, die nicht im Data Warehouse arbeiten, unser Datenökosystem mit aufbauen lassen. Sie sagen vielleicht: ‚Ich brauche diese Daten bis Freitag.‘ Ich antworte: ‚Kein Problem. Hier ist ein Login für Fivetran. Leg los.‘“ Zu sagen, sie seien überrascht, wäre eine Untertreibung. „Sobald sie drin sind, sagen sie: ‚Warum dauert es Monate, eine Pipeline aufzubauen? Das war so einfach!‘“

Das Team von Evans nutzt außerdem Lite-Connectors, die anwendungsfallspezifische Lösungen für API-basierte Datenquellen bieten. Das spart Wochen an Entwicklungszeit. Für Cybersicherheitssysteme und Analysen setzt das Team bereits Lite-Connectors ein, um schnelle Erfolge zu erzielen. Lite-Connectors schließen zudem Lücken bei einem umfangreichen „Analytics 2.0“-Upgrade der ClassPass-Dateninfrastruktur.

„Wir hatten in Analytics 1.0 Pipelines, die nicht auf Fivetran liefen, und das Team baut sie jetzt problemlos mit sofort einsatzbereiten Connectors und Lite-Connectors neu auf. Fivetran hat es uns ermöglicht, sehr schnell und mit geringem Aufwand in eine neue konsolidierte Umgebung zu wechseln.“

Weit verbreitete Nutzung von Analysen und Business Intelligence

Mindbody hat den Sprung zur weit verbreiteten Nutzung von Business Intelligence geschafft. Mehr als 15 Prozent der Mitarbeiter haben Zugang zu anspruchsvollen Daten- und Analysesystemen – und nutzen diese auch aktiv.

Fivetran hat dazu beigetragen, bei Mindbody eine datengesteuerte Kultur zu fördern. Mitarbeiter, die nicht im Data Engineering tätig sind, bauen Pipelines auf und nutzen regelmäßig Business-Intelligence- und Datenanalysesoftware. Die Konsolidierung der Datenumgebungen von Mindbody und ClassPass schreitet schnell und reibungslos voran, und Evans und sein Datenteam haben unglaubliche Produktivitätssteigerungen verzeichnet.

In den kommenden Monaten konzentriert sich das Team auf den weiteren Ausbau seiner Machine-Learning-Funktionen, darunter Predictive Modeling, intelligente Tools für Nachrichtenempfehlungen und eine Vielzahl von Projekten, die die automatisierte Data-Movement-Plattform von Fivetran nutzen.

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