Fivetran and Snowflake Drive Business Agility for World Fuel Services

技术

分析与建模 - 大数据分析
基础设施即服务 (IaaS) - 云数据库

适用行业

金融与保险
石油和天然气

适用功能

维护
销售与市场营销

用例

实时定位系统 (RTLS)
时间敏感网络

服务

云规划/设计/实施服务
数据科学服务

挑战

World Fuel Services (WFS) 是一家财富 150 强公司，在有效管理和利用其数据方面面临着重大挑战。该公司通过多次收购而发展壮大，每次收购都有自己的客户名单和数据源，因此很难全面了解整个组织的客户。此外，该公司现有的 ETL 管道每天一次将数据批量提取到本地 Oracle 数据库中，该数据库很快就变得太大而无法有效运行实时查询。该公司还面临着管理来自其子公司的数十个 ERP 和计费信息服务的数据的挑战，这在全球大流行期间尤其重要，因为该公司需要加大应收账款力度以维持收入。

关于客户

World Fuel Services (WFS) 是一家财富 150 强公司，在全球范围内营销、销售和交付燃料。在过去的十年里，该公司通过十几次收购取得了显着的发展，每一次收购都半独立地运营，拥有自己的客户名单。 WFS 应对波动的市场，需要整个组织进行实时决策。这包括燃料经纪人利用价格下跌进行大量销售，营销团队根据供需变化发起或扩大营销活动，以及优化司机的送货路线。数据年收入超过 200 亿美元，是 WFS 的关键业务驱动力，为改善客户体验和运营效率的决策提供信息。

解决方案

WFS 决定进行重大数字化转型项目，将 22 个数据中心迁移到云端，并用基于云的数据仓库取代本地 Oracle 数据库。在评估了多个选项后，该公司选择了 Snowflake，因为它易于使用且具有巨大的弹性可扩展性。然而，旧版 ETL 解决方案需要付出大量努力才能为 Snowflake 中的每个表编写自定义 ETL 作业。为了解决这个问题，WFS 实施了 Fivetran，这是一个可实时自动化数据摄取的 SaaS 平台。 Fivetran 将来自数十个来源（包括 Salesforce、Box、SQL 和 Postgres 数据库）的数据提取到 Snowflake 中。该平台还处理整个数据管道的变更管理，确保即使源模式发生变化，也无需额外配置即可持续获取数据。

运营影响

The implementation of Fivetran and Snowflake has significantly improved WFS's ability to manage and utilize its data. The company now has a global view of its customers, enabling it to identify upsell and cross-sell opportunities across its subsidiaries and business units. During the global pandemic, WFS was able to increase its accounts receivable efforts by pulling data from disparate sources into a centralized database, providing a comprehensive view of money owed to the company. The automation provided by Fivetran has also saved significant time and effort, allowing both engineers and users to focus on more strategic projects that impact revenue. Furthermore, the real-time data ingestion has empowered stakeholders across the organization to make data-based decisions, improving customer experience and business operations.

数量效益

Real-time business intelligence powered by up-to-date, consumable data
300,000 new leads generated from consolidated customer data and external sources
Visibility on millions of dollars in receivables that were previously hidden in data silos