Fivetran Empowers HOMER with Efficient Data Management

技术

分析与建模 - 机器学习
平台即服务 (PaaS) - 应用开发平台

适用行业

建筑物
水泥

适用功能

销售与市场营销

用例

楼宇自动化与控制
时间敏感网络

服务

培训

挑战

HOMER 是一家早期学习公司，其数据管理面临着重大挑战。尽管该公司的根基是数据驱动的，但当 Joe Nowicki 于 2021 年 2 月加入担任数据和洞察副总裁时，数据和分析架构被认为处于基础阶段。该公司的数据团队花费了大量时间构建 ETL 管道，这是一个费力且耗时的过程。扁平化和维护 Stripe 数据每月要花费团队数十个小时，阻碍他们为更广泛的组织增加价值。遗留数据实践导致了一种不信任感，领导者无法依赖仪表板视图和不明确的商业智能。获取及时的数据至关重要，但却缺乏。对整个数据基础设施进行了多次设想和修订，最终选择了 Databricks 的 Delta Lake，为未来的机器学习应用程序设置 HOMER。

关于客户

HOMER是一家早教公司，成立于2013年，是一家阅读平台。多年来，该平台不断发展，提供的功能远远超出了阅读应用程序的范围，还提供数学、社交和情感学习、创造力等课程。该公司的分析结构基于三个核心方面：获取、参与和保留。从收购的角度来看，分析团队有助于确定广告支出的效率，使营销团队能够根据业务成果更准确地分配预算。在用户参与度方面，HOMER 面临着独特的挑战，因为该应用程序的目标受众是父母和监护人，而不是该应用程序的最终用户。从保留方面来看，团队专注于了解客户行为。

解决方案

Joe Nowicki 凭借之前在 Fivetran 的经验，看到了通过自动化 ELT 简化数据管理流程的机会。他知道开箱即用的 ELT 平台可以为数据团队提供巨大的效率，也知道维护连接器需要付出巨大的努力。他发现 Fivetran 的连接器和业务需求存在大量交叉。从支付平台到营销供应商，HOMER 的数据团队正在处理来自常见来源的大量结构化数据，这些数据可以通过 Fivetran 轻松导入。这使得工程人员可以将时间集中在维护自定义源和事件流上。 Joe 使用包括 Stripe 在内的 6 个 Fivetran 连接器构建了一个概念验证，以向 HOMER 团队演示该工具。

运营影响

The implementation of Fivetran's connectors led to significant operational improvements at HOMER. The engineering team, which was previously focused on maintaining pipelines, could now focus on problem-solving and building value for the company. The team was thrilled with the results and saw a clear picture of the value they bring to the organization. With marketing spend data, the team can understand and compile marketing performance. The team is also planning to use data from Optimizely to build a more robust suite of reporting and analysis tools. This shift in focus has not only improved the efficiency of the data team but also increased the trust in the data and analytics architecture of the company.

数量效益

Saved dozens of hours each month by automating the process of flattening and maintaining Stripe data.
Enabled the data team to focus on problem-solving and building value for HOMER instead of maintaining pipelines.
Provided a holistic view of ROI by joining financial and marketing data.