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Fivetran > 实例探究 > Lendi 借助 Fivetran 转型为数据驱动型企业
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Lendi's Transformation into a Data-Driven Business with Fivetran

技术
  • 应用基础设施与中间件 - 中间件、SDK 和库
  • 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
  • 系统集成
挑战
Lendi 是一家澳大利亚抵押贷款经纪人,其住房贷款结算金额超过 120 亿澳元,其数据管理面临着重大挑战。该公司的专有技术允许借款人搜索来自 40 多家贷方的 2,000 多种贷款产品,使其成为市场上的竞争者。然而,行业的竞争力以及在正确的时间在正确的数字平台上向正确的人提供正确的体验的需要需要对借款人的需求和偏好进行可靠、准确的洞察。问题在于,建立每个客户的准确档案需要利用 Facebook、Google 和 Bing 等第三方参与平台上的行为数据。 Lendi 可以随时获取这些数据,但每个平台的见解都是孤立的,并且不容易集成。即使可以将数据引入同一个存储库,数据结构也常常不一致,从而需要在使用数据之前清理数据。
关于客户
Lendi 是一家澳大利亚抵押贷款经纪人,已通过超过 120 亿澳元的住房贷款结算帮助数千名澳大利亚人实现了他们的房产梦想。该公司的专有技术允许借款人搜索来自 40 多家贷方的 2,000 多种贷款产品,提供尽可能最佳的客户成果,同时推动市场竞争和透明度。该公司的成功在很大程度上取决于在正确的时间在正确的数字平台上向正确的人提供正确的体验,这需要对借款人的需求和偏好进行可靠、准确的洞察。
解决方案
为了克服这一挑战,Lendi 的数据架构师 Daniel Deng 依靠 Fivetran,这是一种数据集成服务,拥有包含数百个连接到软件即服务 (SaaS) 平台的连接器的广泛库。 Fivetran 近乎实时地自动从 Facebook Ads、Bing Ads、Google Adwords、Google Analytics 和其他互动平台提取数据,并将其加载到由 Snowflake 在云中管理的数据仓库中。从那里,Lendi 营销人员可以将数据提取到业务分析工具中,以衡量和比较跨平台的营销活动成功与否。会计师、经纪人、客户服务代表和其他业务部门也可以提取数据进行分析。设置新连接器非常简单,只需不到 30 分钟,而工程师定制连接器则需要一周到几周的时间。这种方法帮助 Lendi 节省了大量时间和成本。
运营影响
  • The use of Fivetran has transformed Lendi into a data-driven company, giving stakeholders across the organization access to the information they need to create actionable insights to improve the business. This data-driven culture allows decisions to be based on data instead of gut feelings, creating better outcomes across the board. And thanks to Fivetran’s extensive library of connectors, nearly any data request can be filled within an hour. Using Fivetran to do this instead of relying on internal resources allows engineers to focus on the core business — working exclusively on improving the company’s proprietary technology.
数量效益
  • Fivetran enables data-driven decision making for stakeholders throughout the company
  • Fivetran drives agile business model that allows the company to react quickly to market and competitor changes
  • Fivetran allows the Engineering team to focus on the core business rather than building custom data connectors on demand

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