这个珠宝和配饰品牌打造了一个架构，将公司转变为一个数据驱动型企业
“通过Databricks和Fivetran，我们将能够在未来显着提高营销洞察力。从技术的角度来看，这两个工具和谐地共同互动，整合感觉非常原产。“
Jan-NiklasMühlenbrock，团队领先，商业智能和ERP
一个单一的真理来源为所有营销渠道提供了整体视图，以优化数字广告花费，并使所有决定是数据驱动的
数据民主化让公司的每个人都能看到报告，从而做出更好的战略商业决策
Fivetran节省的成本相当于一个全职工程师的薪水(每年6万至8万欧元)
作为微软的第一方供应商，databricks.它是否与保罗·休伊特现有的微软基础设施完美契合
现代数据堆栈赋予Paul Hewitt在大流行期间将业务从50％的传统零售业转移到100％电子商务
面向未来的数据架构为机器学习奠定了基础
管道:Fivetran.
来源:Facebook广告见解，Facebook的广告，Pinterest，微软广告，谷歌分析，Criteo.，Tiktok.
云平台:微软Azure.
目的地：databricks.
商业智能工具:权力BI
在其在线业务发展之初，保罗•休伊特曾使用Supermetrics分析广告支出——但该业务很快就超出了其能力。分析团队当时只有三名员工，他们手工将Supermetrics的数据输入到电子表格中，以确定哪些渠道能够提供最好的回报，这是一个耗时且容易出错的过程。
“我们花了大约一周半的时间来更新和整合所有不同的数据源到一个仪表板上，”商业智能和ERP团队领导Jan-Niklas Mühlenbrock表示。“我们想要获得的数据量已经超出了Supermetrics的能力。”
为满足供应链日益复杂的供应链的需求，该公司已投资于ERP系统，Microsoft Dynamics NAV，并开始使用Microsoft Power BI进行分析的数据。该业务决定将其数据策略与一个云数据平台带到一个下一个级别，其中来自整个业务的数据可以集成到一个地方。目标是转变为数据驱动的业务。
databricks.作为微软的第一方供应商，Paul Hewitt是数据分析平台的自然选择，因为他已经有了微软Azure云平台。另一个优势是，Databricks消除了数据竖井，实现了整体分析和数据科学，以及未来的机器学习用例。
“Databricks是一个一站式商店，让数据工程师和分析师能够协同工作，这对我们来说真的很重要，”Muhlenbrock解释道。“我们有一个小团队，我们想要的是让所有人都能轻松使用的东西。Databricks作为一个目的地，帮助我们加速实现数据民主化的目标。”
随着Azure和Delta Lake的结合，Databricks提供了数据湖，Power BI作为可视化工具，完成Modern data Stack的最后一件事是自动化来自数据源的管道。该团队手工构建了连接器作为概念验证——这是一个耗时的过程，受到断开连接、API节流和不规则更新的困扰。它使他们认识到寻找预先设定好的解决方案的重要性。
我们考虑了包括Funnel在内的几家ELT供应商，但它们在功能和易用性方面都无法与Fivetran相比。在评估讨论中，Fivetran的案例越来越多。“Fivetran团队对我们非常耐心，以透明的方式回答每个问题，这在决策过程中是一个很大的帮助，”Muhlenbrock说。“他们让乘客登机尽可能容易。”
通过所有架构组件到位，将异构数据从各种频道集成到数据湖中相对简单。Fivetran立即设置，自动加载来自多个广告频道API的数据，以更好地告知营销花费。
Jan-Niklas Mühlenbrock对新架构深信不疑。保罗•休伊特(Paul Hewitt)的单一真相来源现在加速了更好的报告，并使仪表盘向更多员工展示“数据宝藏”。Fivetran连接器为营销分析团队承担了繁重的工作，首次实现了对他们的渠道的整体概述，包括谷歌analytics、Facebook Ads、Pinterest、Microsoft Ads和TikTok。Paul Hewitt在实现Fivetran之前曾尝试过整体视图，但由于过于复杂而放弃了它。
“通过Databricks和Fivetran，我们将能够显着提高未来的营销洞察力，”Muhlenbrock说。“从技术的角度来看，这两个工具和谐地共同互动，整合感觉非常原产。我们不得不做好维护或定制;它只是作品，它非常可靠。“
该公司计算了复制FiveTran的服务水平，Bug修复的维护和速度需要全日制数据工程师，每年折价为60-80,000欧元。现在它的洞察力进入行动的时间是较短的，优势非常有形。
“随着团队的领导，对我来说，这对我来说，不再需要在营销部门一遍又一遍地向营销部门解释为什么数据不是最新或准确的，”Mühlenbrock说。“这是一个巨大的胜利，因为它让我和团队有更多时间专注于为业务增加更多价值的工作。”
保罗·休伊特现在已经到位的数据设置也使他们能够在疫情来袭时迅速将业务从大约50%的传统零售业务转移到100%的电子商务。长期的商业利益将是实现公司的目标，成为数据驱动的，使数据民主化，使非技术人员能够获得见解，为更好的决策提供信息。Jan-Niklas Mühlenbrock相信他有能力实现这一目标。
“Databricks和Fivetran在我看来是市场上最好的工具。即使我们现在不使用完整能力，我们也会为未来奠定我们能够执行机器学习和探索不同用例的未来，“他说。“我们才刚刚开始，但我毫不怀疑，我们将继续产生对我们业务产生非常积极影响的见解。”