Emery Sapp＆Sons建立民事基础设施，而不是数据管道
关键
作为传统公司，Emery Sapp＆Sons在Excel中度过了手动报告。将现代数据栈所需的业务将内部部署和基于云的系统集中到数据仓库中，并对其数据进行更深入的分析。通过Fivetran，BigQuery和Looker，技术总监将获得20％的时间，以前在数据管道上花费，并为收入，分支机构，工作等建立了关键仪表板。在一个小边缘数据的行业中，数据是提高效率并获得竞争优势的关键。
数据堆栈
管道：Fivetran
目的地:谷歌bigquery.
商业智能：美人
emery sapp＆Sons，Inc。该公司总部位于密苏里州哥伦比亚市，是一家大型民用建筑公司，专注于地面及以下建筑。该公司的业务范围从小型住宅工作到数百万美元，多年的州和联邦公路工作。近年来，该业务通过有机增长和收购实现了增长，需要更积极、更成功的企业战略才能成功扩张。
在比例下进行更好的数据驱动的决策，需要利用数据和自动化过程，而不是仅依赖于本能。作为克莱顿希克林，科技总监解释道:
在建设过程中，每天都会产生大量的数据。我们有通常的行政、财务和劳动力数据，但我们也有来自现场的数据，如工作花费的时间和地点，设备运行和利用率，以及生产单位。我们能够在更大范围内发展和竞争的唯一途径是更聪明地使用我们的数据和工具。
挑战:远离传统流程
与顾问合作，Emery Sapp & Sons推出了商业智能(BI)工具，但使用率很低。作为一个传统的公司，人们仍然使用Excel，坚持他们习惯的流程。花在手工工作上的时间往往会导致从不同的系统中得到不一致的答案。虽然Excel是一个很棒的工具，它不适合尺寸，以及留下不一致和人为错误的空间。
Hicklin知道是时候重新投资了现代数据堆栈，以将基于广场和云的系统集中到业务可以以规模和速度进行实时数据分析的仓库。现代化的决定需要从静态，表格报告和电子表格到实时数据环境的文化转变。
投资现代数据堆栈：Fivetran，BigQuery＆Looker
当希克林出发以构建数据堆栈时，他考虑了一项任务：
“我们现在有一个指导原则：何时何地利用云解决方案以及在哪里有意义。我不希望一支拿出我们的建筑的人团队。我们是一个建筑公司而不是IT公司。”
他将BigQuery用于数据仓库、命名平台安全和云身份访问管理(IAM)，谷歌工作区是关键因素。下一步是对BI工具的评估，这让他找到了Looker:
“我们正在努力实现自助服务环境，并提高数据质量水平。Looker是用户友好的——数据模型被定义并暴露给最终用户，它很容易向用户展示如何构建自己的查询和可视化。通过LookML建模层，我们可以创建数据的一致视图。我们认为Looker的版本控制和治理是其他工具无法比拟的。”
最后一块拼图是数据管道。Hicklin已经开始自己构建脚本，虽然他可以维护一两个源，但他知道这是不可持续或可扩展的。使用Fivetran，他完全摆脱了管道管理，从而节省了大量时间:
“我的目标是摆脱建造管道所涉及的技术难题和维护。有了Fivetran，我们不需要任何技术专长来维护我们的数据管道。我节省了这么多时间，一想到过去我就不寒而栗。我每周至少花一天时间在管道管理上。如果没有Fivetran，我就不得不雇佣一名敬业的工程师来维护我们现有的堆栈。”
动态仪表板和关键报告
在最初的几个月里，埃默里·Sapp & Sons利用Looker的报告和仪表板上的信息来改变业务。随着员工利用自动化的优势，手工流程正在被淘汰，时间也在节省。团队构建的一些关键初始仪表板和报告包括:
燃料的报告。此前，每月花费5-6个小时来生成报告，现在是一个实时仪表板，可帮助团队更快地识别大型差异，不寻常的支出习惯等，以更快地对潜在问题做出更快的反应。
收入摘要仪表板。分支经理每天使用的实时仪表板，它监控业务账单，欠款和支付的金额，以及月度和年度目标的进展情况。构建这个仪表盘包括将来自Emery Sapp & Son三个不同法律实体使用的三个不同会计系统的不同会计数据合并到BigQuery中，并将这些数据映射到企业级报告的标准维度。这导致了企业财务绩效的整体观点，以设定预期与董事会和分公司经理的绩效的标准化理解。
应收账款仪表板。显示已付、未付及已付的总金额及相关的年资。输入到谷歌Sheets中的注释会同步到BigQuery中，并出现在Looker报告中。之前，这是一份每周的报告，需要两个多小时来运行，而且马上就过时了。
分行经理指示板。显示每个分支的关键指标，包括用于指导业务日常运营的收入摘要和应收账款摘要。
工作总结。显示个人工作的顶级数据点，公司可能很快会将这些数据嵌入面向公众的网站，这样客户就可以很容易地看到里程碑、进展等等。
数据：竞争优势
通过消除手动ETL，整个公司的福利。最终用户不再需要执行手动Excel工作并已从表格，基于事务的报告移动，以便与互动密钥指标进行查询特定的性能措施。个人致力于更有价值的活动而不是重复性的任务。Hicklin建设的技术团队可以将其能量朝着战略和分析而不是技术堆栈的螺母和螺栓。最终，随着希克林解释的话：
“现代堆栈最重要的结果是节省时间和数据一致性。我们产生的数据量只会随着我们的成长而增长。我们的利润率很低，所以我们必须更快、更聪明地工作，以提高效率，获得竞争优势。数据是实现这一点的关键。”
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BigQuery:BigQuery是谷歌的无服务器、高度可伸缩的企业数据仓库，旨在以无与伦比的价格和性能让您的所有数据分析师高效工作。
检查员:Looker是谷歌云数据分析套件的商业智能(BI)和分析平台的一部分。lookker超越了传统的BI，为数据体验提供了强大的力量，在决策时提供可操作的业务洞察力，并将数据注入产品和工作流程，使组织能够从网络规模的数据中提取价值。