Augmentation du personnel pour une analyse rapide
Comment le directeur Analytique de WholesomeCo s'est associé à Systematik pour renforcer son équipe et migrer ses transformations de données vers dbt.
“Notre objectif était de consulter des experts sur la façon d'implémenter dbt et de bâtir une architecture de données moderne et robuste — et ils le font vraiment très bien.”
Mitchell MoodyDirecteur Analytique, WholesomeCo
Une chaîne de données incapable de passer à l'échelle
L'analytique de WholesomeCo reposait sur des vues planifiées BigQuery — sans contrôle de version, sans maîtrise des coûts et sans réel suivi de la qualité des données. À mesure que les besoins grandissaient, cette configuration entraînait des coûts croissants, des incohérences et des erreurs. Ils devaient renforcer leur équipe et migrer vers une couche de transformation moderne et maintenable.
Migrer les transformations des vues planifiées BigQuery vers dbt sans interruption.
Apporter le contrôle de version et les tests à un pipeline qui n'en avait aucun.
Maîtriser les coûts de requêtes et éliminer la logique redondante.
Standardiser les définitions de métriques pour que chaque département s'entende sur les chiffres.
Nous nous sommes intégrés à l'équipe d'analytique de WholesomeCo comme un prolongement de leur personnel, reconstruisant leur couche de transformation dans dbt — versionnée, testée et documentée — tout en optimisant les requêtes pour réduire les coûts et améliorer la qualité des données.
Augmentation du personnel
Nous nous sommes intégrés directement à l'équipe du directeur Analytique, apportant une expertise dbt et en ingénierie de données pour accélérer la migration.
Migration vers dbt
Nous avons transféré leurs vues planifiées BigQuery dans un projet dbt modulaire et versionné, avec des tests automatisés.
Coûts et qualité
Nous avons optimisé les requêtes et éliminé les redondances pour réduire les coûts, et ajouté un suivi de la qualité des données pour détecter les problèmes tôt.
Documentation et métriques
Nous avons documenté les modèles et standardisé les définitions de métriques pour que chaque équipe partage une même compréhension des chiffres.
WholesomeCo dispose désormais d'un pipeline plus rapide et évolutif — versionné, testé et documenté — avec des coûts de requêtes réduits, moins d'erreurs et des définitions de métriques auxquelles toute l'entreprise se fie.
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