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Billie 创新地使用 Apache Airflow 和 Fivetran 实现经济高效的仓储

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技术
  • 功能应用 - 仓库管理系统 (WMS)
  • 传感器 - 气流传感器
适用行业
  • 建筑物
适用功能
  • 仓库和库存管理
用例
  • 租赁金融自动化
  • 拣选/分拣/定位
关于客户
Billie.io 是一家总部位于柏林的金融科技初创公司,正在重塑企业处理支付的方式。通过 Billie,中小企业 (SME) 可以为每张发票获得即时融资,而无需等待 90 天才能收到客户付款。 Billie.io 还外包催收流程和违约风险承保范围,为企业提供全面的财务解决方案。该公司建立在创新速度的基础上,其数据架构与其业务模式一样具有创新性。自 2017 年 2 月成立以来,Billie.io 一直在构建可供数据驱动型企业效仿的原型。
挑战
Billie.io 是一家总部位于柏林的金融科技初创公司,通过为发票提供即时融资以及外包收款流程和违约风险承保,正在彻底改变企业处理付款的方式。然而,该公司在管理其数据架构方面面临着重大挑战。该公司需要一种解决方案,能够高效且经济高效地处理生产数据库到数据仓库的提取、加载和转换 (ELT) 过程。该公司还需要避免延迟问题或服务级别协议 (SLA) 问题,并防止过早发生转型。此外,该公司希望对事情发生的时间进行细粒度控制,并了解包含管道、其依赖性及其执行的任务。
解决方案
为了应对这些挑战,Billie.io 实施了 Apache Airflow,这是一个社区管理的平台,允许复杂的工作流程编排和自动化。该平台使 Billie 的团队能够对事情发生的时间进行细粒度控制,并了解包含管道、其依赖性及其执行的任务。该公司还使用 Fivetran 将数据提取到 Snowflake。 Fivetran 连接器按原样使用,但 Airflow 在其生产数据库到数据仓库的 ELT 过程中至关重要。该公司将每个步骤视为“分段”,然后可以通过 Airflow 动态调度或管理这些步骤。例如,Fivetran 段或“提取”和“加载”可以独立于转换层进行调度和运行。这种方法使公司能够避免延迟问题或 SLA 问题,甚至可以防止过早发生转型。此外,Billie.io 使用 Airflow 和 Fivetran 的 Operators、Sensor 和 Hooks 为企业创建复杂且有价值的工作流程。
运营影响
  • The implementation of Apache Airflow and Fivetran resulted in significant operational benefits for Billie.io. The company gained fine-grain control over when things happen and awareness on tasks that comprise pipelines, their dependencies, and their execution. This allowed for efficient data transformations across incoming data sources. The use of Airflow and Fivetran’s Operators, Sensors, and Hooks enabled the creation of complex and valuable workflows for the business. The flexibility of Airflow's scheduling allowed Billie to easily and dynamically change when a FivetranOperator is called, giving them fine control of their data warehousing costs. Furthermore, the company was able to ensure that data is fully synced and available before running a reporting process on top of Snowflake.
数量效益
  • Billie.io was able to save up to 20% on warehousing costs.
  • The company was able to reduce the frequency of running its most important data pipelines from every five minutes during business hours to every two hours outside of business hours, significantly cutting the Snowflake compute resources used.
  • A simple shift from a five-minute to a two-hour sync resulted in substantial long-term cost savings for the business.

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