De Belgische scale-up Cowboy, fabrikant van connected citybikes, koppelde onlangs al zijn databronnen aan een BI-platform. Met deze stap heeft het bedrijf realtime inzicht zonder tussenkomst van handmatig werk, en er is nauwelijks onderhoud mee gemoeid. “Over de hele linie is er veel waarde toegevoegd”, zegt backend engineer Diego D’Ursel.

Vóór de implementatie van het BI-platform en de aansluitende software, was er geen datakoppeling vanuit de verschillende bronnen. De data was gekoppeld aan een SQL-backend database, die traag was en speciale kennis vereiste. Er was geen raamwerk voor maatwerk, zegt D’Ursel: “Teamleden waren hier en daar in feite SQL aan het hacken, er was geen consistentie en het zou op de lange termijn niet te onderhouden zijn.”

De workflow van zijn team bestond uit het downloaden van gegevens uit de backend van toepassingen als Airtable en Shopify, en het koppelen van spreadsheets. Dit was foutgevoelig, nogal omslachtig en kostte vele uren werk.

Verbonden databronnen

Cowboy heeft vervolgens Fivetran geïmplementeerd om de data uit de verschillende bronnen te koppelen aan Looker, een BI-applicatie. Er zijn vijf bronnen aangesloten: Heroku (een backend Postgres-database), Intercom (chat), Shopify (sales), Airtable (een collaboratieve database-toepassing) en webhooks, die in combinatie met Calendly worden gebruikt voor het plannen van testritten.

“Nu zijn er geen onregelmatigheden meer tussen de databron en de resultaten, alle gegevens zijn synchroon en in real time. En er is geen werk mee gemoeid; zodra je een dashboard bouwt, is de data er”, zegt Diego D’Ursel. Dit bespaart de teams veel tijd, wat cruciaal is voor de fase waarin het bedrijf zich bevindt. “Het opschalen van talent is lastig klus voor een startup. Het is dus geweldig om de werkdruk te kunnen verlagen.”

Productie

Een van de voor de hand liggende use-cases is monitoring van productie. “We hebben nu realtime monitoring van het aantal fietsen dat we per week produceren en het aantal fietsen dat door klanten wordt geactiveerd.” Alle medewerkers hebben toegang tot deze gegevens. Het bedrijf kan ook defecten per in gebruik zijnde fietsen per dag zien, en als het probleem in de fabricage zit, verschijnt dit in Looker – afkomstig van Airtable en, oorspronkelijk, de Intercom-chat-app. “Door de fietsgegevens die uit de backend komen samen te voegen, kunnen we snel zien hoe goed de productie loopt en of de fietsen die worden geproduceerd zonder gebreken zijn.”

Marketing en sales

Een andere belangrijke use case is marketing en sales. Toen het nieuwe vlaggenschip, de Cowboy 4, werd aangekondigd, zag het bedrijf een aanzienlijke piek in bestellingen. Zoals gezegd kunnen alle medewerkers deze gegevens zien. “We kunnen de dagelijkse activiteiten optimaliseren omdat we kunnen zien wat mensen kopen via Shopify. Als we een set accessoires pushen, kunnen we de echte impact op de verkoop zien, in real time. Met deze informatie kunnen we het Shopify-front optimaliseren.

Monitoring van de conversie van testritten naar sales is een ander voordeel van het nieuwe dataplatform. Hierbij wordt data uit Calendly en Shopify gecombineerd. “We kunnen overigens ook de referral performance controleren met de gegevens uit de backend en uit Shopify.”

Ontwerpen voor de toekomst

Maar er is meer. “We willen ontwerpen voor de toekomst, niet alleen de situaties in real time checken”, legt D’Ursel uit. Het bedrijf kan het gemiddelde gebruik van fietsen en batterijen zien. Aangezien de meeste fietsen doordeweeks worden gebruikt voor kort woon-werkverkeer (minder dan 5 kilometer), lijkt het bereik voor gebruikers geen probleem. Dit wetende, kan Cowboy zich concentreren op dingen die belangrijker zijn voor klanten.

“We zitten nog in de beginfase van het gebruik van de tooling, [we gebruiken het] slechts een paar maanden, maar het team raakte heel snel gewend aan het gemak. Het is erg interessant om te zien hoe mensen bij het backend-team komen met een vraag, waarbij we hen verwijzen naar Looker, waarop ze vervolgens zelf het antwoord vinden. Het is één tool voor elke datagerelateerde vraag.”

D’Ursel is nog steeds verrast door de impact van het platform: “Met Fivetran is het zó gemakkelijk om bronnen aan Looker te koppelen. Het geeft nieuwe mogelijkheden zonder dat je er veel werk voor hoeft te doen. En elke keer als ik Looker open, zie ik dat er meer data wordt samengevoegd en ‘gekraakt’. Het evolueert nu vanzelf.”

Met het huidige platform gebruikt de business de tools om de dagelijkse processen in marketing en productie te optimaliseren. Het softwareteam observeert statistieken over nieuwe functies: worden ze daadwerkelijk gebruikt, werken ze naar behoren? En het bedrijf als geheel kan het platform gebruiken om voor de lange termijn te plannen, stelt Diego D’Ursel. “Dit is nog maar het begin. Er zijn nog veel meer databronnen om aan te sluiten, en er valt nog heel veel te ontdekken.”


Zelfbouw of inkoop?

Ben je geïnteresseerd in een data pipeline? Deze publicatie legt uit wat erbij komt kijken. Als je hieronder je gegevens achterlaat, ontvang je een link naar Build vs. Buy: An Illustrated Guide in je mailbox.

    REAGEREN

    Plaats je reactie
    Je naam