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Learnerbly 使用 Fivetran 实现数据集中和高效的旅程
Learnerbly 是一个学习和发展市场，在管理和利用其数据方面面临着重大挑战。该公司没有专门的数据组织，导致数据分散在不同部门。由于缺乏一致的事实来源，因此很难比较和证实不同来源的记录。连接跨数据源的记录也是不切实际的，这削弱了他们在整个生命周期中有效服务客户的能力。此外，工程师经常从产品开发转向数据操作。该公司需要更好地访问和控制其数据，以扩展和吸引企业客户，这些客户拥有更多的员工人数，并且对采用新平台的投资回报率的可见性有更严格的要求。
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Malt 的数据团队利用 Fivetran 进行高效的数据工程和分析
Malt 是一个在线自由职业者市场，其数据摄取过程面临着挑战，该过程减慢了分析速度。现有的定制摄取框架缺乏性能和可靠性，而且该公司花费了太多时间来调试数据管道。该公司的数据主管 Olivier Girardot 的任务是让小型分析团队能够利用更少的资源获取见解并为企业提供最大价值。该公司需要一种一致的、自动化的方法，可由两名工程师运行。主要目标之一是分析数字广告数据，以最大限度地提高广告支出。另一个挑战是监管合规性。 Malt 需要一种解决方案，在自由职业者的数据转移到数据仓库时保护其个人信息，确保其保存在欧盟范围内。
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