課題

Lime はサードパーティーの ETL パイプライン (「抽出、変換、読み込み」) を使用して Stripe データを Snowflake にエクスポートしていましたが、ETL パイプラインから提供されたデータが Stripe のデータと必ずしも一致しないことに気付きました。データエンジニアがデータの相違の原因を調べる必要があり、取引データの不一致が発生するたびに、最大 2 時間を無駄に費やしていました。Lime はサードパーティーの ETL を使用していたため、この相違の根本の原因を修正することはできず、Stripe データを Snowflake に送信するためのより信頼できるソリューションが必要であることに気付きました。

ソリューション

Lime は Stripe Data Pipeline の導入を決定しました。これにより、完全な Stripe データセットが継続的に Snowflake Data Cloud に自動送信されます。また、Stripe Data Pipeline の導入により、Stripe データセットごとに API を構築して維持する必要がなくなったため、数週間ものエンジニアリングに要する時間を節約できました。導入後はすぐに、Snowflake で現行の Stripe データに直接アクセスすることができるようになりました。

結果

Stripe Data Pipeline の導入以来、Lime は財務レポートの作成を自動化および高速化することができました。すべての取引データがレポートと一致するため、エンジニアはデータの相違を調べる必要がなくなり、製品への取り組みに集中でき、開発速度が増しました。

「Stripe Data Pipeline から得られるデータの品質と鮮度は、以前のサードパーティー ETL パイプラインベンダーと比べて非常に喜ばしいものです。」Lime のソフトウェアエンジニアである、Nabil Barakati 氏は言います。「Stripe Data Pipeline を通じてインポートされるデータは常にレポートと正確に一致します。ETL パイプラインでは取引データの取得までに 3 日かかっていましたが、Stripe Data Pipeline ならわずか 1 日で取得できます。」

さらに Lime は、充実したビジネスレポートと包括的な Stripe データセットへのアクセスを活用しています。Lime の財務チームはほぼリアルタイムで返金を追跡できるため、会社の最新のキャッシュフローを自身を持って報告できるようになりました。Lime の不正対策チームは、取引ごとの Stripe のリスクスコアからの不正使用シグナルと独自の不正使用データを統合できるため、より優れた不正対策モデルを作成できるようになりました。