Wie FoodChéri MongoDB mit BigQuery synchronisiert, um schnellere Einblicke mit weniger Aufwand zu erhalten

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„Wir haben uns für Dataddo aufgrund der Benutzerfreundlichkeit, der automatischen Transformationen, der klaren Preispolitik und der Qualität der menschlichen Beziehung entschieden, die sich seit unserem ersten Austausch etabliert hat. Am Ende war uns klar, dass wir einander viel bringen können.“

Laurent Partouche

Chief Product Officer

Das französische Unternehmen FoodChéri ist auf die Lieferung gesunder, fertiger Mitarbeitermittagessen an Unternehmen im Großraum Paris spezialisiert. Ihre Schwestermarke Seazon bietet flexible, abonnementbasierte Essenspläne für vielbeschäftigte Menschen, die sich ohne Stress eine bessere Ernährung wünschen, und liefert wöchentlich nach ganz Frankreich.

Die Marken teilen sich ein Menü, das die Vielfalt bietet, die man von den Franzosen erwarten würde. Aber sie führen ihre Geschäfte mit einem äußerst nachhaltigen Ansatz: Sie verfügen über ein ganzes Team, das sich der Reduzierung der Umweltauswirkungen widmet, ein Netzwerk von Partnern, das bei der Verteilung nicht verzehrter Mahlzeiten hilft, und sorgfältige Beschaffung saisonaler, lokaler Zutaten.

Als FoodChéri 2015 gegründet wurde, war der Markt für die Lieferung von Fertiggerichten völlig neu. Und wie die Akteure auf jedem innovativen Markt mussten sie sich schnell auf die Erwartungen der Kunden einstellen.

Das Problem: Zu viele unstrukturierte Daten, nicht genügend Einblick

Bis 2020 hatte FoodChéri ein solides Standbein im Bereich der Essenslieferungen aufgebaut. Sie erkannten jedoch, dass sie diese Position mithilfe von Daten noch weiter stärken konnten. Im Laufe der Jahre hatten sie einen Berg davon sowohl aus internen als auch aus kundenorientierten Tools zusammengetragen; Um es besser nutzen zu können, müssten sie ihre Dateninfrastruktur überarbeiten.

Sie verwendeten bereits MySQL und MongoDB zum Speichern unstrukturierter Daten, aber unstrukturierte Daten sind roh und für die Analyse in einer Dashboarding-App ungeeignet. Daher begannen sie mit der Suche nach einem flexiblen Integrationstool, das Daten aus ihren vorhandenen Datenbanken replizieren und mit einem neuen Warehouse synchronisieren konnte, das strukturierte Daten speichern kann. Dort könnten sie vom Datenteam des Unternehmens angereichert und dann zur Analyse direkt an Dashboards gesendet werden.

BigQuery war eine naheliegende Wahl für das Lager, da FoodChéri bereits andere Google Cloud-Lösungen nutzte. Aber was ist mit dem Datenintegrationstool?

Um ihren Gewinner zu ermitteln, testeten sie zwei der wenigen Tools auf dem Markt, die unstrukturierte Daten replizieren können: Fivetran und Dataddo.

Die Lösung: Automatische Transformationen, umfassender Support

Google BigQuery akzeptiert nur strukturierte und halbstrukturierte Daten. Um vollständig unstrukturierte Daten von MongoDB und MySQL nach BigQuery zu verschieben, muss also zunächst eine Art Datentransformation (oder Strukturierung) stattfinden.

Das Datenteam von FoodChéri könnte dies natürlich selbst in den Datenbanken tun und dann entweder Fivetran oder Dataddo verwenden, um die Daten nach BigQuery zu kopieren. Aber das ist eine Menge zusätzlicher Arbeit. Es wäre viel einfacher, wenn das Integrationstool die Daten automatisch transformieren würde, bevor es sie an BigQuery sendet.

Fivetran macht das nicht, Dataddo aber schon. Aber Fivetran hatte einen MongoDB-Konnektor und Dataddo nicht. Innerhalb von zehn Tagen baute Dataddo einen MongoDB-Konnektor für FoodChéri, damit beide Tools ordnungsgemäß getestet werden konnten. Dataddo ging als Sieger hervor.

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„Mit Dataddo können wir uns auf das Wesentliche konzentrieren: Daten in BigQuery transformieren und anschließend analysieren.“

Laurent Partouche

Chief Product Officer

Nachdem Dataddo die Daten an BigQuery gesendet hat, führt das Datenteam von FoodChéri zusätzliche Transformationen durch und synchronisiert sie mit ihrem BI-Tool Metabase, wo alle Beteiligten des Unternehmens Dashboards einsehen können, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Ergebnisse: Weniger Engineering, mehr Datenanalyse

Dank des MongoDB-Konnektoren konnten die Ingenieure von FoodChéri bei der Überarbeitung ihrer Dateninfrastruktur wochenlange Arbeit einsparen. Und da Dataddo die aus MongoDB und MySQL extrahierten Daten vorab bereinigt, ist die Arbeit mit den Daten immer einfacher, sobald sie BigQuery erreichen.

Noch wichtiger ist, dass die automatische tägliche Synchronisierung zwischen den beiden Lagern dafür sorgt, dass die Beteiligten täglich die aktuellsten Daten erhalten.

FoodChéri und Dataddo: Gemeinsam vorankommen

FoodChéri ist viel mehr als nur eine Küche mit ein paar Lastwagen; Es handelt sich um einen sich ständig weiterentwickelnden Service, der sich der Lieferung verantwortungsvoller Lebensmittel verschrieben hat. Daher sind seine Datenpipelines alles andere als statisch.

Mit dem Wachstum des Unternehmens steigt auch der Bedarf, verschiedene Datensätze zwischen Lagern zu synchronisieren und neue Konnektoren zu verwenden. Vor kurzem begann FoodChéri, Dataddo zu verwenden, um Daten aus seiner Helpdesk-App Gorgias direkt mit BigQuery zu synchronisieren.

Wo auch immer FoodChéri als nächstes beschließt, seine Daten zu verschieben, Dataddo wird es mitziehen.

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