Cómo FoodChéri sincroniza MongoDB con BigQuery para obtener información más rápidamente

Acerca de la empresa FoodChéri y su marca hermana, Seazon, se especializan en la entrega de comidas preparadas y saludables a empresas y particulares de toda Francia.

Ubicación Francia

Industria Alimentación y bebidas

Empleados 150

Servicios conectados

Desafío principal

FoodChéri quería acceder a sus datos operativos para obtener información valiosa sobre sus procesos, operaciones y comportamiento de los clientes. Sin embargo, como los datos operativos se encontraban en sistemas críticos para la empresa, acceder a ellos suponía un reto importante desde el punto de vista de la ingeniería. Por tanto, era crucial encontrar una forma de acceder a los datos que minimizara las interrupciones en los sistemas de producción y redujera la complejidad de la ingeniería.

Principales resultados

- Replicó con éxito datos entre bases de datos, desde su base de datos de producción (MongoDB) a un almacén de datos (BigQuery) para su análisis, sin interrumpir el sistema de producción.
- Transferencia de grandes volúmenes de datos (de cientos de GB a más de 1 TB diarios).
- Reducción de la factura de infraestructura en un 25-50% mediante la replicación basada en CDC al transferir únicamente los datos que cambiaban en lugar de realizar réplicas completas.

Solución

- Dataddo realiza la replicación de datos basada en CDC entre la base de datos operativa de FoodChéri y la base de datos analítica.
- La replicación casi en tiempo real de los datos de producción crea un entorno seguro para que los analistas de datos realicen consultas analíticas complejas y cargas de trabajo asimétricas.
- Los conectores de base de datos listos para usar de Dataddo permiten una rápida implementación y garantizan la autoescalabilidad de los conductos de datos.
- Los supervisión, las alertas y la detección de anomalías integradas garantizan que todos los datos entregados sean de alta calidad.

ESTUDIO DE CASO

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La empresa francesa FoodChéri se especializa en la entrega de almuerzos saludables y precocinados para empleados a empresas del área metropolitana de París. Su marca hermana, Seazon, ofrece planes de comidas flexibles basados en suscripciones para personas ocupadas que desean una mejor nutrición sin complicaciones, y realiza entregas semanales en toda Francia.

Ambas marcas comparten un mismo menú, con la variedad que cabe esperar de los franceses. Pero llevan a cabo sus operaciones con un toque muy sostenible: cuentan con todo un equipo dedicado a reducir el impacto ecológico, una red de socios para ayudar a distribuir las comidas no consumidas y se abastecen cuidadosamente de ingredientes locales y de temporada.

Cuando FoodChéri se fundó en 2015, el mercado del reparto de comidas preparadas era completamente nuevo. Y, como los actores de cualquier mercado innovador, tuvieron que adaptarse rápidamente a las expectativas de los clientes.

El problema: demasiados datos desestructurados y poca información

En 2020, FoodChéri se había afianzado en el sector del reparto de comida a domicilio. Pero se dieron cuenta de que podían reforzarla aún más utilizando datos. A lo largo de los años, habían recopilado una montaña de datos procedentes de herramientas internas y de cara al cliente.

Ya utilizaban MySQL y MongoDB para almacenar datos no estructurados, pero los datos no estructurados son brutos e inadecuados para el análisis en una aplicación de cuadros de mando. Así que empezaron a buscar una herramienta de integración flexible que replicara los datos de sus bases de datos existentes y los sincronizara con un nuevo almacén capaz de almacenar datos estructurados. Allí, el equipo de datos de la empresa podría enriquecerlos y enviarlos directamente a los cuadros de mando para su análisis.

BigQuery era una elección obvia como almacén, dado que FoodChéri ya utilizaba otras soluciones de Google Cloud. Pero, ¿y la herramienta de integración de datos?

Para encontrar a su ganador, probaron dos de las pocas herramientas del mercado que pueden replicar datos no estructurados: Fivetran y Dataddo.

La solución: Transformaciones automáticas, asistencia completa

Google BigQuery sólo acepta datos estructurados y semiestructurados, por lo que para trasladar datos totalmente desestructurados de MongoDB y MySQL a BigQuery, primero debe realizarse algún tipo de transformación (o estructuración) de los datos.

El equipo de datos de FoodChéri podría, por supuesto, hacer esto ellos mismos en las bases de datos, y luego utilizar Fivetran o Dataddo para copiar los datos a BigQuery. Pero esto supone mucho trabajo extra. Sería mucho más fácil si la herramienta de integración transformara automáticamente los datos antes de enviarlos a BigQuery.

Fivetran no lo hace, pero Dataddo sí. Pero Fivetran tenía un conector MongoDB y Dataddo no.
En diez días, Dataddo construyó un conector MongoDB para FoodChéri, de modo que pudieran probar adecuadamente ambas herramientas. Dataddo resultó ganadora.

"Elegimos Dataddo por su facilidad de uso, sus transformaciones automáticas, su clara política de precios y la calidad de la relación humana que se estableció desde nuestros primeros intercambios. Al final, comprendimos que podíamos aportarnos mucho mutuamente." - Laurent Partouche, CPO, FoodChéri & Seazon

Después de que Dataddo envíe los datos a BigQuery, el equipo de datos de FoodChéri realiza transformaciones adicionales y los sincroniza con su herramienta de BI, Metabase, donde todas las partes interesadas de la empresa pueden ver los cuadros de mando para obtener información.

Los resultados: Menos ingeniería y más análisis de datos

Gracias al conector MongoDB, los ingenieros de FoodChéri ahorraron semanas de trabajo al revisar su infraestructura de datos. Y como Dataddo limpia previamente los datos que extrae de MongoDB y MySQL, siempre les resulta más fácil trabajar con ellos una vez que llegan a BigQuery.

Y lo que es aún más importante, la sincronización automática diaria entre los dos almacenes garantiza que las partes interesadas obtengan los datos más recientes cada día.

"Dataddo nos permite centrarnos en lo esencial: transformar los datos en BigQuery y luego analizarlos." - Laurent Partouche, CPO, FoodChéri & Seazon

FoodChéri y Dataddo: avanzar juntos

FoodChéri es mucho más que una cocina con unos cuantos camiones: es un servicio en constante evolución comprometido con la entrega de alimentos responsables. Como tal, sus canales de datos son todo menos estáticos.

A medida que la empresa crece, también lo hace su necesidad de sincronizar diferentes conjuntos de datos entre almacenes, así como de utilizar nuevos conectores. Recientemente, FoodChéri ha empezado a utilizar Dataddo para sincronizar los datos de su aplicación de asistencia, Gorgias, directamente con BigQuery.

Dondequiera que FoodChéri decida trasladar sus datos, Dataddo lo hará con ellos.