Como a FoodChéri sincroniza o MongoDB com o BigQuery para obter insights mais rápidos, com menos engenharia

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“Escolhemos o Dataddo pela facilidade de uso, pelas transformações automáticas, pela política clara de preços e pela qualidade do relacionamento humano que se estabeleceu desde nossas primeiras trocas de mensagens. No final, entendemos que poderíamos oferecer muito um ao outro.”

Laurent Partouche

Chief Product Officer

A empresa francesa FoodChéri é especializada na entrega de almoços saudáveis e prontos para funcionários a empresas na área metropolitana de Paris. Sua marca irmã, a Seazon, oferece planos de refeições flexíveis, baseados em assinaturas, para pessoas ocupadas que desejam uma melhor nutrição sem complicações, e faz entregas semanais em toda a França.

Ambas as marcas compartilham o mesmo cardápio, com o tipo de variedade que se pode esperar dos franceses. Mas conduzem as operações com um toque altamente sustentável: têm uma equipe inteira dedicada a reduzir o impacto ecológico, uma rede de parceiros para ajudar a distribuir as refeições não consumidas e se abastecem cuidadosamente de ingredientes sazonais e locais.

Quando a FoodChéri foi fundada em 2015, o mercado de entrega de refeições prontas era completamente novo. E, como os participantes de qualquer mercado inovador, tiveram que se ajustar rapidamente às expectativas dos clientes.

O problema: muitos dados não estruturados, pouca percepção

Em 2020, a FoodChéri havia estabelecido uma base sólida no setor de entrega de refeições. Mas perceberam que poderiam fortalecer ainda mais essa base usando dados. Ao longo dos anos, coletaram uma montanha de dados de ferramentas internas e voltadas para o cliente; para aproveitá-los melhor, precisariam reformular sua infraestrutura de dados.

Eles já estavam usando MySQL e MongoDB para armazenar dados não estruturados, mas dados não estruturados são brutos e inadequados para análise em um aplicativo de painel. Assim, começaram a procurar uma ferramenta de integração flexível que replicasse os dados dos bancos de dados existentes e os sincronizasse com um novo warehouse capaz de armazenar dados estruturados. Lá, a equipe de dados da empresa poderia enriquecê-los e enviá-los diretamente aos painéis para análise.

O BigQuery foi uma escolha óbvia como warehouse, uma vez que a FoodChéri já usava outras soluções do Google Cloud. Mas e quanto à ferramenta de integração de dados?

Para encontrar a vencedora, testaram duas das poucas ferramentas do mercado que podem replicar dados não estruturados: Fivetran e Dataddo.

A solução: transformações automáticas, suporte abrangente

O Google BigQuery só aceita dados estruturados e semiestruturados, portanto, para mover dados totalmente não estruturados do MongoDB e do MySQL para o BigQuery, é necessário primeiro realizar algum tipo de transformação (ou estruturação) dos dados.

A equipe de dados da FoodChéri poderia, é claro, fazer isso nos bancos de dados e depois usar o Fivetran ou o Dataddo para copiar os dados para o BigQuery. Mas isso é muito trabalho extra. Seria muito mais fácil se a ferramenta de integração transformasse automaticamente os dados antes de enviá-los ao BigQuery.

O Fivetran não faz isso, mas o Dataddo faz. Mas a Fivetran tinha um conector MongoDB e o Dataddo não tinha. Em dez dias, o Dataddo criou um conector MongoDB para a FoodChéri, para que pudessem testar adequadamente as duas ferramentas. O Dataddo foi o vencedor.

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“O Dataddo nos permite focar no essencial: transformar os dados no BigQuery e depois analisá-los.”

Laurent Partouche

Chief Product Officer

Depois que o Dataddo envia os dados para o BigQuery, a equipe de dados da FoodChéri realiza transformações adicionais e os sincroniza com sua ferramenta de BI, o Metabase, onde todas as partes interessadas da empresa podem visualizar painéis para obter insights.

Os resultados: menos engenharia, mais análise de dados

Graças ao conector MongoDB, os engenheiros da FoodChéri economizaram semanas de trabalho ao reformular sua infraestrutura de dados. E como o Dataddo limpa previamente os dados que extrai do MongoDB e do MySQL, é sempre mais fácil trabalhar com eles quando chegam ao BigQuery.

Ainda mais importante, a sincronização diária automática entre os dois warehouses garante que as partes interessadas recebam os dados mais recentes diariamente.

FoodChéri e Dataddo: avançando juntos

A FoodChéri é muito mais do que apenas uma cozinha com alguns caminhões: é um serviço em constante evolução comprometido com o fornecimento de alimentos responsáveis. Por isso, seus pipelines de dados são tudo menos estáticos.

À medida que a empresa cresce, cresce também sua necessidade de sincronizar diferentes conjuntos de dados entre warehouses, bem como de usar novos conectores. Mais recentemente, a FoodChéri começou a usar o Dataddo para sincronizar dados de seu aplicativo de helpdesk, o Gorgias , diretamente com o BigQuery.

Onde quer que a FoodChéri decida transferir seus dados, o Dataddo estará com ela.

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