Nel novembre 2023 Fivetran ha annunciato un gruppo di rilasci sulla propria libreria di dbt data model. È materiale di prodotto, ma tre degli aggiornamenti risolvono problemi che chiunque abbia modellato dati SaaS conosce bene.
Union schema: più account, stessa piattaforma
Il primo è la union schema functionality. Serve a chi ha più account sulla stessa piattaforma — più profili pubblicitari, più istanze dello stesso tool — e vuole una vista unica delle performance. Senza, tocca deployare più data model o scrivere a mano la logica di union. La funzionalità è disponibile per diversi modelli popolari, tra cui Ad Reporting, Amazon Ads, Facebook Ads, Google Ads, Quickbooks, Shopify e Stripe.
Sul fronte compatibilità Quickstart, il post cita l’estensione a sorgenti come Twitter Organic, Mailchimp e Marketo, oltre a Greenhouse, Iterable, Amplitude, Klaviyo e Mixpanel.
I formula field di Salesforce
Il secondo è il più specifico e il più fastidioso nella pratica. Molte aziende hanno logica custom scritta dentro Salesforce sotto forma di formula field: calcoli, classificazioni e manipolazioni che identificano un cliente, il suo lifetime value o la strategia di nurture. Portarli fuori è storicamente scomodo. Il Quickstart data model Salesforce Formula Fields permette di fare l’unnesting e renderli analizzabili nel warehouse.
Nello stesso ambito, il data model Salesforce include output che si appoggiano alle history table, che tracciano nel tempo i cambi di stage e status: utile per analizzare quali touchpoint hanno portato determinati gruppi di clienti a compiere l’azione desiderata.
I report Stripe, replicati
Il terzo riguarda il financial reporting. Molte aziende usano i report standardizzati di Stripe per contabilità e riconciliazione di fine mese, ma questi vivono dentro la UI di Stripe e non sono facilmente esportabili con fedeltà. Gli aggiornamenti al data model Stripe replicano nel warehouse quattro report specifici: Activity.itemized.2, Balance_change_from_activity.itemized.3, Payouts.itemized.3 ed Ending_balance_reconciliation.itemized.4.
Il post cita anche un data model per SAP, che replica gli extractor report visibili nella UI, e dashboard Streamlit costruite sopra gli end model di Zendesk e Netsuite — ticket metrics, assignee metrics, SLA metrics per il primo, financial executive dashboard, balance sheet e income statement per il secondo. Le app pubblicate usano dati di test e sono forkabili.
La cornice del post cita due dati esterni: uno studio McKinsey secondo cui le aziende che eccellono nella customer experience ottengono una crescita dei ricavi dal 5% al 10% superiore ai concorrenti, e una survey Zendesk che indica una media di 29 punti di contatto dati al mese per azienda, rispetto a 18 di due anni prima.
In sintesi
- La union schema functionality unifica più connettori della stessa sorgente senza deployare modelli multipli né scrivere logica di union a mano.
- Il Quickstart model per i formula field Salesforce risolve l’estrazione della logica custom, storicamente il punto più scomodo.
- Il data model Stripe replica quattro report standard direttamente nel warehouse, togliendoli dalla UI.
Fonte: Get immediate customer insights with our new data models — https://www.fivetran.com/blog/get-immediate-customer-insights-with-our-new-data-models
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