Quattro modelli di coinvolgimento: ecco come si presenta TwiceData nella pratica.
Si tratta di scenari esemplificativi che illustrano lo svolgimento di ciascun tipo di progetto, dall'inizio alla conclusione, corredati da indicatori rappresentativi. Le testimonianze reali dei clienti saranno pubblicate in questa sede man mano che i progetti saranno portati a termine e i clienti ne autorizzeranno la pubblicazione nominativa. Non inventeremo mai un cliente per concludere una vendita.
Scenari illustrativi · Nessun dato che consenta l'identificazione dei clienti reali · Interazioni reali inserite solo previo consenso esplicito
Raccolta fondi di serie B — dati ARR definitivi entro quattro settimane.
Problema. Un'azienda del settore SaaS verticale, in fase di due diligence per il round di finanziamento di serie B, ha scoperto che il dato relativo all'ARR riportato nella presentazione per il consiglio di amministrazione non corrispondeva a quello visualizzato nelle dashboard di Looker, il quale a sua volta non coincideva con i dati riportati dal sistema di fatturazione. Tre cifre diverse, nessuna fonte attendibile. Mancano due settimane alla due diligence.
Approccio. Nella prima settimana, eseguire una diagnosi dello stato attuale per fare il punto sulle tre pipeline e individuare le discrepanze di riconciliazione. Dalle settimane due alla quattro, integrare uno sprint di consegna per fornire un pacchetto di modelli ARR certificato, con ipotesi versionate, controlli di tracciabilità integrati nella CI e un dashboard di riconciliazione firmato da tutte e tre le parti interessate.
Risultato. Il processo di due diligence si è concluso sulla base dei dati aggiornati. Il round di finanziamento di serie B si è concluso alla valutazione prevista. Il pacchetto ARR è ora l'unico dato relativo all'ARR utilizzato dall'azienda.
Modernizzazione di R/SAS con piena continuità dei controlli.
Problema. Un'agenzia statale per la sanità pubblica gestiva il proprio sistema centrale di segnalazione dei dati di sorveglianza attraverso un intrico di script R, processi SAS e file CSV aggiornati manualmente. I due tecnici che ne avevano padronanza stavano per andare in pensione entro i successivi 18 mesi. La cadenza delle segnalazioni (a livello statale e federale) non poteva subire alcun ritardo, nemmeno di un trimestre.
Approccio. Inizio della collaborazione con Quarter Stack (Traccia A — progettata su misura, data la situazione normativa). Progetto di 12 settimane per trasferire i carichi di lavoro R/SAS in dbt + BigQuery, preservare il calcolo di ogni metrica in modo identico e fornire un sistema di back-test che dimostri l'equivalenza trimestre su trimestre rispetto alla pipeline legacy.
Risultato. Passaggio di consegne al giorno 91 completato. La pipeline modernizzata ha funzionato in parallelo con quella legacy per un trimestre (senza alcuna deriva metrica). La pipeline legacy è stata dismessa. La gestione è ora affidata al nuovo team.
Le spese di magazzino sono state ridotte del 45% in otto settimane.
Problema. La fattura relativa a Snowflake di una piattaforma di mercato a due lati stava aumentando del 60% su base annua, a parità di utilizzo. Il team addetto ai dati sospettava la presenza di trasformazioni duplicate e di query fuori controllo, ma non riusciva a stabilire quali fossero, dove si trovassero o quale fosse il loro impatto economico. Il direttore finanziario chiedeva aggiornamenti ogni settimana.
Approccio. L'intervento "Stack Diagnostic", svoltosi dalla prima alla sesta settimana, ha prodotto una scheda di valutazione della complessità, una mappa del rapporto spesa-valore e un elenco prioritario di 22 potenziali fonti di spreco di costi. È seguito l'intervento "Model Efficiency Upgrade" (dalla settima alla quattordicesima settimana) volto a consolidare le varianti duplicate del modello ARR, a riscrivere tre processi notturni lenti trasformandoli in build incrementali e a rafforzare il livello di tracciabilità.
Risultati. La spesa per Snowflake è diminuita del 45% nel primo mese di fatturazione completo successivo al passaggio di consegne. Il numero di modelli è stato ridotto da 280 a 162. La coda delle query P95 è diminuita del 70%.
Full Quarter Stack — un unico quarto, un'unica fonte di verità.
Problema. Una grande azienda SaaS disponeva di un team dedicato ai dati composto da quattro ingegneri e con un backlog che si estendeva su 14 mesi. I reparti vendite, assistenza, finanza e prodotto gestivano ciascuno la propria versione dell’ARR. Le revisioni trimestrali dell’andamento aziendale si bloccavano regolarmente a causa delle discrepanze nei dati.
Approccio. Quarter Stack (Traccia B — Express, dato lo stack nativo Databricks moderno e i tempi stretti). Scopo di 12 settimane.
Risultato. Il passaggio di consegne al 91° giorno è stato completato. Il team dati interno del cliente è ora responsabile di tale livello. È stata attivata la manutenzione dell'abbonamento per gli aggiornamenti continui del modello. Le riunioni QBR ora terminano puntualmente.
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I dettagli specifici — nomi dei clienti, importi in dollari, informazioni sullo stack — sono disponibili su richiesta previa sottoscrizione di un accordo di riservatezza (NDA) reciproco. È prevista una sessione di 30 minuti dedicata all'architettura per esaminare il caso più simile alla vostra situazione.