Stripe アカウントをデータウェアハウスと同期

Stripe Data Pipeline は、数クリックで最新の Stripe データとレポートをすべて Snowflake または Amazon Redshift に送信します。Stripe データを、データウェアハウスのほかのビジネスデータと一元管理し、決算を迅速化してより充実したビジネスインサイトを活用できます。

解約は 減少 昨年と比較して
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以下が上位 5 位のアカウント: 不正使用率
0.7%
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0.55%
0.5%

データ送信を大規模に自動化

Stripe Data Pipeline の設定はほんの数分。Stripe データやレポートをデータウェアハウスで自動的かつ継続的に受信できます。コードは不要です。

他にデータを使ってできること

データや情報を 1 カ所にまとめることで、決算処理を迅速に行い、優れたインサイトにアクセスできます。最もパフォーマンスの高い支払い方法の特定や、地域ごとの不正使用の分析などを行います。

セキュリティのリスクを最小限に抑える

サードパーティの Extract/Transform/Load (ETL / データを抽出し、変換して、書き出す) プロセスと関わることなく、Stripe のデータを直接的にデータウェアハウスに送信します。

データ伝送の停止や遅延を回避

Stripe に内蔵された仕組みであるため、進行中のメンテナンスに負荷をかけません。どれだけのデータがあろうと、データは常に完全で正確です。

仕組み

数分でデータ伝送を設定、データエンジニアリングは不要

1

データウェアハウスを選択

Stripe を接続させるデータウェアハウスを選択します。

2

アカウントに接続

データウェアハウスに関連付けられたアカウント情報を提供してください。Stripe は業界トップレベルの セキュリティ対策 を使用してデータを共有します。

3

設定完了

これまでのデータが読み込まれると、新しいデータが定期的に更新されます。Stripe のデータやレポートに関する設定を行い、インサイトを引き出しましょう。

データの鮮度についてもっと知る 

データエンジニアリング向け

API を導入・管理するための時間とリソースを節約

Data Pipeline に移行が可能になる以前は、Stripe ユーザーは Stripe のデータをエクスポートするために数カ月という時間と 80 万ドルもの費用をかけて独自の API 組み込みを構築しなければいけませんでした。また、常に自社開発のソリューションのモニタリングと更新を行い、取引の更新、新しいデータセット、データベースの構造 (スキーマ) の変更、データ量の増加に伴うその他の課題に対処していました。

API に接続し、Stripe データをインポートする
1 月
2 月
3 月
4 月
5 月
6 月
7 月
パイプラインの構築
データの構造化
データの暗号化
受け付けのテスト
本番
パイプラインの保守と監視

Stripe Data Pipeline がこのような運用業務をすべて引き受けるため、ユーザはビジネスチームに実用的なインサイトを提供することに集中できます。

データパイプラインによって Stripe データをインポートする
1 月 1 日
1 月 3 日
データパイプラインの有効化
本番

新規事業に向いています

一元化されたデータで迅速に回答を得る

データウェアハウスで簡単にアクセスできる Stripe データを活用して、新たにビジネス分析ツールを取り入れることなく必要なインサイトを引き出せます。ゼロからカスタムクエリを書くことも、すぐに利用できる Stripe のレポートを活用することもできます。

  • 決算処理の迅速化
  • 収益拡大の機会を特定
  • 不正使用とリスクのモデリングを改良
  • 販売とマーケティングのキャンペーンを最適化

ChowNow は新たな機会と支払いに関するインサイトを把握

手数料無料のオンライン食品注文プラットフォーム ChowNow は、2 万軒を超える独立系レストランのデリバリーやテイクアウト販売の持続的な成長を支えています。

課題

ChowNow は、API 組み込みを構築したりデータを ETL パイプラインに共有したりすることなく、顧客と取引のそれぞれにおける収益性、利益、ユニットエコノミクスの理解を深めたいと考えていました。

ソリューション

Stripe Data Pipeline を用いて、ChowNow は飲食店顧客の全体像を 1 カ所から把握しています。サブスクリプションや食品注文に誰がいくら請求しているかを簡単に確認することができます。

また飲食店に新たなインサイトを提供することもでき、チャージバックといった不正使用の信号を飲食店ごとに調べることで不正使用の検出を改良しています。

飲食店ごとに純利益率を分類することで、ChowNow は手数料のかからない商品の料金体系を最適化し、飲食店の顧客維持を改善させることができました。

Stripe のデータと他のビジネスデータを即座に照会して顧客や売上に関する貴重なインサイトを引き出し、エンジニアリングのサポートを必要とせずに、当社の商品とユーザーに関する最適な決定を下すことができます。

Tim Reilly、ディレクター、GMT アナリティクスおよびデータサイエンス、ChowNow
ChowNow のストーリーの全文を読む 

Lime では、資金を照合する精度とスピードを向上

マイクロモビリティの世界的なリーダーである Lime は、100 カ国以上の国の都市生活者に電動スクーターや電動自転車のオンデマンドサービスを提供しています。

課題

Lime はサードパーティの ETL パイプラインを用いて Stripe のデータをデータウェアハウスにエクスポートしていました。しかし、そのデータが Stripe で見るデータと一致しないことがあることに気付きました。相違があるたびにデータエンジニアが原因を探らなければならず、一致しない取引ごとに 2 時間もの時間を割いていました。

ソリューション

Stripe Data Pipeline を導入したことで Stripe データセットごとに API を構築したり維持したりする必要がなくなり、Lime ではエンジニアリングに要する数週間分の時間を節約できました。導入後すぐに、Lime はデータウェアハウスにある現在の Stripe データに直接アクセスすることができました。今や Lime の財務チームは、ほぼリアルタイムで返金を追跡できるため、自信を持って会社の最新のキャッシュフローをレポートできるようになりました。また Lime の不正対策チームは、改善された不正対策モデルを十分に活用しています。

Stripe Data Pipeline のデータの品質と鮮度は、サードパーティの ETL パイプラインベンダーとは一線を画しています。Stripe Data Pipeline を介してインポートされたデータは、当社のレポートと常に正確に一致しています。

Saket Rai、シニアディレクター、データ担当主任、Lime
Lime のストーリーの全文を読む 

利用可能な機能

Data Pipeline の概要

データウェアハウス

主要なデータウェアハウスに接続。

  • Snowflake
  • Amazon Redshift

Snowflake も Amazon Redshift も使用していない場合、Stripe ダッシュボードの Sigma を使用してカスタムレポートを作成できます。

すぐに利用できるレポート

アカウントのアクティビティの照合に利用できるレポートを抽出します。

  • 取引に関連する手数料

    これらのレポートは、Snowflake で既にご利用可能いただけ、Amazon Redshift にもまもなく追加されます。

  • Stripe 残高の変更

    これらのレポートは、Snowflake で既にご利用可能いただけ、Amazon Redshift にもまもなく追加されます。

  • 銀行口座への入金を含む取引

    これらのレポートは、Snowflake で既にご利用可能いただけ、Amazon Redshift にもまもなく追加されます。

データセット

自分のデータウェアハウスで最も完全な Stripe データセットにアクセス。

  • コア API のデータ
  • Interchange Plus のデータ
  • Radar のデータ
  • Connect のデータ

料金体系

シンプルでわかりやすい料金体系

データウェアハウスの Stripe データにアクセス

Stripe データの取り込みには、データウェアハウスから追加手数料はありません。

¥3

取引 1 件あたり

ユーザーまたは連結アカウントが、取引を処理するとき、またはオーソリもしくは支払いリクエストを送信するときに請求されます。Stripe データのすべてが自動的に含まれます。

今すぐ始めましょう

Stripe のデータをデータウェアハウスに送信します。

仕組みを確認

Stripe Data Pipeline の仕組みをぜひご確認ください。

Stripe で自分のデータを分析

Stripe で直接、SQL を使用してカスタムの Stripe レポートを作成しましょう。