在人工智能时代,数据仓库作为跨所有业务职能的单一事实来源,其重要性比以往任何时候都更加突出。各团队希望利用人工智能来发现异常、预测收入并更快地呈现洞察,但近一半的企业报告称,其数据结构和完整性问题是最主要的阻碍因素。人工智能工具的性能取决于为其提供数据的数据仓库的质量。而进入公司数据仓库的数据质量,又取决于传输数据的数据管道的质量。
对于企业从 Stripe 获取的这类金融数据而言,快速、可靠且安全地传输这些数据的风险与重要性更为突出。最新且完整的交易与发票记录构成了收入预测的基石,而收入预测则是企业长期成功的关键所在。
这就是我们在 2022 年首次构建 Stripe Data Pipeline 的原因\。在此之前,企业主要通过两种方式同步 Stripe 数据:一种是使用第三方“抽取、转换、加载” (ETL) 工具,将数据聚合到单一管道中;另一种是使用 Stripe 构建自定义集成。这两种方法都有一个显著的缺点:它们都依赖 Stripe API 来重建 Stripe 在其内部系统中表示数据的方式,这会在下游带来数据缺口和不一致的风险。
Data Pipeline 是一种原生数据管道,它无需依赖 API 即可将 Stripe 数据安全地直接同步到主流数据仓库和云存储目标位置。在本指南中,我们将详细分析大规模传输 Stripe 数据的关键挑战,以及 Data Pipeline 和其他领先的解决方案是如何应对这些挑战的。
迁移 Stripe 数据的三种方式
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第三方 ETL 工具 |
自定义集成 |
Stripe Data Pipeline |
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这是什么 |
一种通用的数据连接器,旨在将来自多个数据源的数据同步至多种类型的数据存储目标位置(例如:数据仓库、云存储、数据湖及数据库)。其工作原理是按设定的时间间隔轮询公共 API,将原始数据转换为标准化格式,并将其加载到您选定的存储目标位置中。 |
一种完全由您的内部工程团队构建和维护的定制数据管道。它访问与第三方 ETL 工具相同的公共 API,但可以根据您的需求进行定制。 |
由 Stripe 构建并管理的原生数据管道,可将 Stripe 数据同步至主流数据仓库(如 Snowflake、Amazon Redshift、Databricks)以及云存储目标位置(如 Google Cloud Storage、Azure Blob Storage、Amazon S3)。它不依赖公共 API。 |
关键考虑因素
在您决定 Stripe 数据同步方案时,请根据以下五个关键维度对每个选项进行评估:
数据保真度。这是实现可信报告与决策的基础。您的数据管道应确保数据的准确性、一致性,并真实反映数据源。
扩张性。随着您的业务增长,您的数据量也会随之增加。您需要一条能够可靠地应对数据量增长的数据管道。
数据完整性。确保您的数据管道能够全面捕获来自 Stripe 的金融数据,为您的团队提供所需的一切,从而自信地支持分析与报告工作。
安全性。您从 Stripe 获取的金融数据非常敏感,因此您的数据管道需要对传输中的数据进行加密,并执行严格的访问控制。
实施。将实施数据管道所需的时间和工程投入纳入考量。
数据保真度
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第三方 ETL 工具 |
自定义集成 |
Stripe Data Pipeline |
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由于 ETL 工具通过 Stripe 的公共 API 采集数据,它们需要对 Stripe 的数据模型进行逆向工程。Schema 的变更必须在发生时被及时检测并进行适配,这可能会导致延迟,或需要手动进行数据回填。 |
基准数据保真度与第三方 ETL 具有相同的局限性,但您的工程团队可以更自由地定制数据进入仓库的方式,而无需事后进行转换。 |
Data Pipeline 完全绕过了公共 API,将 Stripe 的内部数据库 Schema 直接同步到您的数据仓库。这确保了与事实来源的一对一匹配。当 Stripe 添加新功能或字段时,Data Pipeline 会自动将这些变更同步到您的仓库,无需您进行任何操作。 |
Data Pipeline 让我们能够以清晰、规范的方式获取大量数据,而这些数据在其他情况下通常很难获取。”
扩张性
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第三方 ETL 工具 |
自定义集成 |
Stripe Data Pipeline |
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Stripe 的公共 API 强制执行速率限制,以防止系统过载。为了保持在这些限制范围内,第三方 ETL 工具可能会故意调低数据采集速度。虽然这确保了连接的稳定性,但也可能导致数据延迟和不完全同步,从而使您数据仓库中的数据表现出一定的滞后。 |
为了应对 Stripe 公共 API 的速率限制,您的工程团队需要编写专门的逻辑来管理请求频率、完善重试机制,并确保在数据量增长的情况下依然能够维持数据同步的可靠性。 |
由于 Data Pipeline 并不依赖公共 API,它完全不受 API 速率限制的约束。相反,它作为一种托管式导出服务运行,按固定计划将 Stripe 数据直接传输至您的仓库,从而在交易规模持续扩大的过程中,确保数据采集能力能够可靠地实现扩展。 |
我们能够采集所有的 Stripe 数据,而无需耗尽 API 配额或触发速率限制。此外,Data Pipeline 以行业标准格式交付数据,这使得将其直接接入我们的数据仓库变得轻而易举。”
数据完整性
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第三方 ETL 工具 |
自定义集成 |
Stripe Data Pipeline |
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这些工具提供了通过 Stripe 公共 API 获取的核心交易数据集。但预构建的财务报表、经过增强的 Stripe 数据集以及 Stripe Sigma 的输出结果并不会被自动同步;它们通常需要额外的导出工作流或数据建模投入。 |
您的工程团队构建的集成方案同样局限于这些 API 可提供的 Stripe 核心数据集。在开发过程中,他们需要耗费精力去重新创建那些更具定制化的 Stripe 报表和数据集。 |
除了核心数据集外,Data Pipeline 还提供超过 10 种预构建的财务报告、22 种增强型数据集以及来自 Stripe Sigma 的自定义报告。这意味着团队无需重新构建复杂的模型,也无需进行持续的手动导出,即可分析月度经常性收入、流失率和欺诈率等核心指标。系统还会定期运行审计校核,以确保数据始终保持完整。 |
Data Pipeline 提供的开箱即用的精选表为我们奠定了强大的基础。要是没有它,我必须亲自去拼凑所有这些零散的数据,但我根本没有时间。”
安全性
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第三方 ETL 工具 |
自定义集成 |
Stripe Data Pipeline |
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这些工具通常维持着稳健的安全标准,例如符合 SOC 1 Type 2 和 SOC 2 Type 2 合规要求,以及 ISO 认证。部分工具还提供更高级的安全控制,如 PCI DSS Level 1 或 HITRUST 认证,但这些功能可能仅限更高级别的企业版方案。即便如此,使用 ETL 工具仍意味着在财务数据流向仓库的过程中,需要授予第三方访问权限。 |
构建自定义集成意味着您需要为管道的安全性承担全部责任:虽然数据不会流向第三方,但您实际上是在扮演自己的“安全供应商”。您的团队需要自行构建基础设施,以保护 API 密钥、实施加密并管理访问控制。这种方案通常需要一支专业的安全与数据工程团队。 |
借助 Data Pipeline,数据在传输至数据仓库的过程中,绝不会经过或停留在第三方服务器上。Data Pipeline 道在 Stripe 受控的基础设施及其安全环境中运行。它遵循 Stripe 严格的安全标准,包括 PCI DSS 一级认证、SOC 1 和 SOC 2 Type 2 合规性以及 ISO 认证。 |
与第三方供应商相比,Data Pipeline 这种由 Stripe 拥有的直连管道,让我们对数据的安全性和完整性倍感放心。”
实施
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第三方 ETL 工具 |
自定义集成 |
Stripe Data Pipeline |
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现代 ETL 工具专为快速上手而设计。其设置过程主要通过用户界面配置完成,包括授权访问 Stripe、选择要同步的内容以及选定数据存储目标位置。因此,团队无需编写代码即可快速实现数据流转。 |
由于您的团队需要端到端地构建数据管道,自定义 API 集成通常需要最长的设置时间,并且前期成本最高。虽然您可以精确地定制采集内容和数据建模方式,但实施和投入生产需要耗费大量的工程时间。 |
Data Pipeline 的设计旨在实现一站式即用。设置过程非常简单——选择您的数据存储目标并连接您的账户——通常情况下,您所有的 Stripe 数据会在 12 小时内出现在您的数据仓库中。 |
不必下载多个电子表格文件并自行汇总数据,这为我们的财务团队节省了大量时间。此外,我们的支付、销售和运营团队也可以利用这些数据来制定业务和定价决策。”
后续步骤
Stripe 数据同步没有放之四海而皆准的方法。
如果您希望通过单一供应商以最少的设置将数据从多个系统迁移到数据仓库中,第三方 ETL 工具可以满足需求。而如果您需要对数据摄取和建模进行最大程度的控制,并且拥有构建和端到端运营数据管道的工程资源,那么自定义集成方案可能更为合适。
Data Pipeline 专为那些寻求原生、由 Stripe 管理且针对同步 Stripe 数据及交付权威数据集而优化的解决方案的团队而设计——所有这些只需最少的工程工作即可实现。
如果您正在评估各种方案,请首先确定对您的业务最重要的因素,然后选择最符合您需求的解决方案。