挑战

Lime 用第三方 ETL 管道（“抽取、转换、加载”）将 Stripe 数据导出到 Snowflake，然后注意到 ETL 管道提供的数据并不总是与 Stripe 的数据匹配。这导致数据工程师必须得深入研究造成每个差异的原因，从而在每个不一致的交易上花费多达两个小时的时间。由于 Lime 使用的是第三方 ETL，无法从根本上解决这些差异，同时意识到他们需要一个更可靠的解决方案来将 Stripe 数据传输到 Snowflake。

解决方案

Lime 选择采用 Stripe Data Pipeline，它可持续地自动将完整的 Stripe 数据集发送到他们的 Snowflake Data Cloud。采用 Stripe Data Pipeline 后，该公司节省了数周的工程时间，不必再为每个 Stripe 数据集构建和维护 API。Lime 可以直接访问 Snowflake 中最新的 Stripe 数据。

结果

自实施 Stripe Data Pipeline 以来，Lime 实现了其财务报告的自动化，并提高了速度。工程师不再需要研究数据差异，因为所有交易数据与他们的报告都是匹配的，从而使团队可以专注于产品规划并加快产品速度。

Lime 软件工程师 Nabil Barakati 表示：“Stripe Data Pipeline 的数据质量和数据实时性有别于第三方的 ETL 管道供应商。通过 Stripe Data Pipeline 导入的数据始终与我们的报表完全匹配。通过 ETL 管道获取交易数据需要三天，而使用 Stripe Data Pipeline 只需要一天。”

Lime 还可以享受更丰富的业务报告，访问完整的 Stripe 数据集。Lime 的财务团队现在可以近乎实时地跟踪退款情况，从而有信心地报告公司的最新现金状况。Lime 的欺诈团队正在创建改进的欺诈模型，因为他们现在能够将 Stripe 每笔交易的风险评分中的欺诈信号与其专有的欺诈数据合并。