Connettori
airbyte
- alimenta
- Normalizzazione
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SaaSPipeline di datiDashboard4 mesi
Commerce analytics plug-and-play
Attivare un nuovo cliente richiedeva tre settimane di lavoro di ingegneria. Ora bastano due giorni e nessun ingegnere.
Onboarding dei tenant
2 giorni
Connettore + template, self-service
Prima
3 settimane
Integrazione su misura per tenant
In parole semplici
Di cosa si tratta.
Niente gergo in questa sezione. La descrizione tecnica è più in basso.
Cosa non funzionava
Ogni nuovo cliente richiedeva un'integrazione su misura prima di poter vedere una sola dashboard, così il team vendite restava in coda dietro l'ingegneria. Nel frattempo i ricavi mostrati su quelle dashboard si allontanavano silenziosamente da quelli riportati dalla finance.
Cosa abbiamo costruito
Abbiamo costruito un connettore standard e un template pronto che il cliente può configurare da solo, e legato ogni dato di ricavo alla definizione che la finance usa davvero.
Cosa è cambiato
L'onboarding è sceso da tre settimane a due giorni e non richiede più alcun ingegnere, così le vendite hanno smesso di aspettare. Le richieste al supporto del tipo "perché questi due numeri sono diversi" sono calate nettamente.
Architettura
Come si incastrano le parti.
Scorra le fasi. Tutto ciò che è contrassegnato come aggiunto è un componente che non esisteva prima di questo progetto.
Normalizzazione
canonico
- riceve da
- Connettori
- alimenta
- Quality gatetest
Quality gate
contratti
- riceve da
- Normalizzazionetest
- alimenta
- BigQuery
BigQuery
multi-tenant
- riceve da
- Quality gate
- alimenta
- Metrics layer
Metrics layer
dbt
- riceve da
- BigQuery
- alimenta
- Dashboard
Dashboard
a template
- riceve da
- Metrics layer
Connettori
airbyte
- alimenta
- Normalizzazione
Normalizzazione
canonico
- riceve da
- Connettori
- alimenta
- Quality gatetest
Quality gate
contratti
L'abbiamo aggiunto noi- riceve da
- Normalizzazionetest
- alimenta
- BigQuery
BigQuery
multi-tenant
- riceve da
- Quality gate
- alimenta
- Metrics layer
Metrics layer
dbt
L'abbiamo aggiunto noi- riceve da
- BigQuery
- alimenta
- Dashboard
Dashboard
a template
- riceve da
- Metrics layer
La descrizione
Come verrebbe costruito.
Dataset, approccio, metriche obiettivo e stack. Scritto per chi dovrà esaminarlo.
SaaSPipeline di datiDashboard4 mesi
Commerce analytics plug-and-play
Ingestion multi-tenant e analytics dei ricavi che accelerano l'onboarding delle PMI con definizioni dei KPI stabili.
Problema
Ogni nuovo tenant richiedeva un'integrazione su misura, così l'onboarding costava settimane di lavoro di ingegneria e le dashboard si allontanavano silenziosamente dalla definizione di ricavo della finance.
Dataset
- righe
- 58M ordini
- feature
- 112
- fonti
- Shopify, Stripe, Ads, CSV
- finestra
- 18 mesi
Approccio
- 01Costruiti connettori riutilizzabili che normalizzano verso uno schema commerce canonico
- 02Aggiunti controlli automatici di qualità dei dati al confine dell'ingestion
- 03Logica dei ricavi modellata una sola volta in un metrics layer governato
- 04Dashboard a template con override amministrativi per tenant
Metriche
- 2 giorni
- tempo di onboarding da 3 settimane
- 94%
- copertura dello schema mappatura automatica
- 312
- errori QA intercettati prima del caricamento
- 100%
- parità delle metriche vs finance
Evidenza
- fonte
- Reference design
- numeri
- Illustrativo: valori tipici per questo design
- misurazione
- Non misurato. Valori tipici per un progetto di riferimento di questo tipo, non osservati su un sistema di un cliente.
- referenza
- Non disponibile per questo progetto
- ultima revisione
- 2026-08-25
Impatto sul business
- L'onboarding self-service ha tolto l'ingegneria dal ciclo di vendita
- Un'unica fonte di verità per i KPI di abbonamenti e commerce
- Carico del supporto sulle domande di reporting nettamente ridotto
Stack tecnologico
- TypeScript
- Next.js
- PostgreSQL
- BigQuery
- Temporal
- dbt
- Airbyte
- Metabase
Prossimo passo
Le serve un sistema come questo?
Risponda a sei domande e le diremo se questa struttura si adatta al suo problema, anche quando non è così.