En gérant des données marketing et de géolocalisation des bus, BlaBlaCar avait des difficultés à rationaliser la gestion des données. Cela nécessitait beaucoup de maintenance liée à la gestion des connecteurs avec les nombreuses updates des endpoint, et s’avérait être un frein pour lancer des POCs ou tester de nouvelles fonctionnalités. Pour tout problème signalé, cela prenait plus de temps et de compréhension dans la résolution de celui-ci. Il fallait donc trouver une solution avec suffisamment de connecteurs permettant d’accéder aux différentes sources de données.
En réalisant une étude comparative, BlaBlaCar s’est rendu compte de la simplicité et de l’efficacité de la solution sans code proposée par Rivery, à un coût très intéressant. La création des API est alors passée de 2 semaines à 2 jours. Les connecteurs sont mis à jour grâce à un système de mise en conformité des données automatique et une gestion de la pipeline plus diversifiée. Le département Data a trouvé chez Rivery les moyens d’automatiser l’ingestion de ses données marketing. BlaBlaCar a été convaincu par l’outil permettant de gérer des connexions génériques sur des API.
“Nous avons choisi Rivery parce qu’ils sont capables de simplifier la mise en place des API REST. Les connecteurs sont mis à jour automatiquement en toute transparence grâce à un système de mise en conformité des données automatique”, explique Antoine Lefebvre, Data Engineering product owner. “Rivery nous convient parce qu’il s’agit d’une solution proposant une gestion de pipeline beaucoup plus diversifiée avec un pricing rivalisant avec les autres acteurs du marché. La tarification basée sur la consommation permet de mieux gérer notre budget.”
“La start-up Rivery est fière d’avoir été choisie par BlaBlaCar dans leur gestion de campagne marketing”, déclare Itamar Ben Hemo, CEO de Rivery. “Rivery continue d'accroître sa présence sur le marché français et continuera de proposer de nouvelles solutions, grâce à son ELT Saas, afin de répondre aux problématiques de gestion et d’augmentation en volume de la data. Nous permettons à BlaBlaCar d’accéder à des datas beaucoup plus rapidement tout en profitant d’une flexibilité illimitée pour répondre à leurs besoins d’extension.”
Le prochain objectif de BlaBlaCar reste de réaliser un reverse ETL pour récupérer les datas de BigQuery vers une base de données transactionnelle.
En réalisant une étude comparative, BlaBlaCar s’est rendu compte de la simplicité et de l’efficacité de la solution sans code proposée par Rivery, à un coût très intéressant. La création des API est alors passée de 2 semaines à 2 jours. Les connecteurs sont mis à jour grâce à un système de mise en conformité des données automatique et une gestion de la pipeline plus diversifiée. Le département Data a trouvé chez Rivery les moyens d’automatiser l’ingestion de ses données marketing. BlaBlaCar a été convaincu par l’outil permettant de gérer des connexions génériques sur des API.
“Nous avons choisi Rivery parce qu’ils sont capables de simplifier la mise en place des API REST. Les connecteurs sont mis à jour automatiquement en toute transparence grâce à un système de mise en conformité des données automatique”, explique Antoine Lefebvre, Data Engineering product owner. “Rivery nous convient parce qu’il s’agit d’une solution proposant une gestion de pipeline beaucoup plus diversifiée avec un pricing rivalisant avec les autres acteurs du marché. La tarification basée sur la consommation permet de mieux gérer notre budget.”
“La start-up Rivery est fière d’avoir été choisie par BlaBlaCar dans leur gestion de campagne marketing”, déclare Itamar Ben Hemo, CEO de Rivery. “Rivery continue d'accroître sa présence sur le marché français et continuera de proposer de nouvelles solutions, grâce à son ELT Saas, afin de répondre aux problématiques de gestion et d’augmentation en volume de la data. Nous permettons à BlaBlaCar d’accéder à des datas beaucoup plus rapidement tout en profitant d’une flexibilité illimitée pour répondre à leurs besoins d’extension.”
Le prochain objectif de BlaBlaCar reste de réaliser un reverse ETL pour récupérer les datas de BigQuery vers une base de données transactionnelle.
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