Изменяющийся ландшафт дата-сервисов создал интересное направление для продуктов, которое можно описать как находящееся на стыке BI и ETL. Это задача, с которой я лично пытался справиться около двух лет назад и в итоге пришлось разработать собственное решение.
Например, есть условный Baremetrics, который строит аналитику поверх твоего Stripe. Но если хочется видеть активность в продукте, нужно задуматься, как передавать логи действий пользователя. Или если хочется объединить данные с Hubspot, то появляется вопрос как правильно объединять сущности.
Получается, что есть непокрытый сегмент пользователей, которым нужно что-то, на стыке BI x ETL, но для тех у кого нет своей дата-инфраструктуры. Отсюда возникает идея создать no-code дата-хранилище, где можно задавать логику объединения данных из разных источников с готовыми скриптами для подсчета ключевых метрик.
За последние годы на моем радаре появилось несколько продуктов в этой области. У всех одна и та же логика и предложение: «Мы заменим вам дата-инженера» и примерно следующий посыл.
We give you ETL (connectors to 500 data sources), a data warehouse, and BI (reports & dashboards) in one app. Since we're handling ETL, we already know what each source looks like and have pre-built data models for them. This means you can instantly build a report that connects both Hubspot and Stripe data or Klaviyo and Shopify data.
Я думаю, что это хороший продукт для SMB, неважно для какого географического рынка. Тратить ресурсы на найм дата-инженера или создание целой команды данных до того, как выручка компании достигнет $1 млн в год, нецелесообразно. Проще делегировать эту задачу.
Пара дата продуктов для расширения кругозора:
Faros, Definite, Kyligence, Velvet, Myko , Canvas
Немного близкое поле, но кейс вокруг spreadsheets: Equals, Rows