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Von der historischen Tool-Landschaft
zum modernen Data Stack
Level 1 · Das Unternehmen
Das ist Pets Deli
Premium-Tiernahrung, Berlin
Individuelle Futterpläne für Hunde & Katzen
Transparente Zutaten
Bequeme Abos
Direct-to-Consumer-Marke
Level 2 · Das Problem
Ein Stack, der nicht mitwuchs
Jede Datenquelle musste durch dasselbe alte Rohr.
Lange VerarbeitungszeitenReports warteten auf die Pipeline
Keine DatenvalidierungFehler fielen erst downstream auf, wenn überhaupt
Architektur nicht skalierbarJede neue Quelle brachte den Stack ans Limit
Level 3 · Fütterungszeit
Fütterungszeit
Klick eine Datenquelle und schau, wie sich der Napf füllt.
Die Fütterungsbühne
Live-Pipeline
Load
Transform
Test
Shop & Bestellungen
Web-Analytics
Marketing
Transform läuft in dbt, jede Zeile wird getestet
Historischer Lauf
Werte illustrativ.
0 / 3 fed
Napf voll - Pipeline durchgängig validiert
Fuettere alle drei Quellen, um das Ergebnis freizuschalten
Level 4 · Das Ergebnis
Insights, 75% schneller serviert
Das Ergebnis
Der Weg dahin
75%
schnellere Time-to-Insights
Snowflake
skalierbares Warehouse, migriert von Postgres
dbt-getestet
jeder Lauf validiert
Modernes Data Warehouse
Postgres zu Snowflake, Platz für GA4-Lasten
Transformationsschicht in dbt
Modulare, inkrementelle, wartbare Modelle
Tests bei jedem Lauf
dbt-Unit-Tests, verlässliche Zahlen downstream
Datenquellen
Postgres Shop-Datenbank
Der moderne Stack
Snowflake
Metabase
Metabase
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