Кейс клієнта: MacPaw

Як BigQuery допоміг MacPaw вивести роботу з даними на новий рівень?

Про клієнта: MacPaw —  українська продуктова  IT-компанія, яка розробляє і просуває програми для macOS та iOS. Компанію заснував Олександр Косован у 2008 році. MacPaw родом з України, тому підтримка та розвиток України є важливою частиною культури компанії.

Серед продуктів MacPaw — CleanMyMac X, Setapp, The Unarchiver та інші. Сьогодні програмами MacPaw користується понад 30 млн людей. Застосунки MacPaw встановлені на кожному п‘ятому комп’ютері Mac у світі.

Індустрія: IT

Дата старту проєкту: 30 травня 2020 року.

Дата завершення проєкту: Співпраця триває

Челендж: MacPaw працює з великими масивами даних. Обробка даних є однією з регулярних задач бізнес-аналітиків, яка часто вимагає значних витрат часу й ресурсів.  Для прискорення роботи з інформацією компанія почала шукати оптимальне рішення. MacPaw не бажали купувати додаткові сервери, як найбільш очевидну альтернативу, адже:

1. Час їх простою є більшим, ніж тривалість фактичного навантаження;
2. Вони потребують додаткового захисту.

Рішення: Компанія обрала продукт BigQuery від Google Cloud. Команда MacPaw використовує його як базу для збереження та обробки даних, фактично беручи потужності серверів Google «в оренду» без необхідності придбання власних серверів. На базі BigQuery, MacPaw створили внутрішній продукт – Data Hub. У ньому команда зібрала інфобазу з сайтів MacPaw та додаткових систем та активно використовує його для аналітики та формування звітів.

Чому MacPaw обрали саме BigQuery?

• BigQuery дозволяє проводити швидку калькуляцію даних.
• BigQuery достатньо захищений для того, щоб зберігати в ньому будь-яку Business Critical Data.
• Оплата послуг продукту залежить від об’єму оброблених даних, що зручно для великих і малих бізнесів. Тому, якщо компанії не потрібно працювати з терабайтами інформації, BigQuery економить витрати.
• BigQuery має зручний та простий для використання інтерфейс. Він полегшує роботу аналітикам, адже не потребує застосування мов програмування.
• Пропонує рішення BigQuery МL, що дозволяє використовувати можливості Google Cloud для machine learning та штучний інтелект для обробки даних.
• Підходить компаніям, які користуються й іншими продуктами Google (Google Analytics, Google Sheets тощо).
• Також BigQuery легко інтегрується з даними  Facebook чи Backend CRMs HelpDesk та візуалізує їх за допомогою Google Data Studio.

Результати: MacPaw вважає основною перевагою для бізнесу — збільшення продуктивності та ефективності команд, що працюють з великими масивами даних. BigQuery економить компанії час очікування калькуляції та обробки результатів. Завдяки цьому зростає і продуктивність бізнес-аналітики і швидкість роботи компанії, загалом.

Продукт легко масштабується та є гнучким в управлінні, що спрощує data-інженерам інтеграцію даних та дозволяє хостити більше даних. Окрім того, робота з BigQuery дозволяє зекономити кошти на закупівлю зовнішніх серверів.

Роль Cloudfresh: Як Premier Partner Google Cloud, Cloudfresh надав повноцінну консультацію MacPaw щодо роботи з BigQuery та допоміг інтегрувати продукт в екосистему компанії.

Хоча Google має докладну технічну документацію, де можна знайти рішення майже для будь-якої проблеми, щодо деяких важливих стратегічних і технічних питань команда MacPaw зверталася до Cloudfresh. В усіх випадках підтримка Cloudfresh працювала блискавично. Тому, Cloudfresh надалі продовжує допомагати MacPaw з підтримкою в разі будь-яких питань із програмним забезпеченням та розвитку хмарних екосистем.