Dwolla

Dwolla gewinnt Einsichten und optimiert seine Infrastruktur mit Tableau und AWS


Um Wochen verkürzte Berichterstellungszeit

Skalierbare Infrastruktur mit Tableau und AWS

Identifizierung von Betrugs-Hotspots mithilfe von Tableau-Kartenerstellung

Dwolla ist ein rasant wachsendes Unternehmen, das Firmen jeder Größe Online-Zahlungslösungen anbietet und jährlich zig Milliarden US-Dollar im Handelsverkehr bewegt. Dwolla verfolgt das Ziel, Geld schnell und kostengünstig zu bewegen. Mit Tableau und AWS Data Analysis (Amazon Web Services) hat Dwolla eine flexible, skalierbare Infrastruktur für sein wachsendes Unternehmen eingerichtet. Mit Tableau konnte Dwolla seine Analysen optimieren, die Berichterstellungszeit um Wochen verkürzen und kostbare Entwicklungsressourcen einsparen. Heute können Anwender aus dem ganzen Unternehmen die Kundendemografie analysieren und Betrug mithilfe von Tableau-Karten erkennen. So werden die Mitglieder geschützt und die Kosten niedrig gehalten.

Tableau mit AWS zu verknüpfen, war überhaupt kein Problem. Tableau enthält standardmäßig native Konnektoren für die unterschiedlichen Datenbanken, mit denen wir arbeiten. Beispielsweise speichern wir unsere Daten in SQL Server, MySQL, Postgres und Redshift. Dank Tableau können wir sofort eine Verbindung zu all diesen Datenquellen herstellen.

AWS Data Analysis und Tableau - Eine zukunftssichere Dateninfrastruktur

Dwolla ist ein kleines Unternehmen mit großen Zielen. Bei der Einführung neuer Technologie kommt es Dwolla auf Schnelligkeit, Skalierbarkeit und Kompatibilität an, um das Wachstum rasch zu beschleunigen.

Mit den wachsenden geschäftlichen Anforderungen sind auch die Datenbestände gewachsen. Folglich mussten die Techniker bei Dwolla die Dateninfrastruktur des Unternehmens dementsprechend skalieren. Dwolla nutzte Amazon Web Services (AWS), um Daten in großem Umfang zu speichern, zu verarbeiten und verfügbar zu haben. Weniger als ein Jahr später hat Dwolla auch Tableau eingeführt, um Erkenntnisse aus diesen Big Data zu gewinnen.

Ein wesentlicher Faktor bei der Entscheidung für Tableau und AWS waren die Betriebskosten. Fred Galoso, Softwareentwickler bei Dwolla erläutert: „Die Gesamtbetriebskosten waren einer der Hauptgründe, warum wir auf AWS und damit auch auf Tableau umgestiegen sind. Mit AWS ist es uns möglich, Daten in großem Umfang zu speichern und zu verarbeiten – und zwar zu einem Bruchteil der Kosten, die bei einigen der anderen gewerblichen Anbieter anfallen würden. Tableau passt einfach perfekt zu uns und spart uns jede Menge Zeit, Aufwand und Entwicklungsressourcen beim Erkenntnisgewinn.“

Fred erklärt, dass die Kombination aus Tableau und AWS die nötige Schnelligkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität bietet, um mit dem Wachstum von Dwolla Schritt zu halten. Und Tableau bietet dem Team bei Dwolla zudem die Möglichkeit, native Verbindungen zu einer Vielzahl von Datenquellen wie Amazon Redshift, Amazon Elastic MapReduce (EMR), Microsoft SQL Server, MySQL und PostgreSQL herzustellen.

„AWS verschafft uns die nötige Schnelligkeit in unserer Infrastruktur und die Flexibilität für Änderungen, was in organisatorischer Hinsicht wichtig ist. Auch Tableau bietet uns diese Schnelligkeit. Die Lösung ist sehr leistungsstark, aber auch echt flexibel und lässt sich leicht an sämtliche erforderlichen Änderungen anpassen.“

„Die Kombination aus AWS und Tableau ist in meinen Augen wirklich überzeugend. Im Grunde genommen werde ich die Fragen, die ich heute beantwortet habe, auch beantworten können, wenn Dwolla künftig zehn Mal größer, tausend Mal größer oder noch viel größer sein wird.

Dank Tableau dauert die Erstellung eines Dashboards nicht mehr Wochen, sondern nur noch Tage oder Stunden.

Um Wochen verkürzte Analysen, Einsparung von Entwicklungs- und IT-Ressourcen

Vor der Einführung von Tableau wurden die Analysen immer zeitaufwendiger für die IT- und Entwicklungsteams.

Fred erinnert sich: „Wenn wir größere Flexibilität bei der Erstellung neuer Berichte oder Dashboards haben wollten, erforderte dies viele Entwicklungsressourcen.“

Dank Tableau konnte Dwolla diesen Prozess optimieren. Freds Fazit: „Mit Tableau können wir ein Dashboard in wenigen Tagen oder sogar Stunden erstellen. Frühen waren dafür viele Tage oder sogar Wochen nötig.

Anstelle statischer Arbeitsblätter verwendet das Team interaktive Tableau-Dashboards, um auf einen Blick Erkenntnisse zu enthüllen. So werden kostbare Entwicklungsressourcen gespart und Innovationen angeschoben.

„Wir sind in der Lage, grundsätzlich alles darzustellen und die Cluster, Farben und Trendlinien im Lauf der Zeit zu betrachten. Diese Trends auf einen Blick in Tableau zu erkennen, ist viel leichter, als sie aus einem Arbeitsblatt herauszulesen.“

Heute können die Mitarbeiter von Dwolla auf eine Vielzahl von Datenquellen zugreifen. In weniger als einem Jahr wurde Tableau in allen Teams bei Dwolla eingeführt, und die Mitarbeiter haben bereits Hunderte von Tableau-Arbeitsmappen erstellt. Anstatt Berichte in Datensilos zu erstellen, können die Teams bei Dwolla zusammen an den Analysen arbeiten.

„Mit Tableau habe ich häufig einen Einfall, wie ich etwas visualisieren könnte. Wenn dann zum Beispiel jemand aus dem Marketingteam neben mir sitzt, arbeiten wir zusammen, um unterschiedliche Kombinationen auszuprobieren“, sagt Fred.

„Von unseren Kollegen bekommen wir wirklich oft zu hören, dass sie noch mehr Tableau wollen.“

Die Kombination aus AWS und Tableau ist in meinen Augen wirklich überzeugend. Im Grunde genommen werde ich die Fragen, die ich heute beantwortet habe, auch beantworten können, wenn Dwolla künftig zehn Mal größer, tausend Mal größer oder noch viel größer sein wird.

Enthüllung von Kundendemografien und Verhinderung von Betrug mithilfe von Tableau-Kartenerstellung

Seit der Gründung von Dwolla hat sich das Unternehmen weiterentwickelt, um den Anforderungen seiner Kunden gerecht zu werden. Dank Tableau kann das Team bei Dwolla Marktforschung betreiben und verstehen, „wer Dwolla verwendet, warum er Dwolla verwendet und welche Dwolla-Produkte er benutzt, um erfolgreich zu sein.“

„Wir betrachten sämtliche Daten, die wir benötigen, um unser Zahlungsnetzwerk zu optimieren. Hierbei könnte es sich um Kundendemografien, die Betrachtung unserer Produkte oder die Verwaltung unserer Produkte oder Aspekte wie Betrug und Compliance handeln“, erklärt Fred. „Das hat großen Anteil daran, wie wir unsere Mitglieder schützen und die Kosten für die Geldbewegungen im Dwolla-Netzwerk möglichst gering halten.

Ein Betrugsanalyst könnte beispielsweise Registrierungsdaten unter die Lupe nehmen, um neue Kunden zu analysieren. Mit Tableau lassen sich Hotspots besonders intensiver Finanzkriminalität darstellen, um Trends schnell erkennen zu können, anstatt diese Daten aus einem Arbeitsblatt manuell herauslesen zu müssen. So lässt sich Betrug proaktiv verhindern.

„Unsere Mitarbeiter können diese Trends verstehen und mit ihnen Schritt halten“, sagt Fred. „Sie können die Visualisierung einfach schwenken und zoomen, um sich all die unterschiedlichen Typen und Zonen anzeigen zu lassen, die es auf einer Karte gibt, ohne sich ein Datenblatt herunterladen zu müssen.“