Search Results

We are proud and excited to announce that we’ve achieved the Elite Partner in Snowflake Partner Network. This is an important milestone that reflects our commitment to provide our customers with the best data solutions in the world. You can read the full announcement here. From large enterprise clients to some of the world’s fastest-growing tech startups, Vision.bi has championed Snowflake’s cloud-native solutions to help their clients modernize their data infrastructure and build optimal data processes. Snowflake’s Services Partners bring additional technology, industry, and business experience so organizations can get the most out of Snowflake solutions. In addition, Vision.bi team recently launched an innovative platform to track cloud usage and costs, helping Snowflake users identify inefficient data patterns and improve data efficiencies. Vision.bi’s strategy to educate the market on Snowflake’s capabilities and help organizations create the perfect data stack includes top-tier technical expertise, education and onboarding. Technical Expertise: being a company of data engineers, technical expertise and know-how sits at the heart of Vision.bi, where a team of Snowflake experts implements large scale projects and helps organizations solve their toughest data challenges. Platform Education: training, onboarding, and on-going education and support on Snowflake capabilities. This is available to Vision.bi customers and prospects, which provides value to the broader industry and encourages adoption of Snowflake solutions. We look forward to helping more organizations to improve their data management processes with the latest tools, as well as with our world-class team of data engineers who are at the core of every new project we undertake. About Vision.bi Vision.bi is part of Keyrus SA (EPA: KEY) and provides advanced data services, helping companies leverage their data to make informed, data-driven decisions to create better products with greater value for their customers. Based in Tel Aviv, the company has over 60 software engineers that help more than 300 companies worldwide create, improve, and orchestrate their data processes with world-class technology partners to create the perfect business insights.

בימים האחרונים נחשפנו לפתיח מעניין מאד של הקרבות הבאים שנראה בתחום הדאטה. והכוונה היא להכרזה של databrick על חשבון סנופלייק. אז האם באמת קם לה מתחרה ראוי או שמישהו החליט לעשות רעש כדי למשוך קצת תשומת לב? בתחילת נובמבר databricks פרסמו פוסט בו הם מכריזים שהם שברו את כל השיאים במבחן הבנצ׳מרק של TPC-DS, הסטנדרט לביצועים בתחום ה-DWH. והם עשו זאת עם databricks SQL, המוצר החדש שהושק לפני כשנה. ההכרזה כמובן ראויה ובהחלט שמה אלטרנטיבה שיש להתייחס אליה, אך בחירה קצת פחות ראויה וקצת מוזרה היא הבחירה להשוות את תוצאות הריצה דווקא לסנופלייק. סנופלייק לא החזיקה בשיא הקודם ומעולם לא השוותה את עצמה למתחרים אחרים, אז למה databricks בחרו דווקא בסנופלייק? ברור ולא ברור. בכל אופן databricks לא רק שהם בחרו לפרסם את התוצאות בביצועים הם גם הגדילו לעשות והשוו את הפערים בעלויות ($). Chart 1: Elapsed time for test derived from TPC-DS 100TB Power Run, by Barcelona Supercomputing Center. כאמור פורסמו גם ההבדלים בעלויות, ולא רק שפורסמו בפוסט, הם גם מופיעים כרגע בעמוד הבית של databricks SQL: מקור - אתר דאטה בריקס. מימין סנופלייק סנופלייק מגיבה לקח לסנופלייק כ-10 ימים והם (לא אחר מהמייסדים עצמם) הגיבו עם פוסט משלהם שעוקץ את המתחרה החדשה ואומר - תעשו איזה בדיקות שאתם רוצים רק תעשו את זה עם Integrity.  סנופלייק מצידה פרסמה הנחיות כיצד כל אחד יכול ליצור חשבון חינם (עם קרדיט של 400$) ולהריץ את הבחינה בעצמו. דבר שאינו אפשרי כמובן אם העלויות הן אכן $1,791 כמו ש-databricks טוענים. זמן הריצה הוא 3,760 ולא כמו ש-databricks פרסמו. ואף יורד ל-2500 עם ה-5XL שנמצא ב-preview העלויות ע״פ סנופלייק - הבדלים קיצוניים לעומת הטענות של databricks תגובה על תגובה יומיים לאחר מכן, databricks הגיבו לעקיצה בטענות שונות המסבירות מדוע הבחינה שלהם כשרה לחלוטין וגם כן ממליצים להריץ את התהליך המלא כפי שהם שלחו לאגודת TPC. ההסברים של databricks מבחינת ביצועים databricks טוענים שאם מריצים את התהליך המלא ולא על הדמו דאטה הקיים בכל חשבון סנופלייק התוצאות שונות. ומדוע הפער הגדול כל כך בעלויות ובמה ש-databricks בחרו לפרסם באתר הבית שלהם, כאן התשובה קצת יותר מהוססת: בתרגום חופשי - לא נכון להשוות את הגרסה הזולה ביותר של סנופלייק ומזכירים של-databricks יש עוד שירותים מחוץ ל-databricks SQL שמאפשרים להשתמש בשרתי spot שיכולים להוריד עלויות. ניתחנו את הפוסטים והטענות ראשית זה לא סוד שאנחנו חסידים של טכנולוגיית סנופלייק, אבל לא להתבלבל, אנחנו קודם כל חסידים של טכנולוגיה, כלומר טכנולוגיה טובה. כאשר בחרנו בסנופלייק להיות ה-go-to שלנו זה היה על חשבון בסיסי נתונים וטכנולוגיות data lake שלא התקרבו בעבר ולא מתקרבים עד היום למה שיש לסנופלייק להציע. עם זאת התפקיד המקצועי שלנו היה ותמיד יהיה לבחון טכנולוגיות חדשות, להישאר מעודכנים ולהגיש ללקוחות שלנו את הטכנולוגיה הראויה ביותר לצרכים שלהם. מה שנכון לכל איש מקצוע בתחום. אז ישבנו והעמקנו בטענות בצורה המקצועית ביותר שאנחנו יודעים ולהלן המסקנות. נציין שאנחנו לא מומחים ב- databricks SQL, זהו מוצר חדש יחסית, אך יצרנו חשבון והתעמקנו ביכולות. הפערים בביצועים נתחיל בפערים הגדולים בביצועים. שתי החברות טוענות למספרים שונים לחלוטין, מי מהן צודקת? ובכן סנופלייק הציעו להריץ את המבחן באופן עצמאי - זה בדיוק מה שעשינו. פתחנו חשבון חדש, טענו את הסקריפט והרצנו. התוצאות היו קרובות מאד (4,200 שניות) למה שסנופלייק פרסמו וקטן בחצי ממה ש-databricks פרסמו בפוסט. אז סנופלייק קצת יותר מדייקים. databricks מצידם אומרים שאלו לא התוצאות אם מריצים את הסקריפט המלא לפי TPC ושסנופלייק סידרו את המידע בבסיס נתונים ב-snow share. אחלה, אבל אנחנו יודעים שבסנופלייק אין אינדקסים, אין hint-ים ואין כמעט כלום שניתן לעשות על הדאטה למעט cluster על טבלה. אז אם סנופלייק יצרו קלסטר של 5 טבלאות שקיצר בחצי את זמן הריצה, למה לקחת את הזמן ריצה הארוך? סביר שזה מה שכל לקוח יעשה, פעולה שלוקחת בדיוק חמש דקות ללא כך צורך בתחזוקה עתידית. מה עם ה- Data Sharing? אי אפשר להתעלם מזה שלא היה כל צורך לטעון לסנופלייק את הדאטה של TPC כי הוא פשוט קיים ב-Market place. אחת היכולות המשוגעות שיש לסנופלייק להציע, להוות cloud data של כל הארגונים והמידע שתצטרכו פשוט יהיה שם נגיש בלחיצת כפתור וכפי שרואים מהבחינת ביצועים הזו ממש, תקבלו ביצועים טובים ביותר על מידע שלא אתם שומרים/מנהלים ואתם אפילו לא משלמים על האחסון שלו. ודבר אחרון, אסור לשכוח שהבחינה כולה, מדברת רק על שאילתות Select! הבנצ׳מרק כולו כולל 99 שאילתות SELECT על כ-5 טבלאות מקור. האם זו הדרך להשוות ביצועים של פלטפורמת דאטה? האם ניתן להסתמך רק על Select? הרי ברור שבפלטפורמת Data (לא משנה אם Dwh או Data Lake) לפחות חצי מהעבודה אם לא יותר היא עיבוד של המידע, תהליכי Merge, Upsert וכד׳. אז בוודאי שלא ניתן לקחת את הבחינה הזו כמדד מרכזי מבלי לבחון עוד סוגי שאילתות. לסיכום הביצועים ניתן לומר ש-databricks הציגו תוצאות מרשימות בבחינת הביצועים של TPC. נדרש כמובן לבחון איך מנוע ה-SQL החדש של Databricks SQL מתנהג גם בביצועים של תהליכים עיבוד כדי לקבל את התמונה המלאה אך חבל שהם מנסים לעשות זאת על חשבון סנופלייק תוך כדי הם מלכלכים ידיהם כי הביצועים של סנופלייק לא נופלים והקלות בה ניתן לבחון את סנופלייק רק מדגישה יתרונות רבים אחרים שיש לסנופלייק להציע. או כמו שאמר לי קולגה יקר, השוואת ביצועים של בנצ׳מרק זה כל כך 2010. הפערים בעלויות! אוה, כאן אפשר להתחיל לעוף מבחינת אי הדיוקים הרבים וכאן זה באמת הולך להיות מעניין. ״סנופלייק? זה יקר!״ מזה שלוש שנים, אנחנו עוזרים ללקוחות לנהל את חשבונות הסנופלייק שלהם, אפילו כתבנו מוצר שלם Arctica.AI שבאמצעותו אנחנו משקפים את העלויות ברזולוציה נמוכה כל כך המציגות ללקוח בדיוק על מה הוא משלם ומאפשרת לקבל החלטות האם זה משתלם או האם על ידי שינויים קלים כמו שינוי תדירות עדכון, משנים את העלויות. לכן אנחנו תופסים את הראש בכל פעם שאנחנו שומעים את האמירה הכללית הזו ש״סנופלייק יקר״. ואכן, אין ספק שמי שרואה את התמונה הזו, יכול לומר ממבט ראשון שסנופלייק זה יקר וחבל אפילו לבדוק את זה. לא רק שזה יקר, זה יקר פי 12! source - databricks home page אז ניקח את המקרה הזה ממש, של חברה רצינית שטוענת שסנופלייק עולה $1,791 להרצת 99 שאילתות על פני $146 בלבד ב-databricks. ראשית כאמור לא ברור מאיפה הגיע המספר של databricks, הם כתבו משהו על גרסאות אבל לא הבנו אז פשוט הרצנו את הבחינה בעצמנו - לקחנו את השאילתות של סנופלייק בחשבון חדש שיצרנו וקיבלנו את התוצאה הבאה: סך הכל 161 קרדיטים, לפי גרסת סטנדרט של 2$ לקרדיט אנחנו מקבלים 322$ (נדבר על גרסאות בהמשך). אז בבדיקה זו סנופלייק לא יקר פי 12, אם כבר הוא יקר פי 1.5. אבל גם זה יקר מאד, האם סנופלייק באמת יקר פי 1.5? כאן, כנראה שמי שלא עוסק בניתוח עלויות סנופלייק ברמה שוטפת יתקשה להסביר. כדי להבין את זה צריך להתעמק בהבדלים שיש ב-Compute של שתי הפלטפורמות: Auto Resume לשתי הטכנולוגיות יש Auto Resume אוטומטי, כלומר אתה לא משלם על ה-Compute כל עוד אתה לא משתמש וכאשר אתה משתמש השירות ״מתעורר״ לבד ומריץ את השאילתא, רק אז התשלום נחשב. אלא שכאן בדיוק הפער בין סנופלייק ל-databricks. ה-Compute בסנופלייק מתעורר מיידית מכיוון שכל השרתים מנוהלים בסנופלייק והם כבר ב״אוויר״. לעומת זאת ב-data bricks זמן ההתנעה של cluster הוא סביב ה-3 דקות. מה שאומר שב-Use case כזה של Select-ים בלבד, שלרוב מיועד לאנליסטים, אף אחד לא יתן לקלסטר ״לישון״ כדי להמנע מהקנס הזה של שלוש דקות ״התנעה״. בדיוק בגלל זה data bricks הכריזו על Instant start cluster אבל יכולת זו לא קיימת כרגע ולכן אולי היה מוקדם מידי לרוץ לספר שסנופלייק יותר יקר. מה המשמעות מבחינת עלויות? סביר שב-databricks הקלסטר יהיה פעיל כל 9 שעות הפעילות היומיות, לעומת סנופלייק שיהיה פעיל רק כשרצות באמת שאילתות. במקרה שלנו השאילתות רצו נטו 70 דקות, תוסיפו 10% על מרווחים בסופי שאילתות, אפילו נעגל ל-90 דקות. ב-databricks סביר שתשלמו על 9 שעות * 60 דקות - 540 דקות. כלומר פי 6! במקרה אחר בו אתם משתמשים בטאבלו למשל (שטוען אליו את הנתונים) ותגדירו אותו לרוץ כל שעה תשלמו בסנופלייק רק 24 דקות ״לשווא״ לעומת 240 דקות ב-databricks - פי 10! (לא כולל 3 דקות של Auto Resume) Auto Suspend לשתי הטכנולוגיות יש גם Auto Suspend, אבל גם כאן יש הבדל מהותי. הפער ב-Auto Suspend כרגע הוא דקה בסנופלייק לעומת 10 דקות ב-databricks. על פניו הבדל קטן, העיקר ששניהם יודעים ״לרדת״ לבד. ובכן, במקרה הזה זה באמת קשה להעריך את הפער בעלויות, אבל במקרה היה לנו לקוח שהריץ שאילתות בסנופלייק על Warehouse שהוגדר עם 10 דקות Auto suspend, וכשראינו שיש המון זמן ״מת״, כלומר זמן שהוא שילם על ה-WH אך הוא בפועל לא היה פעיל, ביקשנו שישנה לדקה. ההבדל היה דרמטי! source - Arctica.ai - 10 minutes auto suspend vs 1 minute הבדל של פי 2 עלות יקרה יותר של databricks. גם כאן לסנופלייק יש יתרון משמעותי שהופך אותו להיות יותר זול. הבדלי גרסאות בפוסט התגובה של databricks הם כתבו שהעלויות הגבוהות בסנופלייק הן בין היתר בגלל הבדלי גרסאות וסנופלייק בתגובה שלהם התייחסו לעלויות של Standard להבדיל מ-databricks At face value, this ignores the fact that they are comparing the price of their cheapest offering with that of our most expensive SQL offering. (Note that Snowflake’s “Business Critical” tier is 2x the cost of the cheapest tier.) האמירה הזו יוצרת פער נוסף בהשוואה בין databricks לסנופלייק שכן כדי לענות על ההבדלים צריך להשוות בין הגרסאות השונות. ואם ניכנס להשוואה של פיצ׳רים בין המוצרים נראה ש databricks SQL הוא מוצר חדש יחסית עם פערים עצומים בינו לבין סנופלייק. יהיה קשה למנות את כולם, אבל הפערים הבולטים ביותר. פיצ׳רים בסנופלייק שלא ראינו ב-databricks Data Sharing ו-Market Place - סנופלייק משקיעה המון משאבים ביצירת סביבת דאטה עשירה ללקוחות שתאפשר לייצר אינטגרציה בין מערכות ללא כל צורך בשינוע נתונים. לקוחות כבר היום משתמשים ב-Market place להעשיר את המידע הקיים ממאות datasets זמינים. Operate Globally - נכון ששני המוצרים רצים על Azure, AWS & GCP אך בסנופלייק ישנו UI אחד המאפשר לנהל הכל ממקום אחד, כולל sharing ורפליקציה בין Regions & Clouds. כמו גם רפליקציה של כל ה-meta data בין חשבונות. ניהול משתמשים הרשאות ועוד ממשק מרכזי. High Availability - בגרסת ה-Enterprise ישנו מנגנון רפליקציה מנוהל של נתונים המאפשר מעבר אוטומטי בין חשבון אחד לשני במקרה של disaster. ניהול מידע רגיש ו-PII -  מנגנון Dynamic Data Masking ו- Row level security מובנה. ממשק SQL לביצוע כל הפעולות שניתן לעשות מה-UI. למשל יצירת Warehouse, שינוי הגודל (Scale-up) ועוד, הכל דרך SQL פשוט. Time travel - ניהול גרסאות של הדאטה - יתכן שקיים מימוש כלשהו ב-databricks אך לא זמין עדיין ב-UI. Zero copy clone - יכולת לשכפל בסיסי נתונים וטבלאות מבלי לשכפל את הדאטה עצמו. Account_Usage -  עשרות טבלאות ניהול לניתור ואופטימיזציה של השימוש והעלויות. כולל ניהול גישה למידע. מי ניגש לאיזה אובייקט ומתי, תלויות בין אובייקטים (Lineage) ו-Anonymized Views המאפשר להסיר מידע רגיש אוטומטית למשתמשים שאינם מורשים. Information_Schema - בסיס נתונים עם כל ה-Meta data כל אובייקטים. תצוגה גרפית ומאד אינפורמטיבית של ה-Execution Plan של שאילתות, לצורך ניתוח ושיפור ביצועים. נעצור ב-10, יש עוד הרבה...  אך ממבט ראשון על ה-UI של databricks SQL אפשר לומר שהוא עדיין בתחילת הדרך וחסר הרבה מאד יכולות שקיימות מזמן בסנופלייק. אין ספק שהם יתווספו למוצר בהדרגה, אך גם סנופלייק לא בדיוק עומדים במקום. לסיכום אין ספק ששתי הטכנולוגיות יושבות על אותה משבצת של All Data for All Users. האחת באה מעולמות ה-Data Lake ונכנסת לעולמות ה-Dwh והשניה שעשתה את המעבר בכיוון ההפוך כבר לפני מספר שנים. יהיה מאד מעניין לעקוב אחר שתיהן ולראות את ההתקדמות ואיך יגיבו ספקי הענן שעדיין מספקים פתרונות שונים ל-Data Lake ו-Dwh. ניתן להניח שהאבחנה בין שני במושגים תעבור מן העולם בקרוב ונתחיל לדבר רק במונחי Data Platform, זה מה שאנחנו לפחות עושים בשנים האחרונות. ולגבי הפוסטים והפרסומים האחרונים, להערכתנו databricks קצת הקדימו את ההכרזות שלהם ומוטב היה שיפרסמו את התוצאות הטובות על שאילתות Select מבלי להשוות את עצמם לטכנולוגיות אחרות, לא בביצועים ובטח לא בעלויות בצורה כל כך רשלנית.

השבוע התקיים כנס SNOWDAY השנתי, כנס המתמקד בסנופלייק ״המוצר״, ההכרזות ומפת הדרכים. קראו את הסיכום שלנו לנושאים העיקריים שחשוב להכיר כבכל כנס סנופלייק מתחילה לפי סדר העדיפויות כאשר ה-Data Cloud הוא העיקר. פלטפורמת דאטה, דאטה לייק, מחסן נתונים וכו׳ חשובים אך המהפיכה שסנופלייק הוא היא בהקמת ענן דאטה גלובלי עולמי ומאפשר לספקי וצרכני מידע לצרוך דאטה בצורה המתקדמת ביותר. הכנס התמקד ב-4 נושאים מרכזיים, עליהם נכתוב את הסיכום: פלטפורמה גלובאלית (Operate Globally) כידוע סנופלייק הינה פלטפורמה חוצת איזורים וחוצת עננים (Cross Cloud & Regions) ובשנתיים האחרונות נוספו פיצ׳רים משמעותיים בתחום כמו הקמת ישות Organization המאגדת את כל ה-Accounts של החברה, יכולת להקים Account על ספק ענן נוסף או אזור אחר בפקודת SQL פשוטה, ואפילו לייצר Data sharing בתוך הארגון בין כל החשבונות. ליכולת זו נוסף ה-DR המאפשר רפליקציה בין Regions & Clouds שונים. בכנס הנוכחי סנופלייק הציגה את היכולות הבאות בתחום High availability - יכולת הגדרת חיבוריות בכלי הדוחות ה״מדלגת״ אוטומטית בין חשבונות (כלומר איזורים או עננים) במקרה של נפילת השירות (או אסון אחר). כלומר במקרה של תקלה הדוחות ימשיכו לפעול כרגיל מול האיזור החלופי ללא כל מגע יד אדם. Account Replicationׁ - עד כה כאשר ארגון היה רוצה לעבור בין עננים, היתה יכולת מובנית להעביר את ה-Data באמצעות ה-Data Sharing אך הלקוח היה צריך להעביר את כל הישויות הגלוביות כגון משתמשים, הרשאות וכד׳. סנופלייק מכריזה כל רפליקציה מלאה בין חשבונות (Private Preview) שתאפשר ללקוחות להעביר את כל האופרציה (Account) בקליק. אם תרצו, ניתן לקרוא לזה מהפיכת הניוד בסלולר, בקליק אחד לקוחות יוכלו להעביר הכל מ- Azure ל- AWS ולהיפך, כמו גם מעבר איזור בתוך אותו ענן למשל, מאירופה לישראל לכשיוקם ה-Region. Eliminate Silos פיצ׳ר חדש המבוסס על ה-Data Market Place - שיתוף מידע בין איזורים בארגון (לארגונים גלובליים). באמצעות ממשק ה-Market place הפנים ארגוני, משתמשים יוכלו לבקש העתקת בסיס נתונים לאיזור שלהם ומשם לעבור במסלול לאישור הבקשה. יכולת זו מצטרפת כמובן ל-Market place העצום של הנתונים, שממשיך להתרחב בקצב משמעותי. בנוסף סנופלייק מכריזה על הרחבת ה-Meta data ותמיכה בקרוב ב-Data Lineage מובנית בתוך הפלטפורמה. הוספת מידע על תלויות בין ישויות, כמו בין Views לטבלאות בקרוב Data Lineage מובנה Build Faster בשעה טובה הגיע ההכרזה שכולם חיכו לה! (טוב, אולי בעצם אחרי פרוצדורות SQL). סנופלייק מכריזה על תמיכה בפייתון! כל ה-pkg של אנקונדה נתמכים, ומעכשיו ניתן להריץ מודלים של DS על גבי תשתית סנופלייק כחלק מה-Pipeline הרגיל. יהיה ארוך להסביר במילים את ה-Use case שהוצג, אנחנו פשוט ממליצים לכם לצפות בהקלטה. רק נאמר שבדמו של דקות בודדות, הוצג כיצד ה- Data engineer מכין מידע לזיהוי Fraud על ידי העשרת המידע מה-Market Place, הכנת הפרופיל עבור ה-DS ומשם ה-DS מקים את המודלים שלו. הכל באמצעות Jupiter Notebook ובפשטות שלא נראתה. שווה צפיה. Create New Business בהמשך לכנס הקודם בו הודיעו על היכולת של חברות לפרסם עצמאית מידע במרקט-פלייס, סנופלייק מכריזה על שיפורים בממשק, כולל הקמת Try before you buy מודלים לתמחור דאטה ושיפורים נוספים כמו דוחות לתחקור והבנה כיצד לקוחות צורכים את הדאטה עבור ספקיות הנתונים: ֹסנופלייק מזמינה חברות וספקי דאטה למכור את ה-Data set שלהם דרך ה-Market place וכך לייצר ביזנס חדש. החברות יטפלו בהכנת הדאטה וסנופלייק בכל המעטפת של התשלומים וכו׳ Vision.bi Vision.bi גאה להיות Snowflake ELITE Partner ושותף השנה באירופה ב-2021! להביא לכם את כל התוכן בפשטות ובעברית. עם נסיון של מעל 40 פרויקטים מוצלחים בשלוש שנים האחרונות אנחנו מספקים ללקוחות שירותי פיתוח ייעוץ וליווי מהמקצועיים ביותר בתחום. אם אתם מעוניינים בדמו על Snowflake או שאתם מעוניינים להתייעץ, מוזמנים לשלוח לנו מייל ל- info@vision.bi או לחוץ על כפתור הצור קשר מימין למטה, ונשמח לקבוע פגישת היכרות להצגת פלטפורמת הדאטה שללא ספק מתווה את הדרך לעתיד.

OUR COURSES Snowflake Essentials. A hands-on lab for Data Practitioners Beginners Course Read More Snowflake Intro for Data Practitioners Advanced Course Read More dbt Core Concepts and Workshop for beginners Read More Tableau Workshop for Data Analysts Read More

TURN DATA INTO INSIGHT Leverage the power of data to generate business value WHAT WE DO Analytics Platforms Data Engineering & Data Integration Visual Analytics BIG DATA Eco-System Data Science Data Quality UI/UX Design Web Application Development OUR MISSION To enable companies to treat data as “GOLD” and to provide comprehensive and advanced data services. To serve as an acceleration factor, helping companies leverage their data in order to make informed, data driven decisions and create better products that deliver greater value to their customers. Let's Talk! SATISFIED CLIENTS Over 300 Satisfied Clients Spanning 12 Different Industries Supported BY 50 Engineering & Analytics Data Experts RESELLING & PARTNERSHIPS TESTIMONIALS "Organizations wanting to be data-driven is not a cliche for us. We’ve evolved from being a small to medium sized company and it’s amazing to witness how we can now rely on data, collaborate better and become a data driven company. Especially during covid, which needed collaboration and data really became more essential than ever during this period." Omer Paz, Senior Director Head of Business Applications TOP COMPANIES TRUST VISION.BI WE’RE ALWAYS HAPPY TO TALK TO YOU Let's Do Great Things Together

QualityScore is a boutique online marketing agency specialized in large-scale campaigns. They combine innovative technology, advanced mathematics, brainy analytics, and the most wildly creative minds. By doing so, they are able to deliver highly effective campaigns that transcend the traditional boundaries of digital marketing. ​ The agency helps their clients leverage the biggest digital advertising platforms such as Facebook, Google, Bing, and Taboola to deliver the most ambitious campaign goals. In addition to having a top team of marketing and analytics minds, they use in-house technologies to manage, track, measure, and deliver ROI-driven campaigns for the world’s biggest brands. The Challange While QualityScore delivers large marketing campaigns, their in-house development team is small. Each client requires a different BI environment, something that would be impossible for an agency to build, develop and manage every time they sign a new client. ​ The agency manages large amounts of campaign data, which means their data orchestration, management and reporting had to be efficient and as automated as possible. This would help them scale while keeping a small and lean data team. The challenge was to simplify and automate processes. Moving away from JAVA to simple SQL, so the in-house BI team could scale the operation as new clients join the agency. ​ The company’s challenge was to improve and enhance their data ecosystem with solutions that would enable them to automate as much as possible. Selecting the best self-served and fully managed tools to streamline their operations, provide the flexibility they need to scale with more data and more customers – and didn’t cause a burden to their existing development resources. The expertise and know how from Vision BI’s team to remodel our data infrastructure has been invaluable for us. Our advanced data ecosystem now combines the best of breed solutions for data management, visualization, and orchestration. ​ - Aviad, CTO at Quality Score LTD The Solution Firstly, they used Rivery to outsource and automate their ETL data processes. Rivery’s platform provided QualityScore with a solution to pull data from all their advertising platforms. This enabled them to simplify the data extraction from multiple sources with out-of-the-box integrations that are always up to date. ​ Secondly, Snowflake offered QualityScore a superior data warehousing solution. Since it is a fully SaaS solution, it means their BI team doesn’t have to worry about infrastructure issues. Snowflake’s advanced technology gives the agency much more flexibility when it comes to data management. For example, they can now give some customers access to parts of their data warehouse so they can see what’s relevant to them. ​ Finally, the process around visualization also evolved. While the agency was already using Tableau for dashboards and reports, this wasn’t optimized. Moving all the data logic and processing to Rivery and Snowflake meant that they could get more and better dashboards without ‘overloading’ Tableau with data processes and logic. Selecting & implementing an optimal tech stack Firstly, they used Rivery to outsource and automate their ETL data processes. Rivery’s platform provided QualityScore with a solution to pull data from all their advertising platforms. This enabled them to simplify the data extraction from multiple sources with out-of-the-box integrations that are always up to date. ​ Secondly, Snowflake offered QualityScore a superior data warehousing solution. Since it is a fully SaaS solution, it means their BI team doesn’t have to worry about infrastructure issues. Snowflake’s advanced technology gives the agency much more flexibility when it comes to data management. For example, they can now give some customers access to parts of their data warehouse so they can see what’s relevant to them. ​ Finally, the process around visualization also evolved. While the agency was already using Tableau for dashboards and reports, this wasn’t optimized. Moving all the data logic and processing to Rivery and Snowflake meant that they could get more and better dashboards without ‘overloading’ Tableau with data processes and logic. The improved data ecosystem we have created with help of Vision BI doesn’t only save us time, money and resources spent on data orchestration and processes. It helped us reshape the way we access and exchange insights with our clients. From sharing databases to granting them access to real-time campaign dashboards. ​ - Aviad, CTO at Quality Score LTD The Outcome Vision BI and QualitySocre’s relationship has evolved over the years into a valuable partnership. While a team of Bi experts and data engineers helped QualityScore plan and execute improved data modelling, it has also become an ongoing source of support with Vision BI providing flexible resources and expertise when the agency needs extra help onboard new clients with specific BI requirements. Clients demand more and better access to insights from their agencies and QualityScore is a prime example of how this relationship between agencies and clients is being redefined. In addition to giving clients access to parts of their data warehouse, they provide customers with a login to their system which has Tableau reporting dashboards embedded. The winning combination of Rivery to extract and transform data, Tableau for visualization, and Snowflake as their data warehouse, enables them to embed all data into their proprietary system. Having the perfect data stack and an optimal data infrastructure with automated processes helps QualityScore save time and money. More importantly, it gives them access to the insights they need, whenever they need them. Their new, advanced data ecosystem is crucial for both internal analytics as well as client reporting – the most crucial operation to measure and showcase the ROI of their campaign with all their stakeholders. ​ Aviad CTO at Quality Score LTD