The Challenge
Bei der schnellen und kosteneffizienten Verarbeitung großer Datenmengen stieß Datonics an Grenzen. Queries liefen stundenlang oder scheiterten ganz, während die BigQuery-Kosten monatlich über 20.000 $ lagen. Das Unternehmen musste seine Infrastruktur optimieren, die Unit Economics verbessern und gleichzeitig die Datengenauigkeit für seine programmatischen Werbekampagnen sicherstellen.
The Solution
Der Cloud Data Architect von DoiT hat einen HyperLogLog-Algorithmus (HLL) implementiert, um die BigQuery-Performance zu optimieren. Diese Datenstruktur liefert präzise Schätzungen für große Datenmengen, ohne den Arbeitsspeicher zu überlasten. DoiT begleitete das Projekt beratend, entwickelte Proofs of Concept und rollte die Lösung in überschaubaren Paketen aus.
Results
- Query-Laufzeit von Stunden auf 7 Sekunden verkürzt (99 % schneller)
- BigQuery-Slot-Nutzung von 2.000 auf 132 gesenkt (93 % weniger)
- Pro Query gescannte Datenmenge um 99 % reduziert
- Monatliche Infrastrukturkosten um mehrere Tausend Dollar gesenkt
- Produktivität der Analysten und Delivery-Geschwindigkeit gesteigert
DoiT findet eine gute Balance: Wir bekommen Anstöße, um selbst zu lernen und nachzulesen, und gleichzeitig eine klare Empfehlung, welche Lösung am besten zu uns passt.
Adi Pinhasi, CTO bei Datonics
Datonics im Überblick
Datonics gehört weltweit zu den führenden Anbietern für die Aggregation und Distribution von Such- und Targeting-Daten für digitale Werbung. Das Unternehmen wurde 2011 als Tochter von Almondnet – einem Pionier zielgerichteter Internetwerbung – gegründet und unterstützt Firmen weltweit dabei, über seine Datenanalyse-Plattform programmatische Werbekampagnen zu erstellen und auszuspielen.
Die Herausforderung
Bei der Verarbeitung großer Datenmengen stand Datonics vor erheblichen Skalierungsproblemen. Queries dauerten Stunden oder scheiterten komplett, und die BigQuery-Kosten lagen im On-Demand-Tarif monatlich bei über 20.000 $. Unvorhersehbares Kostenwachstum, Datendubletten und die mühsame Integration aus mehreren Quellen prägten den Alltag – mit spürbaren Folgen für Time-to-Insight und Kundenzufriedenheit.
Die Lösung
Elad Shaabi, Cloud Data Architect bei DoiT, hat das Setup umfassend analysiert und einen HyperLogLog-Algorithmus (HLL) zur Optimierung der BigQuery-Performance implementiert. Diese Datenstruktur liefert präzise Schätzungen für große Datenmengen, ohne den Arbeitsspeicher zu überlasten. DoiT begleitete das Projekt beratend, entwickelte mehrere Proofs of Concept und rollte die Lösung in überschaubaren Paketen aus – für eine reibungslose Umsetzung.
Die Ergebnisse
Die HLL-Implementierung hat die Query-Performance drastisch verbessert: Die Laufzeit sank von Stunden auf sieben Sekunden. Die Slot-Nutzung ging von 2.000 auf 132 zurück, die pro Query gescannte Datenmenge um 99 %. Diese Optimierungen sparten monatlich mehrere Tausend Dollar, machten teure Infrastruktur-Upgrades vorerst überflüssig und steigerten die Produktivität der Analysten sowie die Delivery-Geschwindigkeit deutlich.
Wie es weitergeht
Datonics treibt sein Wachstum und die Expansion in neue Märkte weiter voran – gestützt auf die zehnjährige Partnerschaft mit DoiT. Dank der Effizienzgewinne durch HLL kann das Unternehmen Datenmengen verarbeiten, die zuvor budgetär und infrastrukturell außer Reichweite waren. So lässt sich mit planbaren Unit Economics zuversichtlich skalieren.
So unterstützt DoiT Cloud-Teams bei der Kostenkontrolle
Entdecken Sie, wie DoiT Cloud Intelligence Teams hilft, Transparenz, Governance und Unit Economics über Cloud-Umgebungen hinweg zu verbessern.
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What they say
What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.
Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can
Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo
SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.
Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef
SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform
Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain
One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.
Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp
Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.
Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger
Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.
Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia
DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.
Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly
DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.
Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail
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