O caso de uso: como Shutterstock implanta Fivetran
Shutterstock uses Fivetran Managed Data Lake Service to ingest data from more than 70 microservices and sources, plus Google Sheets, into an S3-based data lake using Iceberg tables. Snowflake queries that data and dbt handles transformations, supporting internal, product and financial reporting.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Fivetran. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
Cut pipeline issue resolution time from weeks to days
Today, Fivetran connects more than 70 microservices and data sources into an S3-based data lake using Iceberg tables as the foundation (bronze layer).
Nas palavras do cliente
An Open Data Infrastructure gives us the flexibility to use the right tool for the job. Whether it’s Snowflake, AWS services, or something new in the future, our data is already where it needs to be without having to move or rebuild.Outras ferramentas de IA usadas por Shutterstock
Outras relações públicas registradas no usedby.
New RelicConfirmado
FetcherObservado
Hive ModerationObservado
LabelboxObservado
RunwayObservado
WorkatoObservadoOutras empresas que usam Fivetran
Clientes de todos os setores, com evidências públicas.
AxonConfirmado
BoatsetterConfirmado
BraunAbilityConfirmado
CaliberMindConfirmado
HubSpotConfirmado
Inova HealthConfirmadoIr direto à fonte
Com base no estudo de caso publicado por Fivetran. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
fivetran.com- Última verificação
- 12 de nov. de 2026
Abrir a captura da fonte O que o estudo de caso afirma e o que verificamos
O que comparamos com a página.
- O número: 1 sprint to minutesVerificado
Impresso palavra por palavra na página, perto do nome de Shutterstock.
- O trecho citado acimaVerificado
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- Os números do nosso resumoVerificado
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- Shutterstock usa FivetranVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
The team reduced data integration time from weeks of planning and development to minutes of setup. Pipeline reliability also improved, cutting issue resolution time from weeks to days and eliminating the data gaps that previously impacted SLAs.
