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195: Supply Chain Data Stacks and Snowflake Optimization Pro Tips with Jeff Skoldberg of Green Mountain Data Solutions

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Highlights from this week’s conversation include:

  • Jeff's Background and Transition to Independent Consulting (0:03)
  • Working at Keurig and Business Model Changes (2:16)
  • Tech Stack Evolution and SAP HANA Implementation (7:33)
  • Adoption of Tableau and Data Pipelines (11:21)
  • Supply Chain Analytics and Timeless Data Modeling (15:49)
  • Impact of Cloud Computing on Cost Optimization (18:35)
  • Challenges of Managing Variable Costs (20:59)
  • Democratization of Data and Cost Impact (23:52)
  • Quality of Fivetran Connectors (27:29)
  • Data Ingestion and Cost Awareness (29:44)
  • Virtual Warehouse Cost Management (31:22)
  • Auto-Scaling and Performance Optimization (33:09)
  • Cost-Saving Frameworks for Business Problems (38:19)
  • Dashboard Frameworks (40:53)
  • Increasing Dashboards (43:29)
  • Final thoughts and takeaways (46:28)

The Data Stack Show is a weekly podcast powered by RudderStack, the CDP for developers. Each week we’ll talk to data engineers, analysts, and data scientists about their experience around building and maintaining data infrastructure, delivering data and data products, and driving better outcomes across their businesses with data.

RudderStack helps businesses make the most out of their customer data while ensuring data privacy and security. To learn more about RudderStack visit rudderstack.com.

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  • Tech Stack Evolution and SAP HANA Implementation (7:33)
  • Adoption of Tableau and Data Pipelines (11:21)
  • Supply Chain Analytics and Timeless Data Modeling (15:49)
  • Impact of Cloud Computing on Cost Optimization (18:35)
  • Challenges of Managing Variable Costs (20:59)
  • Democratization of Data and Cost Impact (23:52)
  • Quality of Fivetran Connectors (27:29)
  • Data Ingestion and Cost Awareness (29:44)
  • Virtual Warehouse Cost Management (31:22)
  • Auto-Scaling and Performance Optimization (33:09)
  • Cost-Saving Frameworks for Business Problems (38:19)
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