Stitch propose des connecteurs pré-construits qui éliminent le développement de scripts ETL personnalisés. La configuration d'une nouvelle source nécessite simplement de fournir les credentials et de sélectionner les tables à répliquer. Cette simplicité permet aux analystes de provisionner eux-mêmes les données sans dépendre systématiquement des data engineers pour chaque nouvelle source.

Stitch gère intégralement l'infrastructure de réplication : scheduling automatique, gestion des erreurs, reprises en cas d'échec et monitoring des pipelines. Cette approche managée élimine la maintenance d'outils comme Airflow ou de serveurs ETL dédiés. Les équipes data se concentrent sur la modélisation et l'analyse plutôt que sur l'opérationnel des pipelines.

Stitch synchronise uniquement les données modifiées depuis la dernière exécution, minimisant le volume transféré et accélérant les temps de réplication. Cette approche incrémentale réduit les coûts de transfert de données et garantit que les données les plus récentes sont rapidement disponibles dans le warehouse pour les analyses sans attendre des batch complets.

Les plus de 140 connecteurs natifs couvrent les sources SaaS populaires, bases de données opérationnelles et plateformes marketing. Cette couverture évite les développements personnalisés coûteux pour connecter des outils standards. Les connecteurs sont maintenus par Stitch lors des évolutions d'API, éliminant la dette technique des intégrations propriétaires.

Stitch adopte une approche ELT où les transformations s'effectuent dans le data warehouse plutôt qu'en transit. Cette architecture s'aligne avec les pratiques modernes utilisant dbt pour transformer les données dans BigQuery. La réplication brute préserve la granularité et la flexibilité pour des transformations évolutives selon les besoins métier.