Migration de plateforme héritée
Chemin de fer de première classe
Échelle de livraison
8000+
Entités de données
4000+
Pipelines de données
5 PO+
De données à migrer
Nous inventorions chaque workload SQL et chaque dépendance ETL avant même que l'estimation ne débute. Rien n'est estimé à l'aveugle.
Notre phase de découverte cartographie explicitement la lignée. Les pipelines sont séquencés pour la migration en fonction des chaînes de dépendances, pas de la commodité.
Nous concevons pour l'état cible dès le jour un. Databricks n'est pas une destination pour vos anciens pipelines. C'est une nouvelle plateforme conçue autour de la façon dont vos données doivent se déplacer et être consommées.
Nous ne livrons pas une migration. Nous livrons un environnement de production. AutoDQ est intégré à la livraison pour valider la qualité à chaque étape, pas seulement lors du transfert.
La plupart des migrations Netezza bloquent à l'étape de l'estimation. Nous offrons un engagement de découverte ciblé pour inventorier votre environnement, identifier les risques et définir un chemin de migration avant tout engagement majeur.
Planifier une conversation de scopingUn cadre structuré et progressif issu de notre expérience concrète de réalisation.
Cette approche reflète les meilleures pratiques issues de playbooks réels de migration.
Cas d'utilisation
Un important chemin de fer nord-américain exploitait un environnement Netezza à grande échelle prenant en charge des flux de travail critiques de rapports, d'opérations et de planification.
Avec le temps, la plateforme est devenue un goulot d'étranglement.
Des traitements par lots de longue durée ayant un impact sur les opérations quotidiennes
Des coûts élevés d'infrastructure et de licences
Des pipelines ETL complexes et fortement couplés
Une capacité limitée à prendre en charge les initiatives d'analytique avancée et d'IA
Si votre équipe gère un environnement Netezza aujourd'hui, vous avez probablement déjà ressenti au moins l'un de ces problèmes. La plupart des organisations avec qui nous parlons les ressentent tous les quatre.
L'organisation devait se moderniser sans perturber les systèmes essentiels à sa mission.
KData a mené la migration vers Databricks, en commençant par une découverte complète des actifs de données, des pipelines et des dépendances.
Évaluation et priorisation de centaines de tables, de workloads SQL et de tâches ETL
Traduction et réingénierie du SQL Netezza et des pipelines vers Databricks
Conception et mise en œuvre d'une architecture lakehouse (bronze, argent, or)
Établissement de la gouvernance des données et du contrôle d'accès à l'aide d'Unity Catalog
Validation et Transfert
Réconciliation des données et essais propulsés par notre accélérateur AutoDQ, qui automatise les contrôles de qualité sur des milliers de pipelines au lieu de s'appuyer sur des vérifications manuelles ponctuelles
Validation des SLA avec critères de réussite/échec documentés avant toute décision de transfert
Exécution parallèle et transfert contrôlé avec i-QA fournissant une assurance qualité continue tout au long du processus
Optimisation
Surveillance continue de la qualité des données utilisant AutoDQ, donnant à votre équipe une visibilité sur la santé des pipelines sans avoir à construire des outils à partir de zéro
Le résultat n'était pas une simple migration, mais une plateforme Databricks prête pour la production.
Réduction du temps d'exécution moyen des pipelines de plus de 60%, éliminant les goulots d'étranglement des traitements par lots qui impactaient les opérations quotidiennes
Réduction significative des coûts d'infrastructure et de licences de la plateforme, le nouvel environnement Databricks consolidant ce qui nécessitait auparavant plusieurs systèmes
Livraison d'un lakehouse prêt pour la production par phases, sans aucune perturbation des opérations essentielles du chemin de fer tout au long de la transition
L'équipe de données du client est passée de la maintenance d'ETL hérités à la création de nouveaux cas d'usage analytiques et d'IA en quelques semaines après le transfert
8000+
Entités de données migrées
4000+
Pipelines de données créés
5 PB+
Données déplacées vers Databricks
La transition a été exécutée sans perturber les opérations commerciales de base.