Évaluation des données
Nous commençons par analyser l'ensemble de votre écosystème ETL, y compris les transformations, les tâches, les dépendances et le comportement en cours d'exécution, afin d'identifier les points faibles et les obstacles. Vous obtiendrez un plan clair, prêt pour la migration, sans surprise.
Conception du flux de travail ETL
Nos ingénieurs créent de nouveaux flux de travail à partir de zéro ou réarchitecturent les flux existants en utilisant une conception modulaire, un contrôle par lots et des déclencheurs en temps réel. Nous concevons tout pour la réutilisation, la clarté et la facilité de maintenance après la migration.
Planification de la migration
Innowise examine en détail chaque phase de la migration, depuis l'inventaire des sources et la conversion des données jusqu'aux points de contrôle des tests et aux procédures de retour en arrière. Vous obtiendrez un plan pratique, avec des risques limités, qui peut être facilement suivi sans aucune approximation.
Extraction des données
Pour extraire des données structurées, semi-structurées et non structurées à partir de sources existantes, Innowise développe des connecteurs et des scripts personnalisés. Nous traitons les formats obsolètes, les métadonnées manquantes et les encodages incohérents avec une attention particulière.
Transformation des données
Notre équipe réécrit l'ancienne logique de transformation à l'aide d'outils modernes et d'outils évolutifs.
architecture des données,
en éliminant les poids morts et en améliorant les performances. Pour une meilleure traçabilité, le Innowise documente tout à la lettre.
Cartographie des données
Innowise crée des spécifications de mappage détaillées qui suivent chaque champ, type et relation de la source à la destination. Les règles de gestion, les conversions de format et la gestion des exceptions sont intégrées directement dans la couche de mappage.
Optimisation des performances ETL
Nous identifions les processus de longue durée, l'utilisation intensive de la mémoire et les goulets d'étranglement, puis nous restructurons les flux ETL afin d'accélérer l'exécution nécessaire à l'analyse avancée et à l'amélioration de la qualité des données.
big data. Cela inclut l'équilibrage de la charge et la parallélisation pour des performances optimales.
Surveillance du flux de données
Innowise intègre la surveillance avec des journaux en temps réel, des mesures et des alertes automatisées. Nous examinons en permanence les schémas d'utilisation et affinons les flux de travail pour éliminer les défaillances et optimiser la logique de traitement.
Mise en œuvre de la gestion de la qualité des données
Pour garantir la qualité, nous procédons à des évaluations complètes de la qualité des ensembles de données et des étapes ETL afin de détecter les doublons, les incohérences et les erreurs logiques. Ensuite, Innowise met en œuvre des validations automatisées, des routines de nettoyage et des flux de travail de correction.
Assistance post-migration
Après la migration ETL, nous restons impliqués dans la résolution des problèmes de logique, l'optimisation des plannings et la validation des performances en conditions réelles. Nous partageons également la documentation et les guides pour vos équipes internes, afin qu'elles puissent effectuer les tâches de maintenance.