Services de migration 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.

Innowise examine en détail chaque phase de la migration, depuis l'inventaire des sources et le transfert des données jusqu'au test des points de contrôle et des procédures de retour en arrière. Vous obtiendrez un plan pratique, avec des risques limités, qui peut être facilement suivi sans aucune approximation.

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.

Notre équipe réécrit l'ancienne logique de transformation à l'aide d'outils modernes et d'outils évolutifs architecture des données, en supprimant les éléments superflus et en améliorant les performances. Pour une meilleure traçabilité, Innowise documente tout dans les moindres détails.

Innowise crée des spécifications de mappage détaillées qui suivent chaque champ, type et relation de la source à la destination. Les règles commerciales, les conversions de format et la gestion des exceptions sont intégrées directement dans la couche de mappage.

Nous identifions les processus de longue durée, l'utilisation intensive de la mémoire et les goulets d'étranglement, puis nous restructurons les flux ETL pour accélérer l'exécution nécessaire à l'amélioration de la qualité des données du Big Data. Cela inclut l'équilibrage de la charge et la parallélisation pour des performances optimales.

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.

Pour garantir la qualité, nous effectuons 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.

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.