Utvärdering av data Vi börjar med att analysera hela ditt ETL-ekosystem, inklusive transformationer, uppgifter, beroenden och runtime-beteende, för att upptäcka svaga punkter och blockeringar. Du får en tydlig, migreringsfärdig plan utan oväntade överraskningar.
Design av ETL-arbetsflöde Våra ingenjörer bygger nya arbetsflöden från grunden eller omarbetar befintliga med hjälp av modulär design, batchkontroll och triggers i realtid. Vi utformar allt för återanvändbarhet, tydlighet och enkelt underhåll efter migreringen.
Planering av migration Innowise omfattar varje migreringsfas i detalj, från källinventering och dataklippning till testning av kontrollpunkter och rollback-förfaranden. Du får en praktisk, riskminimerad plan som enkelt kan följas utan gissningar.
Extrahering av uppgifter För att extrahera strukturerad, halvstrukturerad och ostrukturerad data från äldre källor utvecklar Innowise anpassade kontakter och skript. Vi hanterar föråldrade format, saknade metadata och inkonsekventa kodningar med särskild omsorg.
Datatransformation Vårt team skriver om gammal transformationslogik med hjälp av moderna verktyg och skalbara dataarkitektur, removing deadweight and improving performance. For better traceability, Innowise documents everything to the letter.
Datamappning Innowise skapar detaljerade mappningsspecifikationer som spårar varje fält, typ och relation från källa till destination. Affärsregler, formatkonverteringar och undantagshantering är inbäddade direkt i mappningslagret.
Optimering av ETL-prestanda Vi identifierar långvariga processer, hög minnesanvändning och flaskhalsar, och omstrukturerar sedan ETL-flöden för snabbare exekvering som krävs för avancerad analys och Big data. Det inkluderar lastbalansering och parallellisering för högsta prestanda.
Övervakning av dataflöde Innowise integrerar övervakning med realtidsloggar, mätvärden och automatiserade varningar. Vi granskar kontinuerligt användningsmönster och förfinar arbetsflöden för att eliminera fel och optimera bearbetningslogiken.
Implementering av datakvalitetshantering För att säkerställa kvalitet kör vi fullständiga kvalitetsbedömningar över dataset och ETL-steg för att fånga dubbletter, missmatchningar och logikfel. Sedan implementerar Innowise automatiserade valideringar, rensningsrutiner och korrigeringsarbetsflöden.
Stöd efter migreringen Efter ETL-migreringen fortsätter vi att vara involverade för att åtgärda logiska marginalfall, optimera scheman och validera prestanda under verkliga arbetsbelastningar. Vi delar också med oss av dokumentation och guider till dina interna team så att de kan utföra underhållsuppgifter.