Unique Data Platform — WFS BigData-Plattform auf PySpark, Airflow und SQL. Verfügbar in zwei Topologien: Hybrid (PaaS + SaaS) oder Databricks (SaaS). Einheitliche Struktur, hohe Performance und WFSLib reduziert Entwicklung um 70%.
Sechs Säulen, die Dutzende loser Tools durch eine kohärente, governte und skalierbare Plattform ersetzen.
Definiert Projekte, Speicherbereiche und Datenkatalog mit KI. Alles organisiert, dokumentiert und auffindbar.
Vollständige Historienerhaltung mit Delta-Lake-Versionierung. Rollback jeglicher Daten, jederzeit.
Skalierbarkeit, Volumen und Geschwindigkeit ohne Grenzen. Spark, Synapse Serverless, Delta Lake — Cloud Azure, on-premises oder Databricks.
Proprietäre Bibliothek mit fertigen Extraktionsmustern. Reduziert 70% der Entwicklung, standardisiert Qualität.
Web-Umgebung für manuellen Datei-Upload mit automatischer Validierung. Fachbereiche senden Daten ohne IT.
Native Integration mit WFS Portal Insights über Live Connection. Daten immer aktuell, ohne Scheduler.
Wählen Sie das Modell, das zu Ihrer Reife und Ihrem aktuellen Ökosystem passt. WFSLib und Governance sind in beiden gleich.
Kombination von Azure-verwalteten PaaS-Diensten mit SaaS-Schichten — Spark Cluster (PaaS), Data Lake Gen2, Synapse Serverless und Airflow. Kostengünstigste Topologie, ideal für operative Effizienz und Flexibilität.
UDP läuft nativ auf Databricks Lakehouse — nutzt Unity Catalog, Photon Engine und den einheitlichen Spark-Stack von Databricks. Ideal für Unternehmen, die Databricks bereits nutzen oder standardisieren möchten.
Daten aus TOTVS, VTEX, APIs, Datenbanken und Portal gelangen via Spark Streaming in Echtzeit hinein und durchlaufen governte Schichten bis zum Konsum. Anpassbare Struktur für andere Datenbankstandards und neue Datenquellen je nach Geschäftsbedarf.
Die UDP-Architektur kann für andere Datenbankstandards (Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DB2 usw.) und jede Eingabequelle angepasst werden — SaaS, ERPs, CRMs, REST/GraphQL-APIs, Dateien, Messaging (Kafka, EventHub), IoT und mehr. WFSLib erleichtert die Erweiterung ohne Governance-Verlust.
Vom ersten Datum an der Quelle bis zum finalen Data-Science-Insight — wir decken alle 5 Stufen in einer einzigen Plattform ab, mit Governance und WFSLib.
Betrieb und Infrastruktur
Abfrageperformance
Entwicklungszeit mit WFSLib
DEV→QA→PRD mit Rollback
Fertigung
Einheitliche Qualitätsansicht
Energie
Operatives Big Data
Logistik
Echtzeit-Telemetrie
Drei progressive Phasen mit Break-Even in 12 bis 15 Monaten.
2-3 Monate
3-4 Monate
2-3 Monate
Das gesamte Python- und Airflow-Wissen des Teams wird genutzt — UDP verwendet die gleichen Markt-Tools.
Schulung in Spark und UDP-Architektur durch WFS, mit realen Fällen und praktischem Mentoring.
PySpark ähnelt Python — beschleunigtes Lernen und Produktivität ab den ersten Wochen.
Alle Daten respektieren dieselbe Wahrheitsquelle. Keine Duplizierung, keine Divergenz, kein "welche Zahl ist richtig?".
Delta Lake erlaubt die fehlerfreie Freigabe von Daten an jeden Bereich. Berechtigungen pro Zeile, Spalte, Projekt und Benutzer.
Vollständige Historie von Zugriffen und Änderungen pro Bereich. Erfüllt Compliance, DSGVO und interne Audits.
DEV → QA → PRD mit automatischer Validierung und Rollback. Keine schlechten Daten erreichen die Produktion.
Definition eines dedizierten Teams und Ressourcen für die Transformation.
UDP-Validierung mit Ihren eigenen Daten, in isolierter Umgebung.
Total-Cost-of-Ownership-Studie mit angepasstem Migrationsplan.
30-minütiges Gespräch mit einem WFS-Architekten. Wir präsentieren UDP in jedem Modus (Hybrid PaaS+SaaS oder Databricks SaaS), besprechen Ihr Szenario und schlagen ein POC vor.
POC planenWFS UDP (Unique Data Platform) BigData é a plataforma proprietária da WFS para construção de data lakes e lakehouses em escala enterprise. Combina arquitetura medallion (bronze/silver/gold) sobre Spark, Delta Lake e Synapse com a WFSLib — uma biblioteca proprietária que reduz em até 70% o tempo de desenvolvimento de pipelines e entrega 10× a performance de implementações tradicionais.
Em produção em empresas como Volvo, Shell, OBDI e Britânia, processando volumes de centenas de TB por dia. Casos incluem unificação de dados de manufatura, integração de ERPs brasileiros (TOTVS, SAP) com analytics em cloud, e modernização de DWs legados (Teradata, Netezza) para arquitetura cloud-native.
Suporte completo a Microsoft Azure (Synapse, Fabric, Databricks, ADLS Gen2), AWS (EMR, Glue, Redshift, S3), Google Cloud (Dataproc, BigQuery, GCS) e ambientes on-premises (Cloudera, Databricks on-prem, Hadoop). Também suporta arquiteturas híbridas e multi-cloud para casos de soberania de dados.
WFSLib é uma biblioteca proprietária com componentes prontos para padrões comuns de pipeline: ingestão incremental, deduplicação, qualidade de dados, particionamento otimizado, slowly changing dimensions, change data capture, observabilidade. Times que usam WFSLib entregam pipelines novos em dias em vez de semanas, com qualidade e padrão técnico consistente.
Sim. Projetos de migração de Teradata, Netezza, Oracle DW para lakehouse moderno (Databricks, Snowflake, Synapse) com refactoring de stored procedures, validação de paridade de dados, cutover faseado e treinamento. Casos típicos entregam o primeiro domínio em 8-12 semanas e migração completa em 6-12 meses.