Unique Data Platform — plateforme BigData WFS sur PySpark, Airflow et SQL. Disponible en deux topologies : Hybride (PaaS + SaaS) ou Databricks (SaaS). Structure unique, haute performance et WFSLib réduisant 70% du développement.
Six piliers qui remplacent des dizaines d'outils disparates par une plateforme cohérente, gouvernée et prête à passer à l'échelle.
Définit projets, zones de stockage et Catalogue de Données avec IA. Tout organisé, documenté et découvert.
Préservation totale de l'historique avec versioning Delta Lake. Rollback de n'importe quelle donnée, à tout moment.
Scalabilité, volume et vitesse sans limites. Spark, Synapse Serverless, Delta Lake — Cloud Azure, on-premise ou Databricks.
Bibliothèque propriétaire avec patterns d'extraction prêts. Réduit 70% du développement, standardise la qualité.
Environnement web pour upload manuel de fichiers avec validation automatique. Les métiers envoient des données sans IT.
Intégration native avec WFS Portal Insights en Live Connection. Données toujours à jour, sans planification.
Choisissez le modèle adapté à votre maturité et écosystème actuel. WFSLib et gouvernance sont identiques dans les deux.
Combinaison de services PaaS gérés par Azure avec couches SaaS — Spark Cluster (PaaS), Data Lake Gen2, Synapse Serverless et Airflow. Topologie au moindre coût, idéale pour l'efficacité opérationnelle et la flexibilité.
UDP tourne nativement sur Databricks Lakehouse — exploite Unity Catalog, Photon Engine et la stack Spark unifiée de Databricks. Idéal pour les entreprises ayant adopté ou voulant standardiser sur Databricks.
Les données de TOTVS, VTEX, API, bases et Portal entrent via Spark Streaming en temps réel et progressent à travers des couches gouvernées jusqu'à la consommation. Structure personnalisable pour d'autres standards de base et nouvelles sources de données selon les besoins de votre business.
L'architecture UDP peut être personnalisée pour d'autres standards de base de données (Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DB2, etc.) et toute source d'entrée — SaaS, ERP, CRM, API REST/GraphQL, fichiers, messagerie (Kafka, EventHub), IoT et plus. WFSLib facilite l'extension sans perdre la gouvernance.
De la première donnée à la source à l'insight final de Data Science — nous couvrons les 5 étapes en une seule plateforme, avec gouvernance et WFSLib.
Opérationnels et infrastructure
Performance des requêtes
Temps de dev avec WFSLib
DEV→QA→PRD avec rollback
Manufacturier
Vision unifiée de la qualité
Énergie
Big Data opérationnel
Logistique
Télémétrie temps réel
Trois phases progressives avec break-even en 12 à 15 mois.
2-3 mois
3-4 mois
2-3 mois
Toute la connaissance de l'équipe en Python et Airflow est exploitée — UDP utilise les mêmes outils du marché.
Formation Spark et architecture UDP par WFS, avec cas réels et mentorat pratique.
PySpark est similaire à Python — apprentissage accéléré et productivité dès les premières semaines.
Toutes les données respectent la même source de vérité. Pas de duplication, pas de divergence, pas de « quel chiffre est correct ? ».
Delta Lake permet de libérer des données à toute zone sans échec. Permissions par ligne, colonne, projet et utilisateur.
Historique total d'accès et de modifications par zone. Conforme compliance, RGPD et audit interne.
DEV → QA → PRD avec validation automatique et rollback. Aucune donnée défectueuse n'atteint la production.
Définition d'une équipe dédiée et de ressources pour la transformation.
Validation de UDP avec vos propres données, en environnement isolé.
Étude de Total Cost of Ownership avec plan de migration personnalisé.
Conversation de 30 minutes avec un architecte WFS. Nous présentons UDP dans n'importe quel mode (Hybride PaaS+SaaS ou Databricks SaaS), discutons de votre scénario et proposons un POC.
Planifier POCWFS 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.