Unique Data Platform — piattaforma BigData WFS su PySpark, Airflow e SQL. Disponibile in due topologie: Ibrido (PaaS + SaaS) o Databricks (SaaS). Struttura unica, alta performance e WFSLib che riduce il 70% dello sviluppo.
Sei pilastri che sostituiscono decine di strumenti sparsi con una piattaforma coesa, governata e pronta a scalare.
Definisce progetti, aree di storage e Catalogo Dati con IA. Tutto organizzato, documentato e scoperto.
Preservazione totale dello storico con versioning Delta Lake. Rollback di qualsiasi dato, in qualsiasi momento.
Scalabilità, volume e velocità senza limiti. Spark, Synapse Serverless, Delta Lake — Cloud Azure, on-premises o Databricks.
Libreria proprietaria con pattern di estrazione pronti. Riduce il 70% dello sviluppo, standardizza la qualità.
Ambiente web per upload manuale di file con validazione automatica. Le aree di business inviano dati senza IT.
Integrazione nativa con WFS Portal Insights in Live Connection. Dati sempre aggiornati, senza scheduling.
Scegli il modello adatto alla tua maturità ed ecosistema attuale. WFSLib e governance sono uguali in entrambi.
Combinazione di servizi PaaS gestiti da Azure con layer SaaS — Spark Cluster (PaaS), Data Lake Gen2, Synapse Serverless e Airflow. Topologia a minor costo, ideale per efficienza operativa e flessibilità.
UDP gira nativo su Databricks Lakehouse — sfrutta Unity Catalog, Photon Engine e lo stack Spark unificato di Databricks. Ideale per aziende che hanno adottato o vogliono standardizzare su Databricks.
Dati da TOTVS, VTEX, API, database e Portal entrano via Spark Streaming in tempo reale e progrediscono attraverso layer governati fino al consumo. Struttura personalizzabile per altri standard di database e nuove fonti dati secondo le esigenze del business.
L'architettura UDP può essere personalizzata per altri standard di database (Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DB2 ecc.) e qualsiasi fonte di input — SaaS, ERP, CRM, API REST/GraphQL, file, messaging (Kafka, EventHub), IoT e altro. WFSLib facilita l'estensione senza perdere governance.
Dal primo dato alla fonte all'insight finale di Data Science — copriamo tutte le 5 fasi in un'unica piattaforma, con governance e WFSLib.
Operativi e infrastruttura
Performance delle query
Tempo di sviluppo con WFSLib
DEV→QA→PRD con rollback
Manifatturiero
Visione unificata di qualità
Energia
Big Data operativo
Logistica
Telemetria in tempo reale
Tre fasi progressive con break-even in 12-15 mesi.
2-3 mesi
3-4 mesi
2-3 mesi
Tutta la conoscenza del team in Python e Airflow è sfruttata — UDP usa gli stessi strumenti di mercato.
Formazione su Spark e architettura UDP da WFS, con casi reali e mentoring pratico.
PySpark è simile a Python — apprendimento accelerato e produttività dalle prime settimane.
Tutti i dati rispettano la stessa fonte di verità. Niente duplicazioni, niente divergenze, niente "quale numero è giusto?".
Delta Lake permette di liberare dati a qualsiasi area senza errori. Permessi per riga, colonna, progetto e utente.
Storico totale di accesso e modifiche per area. Supporta compliance, GDPR e audit interno.
DEV → QA → PRD con validazione automatica e rollback. Nessun dato sbagliato arriva in produzione.
Definizione di team dedicato e risorse per la trasformazione.
Validazione di UDP usando i tuoi dati, in ambiente isolato.
Studio di Total Cost of Ownership con piano di migrazione personalizzato.
Conversazione di 30 minuti con un architetto WFS. Presentiamo UDP in qualsiasi modalità (Ibrido PaaS+SaaS o Databricks SaaS), discutiamo il tuo scenario e proponiamo una POC.
Prenota 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.