6 つの柱により、ばらばらの数十のツールを、統合された、ガバナンスされた、スケール可能なプラットフォームに置き換えます。
プロジェクト、ストレージエリア、AI 付きデータカタログを定義。すべてが整理され、文書化され、発見可能。
Delta Lake バージョニングによる完全な履歴保持。任意のデータを、任意のタイミングでロールバック。
スケーラビリティ、ボリューム、速度は 無制限。Spark、Synapse Serverless、Delta Lake ── Azure クラウド、オンプレミス、Databricks。
抽出パターンを備えた独自ライブラリ。開発を 70% 削減し、品質を標準化。
自動検証付きのファイル手動アップロード用 Web 環境。事業部門は IT を介さずにデータを送信。
WFS Portal Insights と Live Connection でネイティブ統合。データは常に最新、スケジューラ不要。
貴社の成熟度と既存エコシステムに合ったモデルを選択。WFSLib とガバナンスはどちらも同じ。
Azure 管理の PaaS と SaaS レイヤの組合せ ── Spark Cluster(PaaS)、Data Lake Gen2、Synapse Serverless、Airflow。最もコストの低いトポロジ、運用効率と柔軟性に最適。
UDP は Databricks Lakehouse 上でネイティブに動作 ── Unity Catalog、Photon Engine、Databricks の統一 Spark スタックを活用。Databricks を採用済みまたは標準化したい企業に最適。
TOTVS、VTEX、API、データベース、Portal からのデータが Spark Streaming 経由でリアルタイムに入り、ガバナンスされたレイヤを消費へと進みます。ビジネスの必要に応じて 他の DB 標準や新しいデータソースに合わせてカスタマイズ可能。
UDP アーキテクチャは 他の DB 標準(Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、DB2 など)と 任意の入力ソースにカスタマイズ可能 ── SaaS、ERP、CRM、REST/GraphQL API、ファイル、メッセージング(Kafka、EventHub)、IoT 他。WFSLib がガバナンスを失わない拡張を容易に。
ソースの最初のデータから最終的な Data Science のインサイトまで ── 1 つのプラットフォームで 5 段階すべてをカバー、ガバナンスと WFSLib 付き。
運用とインフラ
クエリパフォーマンス
WFSLib による開発時間
DEV→QA→PRD、ロールバック付き
製造
統一された品質ビュー
エネルギー
運用ビッグデータ
物流
リアルタイムテレメトリ
3 段階で、12〜15 か月で損益分岐点に到達。
2-3 か月
3-4 か月
2-3 か月
チームの Python・Airflow の知識をすべて活用 ── UDP は同じ市場ツールを使用。
WFS による Spark と UDP アーキテクチャの研修、実例と実践的メンタリング付き。
PySpark は Python に類似 ── 初週から学習が加速し、生産性が向上。
すべてのデータが同じ真実のソースに従います。重複なし、乖離なし、「どの数字が正しいのか?」もなし。
Delta Lake により任意の部門へ障害なくデータを開放。行、列、プロジェクト、ユーザー単位の権限。
エリア別のアクセスと変更の完全履歴。コンプライアンス、LGPD/GDPR、内部監査に対応。
DEV → QA → PRD を自動検証とロールバックで。不正データは本番に到達しません。
変革のための専任チームとリソースの定義。
ご自身のデータを使い、隔離環境で UDP を検証。
カスタマイズされた移行計画付きの Total Cost of Ownership 調査。
WFS のアーキテクトとの 30 分の会話。UDP を任意のモード(ハイブリッド PaaS+SaaS または Databricks SaaS)でご紹介し、貴社のシナリオを議論し、POC をご提案します。
POC を予約WFS 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.