六大支柱,用一个有凝聚力、受治理、可扩展的平台取代数十个零散工具。
定义项目、存储区域和 AI 驱动的数据目录。一切都有组织、有文档、可被发现。
通过 Delta Lake 版本控制 完整保留历史。随时可回滚任何数据。
可扩展性、体量、速度 无上限。Spark、Synapse Serverless、Delta Lake —— Azure 云、本地或 Databricks。
含现成抽取模式的专有库。减少 70% 开发时间,统一质量。
带有 自动验证 的手动文件上传 Web 界面。业务人员无需 IT 即可提交数据。
通过 Live Connection 与 WFS Portal Insights 原生集成。数据始终最新,无需调度。
选择适合您成熟度和现有生态的模式。WFSLib 和治理在两种拓扑中相同。
Azure 托管的 PaaS 服务与 SaaS 层结合 —— Spark Cluster(PaaS)、Data Lake Gen2、Synapse Serverless 和 Airflow。成本最低的拓扑,适合追求运营效率与灵活性。
UDP 在 Databricks Lakehouse 原生运行 —— 利用 Unity Catalog、Photon 引擎和 Databricks 统一的 Spark 栈。适合已采用或希望标准化至 Databricks 的企业。
来自 TOTVS、VTEX、API、数据库与 Portal 的数据通过 Spark Streaming 实时进入,经治理分层到消费端。根据业务需求 可定制架构 以适配其他数据库标准与新数据源。
UDP 架构可 针对其他数据库标准定制(Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、DB2 等)并兼容 任意输入源 —— SaaS、ERP、CRM、REST/GraphQL API、文件、消息队列(Kafka、EventHub)、IoT 等。WFSLib 让扩展更轻松,同时保持治理。
从源头第一条数据到最终 Data Science 洞察 —— 我们在一个平台中覆盖全部 5 个阶段,具备治理与 WFSLib。
运营与基础设施
查询性能
借助 WFSLib 的开发时间
DEV→QA→PRD 带回滚
制造
质量统一视图
能源
运营大数据
物流
实时遥测
三个渐进阶段,12-15 个月达到盈亏平衡。
2-3 个月
3-4 个月
2-3 个月
团队在 Python 与 Airflow 上的全部经验都可利用 —— UDP 使用相同的市场工具。
由 WFS 提供的 Spark 与 UDP 架构培训,配真实案例与实操指导。
PySpark 类似 Python —— 学习加速,数周内即可生产力。
所有数据遵循同一真理来源。无重复、无差异、不再追问"哪个数字是对的?"。
Delta Lake 无故障地向任何部门开放数据。按行、列、项目和用户授权。
按部门的访问与变更全历史。满足合规、LGPD 与内部审计。
DEV → QA → PRD 带自动校验与回滚。无不良数据进入生产。
为转型指定专属团队与资源。
在隔离环境中使用您自己的数据验证 UDP。
定制化迁移计划的总拥有成本研究。
与 WFS 架构师进行 30 分钟对话。我们以任意模式(混合 PaaS+SaaS 或 Databricks SaaS)介绍 UDP,讨论您的场景并提出 POC。
预约 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.