Las organizaciones que actualmente utilizan tecnologías heredadas para gestionar y ejecutar las funciones de ETL deben considerar si la herramienta es lo suficientemente potente como para soportar la adopción de nuevos procesos de SDLC y tecnologías emergentes. Las organizaciones que utilizan estas tecnologías como su principal herramienta de integración de datos ya se enfrentan a retos como:
- La amenaza de costes adicionales de mantenimiento y actualización a medida que la herramienta se acerca a su fin
- Incompatibilidad con iniciativas de migración a la nube o a la nube privada
- Rendimiento inadecuado con herramientas y pipelines de CI/CD
- Imposibilidad de utilizar entornos de procesamiento de datos multiclúster
- Escasez de asociados cualificados
Para utilizar con mayor eficacia los datos que impulsan las iniciativas de transformación digital de éxito, las organizaciones deben migrar a Talend. Con Talend, las empresas no solo se benefician de una funcionalidad de integración de datos mejorada, sino que también obtienen capacidades completas para la integridad y la gobernanza de los datos y la integración de API y aplicaciones.
Como socio Talend Platinum, Virtusa puede ayudar a su organización a migrar rápidamente a Talend ETL y adoptar toda la amplitud de las prestaciones de Talend que ayudarán a su empresa a impulsar una potente agenda digital.
Automatizar una parte importante de la conversión a Talend para reducir el esfuerzo y ahorrar costes.
Nuestras utilidades de conversión ETL ayudan a convertir el ~80 % de la base de código y a reducir el esfuerzo de reelaboración y prueba en un 35 %. También aprovechamos nuestra experiencia probada en datos y nuestra metodología para rediseñar trabajos ETL complejos y ofrecer una experiencia de migración totalmente gestionada.
Al trabajar con Virtusa, su organización también puede lograr una estrategia de datos preparada para el futuro:
- Construcción de lago de datos: ayudamos a definir la estrategia del lago de datos y a acelerar su puesta en marcha con plantillas prediseñadas para la ingestión y transformación de datos.
- MDM, Right First Time: ayudamos a definir la estrategia de MDM, a eliminar la integridad y la calidad de los datos y a construir casos prácticos centrados en el cliente
- Gobernanza de datos: ayudamos a definir la estrategia de gobernanza de datos y a desarrollar procesos/marcos de gobernanza de datos eficientes mediante la incorporación de políticas, funciones y responsabilidades que allanan el camino para mejorar la seguridad y el cumplimiento de la normativa
- Migración de datos a la nube : ayudamos a definir la estrategia de migración a plataformas de datos en la nube como Snowflake y aceleramos la migración de datos utilizando nuestro marco de migración de datos Talend y las herramientas de conversión de esquemas específicas de la plataforma
Nuestros mejores marcos y aceleradores, creados específicamente para ayudarle a acelerar su programa Talend
- Herramienta de revisión de código Talend: revisa automáticamente el código, reduciendo el esfuerzo de revisión manual del código en un 90 %
- Herramienta de perfilado de datos: perfila las columnas necesarias de las tablas y archivos de la base de datos con un generador de reglas personalizadas, lo que hace que sea fácil de usar para los usuarios de la empresa
- Marco de limpieza de direcciones: proporciona un marco de validación y normalización de direcciones específico para la UE aprovechando las API de Google
- Componentes reutilizables para una vista única del cliente: garantiza una vista única del cliente con un marco configurable y adaptado a los diferentes sistemas y un modelo de supervivencia común basado en datos para manejar diferentes fuentes y patrones comunes de actualización/integración de datos
- Marco estratégico de MDM: analiza los sistemas de origen y propone una estrategia de MDM y una hoja de ruta para su implantación
- Marco de calidad de datos (DQ): permite un enfoque integral
para analizar la causa raíz de la mala calidad de los datos mediante la identificación de las anomalías de los datos y la implementación de un marco de DQ que consiste en un motor de perfiles, un generador de reglas que aprovecha los métodos ML y estadísticos, paneles de DQ y alertas
- Componentes de validación de datos para programas DQ/MDM: facilita la validación de archivos planos, la limpieza y validación de correos electrónicos, la limpieza y validación de números de teléfono, el enriquecimiento de direcciones y la coincidencia de clientes (desduplicación)