Como a Databricks Simplifica as Migrações de Data Warehouse com Estratégias e Ferramentas Comprovadas

Modernize seu data warehouse migrando para a Databricks

Os antigos armazéns de dados corporativos (EDWs) estão se tornando um gargalo para empresas que visam escalar operações e adotar análises avançadas. Os EDWs tradicionais têm dificuldades com:

• Escalabilidade: Atualizações de hardware caras atrasam projetos e limitam o crescimento.
• Eficiência de custo: Altos custos de capital inicial versus modelos de nuvem flexíveis pay-as-you-go.
• Analytics avançada: Suporte limitado para insights em tempo real, IA e aprendizado de máquina (ML).
• Flexibilidade: Sistemas rígidos que não conseguem se adaptar a novos casos de uso ou integrar fontes de dados diversas.

Migrar para uma plataforma moderna como a Databricks oferece escalabilidade elástica, redução de custos, segurança integrada e a capacidade de integrar tecnologias de código aberto, evitando o bloqueio de fornecedores. Essa transformação permite que as organizações desbloqueiem análises em tempo real e tomadas de decisão impulsionadas por IA, ao mesmo tempo que protegem sua infraestrutura para o futuro.

Os clientes também estão percebendo essas vantagens de migrar para o lakehouse. Confira este estudo de caso da Trek Bicycle! 

Antes do Databricks, tínhamos que executar nossas análises de varejo uma vez por dia no horário da América do Norte, o que significava que nossas outras regiões recebiam seus dados tarde. Agora, atualizamos o lakehouse três vezes por dia, uma para cada região, e os stakeholders recebem dados atualizados a tempo de direcionar suas decisões. Com base nos resultados que alcançamos no lakehouse, estamos adotando uma abordagem Databricks-first para todos os nossos novos projetos. Estamos até migrando muitas de nossas soluções de BI locais para a Databricks porque estamos totalmente comprometidos com o lakehouse.

— Advait Raje, líder de equipe, engenharia de dados, Trek Bicycle

Uma estratégia comprovada para migração de baixo risco

Migrar um EDW é complexo, mas não precisa ser arriscado. A Databricks fornece uma estrutura estruturada de cinco etapas para garantir uma transição suave, que centenas de clientes já utilizaram. 

Os clientes têm usado essa estratégia de migração para acelerar seus projetos de migração. Confira este estudo de caso da VGZ! 

Nossa nova plataforma de dados foi implementada sem problemas em três trimestres: um para configuração inicial e extração de fonte dourada, seguido por um trimestre dedicado à estabilização. Este lançamento eficiente nos trouxe resultados que superaram nossas expectativas e nos deixaram mais do que satisfeitos.

— Rohan Horstman, Arquiteto de Soluções de Dados, VGZ

Passo 1: Avaliar 

Uma avaliação abrangente do seu ambiente atual estabelece a base para o sucesso. As avaliações-chave incluem:

• Casos de uso de negócios: Identifique cargas de trabalho críticas e necessidades futuras com a contribuição dos stakeholders.
• Avaliação da arquitetura: Documentar dependências, fluxos de dados e pontos de integração.
• Métricas técnicas: Analise processos ETL, desempenho de consultas e requisitos de conformidade.

Passo 2: Definir

Projetar o futuro estado do seu armazém de dados envolve alinhar os objetivos de negócios com as capacidades técnicas. Este passo inclui a definição de indicadores-chave de desempenho (KPIs) também. As escolhas de modernização incluem:

• Migração lift-and-shift: Descomissionamento rápido de sistemas legados usando ferramentas automatizadas como BladeBridge (agora parte da Databricks).
• Modernização completa: Reconstruir fluxos de trabalho para habilitar casos de uso avançados como análises preditivas baseadas em ML.
• Abordagem híbrida: Comece com lift-and-shift, depois modernize incrementalmente adicionando novas capacidades.

Selecionar a pilha de tecnologia certa é crítico - Databricks Lakehouse combina armazenamento Delta Lake com computação distribuída para escalabilidade e interoperabilidade.

Passo 3: Escolher

A Databricks suporta duas abordagens principais de estratégia de migração:

1. Ingestão e ETL primeiro (de trás para frente): Construa uma base de dados sólida antes de migrar os painéis - ideal para otimização gradual.
2. BI primeiro (de frente para trás): Replicar painéis de controle primeiro para mostrar o valor comercial imediato - ideal para impulsionar a adoção do usuário desde o início.

Usar recursos nativos da Databricks como a Lakehouse Federation garante transições perfeitas em ambas as estratégias.

Passo 4: Validar

Antes de aumentar os esforços de migração, valide as suposições e identifique possíveis riscos. A validação deve incluir uma das seguintes opções:

• Prova de Conceito (POC): Teste a viabilidade de pipelines ou consultas específicas.
• Produto Mínimo Viável (MVP): Entregue recursos essenciais em um subconjunto de cargas de trabalho para demonstrar valor rapidamente.

Critérios de sucesso claros garantem confiança no processo de migração.

Passo 5: Implemente

O último passo envolve a implementação em larga escala com otimização contínua de desempenho e monitoramento. As principais áreas de foco incluem:

• Governança de dados e políticas de segurança para conformidade.
• Ajuste de desempenho por meio de indexação, cache e mecanismos de autoescala.
• Monitoramento contínuo para abordar problemas de forma proativa e otimizar custos.

Transferência de conhecimento

O último passo em qualquer migração é a transferência de conhecimento. Uma migração bem-sucedida vai além da implementação técnica para abranger a adoção organizacional e o desenvolvimento de expertise. Garantir que suas equipes possam utilizar efetivamente a Plataforma Databricks requer um planejamento deliberado para a aquisição de conhecimento e adaptação cultural a novos fluxos de trabalho e capacidades.

Certifique-se de incluir o desenvolvimento de habilidades e a gestão de mudanças, bem como uma documentação completa e uma base de conhecimento.

Ferramentas Databricks que simplificam a migração

O Databricks acelera as migrações com recursos construídos com propósito, como o formato de armazenamento unificado do Delta Lake, pipelines ETL automatizados e integrações com principais ISVs como Fivetran e Tableau. Essas ferramentas reduzem a complexidade ao mesmo tempo que permitem análises em tempo real e insights orientados por IA.

Passos seguintes

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