spécialistes Databricks en entreprise

Databricks est déployé.
Maintenant faites-le fonctionner
à grande échelle.

Nous stabilisons les pipelines, améliorons la fiabilité des données et déployons de vraies charges de travail en production. Des plateformes existantes à la production Databricks, y compris les migrations Netezza réalisées en environnement réel.

Un partenaire-conseil intégré à votre équipe, concentré sur l'exécution, pas la théorie.

Engager la discussion Voir le pilote de 90 jours

Four-section flag design with blue and white fields, each blue section displaying a white fleur-de-lis symbol, representing Quebec Actifs dans les environnements Databricks d'entreprise au Québec

Là où les programmes Databricks bloquent

La plupart des équipes bloquent dans les POCs. Nous faisons passer un cas d'usage à la production avec des pipelines fiables et une qualité des données intégrée. Incluant les migrations depuis des plateformes existantes comme Netezza.

Les cas d'usage en production apportent la vraie valeur. Comment pouvons-nous vous aider à éliminer les frictions pour y arriver?

Les schémas sont constants

Pipelines non fiables

Pas de qualité production. Retravail constant.

Couche Gold faible

Modélisation déficiente limite la consommation.

Validation manuelle

On fait confiance aux données trop tard.

Gouvernance tardive

Introduite après la mise à l'échelle, ralentit tout.

Une expérience de migration qui livre réellement

Les plateformes existantes ne se traduisent pas proprement vers Databricks.

Différences de dialecte SQL, refonte des pipelines, optimisation des performances.

La plupart des équipes sous-estiment le travail requis.

Ce que cela signifie en pratique

Traduction SQL Netezza → Spark / Databricks SQL

Re-architecture des pipelines (pas un simple transfert)

Validation des données intégrée dans les pipelines (AutoDQ)

Optimisation des performances pour coût et fiabilité

Planification de la migration et exploitation parallèle

Migration Netezza → Databricks

Migration des charges de travail d'entrepôt existant vers Databricks avec pipelines reconstruits, validation des données intégrée et orchestration prête pour la production.

Résultat : pipelines stables, données fiables et une base évolutive pour les cas d'usage IA.

Planifiez une migration vers Databricks?

Évaluons votre plateforme Netezza ou existante et définissons un chemin vers la production.

Évaluer ma migration

Notre focus

Là où nous intervenons

Accélération de la production

Déployez les charges de travail prioritaires en production avec un chemin d'exécution clair.

Fiabilité des données dans les pipelines

Validation intégrée tôt pour prévenir les problèmes en aval.

Structure de plateforme et gouvernance

Structure introduite sans ralentir la livraison.

Expansion des vraies charges de travail

Identifiez et montez en échelle les cas d'usage qui génèrent l'utilisation réelle de la plateforme.

Le pilote d'accélération de production 90-jours Databricks

Un engagement à portée fixe pour déployer les charges de travail Databricks en production à grande échelle.

Pour les équipes avec Databricks en place mais une mise en production limitée.

Ce que ce pilote livre

Opportunités d'expansion identifiées

Cas d'usage clairs et priorisés liés à la croissance des DBU.

Fiabilité des pipelines de production améliorée

Pipelines critiques stabilisés et renforcés.

Couche d'exécution renforcée

Meilleure orchestration, tests et discipline opérationnelle.

Chemin vers l'échelle défini

Plan concret pour déployer des charges de travail additionnelles.

Résumé de cas

Ce que ça donne
en pratique : un chemin de fer de classe 1

Problème

Pour un chemin de fer de classe I au Canada, le problème n'était pas l'accès aux données, mais la confiance dans les résultats.

Les équipes passaient un temps considérable à valider les résultats avant de les utiliser.

Solution

KData s'est concentré sur l'amélioration de la fiabilité dans la couche des pipelines et la réduction de l'effort de validation manuelle.

Résultat

Pipelines plus stables, disponibilité plus rapide en production, et un chemin clair vers l'expansion des charges de travail.

AutoDQ

La fiabilité des données intégrée à vos pipelines.

AutoDQ intègre la validation des données directement dans les pipelines Databricks, permettant de détecter les problèmes avant qu'ils n'impactent les cas d'usage en aval.

Cela réduit la définition manuelle des règles et donne aux équipes une visibilité claire sur la qualité des données à chaque étape.

Utilisé là où ça génère de la valeur. Pas superposé pour l'apparence.

Validation à l'ingestion et à la transformation

Règles appliquées là où les données entrent et évoluent.

Génération automatique des règles

Effort manuel réduit, couverture plus rapide.

Visibilité au niveau du pipeline

Signal clair sur la qualité des données avant la consommation.

Natif aux workflows Databricks

Pas de surcharge d'outils externes.

Focus sur les entreprises canadiennes.
Présence profonde au Québec.

Nous travaillons avec des équipes d'entreprise à travers le Canada, avec une forte présence au Québec.

Entièrement à l'aise pour opérer dans les environnements tant anglais que français.

Ancrés dans les réalités de l'exécution d'entreprise locale.

Passez de l'expérimentation à l'échelle de production

Nous travaillons avec des équipes qui ont déjà déployé Databricks mais qui ne montent pas en échelle comme prévu.

Le focus est simple : stabiliser les pipelines, améliorer la fiabilité des données et déplacer plus de charges de travail en production.

Livraison axée sur la production

Pas des POCs. De vraies charges de travail, environnements en direct.

Fiabilité des pipelines et qualité des données

Problèmes traités à la source.

Chemin structuré vers la mise à l'échelle

Prochaines étapes claires liées à l'impact sur les affaires.

Exécution pratique

Intégré à votre équipe, pas seulement du conseil.

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