Migration de plateforme héritée
Grande entreprise
Transposer les macros SAS et les étapes DATA directement sans refactorisation pour l'exécution distribuée
Sous-estimer la complexité des fonctions spécifiques à SAS, des processus stockés et des variables macro
Migrer des charges de travail SAS obsolètes ou à faible valeur sans réévaluation
Ignorer les dépendances en aval, la cartographie de conformité et les écarts de précision décimale
Transposer les motifs de traitement séquentiel basé sur la grille SAS dans Databricks sans refonte
Nous abordons ces problèmes directement avec une approche axée sur la production.
Un cadre structuré et par phases issu de l'expérience réelle de livraison.
Cette approche reflète les meilleures pratiques issues des playbooks réels de livraison de migration.
Cas d'utilisation
Une grande entreprise exploitait un environnement SAS étendu prenant en charge des flux de travail critiques d'ETL, de rapports et d'analytique dans plusieurs domaines métier.
Avec le temps, la plateforme est devenue un goulot d'étranglement.
Travaux batch SAS Grid de longue durée bloquant les opérations en aval
Coûts élevés de licence SAS et d'infrastructure
Logique macro procédurale complexe fortement couplée aux flux de données hérités
Capacité limitée à prendre en charge les initiatives modernes d'IA, ML et d'analytique en temps réel
L'organisation devait se moderniser sans perturber les systèmes essentiels à sa mission.
KData a dirigé la migration vers Databricks, en commençant par une découverte complète des objets SAS, des actifs de données, des dépendances de code et des charges de travail des domaines métier.
Inventorié et priorisé les jeux de données SAS, macros, processus stockés, travaux ETL et charges de travail PROC SQL
Migré les données SAS historiques au format Delta utilisant les couches bronze, silver et gold
Refactorisé les étapes DATA SAS, PROC SQL et macros en notebooks PySpark et Python UDFs
Mis en œuvre la gouvernance, le contrôle d'accès et le lignage utilisant Unity Catalog
Exécuté une migration par phases avec exécutions parallèles, réconciliation des données et cutover contrôlé
Le résultat n'était pas seulement une migration, mais une plateforme Databricks prête pour la production.
Exécution de pipelines significativement plus rapide remplaçant les performances SAS Grid héritées
Coûts de licence SAS éliminés et complexité de l'infrastructure réduite
Fondation lakehouse unifiée activée pour l'analytique, les rapports et l'IA
La transition a été exécutée sans perturber les opérations commerciales de base.