{oA.Reverse}

Migrer la couche DataFlow ou DataViz

Les ETL/ELT et outils de data visualisation legacy sont devenus complexes, coûteux et peu adaptés aux architectures data modernes (scalabilité, interopérabilité, simplicité).
Les migrations sont nécessaires… mais souvent longues, risquées et très coûteuses.
{openAudit}, grâce à son reverse engineering fin, permet des migrations automatisées "as is" des ETL/ELT et de certains outils de dataviz : plus rapides, moins coûteuses et sans rupture pour les métiers.


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Migration DataFlow et DataViz

Migrer les jobs d'ETL / ELT legacy vers du SQL adaptable ou vers dbt

Nous avons développé une méthodologie pour extraire l’intelligence métier des jobs ETL/ELT legacy et la convertir en SQL pur ou enrichi. Cette logique est ensuite exécutable sur des bases modernes (GCP, Azure SQL, etc.), et {openAudit} permet de la reconstruire dans des outils de transformation comme dbt.

Créer du SQL standard depuis la technologie en source

La migration des ETL/ELT vers SQL, étape par étape, permet de décomposer les traitements complexes en blocs SQL lisibles et maintenables. Elle offre des points de contrôle clairs et des tables intermédiaires pour mieux suivre et comprendre les flux.

Créer du SQL standard depuis la technologie en source
Reconstruire l’intelligence dans la technologie cible

Aller vers une technologie de transformation de données moderne

Les transformations issues de {openAudit} sont converties en SQL enrichi, exécutable sur la base cible (GCP, Redshift, etc.) ou intégrable dans des outils comme dbt. L’orchestration (ex. Airflow) permet de visualiser les dépendances et de superviser les pipelines.

Nouveau : {oa-tbx}, un ETL SQL ouvert pour remplacer les ETL legacy

Les ETL traditionnels reposent sur des technologies propriétaires, peu interopérables et difficiles à faire évoluer. Avec {oa-tbx}, la transformation repose sur un SQL standard, ouvert et compatible avec les outils modernes (dbt, bases Cloud). Résultat : un ETL pérenne et modulaire, aligné avec les architectures data actuelles.

Créer du SQL standard depuis la technologie en source

Cas d'usages

Sortir de [DataStage] - et conserver ses processus métier

Sortir de la “servitude technique” dans les Systèmes de Données

Migrer les technologies de data visualisation vers le Cloud de façon automatisée.

{openAudit}, en s’appuyant sur des capacités d’introspection exceptionnelles de certaines technologies de data visualisation, permet d’automatiser le processus de « reconstruction » de la plateforme dans la technologie cible, "as is" : l’intelligence et le layout.

Parsing granulaire de la technologie DataViz en source

{openAudit} va récupérer de façon automatisée l’ensemble des instructions qui sont passées dans la technologie de DataViz en source, au niveau de l’intelligence ou du layout.

Parsing granulaire de la technologie DataViz en source
Migration automatisée vers la technologie DataViz cible

Migration automatisée vers la technologie DataViz cible

{openAudit} reconstruit l’intelligence de façon totalement automatisée vers la technologie cible : variables, expressions, etc. La structure du dashboard initial est également reproduite dans la technologie cible.

Nouveau : "oa-lake", un middleware SQL pour unifier les sources et les outils

{oa-lake} agit comme une couche d’orchestration entre les systèmes de données et les outils de dataviz. Basé sur un moteur SQL distribué et du stockage Parquet, il permet de centraliser la logique métier, réduire la charge sur les sources et simplifier la gouvernance des flux.

Migrations des règles de gestion vers le DWH cible

Cas d'usages

Migrer de SAP BO vers GCP Looker - Garder ses données en source ? Possible ?

Modern Data Stack : Centraliser l’intelligence, pas les données