Les technologies de stockage de la donnée ou de data visualisation se sont
accumulées au fil du temps.
Certaines de ces technologies ont vécu, ou ne sont pas bien portées vers le Cloud. Il faut
migrer. Hélas, les volumétries,
et la complexité intrinsèque de certaines technologies rendent ces projets excessivement
coûteux.
{openAudit}, en s'appuyant
sur l'extrême granularité de son reverse engineering, permet de mettre en œuvre ces migrations de
façon automatisée.
Nous avons développé une méthodologie unique permettant d’automatiser les migrations de systèmes de bases de données. Les capacités uniques d’introspection des systèmes d'{openAudit}, en particulier dans les technologies legacy, permettent de reconstruire cette complexité dans le système cible, souvent dans le Cloud.
{openAudit} « parse » le code en source, et décompose toute la complexité du code. Par exemple, dans le PL/SQL, le T-SQL ou dans Cobol. Toutes les subtilités vont être prises en considération.
{openAudit} reconstruira l'intelligence de requêtes en s'adaptant au langage propre de la base de données cible (comme Redshift pour Amazon, Azure Database pour Microsoft, etc.). Tous les traitements complexes et non reproductibles en requêtes standards seront gérés par un programme exécutable.
{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 : l’intelligence et le layout. Nous avons en particulier une forte expérience dans les migrations entre SAP BO et Power BI de Microsoft, ou SAP BO vers Looker de Google.
{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.
{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.
Une partie de l’intelligence des dashboards en source est déplacée dans les DataFlows de la plateforme cible, pour factoriser la data prep’, et ainsi baisser massivement la complexité.
{openAudit} exécute les dashboards en masse, avant migration et après migration, puis compare les résultats (fonds et forme) pour valider la qualité de la migration.