Experiência de liderança
Modernização do data warehouse de uma companhia aérea
Migração de um data warehouse aeronáutico legado para uma plataforma moderna na nuvem, melhorando desempenho, eficiência operacional e auditabilidade.
Projeto representativo liderado pela liderança da Thessia Labs em uma função prévia de consultoria, antes da criação da Thessia Labs.
Indústria: Aviação
Cliente: Air Canada
Enfoque: Migração e modernização de data warehouse
Impacto: Menores custos operacionais e acesso mais rápido aos dados
Escopo do projeto
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1
Arquitetura alvo e plano de migração
O escopo incluiu o desenho da arquitetura alvo e um plano de migração por fases, de um data warehouse legado on-premises para uma plataforma moderna de dados na nuvem.
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2
Coordenação de partes interessadas e sequenciamento da migração
O escopo incluiu coordenação entre equipes internas, fornecedores e responsáveis por aplicações para sustentar uma execução em fases.
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3
Modernização de aplicações e APIs
O escopo incluiu a modernização e migração de múltiplas aplicações on-premises e a conteinerização de um amplo conjunto de APIs para sustentar a plataforma alvo.
Contexto do projeto
A iniciativa se concentrou em mover um ambiente legado de warehouse para uma arquitetura na nuvem mais elástica, melhorando ao mesmo tempo desempenho, transparência e eficiência operacional.
Problema
A infraestrutura legada do warehouse gerava restrições de desempenho, custo e transparência, enquanto as aplicações e interfaces dependentes aumentavam a complexidade da migração.
Solução
O projeto definiu uma arquitetura alvo, estabeleceu um plano de migração por fases e modernizou aplicações e APIs dependentes para sustentar a plataforma futura.
Resultado
A modernização melhorou o acesso aos dados, reduziu a sobrecarga operacional, fortaleceu a auditabilidade e criou uma base mais escalável para futuras iniciativas analíticas.
Resultados destacados
- Melhor desempenho em consultas de dados e cargas de trabalho de relatórios
- Redução de manutenção de plataforma e sobrecarga operacional
- Maior transparência e auditabilidade em conjuntos de dados críticos
- Base mais sólida para futuros casos de análise e IA
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