Migraciones
Fuera de Teradata, Oracle o Hadoop. Hacia una práctica de datos que el equipo conserva.
Una migración se gana en la planificación, en las verificaciones de paridad y en la transición que nadie nota, no en el cambio de licencia. Ejecutamos todo ese recorrido como un solo equipo responsable: código convertido de forma automática, cada cifra validada contra el origen y el negocio operando durante todo el proceso.
Todas las plataformas de origen
Migramos desde todas ellas
Appliances heredados, almacenes de datos en la nube, Hadoop o la base de datos que discretamente cumple funciones de almacén. Si los datos viven ahí hoy, tenemos una ruta para llevarlos a Snowflake, gobernados y en manos del equipo.
MPP heredado y almacenes de datos
- Teradata
- IBM Netezza
- Oracle Exadata
- SAP BW / BW4HANA
Almacenes de datos en la nube
- Amazon Redshift
- Google BigQuery
- Azure Synapse
- Databricks
Hadoop y data lakes
- Cloudera / Hortonworks
- Apache Hive
- Apache Spark
- HDFS
Bases de datos que hacen de almacén
- Oracle Database
- Microsoft SQL Server
- IBM Db2
- PostgreSQL
- MySQL
ETL y analítica heredados
- Informatica
- Talend
Los nombres de plataformas y logotipos son marcas registradas de sus respectivos propietarios, mostrados para indicar los orígenes de migración que admitimos. ¿Usa algo que no aparece aquí? Es casi seguro que ya lo hemos visto. Cuéntenos qué está en ejecución y trazaremos la ruta.
Por qué los equipos migran
Las razones para dejar atrás lo heredado
La plataforma cambia, pero las razones se repiten: costo, carga operativa y una base que por fin está lista para la IA.
Hoy
- Las licencias no dejan de subir. Teradata, Netezza, Exadata y SAP BW arrastran cuentas regresivas de fin de vida útil y facturas de soporte que solo suben.
- Infraestructura que hay que vigilar. Appliances que parchear, clústeres que ajustar, capacidad comprada con un año de antelación y ociosa la mitad del tiempo.
- Analítica que se arrastra. Los motores basados en filas y los clústeres sobrecargados convierten cada tablero en un proceso por lotes nocturno.
En Snowflake
- Costo que se ajusta al uso. Cómputo por segundo, escalado de forma independiente del almacenamiento. Sin clústeres ociosos.
- Una base gobernada. Una única fuente de verdad con acceso, linaje y políticas integrados a través de Horizon, para que las decisiones se apoyen en cifras en las que las personas confían.
- La IA es el siguiente paso. Cortex y los modelos líderes se ejecutan junto a los datos gobernados, para que los primeros casos de uso de IA salgan de la misma base y no de otro proyecto.
Cómo migramos
Automatizado, validado y por fases
Un recorrido repetible que reduce el riesgo del cambio. La mayor parte de la conversión es automática; la transición nunca lo es.
Evaluar y planificar
Convertir
Migrar y validar
Ejecución en paralelo y transición
Optimizar y desmantelar
un arco típico de 8 a 16 semanas
Inventariamos cada tabla, vista, procedimiento almacenado y cada informe que depende de ellos, mapeamos las dependencias y construimos el caso de negocio antes de mover nada.
La mayor parte del SQL, los procedimientos almacenados y los scripts se convierten de forma automática; nuestros ingenieros corrigen los casos límite a mano y revisan cada objeto antes de que avance.
Las cargas históricas más el CDC incremental a través de Openflow y Snowpipe mantienen los datos actualizados, mientras verificaciones automáticas de fila, agregado y hash demuestran la paridad contra el origen.
Ambos sistemas funcionan en paralelo con reconciliación nocturna. Hacemos la transición por fases y por unidad de negocio, nunca un cambio de golpe, y solo cuando las cifras coinciden.
Ajustamos los almacenes y las canalizaciones según el uso real, retiramos el sistema heredado y entregamos documentación y runbooks para que el equipo lo opere sin nosotros.
Nuestra convicción
Las herramientas convierten el código. No responden por el cierre de fin de mes.
SnowConvert y el Snowpark Migration Accelerator se encargan del trabajo mecánico: el SQL, los procedimientos almacenados y los trabajos de Spark que tomaron años en escribirse se convierten en semanas. Para lo que realmente se nos contrata es para todo lo que las herramientas no pueden dar por válido: los casos límite corregidos a mano, cada objeto revisado antes de que avance, y la reconciliación de fila, agregado y hash que demuestra que las cifras nuevas coinciden con las anteriores antes de que alguien haga la transición.
- Salida de la conversión revisada objeto por objeto, en Snowflake Workspaces
- Verificaciones de fila, agregado y hash que demuestran la paridad contra el origen
- Una ejecución en paralelo con reconciliación nocturna antes de cualquier transición
Ejemplo real: datos de estudiantes en tiempo real en todos los campus, en producción en siete semanas →
Las partes difíciles, resueltas
La lógica heredada también viaja
Las migraciones se atascan en el código procedimental y las canalizaciones, no en las tablas. Esto es lo que trasladamos para las plataformas que más vemos.
Teradata
Scripts de BTEQ, FastLoad y MultiLoad, macros y procedimientos almacenados convertidos; la lógica de índice primario rediseñada como clustering.
Oracle
Paquetes PL/SQL, triggers y cursores traducidos a Snowflake Scripting; las restricciones trasladadas a canalizaciones validadas.
SQL Server
Paquetes de T-SQL y SSIS convertidos a Snowflake SQL y modelos dbt sobre un planificador nativo.
Hadoop, Hive & Spark
Hive SQL y trabajos de PySpark o Scala trasladados a Snowflake SQL y Snowpark; Parquet almacenado como Iceberg.
Redshift & BigQuery
Diferencias de dialecto y la lógica de DISTKEY, SORTKEY o particiones traducidas; el costo remodelado para cómputo elástico.
Netezza & Vertica
SQL y procedimientos específicos del appliance convertidos desde hardware al final de su vida útil hacia Snowflake elástico.
Respaldado por Snowflake
Un equipo certificado que ya lo ha hecho antes
Las migraciones se ejecutan sobre las propias herramientas de Snowflake, entregadas por un equipo certificado en SnowPro con una trayectoria verificada en toda América.
Vea migraciones en producción en nuestros casos de éxito →
Planifique la migración.
Cuéntenos qué está en ejecución hoy (Teradata, Oracle, Redshift, Hadoop o cualquier otra cosa) y trazaremos el recorrido: qué se convierte de forma automática, qué necesita manos y cuándo el equipo toma las llaves.