Migracja danych historycznych do nowego Data Lake dla Zendesk

Zendesk potrzebował przenieść historyczne dane ze starego Data Lake do nowo zbudowanej, zoptymalizowanej platformy danych.

Celem migracji była poprawa wydajności środowiska oraz skrócenie czasu dostarczania danych, tak aby kolejne zespoły mogły kontynuować integrację i testowanie aplikacji.

Największym wyzwaniem była presja czasu: bez pełnego przeniesienia danych nie było możliwości przeprowadzenia testów aplikacji ani stabilnego połączenia z nowym Data Lake.

Edge One Solutions wsparło Zendesk, dostarczając specjalistów IT odpowiedzialnych za prace data engineering związane z migracją danych.

Zakres wsparcia obejmował przygotowanie narzędzi pozwalających dokładnie określić rodzaj i skalę problemów występujących w danych oraz procesie migracji.

Zespół wspierał również grupowanie tabel, przygotowanie nowych dostosowanych kanałów danych oraz wdrożenie automatycznego systemu audytu dla nowego Data Lake.

W ramach projektu przygotowano zestaw narzędzi diagnostycznych, który umożliwił precyzyjne rozpoznanie problemów pojawiających się podczas migracji danych.

Następnie tabele zostały pogrupowane i przetworzone przez nowe, dostosowane kanały danych. Każdy z nich odpowiadał na określony typ problemu, co pozwoliło uporządkować proces migracji.

Ostatnim elementem rozwiązania był automatyczny system audytu sprawdzający, czy problemy zidentyfikowane wcześniej nie występują już w nowym Data Lake. Migracja została ukończona na czas, co umożliwiło kolejnym zespołom kontynuację integracji zgodnie z planem.

Migracja danych między platformami Data Lake wymaga nie tylko przeniesienia zbiorów, ale także kontroli jakości, identyfikacji problemów i zapewnienia powtarzalności procesu.

Projekt Zendesk pokazuje, że skuteczne podejście do migracji danych powinno łączyć diagnostykę, dedykowane pipeline’y, automatyzację oraz audyt potwierdzający poprawność nowego środowiska.

Dla organizacji opartych na danych podobne rozwiązania mogą skracać czas integracji, ograniczać ryzyko błędów migracyjnych i zwiększać zaufanie do danych wykorzystywanych przez aplikacje oraz zespoły analityczne.