Unique Data Platform — plataforma BigData WFS sobre PySpark, Airflow e SQL. Disponível em duas topologias: Híbrido (PaaS + SaaS) ou Databricks (SaaS). Estrutura única, alta performance e WFSLib reduzindo 70% do desenvolvimento.
Seis pilares que substituem dezenas de ferramentas avulsas por uma plataforma coesa, governada e pronta para escalar.
Define projetos, áreas de armazenamento e Catálogo de Dados com IA. Tudo organizado, documentado e descoberto.
Preservação total do histórico com versionamento Delta Lake. Rollback de qualquer dado, em qualquer momento.
Escalabilidade, volume e velocidade sem limites. Spark, Synapse Serverless, Delta Lake — Cloud Azure, on-premises ou Databricks.
Biblioteca proprietária com padrões de extração prontos. Reduz 70% do desenvolvimento, padroniza qualidade.
Ambiente web para upload manual de arquivos com validação automática. Áreas de negócio enviam dados sem TI.
Integração nativa com o WFS Portal Insights em Live Connection. Dados sempre atualizados, sem agendamentos.
Escolha o modelo que faz sentido pra sua maturidade e ecossistema atual. WFSLib e governança são iguais nos dois.
Combinação de serviços PaaS gerenciados pela Azure com camadas SaaS — Spark Cluster (PaaS), Data Lake Gen2, Synapse Serverless e Airflow. Topologia de menor custo, ideal para quem busca eficiência operacional e flexibilidade.
UDP roda nativo sobre Databricks Lakehouse — aproveita Unity Catalog, Photon Engine e a stack Spark unificada da Databricks. Ideal pra empresas que já adotaram ou querem padronizar em Databricks.
Dados de TOTVS, VTEX, APIs, bancos e Portal entram via Spark Streaming em tempo real e progridem por camadas governadas até o consumo. Estrutura customizável para outros padrões de banco e novas fontes de dados conforme a necessidade do seu negócio.
A arquitetura UDP pode ser customizada para outros padrões de banco de dados (Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DB2 etc.) e qualquer fonte de entrada — SaaS, ERPs, CRMs, APIs REST/GraphQL, arquivos, mensageria (Kafka, EventHub), IoT e mais. WFSLib facilita a extensão sem perder governança.
Do primeiro dado da fonte ao insight final de Data Science — cobrimos as 5 etapas em uma plataforma só, com governança e WFSLib.
Operacionais e infraestrutura
Performance de consultas
Tempo de desenvolvimento com WFSLib
DEV→QA→PRD com rollback
Manufatura
Visão unificada de qualidade
Energia
Big Data operacional
Logística
Telemetria em tempo real
Três fases progressivas com break-even em 12 a 15 meses.
2-3 meses
3-4 meses
2-3 meses
Todo o conhecimento do time em Python e Airflow é aproveitado — UDP usa as mesmas ferramentas de mercado.
Capacitação em Spark e arquitetura UDP pela WFS, com cases reais e mentoria prática.
PySpark é similar ao Python — aprendizado acelerado e produtividade desde as primeiras semanas.
Todos os dados respeitam a mesma fonte de verdade. Sem duplicação, sem divergência, sem "qual número é o certo?".
Delta Lake permite liberar dados para qualquer área sem falhas. Permissões por linha, coluna, projeto e usuário.
Histórico total de acesso e alterações por área. Atende compliance, LGPD e auditoria interna.
DEV → QA → PRD com validação automática e rollback. Nenhum dado ruim chega em produção.
Definição de equipe dedicada e recursos para a transformação.
Validação do UDP usando seus próprios dados, em ambiente isolado.
Estudo de Total Cost of Ownership com plano de migração personalizado.
Conversa de 30 minutos com um arquiteto WFS. Apresentamos o UDP em qualquer modo (Híbrido PaaS+SaaS ou Databricks SaaS), discutimos seu cenário e propomos uma POC.
Agendar POCWFS UDP (Unique Data Platform) BigData é a plataforma proprietária da WFS para construção de data lakes e lakehouses em escala enterprise. Combina arquitetura medallion (bronze/silver/gold) sobre Spark, Delta Lake e Synapse com a WFSLib — uma biblioteca proprietária que reduz em até 70% o tempo de desenvolvimento de pipelines e entrega 10× a performance de implementações tradicionais.
Em produção em empresas como Volvo, Shell, OBDI e Britânia, processando volumes de centenas de TB por dia. Casos incluem unificação de dados de manufatura, integração de ERPs brasileiros (TOTVS, SAP) com analytics em cloud, e modernização de DWs legados (Teradata, Netezza) para arquitetura cloud-native.
Suporte completo a Microsoft Azure (Synapse, Fabric, Databricks, ADLS Gen2), AWS (EMR, Glue, Redshift, S3), Google Cloud (Dataproc, BigQuery, GCS) e ambientes on-premises (Cloudera, Databricks on-prem, Hadoop). Também suporta arquiteturas híbridas e multi-cloud para casos de soberania de dados.
WFSLib é uma biblioteca proprietária com componentes prontos para padrões comuns de pipeline: ingestão incremental, deduplicação, qualidade de dados, particionamento otimizado, slowly changing dimensions, change data capture, observabilidade. Times que usam WFSLib entregam pipelines novos em dias em vez de semanas, com qualidade e padrão técnico consistente.
Sim. Projetos de migração de Teradata, Netezza, Oracle DW para lakehouse moderno (Databricks, Snowflake, Synapse) com refactoring de stored procedures, validação de paridade de dados, cutover faseado e treinamento. Casos típicos entregam o primeiro domínio em 8-12 semanas e migração completa em 6-12 meses.