Migração perfeita da NBCUniversal desbloqueia analytics escalável com o Databricks
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
A NBCUniversal reduziu custos em 30% ao migrar de um modelo de reserva baseado em slots para o job compute dedicado do Databricks, permitindo que pipelines paralelos escalassem de forma independente e atingissem consistentemente as metas de SLA. A parceira EXL executou a migração em fases, com aceleradores personalizados para conversão de código, migração de dados e validação automatizada, oferecendo à NBCUniversal uma plataforma unificada para desenvolvimento de ML, analytics em tempo real e engenharia de dados colaborativa.
- Redução de 30% nos custos: a NBCUniversal obteve economias significativas ao trocar um modelo de reserva baseado em slots pelo job compute dedicado do Databricks, permitindo o escalonamento independente de pipelines paralelos. Como resultado, os jobs agora são concluídos mais rápido e cumprem consistentemente os compromissos de SLA. - Plataforma analítica unificada: ao migrar para o Databricks, a NBCUniversal desbloqueou capacidades avançadas para desenvolvimento de modelos de ML, analytics em tempo real e engenharia de dados colaborativa em escala. - Implementação liderada por parceiro: a EXL implementou uma estratégia de migração em fases com aceleradores personalizados, reduzindo o esforço manual e eliminando erros humanos por meio da conversão de código, migração de dados e validação automatizada.