Guia de Modernização de Dados
Modernização de Dados na Cloud
Da migração de data warehouses legados à preparação de dados para IA generativa. O que a AWS oferece para cada cenário, incluindo programas de financiamento.
Como a AWS ajuda
Quer aposentar Oracle ou SQL Server?
O Amazon Optimization and Licensing Assessment (OLA) oferece uma análise gratuita das suas licenças atuais e mostra como migrar para serviços AWS equivalentes com menor custo, incluindo conversão de schema assistida por IA.
Planejando uma migração de dados em escala?
O Migration Acceleration Program (MAP) oferece $100K+ em créditos, uma metodologia comprovada e acesso a ferramentas como AWS DMS e Schema Conversion Tool para migrações de data warehouses e bancos de dados.
Precisa validar a abordagem primeiro?
Créditos de prova de conceito (até $25K) para testar a migração de um workload específico com KPIs definidos antes de comprometer o projeto completo.
Startup construindo uma plataforma de dados?
AWS Activate oferece até $100K em créditos para startups pré-série B construírem data lakes, pipelines de analytics e plataformas de IA na AWS.
Valores, programas e requisitos conforme divulgados pela AWS e sujeitos a alteração.
Abordagens
Qual abordagem de modernização de dados é a certa?
| Lift-and-shift | Re-architect | |
|---|---|---|
| O que é | Move dados como estão para a cloud com mudanças mínimas | Redesenha completamente o modelo de dados para cloud-native (lakehouse) |
| Velocidade | Rápido (4–8 semanas) | Mais lento (12–24+ semanas) |
| Custo inicial | Baixo | Alto |
| Otimização de custo a longo prazo | Limitada, pode manter ineficiências legadas | Melhor, aproveita serviços serverless e pay-per-query |
| Preparação para IA/ML | Limitada | Sim, dados prontos para SageMaker e Bedrock |
| Melhor para | Saída urgente de on-premise ou fim de licença | Empresas que precisam de analytics em tempo real e IA |
Passo a passo
Como funciona um projeto de modernização de dados?
Assessment e discovery
Mapeamos todas as fontes de dados, pipelines ETL, dependências downstream e padrões de uso. Identificamos quick wins e riscos antes de mover qualquer coisa.
Design da arquitetura alvo
Desenhamos a arquitetura lakehouse na AWS: S3 como storage central, Lake Formation para governança, Glue para ETL, Redshift ou Athena para analytics, e SageMaker para ML.
Migração e transformação de dados
Migramos dados usando AWS DMS e Schema Conversion Tool. Transformamos pipelines ETL legados para Glue jobs. Validamos integridade com testes automatizados.
Validação e cutover
Executamos validação paralela (legado vs novo) para garantir paridade de dados. Cutover com rollback planejado e zero downtime para sistemas críticos.
Otimização e operação contínua
Implementamos monitoramento de custos com AWS Budgets, otimizamos queries, configuramos data quality checks e treinamos sua equipe na nova plataforma.
Serviços AWS
Quais serviços AWS são usados na modernização de dados?
Amazon S3 + Lake Formation
S3 como data lake central com Lake Formation para governança de acesso em nível de coluna, linha e célula. Suporta formatos abertos (Parquet, Iceberg) para interoperabilidade.
AWS Glue + DMS
Glue para pipelines ETL serverless com crawler automático e catálogo de dados. DMS para migração contínua de bancos de dados com CDC (change data capture) em tempo real.
Amazon Redshift + Athena
Redshift para data warehousing de alta performance com Redshift Spectrum para consultas federadas no data lake. Athena para queries ad-hoc serverless diretamente no S3.
SageMaker + Bedrock
Com dados modernizados, sua equipe pode treinar modelos com SageMaker e usar IA generativa com Bedrock, conectados diretamente ao data lake via Lake Formation.
30–60%
redução de custo vs on-premise
8–24 wks
cronograma típico de modernização
200+
serviços AWS integrados
Sobre a Elevata
Seu parceiro AWS para Modernização de Dados na Cloud
A Elevata é uma consultoria especializada em ajudar sua empresa a extrair todo o potencial da AWS. Seja em IA generativa, modernização ou migração, nossas soluções são desenhadas para sustentar crescimento eficiente e duradouro. Como parceiro AWS Advanced Tier com abordagem AI-native, combinamos profundidade técnica e foco em resultado para construir ambientes seguros e escaláveis alinhados às necessidades do seu negócio.
Mais sobre nósPerguntas frequentes
O que as pessoas perguntam sobre Modernização de Dados na Cloud?
O que é modernização de dados na cloud?
É o processo de migrar plataformas de dados legadas (Teradata, Oracle, SQL Server, Netezza) para uma arquitetura moderna na cloud, tipicamente um lakehouse na AWS usando S3, Glue, Lake Formation e Redshift. O objetivo é reduzir custos, habilitar analytics em tempo real e preparar os dados para IA/ML.
Quanto tempo leva uma modernização de dados na AWS?
Depende da abordagem e complexidade. Um lift-and-shift de um data warehouse pode levar 4–8 semanas. Uma re-arquitetura completa para lakehouse com governança e ML leva 12–24+ semanas. Projetos de prova de conceito (PoC) podem ser concluídos em 4 semanas.
Devo usar Redshift ou Athena?
Redshift é ideal para workloads de data warehousing com queries complexas e frequentes, dashboards em tempo real e alta concorrência. Athena é melhor para queries ad-hoc, exploração de dados e workloads intermitentes onde você paga por query. Muitas empresas usam ambos: Redshift para produção e Athena para exploração.
Como a modernização de dados habilita IA generativa?
Modelos de IA generativa (como os disponíveis via Amazon Bedrock) precisam de dados limpos, catalogados e acessíveis. Um data lake moderno com Lake Formation fornece governança de acesso, linhagem e qualidade de dados. São requisitos para RAG (Retrieval Augmented Generation) e fine-tuning de modelos.
Quais são os erros mais comuns na modernização de dados?
Os erros mais frequentes: migrar sem assessment (mover ineficiências para a cloud), ignorar governança de dados desde o início, não validar paridade de dados entre legado e novo, subestimar dependências de ETL downstream, e não treinar a equipe na nova plataforma.
A Elevata pode ajudar com modernização de dados na AWS?
Sim. A Elevata é parceira AWS Advanced com experiência em migração de data warehouses legados para arquiteturas lakehouse na AWS. Atuamos desde o assessment até a operação contínua, incluindo design de arquitetura, migração de ETL, governança com Lake Formation e habilitação de IA com Bedrock e SageMaker.
Próximo passo
Avalie sua plataforma de dados para modernização
Receba uma avaliação gratuita da sua infraestrutura de dados atual e um roadmap de modernização personalizado para AWS.
Carregando o formulário...