概要
ケーススタディ
Nubank 移行事例
Nubank がどのように Devin を活用してレガシーETLシステムを移行し、開発速度とコード品質の大幅な向上を実現したかをご覧ください。
なぜ SAS から PySpark に移行するのか？
ビジネス上のメリット
- コスト削減: 高額な SAS ライセンス費用を排除
- クラウドのスケーラビリティ: 弾力的なクラウドリソースでより大規模なデータセットを処理
- モダンなエコシステム: モダンなデータツール（Databricks、AWS EMR、Azure Synapse）と連携
- オープンソース: コミュニティのイノベーションを活用し、ベンダーロックインを回避
技術的な利点
- 分散処理: クラスター全体にまたがる大規模データセットを処理可能
- リアルタイム分析: バッチ処理とストリーミング処理の両方をサポート
- 柔軟なデプロイ: オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境で稼働可能
- 豊富なエコシステム: Python の充実したデータサイエンス向けライブラリを利用可能
追加リソース
- PySpark Documentation
- Devin Playbooks - 再利用可能な移行ワークフローを作成
- Devin Knowledge - SAS 固有のパターンやソリューションを蓄積