{"id":6768,"date":"2026-07-12T02:08:40","date_gmt":"2026-07-12T10:08:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/netezza-data-lineage\/"},"modified":"2026-07-12T02:08:40","modified_gmt":"2026-07-12T10:08:40","slug":"netezza-data-lineage","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/linaje-de-datos-de-netezza\/","title":{"rendered":"Linaje de datos de Netezza: Mapeo de dependencias de columnas antes de la migraci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p><strong>Linaje de datos de Netezza<\/strong> es el mapa a nivel de columna de c\u00f3mo se mueven los datos a trav\u00e9s de su SQL de Netezza: qu\u00e9 columnas de origen alimentan cada tabla, vista y extracci\u00f3n de destino, y a trav\u00e9s de qu\u00e9 uniones, filtros, conversiones y agregaciones. <strong>Flujo de SQL de Gudu<\/strong> El sistema crea ese mapa autom\u00e1ticamente analizando el c\u00f3digo de Netezza con un analizador de dialecto espec\u00edfico de Netezza, uno de los 39 analizadores espec\u00edficos de dialecto que incluye. Para la mayor\u00eda de los equipos de Netezza, la motivaci\u00f3n no son los tr\u00e1mites administrativos, sino que el dispositivo est\u00e1 llegando al final de su ciclo de vida y no se puede migrar lo que no se ve.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group alignfull has-background is-layout-constrained\" style=\"background-color:#eef7fb;padding-top:24px;padding-bottom:24px\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n\n<p><strong>Pru\u00e9balo en 30 segundos:<\/strong> Pegue cualquier consulta de Netezza en el <a href=\"https:\/\/sqlflow.gudusoft.com\/?utm_source=gudusoft&amp;utm_medium=website&amp;utm_campaign=netezza-data-lineage\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Visualizador de linaje SQL en l\u00ednea gratuito<\/a>Seleccione el dialecto Netezza y obtenga un diagrama de linaje interactivo a nivel de columna. El plan gratuito de Cloud es suficiente para probarlo.<\/p>\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por qu\u00e9 importa ahora el linaje de datos de Netezza.<\/h2>\n\n\n\n<p>Los electrodom\u00e9sticos Netezza abastecieron almacenes de bancos, compa\u00f1\u00edas de telecomunicaciones, aseguradoras y minoristas durante casi dos d\u00e9cadas. Esos entornos acumularon las mismas cosas en todas partes: miles de vistas superpuestas sobre vistas, <code>nzsql<\/code> scripts por lotes controlados por cron, <code>INSERTAR ... SELECCIONAR<\/code> Transformaciones que alimentan almacenes de datos y trabajos CTAS cuyos autores originales se marcharon hace a\u00f1os. Ahora el hardware est\u00e1 quedando obsoleto, la plataforma ha llegado al final de su ciclo de vida en muchas empresas, y la mayor\u00eda est\u00e1 planeando (o ya est\u00e1 ejecutando) una migraci\u00f3n a Snowflake, Amazon Redshift o Google BigQuery.<\/p>\n\n\n\n<p>Todas esas migraciones se topan con el mismo obst\u00e1culo: nadie tiene un gr\u00e1fico de dependencias preciso. La documentaci\u00f3n, si existe, describe el almac\u00e9n tal como fue dise\u00f1ado, no como evolucion\u00f3. Migrar sin un historial de dependencias implica dos posibles fallos: migrar todo (pagando por adaptar tablas que ya no se leen) o migrar lo que se considera importante y descubrir las deficiencias cuando un informe de fin de mes falla en la nueva plataforma.<\/p>\n\n\n\n<p>La soluci\u00f3n consiste en extraer el linaje a nivel de columna directamente del SQL. Este se deriva del c\u00f3digo que se ejecuta, por lo que no puede desviarse de la realidad como ocurre con la documentaci\u00f3n. Adem\u00e1s, dado que SQLFlow realiza un an\u00e1lisis est\u00e1tico del texto SQL, no necesita agentes en el dispositivo y nunca accede a los datos de las filas: lee el c\u00f3digo y, opcionalmente, los metadatos del esquema.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">As\u00ed luce el linaje en una transformaci\u00f3n real de Netezza.<\/h2>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed est\u00e1 el tipo de <code>nzsql<\/code>-transformaci\u00f3n de era que llena una mesa de mart en miles de electrodom\u00e9sticos Netezza cada noche:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>INSERT INTO mart.customer_revenue (customer_id, region_code, fiscal_month, net_revenue, order_cnt) SELECT c.customer_id, SUBSTR(c.region, 1, 2) AS region_code, TO_CHAR(o.order_date, &#039;YYYY-MM&#039;) AS fiscal_month, SUM(o.amount - o.discount) AS net_revenue, COUNT(*) AS order_cnt FROM stage.orders o JOIN dim.customer c ON o.cust_key = c.cust_key WHERE o.order_status = &#039;SHIPPED&#039; GROUP BY c.customer_id, SUBSTR(c.region, 1, 2), TO_CHAR(o.order_date, &#039;YYYY-MM&#039;);<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Ejecute esto a trav\u00e9s de SQLFlow y el diagrama mostrar\u00e1 dos tipos distintos de dependencia para la tabla de destino:<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Linaje directo<\/strong> \u2014 datos que realmente aparecen en la salida: <code>mart.ingresos_clientes.net_ingresos<\/code> es alimentado por <code>etapa.pedidos.cantidad<\/code> y <code>etapa.pedidos.descuento<\/code> mediante una resta y una <code>SUMA<\/code>; <code>c\u00f3digo_de_regi\u00f3n<\/code> es alimentado por <code>regi\u00f3n.cliente.dim<\/code> a trav\u00e9s de <code>SUBSTR<\/code>; <code>mes fiscal<\/code> por <code>etapa.pedidos.fecha_del_pedido<\/code> a trav\u00e9s de <code>A_CARACTER<\/code>.<\/li>\n<li><strong>Linaje indirecto (de impacto)<\/strong> \u2014 columnas que nunca aparecen en el resultado final, pero que lo moldean: <code>o.estado_del_pedido<\/code> en el <code>D\u00d3NDE<\/code> cl\u00e1usula y <code>o.cust_key<\/code> \/ <code>c.cust_key<\/code> en la condici\u00f3n de uni\u00f3n. Elimine o redefina cualquiera de ellos y <code>ingresos netos<\/code> cambios, aunque de ellos no se derive ning\u00fan valor.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>SQLFlow modela el linaje directo e indirecto como tipos de relaciones separados y conmutables; la mayor\u00eda de las herramientas de linaje no hacen esta distinci\u00f3n en absoluto. Para el trabajo de migraci\u00f3n, los bordes indirectos son donde se esconden las sorpresas: una columna de filtro que una herramienta gen\u00e9rica ignora es exactamente la columna cuya sem\u00e1ntica cambiada en la plataforma de destino modifica silenciosamente sus n\u00fameros. SQLFlow tambi\u00e9n resuelve las referencias de columna a trav\u00e9s de CTE, subconsultas, vistas y <code>SELECCIONAR *<\/code> expansi\u00f3n, por lo que el linaje se mantiene preciso a trav\u00e9s de la superposici\u00f3n de vistas t\u00edpica de las fincas Netezza de larga duraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Un flujo de trabajo de migraci\u00f3n basado en el linaje<\/h2>\n\n\n\n<p>Los equipos que retiran a Netezza utilizan el linaje en cuatro fases:<\/p>\n\n\n\n<ol><li><strong>Mapear la finca.<\/strong> Proporcione a SQLFlow las definiciones DDL, las definiciones de vista y los scripts ETL: pegue c\u00f3digo SQL, cargue archivos o extraiga metadatos a trav\u00e9s de JDBC. Las implementaciones empresariales escanean por lotes conjuntos de m\u00e1s de 100 bases de datos y m\u00e1s de un mill\u00f3n de columnas en un repositorio de linaje persistente, con escaneos incrementales a medida que cambia el c\u00f3digo durante el per\u00edodo de migraci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Poda antes de mudarte.<\/strong> Cualquier tabla o vista sin consumidores posteriores en el grafo de linaje es candidata a ser retirada en lugar de migrada. Cada objeto que no se mueve es c\u00f3digo que no es necesario traducir, probar ni almacenar.<\/li>\n<li><strong>Secuenciar el cambio.<\/strong> El gr\u00e1fico de dependencias indica qu\u00e9 elementos deben moverse juntos. Siga el rastro aguas abajo de cada tabla de origen para determinar el alcance total de su movimiento; siga el rastro aguas arriba de cada informe cr\u00edtico para determinar el conjunto m\u00ednimo de objetos que deben estar activos en el destino antes de que dicho informe pueda migrar.<\/li>\n<li><strong>Verifica que no haya nada hu\u00e9rfano.<\/strong> Tras la traducci\u00f3n, ejecute el c\u00f3digo SQL del lado de destino con SQLFlow y el analizador de dialecto correspondiente (Snowflake, Redshift y BigQuery se encuentran entre los 39 dialectos compatibles). Exporte ambos gr\u00e1ficos como JSON o CSV y comp\u00e1relos: cada arista de columna en el gr\u00e1fico de Netezza debe tener una contraparte en el gr\u00e1fico de destino. Una arista que existe en Netezza pero no en el destino indica una dependencia que se omiti\u00f3 en el c\u00f3digo traducido, detectada durante la revisi\u00f3n y no en producci\u00f3n.<\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>Ese paso de verificaci\u00f3n previa\/posterior es algo que las listas de verificaci\u00f3n de migraci\u00f3n manual no pueden hacer. Comprobar que todas las tablas existen en el destino es f\u00e1cil; verificar que todas las dependencias a nivel de columna se mantienen solo es pr\u00e1ctico cuando ambos gr\u00e1ficos fueron extra\u00eddos por el mismo motor.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo SQLFlow analiza el c\u00f3digo SQL de Netezza<\/h2>\n\n\n\n<p>SQLFlow est\u00e1 construido sobre la base de <a href=\"https:\/\/www.sqlparser.com\/\">Analizador SQL general<\/a>Netezza es un compilador SQL comercial con interfaz gr\u00e1fica (analizador l\u00e9xico, analizador sint\u00e1ctico, resolutor sem\u00e1ntico y analizador de flujo de datos) desarrollado desde mediados de la d\u00e9cada de 2000 y validado con aproximadamente 13 600 conjuntos de pruebas SQL por dialecto. Netezza utiliza su propia gram\u00e1tica en esta pila, no una aproximaci\u00f3n gen\u00e9rica ANSI, por lo que las construcciones espec\u00edficas de Netezza se analizan seg\u00fan lo previsto, en lugar de generar errores o ser omitidas silenciosamente.<\/p>\n\n\n\n<p>El resultado es m\u00e1s que una imagen. Junto con el diagrama interactivo y desglosable, obtienes datos de linaje estructurados (exportaci\u00f3n JSON y CSV, PNG para documentaci\u00f3n), una API REST para automatizaci\u00f3n y adaptadores de exportaci\u00f3n para DataHub, Microsoft Purview y OpenMetadata, \u00fatiles cuando la arquitectura de destino de la migraci\u00f3n incluye un cat\u00e1logo que debe heredar el linaje que extrajiste. Desde la versi\u00f3n 8.2.3 tambi\u00e9n puedes hacer preguntas en lenguaje sencillo (&quot;qu\u00e9 alimenta <code>mart.ingresos_clientes.net_ingresos<\/code>?\u201d) y cada tabla y columna que cita la IA se valida con respecto al gr\u00e1fico analizado antes de mostrarse.<\/p>\n\n\n\n<p>La distribuci\u00f3n de los activos es importante para este p\u00fablico: los activos de Netezza se concentran de forma desproporcionada en bancos y aseguradoras. <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/version-local-de-sqlflow\/\">SQLFlow local<\/a> Se ejecuta en Docker o Kubernetes dentro de su red, aislado de la red si es necesario, por lo que el texto SQL nunca sale de su infraestructura. SQLFlow Cloud tiene un nivel gratuito para probar consultas en el navegador; Premium cuesta $49.99\/mes, y On-Premise cuesta $500\/mes o $4,800 por \u00fanica vez por tipo de base de datos seleccionado (ver <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/precios\/\">precios<\/a>).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Netezza frente a sus hermanos: un mismo motor, un linaje consistente.<\/h2>\n\n\n\n<p>Netezza rara vez se utiliza de forma aislada. Muchas empresas lo ejecutan junto con Teradata, y el destino de la migraci\u00f3n suele ser un almac\u00e9n de datos en la nube. Dado que SQLFlow utiliza el mismo motor de flujo de datos en los 39 dialectos, el linaje que extrae es directamente comparable entre plataformas:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th>Plataforma<\/th><th>Funci\u00f3n en una tienda t\u00edpica de Netezza<\/th><th>P\u00e1gina de linaje<\/th><\/tr><\/thead><tbody>\n<tr><td>Netezza<\/td><td>Electrodom\u00e9sticos antiguos que se retiran del mercado<\/td><td>Esta p\u00e1gina<\/td><\/tr>\n<tr><td>Teradata<\/td><td>El otro almac\u00e9n MPP heredado, que a menudo migra en el mismo programa.<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/linaje-de-datos-de-teradata\/\">Linaje de datos de Teradata<\/a><\/td><\/tr>\n<tr><td>Copo de nieve<\/td><td>Destino de migraci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan; SQLFlow tambi\u00e9n lee el historial de consultas de Snowflake.<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/linaje-de-datos-de-copos-de-nieve\/\">Linaje de datos de Snowflake<\/a><\/td><\/tr>\n<tr><td>Amazon Redshift<\/td><td>Objetivo com\u00fan del lado de AWS; SQLFlow tambi\u00e9n lee los registros de consultas de Redshift.<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/linaje-de-datos-de-desplazamiento-al-rojo\/\">Linaje de datos de Redshift<\/a><\/td><\/tr>\n<\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfNo puedo simplemente usar un analizador sint\u00e1ctico de c\u00f3digo abierto?<\/h2>\n\n\n\n<p>Para consultas individuales en dialectos mayoritarios, proyectos de c\u00f3digo abierto como <code>sqllineage<\/code> y <code>sqlglot<\/code> son realmente buenos, y si su patrimonio fueran unos cientos de sentencias SELECT limpias, podr\u00edan ser suficientes. La brecha se muestra exactamente en la carga de trabajo que produce la retirada de Netezza: un dialecto heredado para el que las gram\u00e1ticas ANSI gen\u00e9ricas nunca fueron optimizadas, pilas de vistas que necesitan resoluci\u00f3n sem\u00e1ntica y expansi\u00f3n en estrella contra metadatos de esquema reales, linaje indirecto a trav\u00e9s de condiciones de filtro y uni\u00f3n, y la necesidad de visualizar y comparar el linaje en miles de scripts y dos plataformas a la vez. En cuanto a categor\u00edas, las plataformas con cat\u00e1logo primero y las herramientas de linaje basadas en registros de tiempo de ejecuci\u00f3n se enfrentan a una limitaci\u00f3n diferente aqu\u00ed: el dispositivo que est\u00e1 retirando es el lugar donde menos desea instalar una nueva infraestructura de recopilaci\u00f3n. Una prueba justa es barata: tome su transformaci\u00f3n de producci\u00f3n m\u00e1s fea, ejec\u00fatela a trav\u00e9s de ambos y compare los bordes de las columnas. La imagen completa de lo que extrae SQLFlow est\u00e1 en el <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/herramienta-de-linaje-de-datos-sql\/\">Herramienta de linaje de datos SQL<\/a> p\u00e1gina principal.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Preguntas frecuentes<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfSQLFlow tiene un analizador sint\u00e1ctico Netezza real o un analizador sint\u00e1ctico SQL gen\u00e9rico?<\/h3>\n\n\n<p>Es un ejemplo real. Netezza es uno de los 39 analizadores sint\u00e1cticos espec\u00edficos de dialecto en SQLFlow, basado en el motor del analizador SQL general y validado con un corpus de regresi\u00f3n por dialecto de aproximadamente 13\u00a0600 ejemplos SQL. La sintaxis de Netezza se analiza como Netezza, no se aproxima a ANSI.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPuede Lineage indicarme qu\u00e9 tablas de Netezza puedo eliminar sin riesgo antes de migrar?<\/h3>\n\n\n<p>S\u00ed, dentro del SQL que analices: cualquier tabla o vista sin consumidores posteriores en el gr\u00e1fico de linaje es candidata a ser eliminada. Alimenta SQLFlow con todo el SQL que interact\u00faa con el almac\u00e9n de datos (vistas, scripts ETL, consultas de informes) para que el gr\u00e1fico cubra a todos los consumidores antes de que act\u00faes sobre ellos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfSQLFlow necesita acceso a los datos de mi dispositivo Netezza?<\/h3>\n\n\n<p>No. SQLFlow realiza un an\u00e1lisis est\u00e1tico del c\u00f3digo SQL y, opcionalmente, lee los metadatos del esquema (definiciones de tablas y columnas). Nunca lee las filas de las tablas. Con la edici\u00f3n local, incluso el texto SQL permanece dentro de su red.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo puedo verificar que la migraci\u00f3n conserv\u00f3 todas las dependencias?<\/h3>\n\n\n<p>Analice el c\u00f3digo SQL original de Netezza y el c\u00f3digo SQL traducido de Snowflake, Redshift o BigQuery con sus respectivos analizadores de dialecto, exporte ambos grafos de linaje como JSON o CSV y compare las aristas a nivel de columna. Cualquier arista presente en Netezza pero ausente en el c\u00f3digo de destino representa una dependencia que la traducci\u00f3n omiti\u00f3.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfCu\u00e1nto cuesta SQLFlow para un proyecto de migraci\u00f3n a Netezza?<\/h3>\n\n\n<p>SQLFlow Cloud comienza gratis, con la versi\u00f3n premium a $49.99\/mes. SQLFlow On-Premise cuesta $500\/mes o $4,800 por \u00fanica vez por cada tipo de base de datos seleccionado, y se puede instalar en dos servidores. Los tipos de bases de datos adicionales cuestan $100\/mes o $1,000 por \u00fanica vez cada uno.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group alignfull has-background is-layout-constrained\" style=\"background-color:#60d5f6;padding-top:32px;padding-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Planifica tu propiedad en Netezza antes de mudarte.<\/h2>\n\n\n<p>Pegue una transformaci\u00f3n de Netezza en el visualizador gratuito o p\u00f3ngase en contacto con nosotros para que analicemos todo el dispositivo antes de la migraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/sqlflow.gudusoft.com\/?utm_source=gudusoft&amp;utm_medium=website&amp;utm_campaign=netezza-data-lineage\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Prueba SQLFlow gratis<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/contacto\/\">Solicite una demostraci\u00f3n de migraci\u00f3n.<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">{\n    \"@context\": \"https:\\\/\\\/schema.org\",\n    \"@graph\": [\n        {\n            \"@type\": \"SoftwareApplication\",\n            \"name\": \"Gudu SQLFlow\",\n            \"applicationCategory\": \"DeveloperApplication\",\n            \"applicationSubCategory\": \"SQL Data Lineage Tool\",\n            \"operatingSystem\": \"Web, Linux, Windows, macOS\",\n            \"url\": \"https:\\\/\\\/www.gudusoft.com\\\/netezza-data-lineage\\\/\",\n            \"description\": \"Automated Netezza data lineage: SQLFlow parses Netezza SQL with a dedicated dialect parser and produces interactive column-level lineage diagrams for migration planning to Snowflake, Redshift, or BigQuery.\",\n            \"featureList\": \"Netezza dialect parser, column-level lineage, direct vs indirect lineage, view and CTE resolution, JSON\\\/CSV\\\/PNG export, REST API, DataHub\\\/Purview\\\/OpenMetadata export, batch scanning of 100+ databases\",\n            \"softwareVersion\": \"8.2.3\",\n            \"offers\": [\n                {\n                    \"@type\": \"Offer\",\n                    \"name\": \"SQLFlow Cloud Free\",\n                    \"price\": \"0\",\n                    \"priceCurrency\": \"USD\"\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Offer\",\n                    \"name\": \"SQLFlow Cloud Premium\",\n                    \"price\": \"49.99\",\n                    \"priceCurrency\": \"USD\",\n                    \"priceSpecification\": {\n                        \"@type\": \"UnitPriceSpecification\",\n                        \"price\": \"49.99\",\n                        \"priceCurrency\": \"USD\",\n                        \"billingIncrement\": 1,\n                        \"unitText\": \"MONTH\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Offer\",\n                    \"name\": \"SQLFlow On-Premise\",\n                    \"price\": \"4800\",\n                    \"priceCurrency\": \"USD\"\n                }\n            ],\n            \"publisher\": {\n                \"@type\": \"Organization\",\n                \"name\": \"Gudu Software\",\n                \"url\": \"https:\\\/\\\/www.gudusoft.com\\\/\"\n            }\n        },\n        {\n            \"@type\": \"FAQPage\",\n            \"mainEntity\": [\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"Does SQLFlow have a real Netezza parser or a generic SQL parser?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"A real one. Netezza is one of 39 dialect-specific parsers in SQLFlow, built on the General SQL Parser engine and validated against a per-dialect regression corpus of roughly 13,600 SQL fixtures. Netezza syntax is parsed as Netezza, not approximated as ANSI.\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"Can lineage tell me which Netezza tables are safe to drop before migrating?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"Yes, within the SQL you analyze: any table or view with no downstream consumers in the lineage graph is a retirement candidate. Feed SQLFlow all the SQL that touches the warehouse (views, ETL scripts, report queries) so the graph covers every consumer before you act on it.\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"Does SQLFlow need access to the data on my Netezza appliance?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"No. SQLFlow performs static analysis of SQL code and optionally reads schema metadata (table and column definitions). It never reads table rows. With the On-Premise edition, even the SQL text stays inside your network.\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"How do I verify the migration preserved all dependencies?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"Analyze the original Netezza SQL and the translated Snowflake, Redshift, or BigQuery SQL with their respective dialect parsers, export both lineage graphs as JSON or CSV, and diff the column-level edges. Any edge present on Netezza but missing on the target is a dependency the translation dropped.\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"What does SQLFlow cost for a Netezza migration project?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"SQLFlow Cloud starts free, with premium at $49.99\\\/month. SQLFlow On-Premise is $500\\\/month or $4,800 one-time per selected database type, installable on two servers, with additional database types at $100\\\/month or $1,000 one-time each.\"\n                    }\n                }\n            ]\n        }\n    ]\n}<\/script>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Netezza data lineage is the column-level map of how data moves through your Netezza SQL: which source columns feed each target table, view, and extract, and through which joins, filters, casts, and aggregations. Gudu SQLFlow builds that map automatically by parsing your Netezza code with a dedicated Netezza dialect parser, one of 39 dialect-specific parsers it ships. For most Netezza teams the motivation is not governance paperwork; it is that the appliance is reaching end of life, and you cannot migrate what you cannot see. Try it in 30 seconds: paste any Netezza query into the free online SQL lineage\u2026<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/6768"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6768"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/6768\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6768"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}