Fondo
Monsanto, A Fortune 500 e unha empresa agrícola global centrada na agricultura sostible e no empoderamento dos agricultores, estiveran aproveitando Microsoft Access bases de datos para xestionar unha ampla gama de datos. As súas bases de datos contiñan información crítica que abarcaba desde resultados de investigación de cultivos ata datos de vendas. Co paso dos anos, a medida que os seus datos se fixeron máis extensos e complexos, a estabilidade e fiabilidade destas bases de datos fíxose primordial.
O Desafío
Un luns pola mañá de marzo de 2012, unha das principais bases de datos de investigación de Monsanto enfrontouse a unha corrupción inesperada. Esta base de datos contén anos de datos de investigación, análises e propiedade intelectual vital que sustentaban moitos dos seus produtos innovadores. A constatación inmediata da potencial derrota foi catastrófica para o equipo.
O equipo de TI, inicialmente tentando restaurar a partir de copias de seguridade, descubriu para a súa consternación que o most a copia de seguridade recente tamén se corrompera. O pánico comezou cando se deron conta que a última copia de seguridade non corrompida tiña case dous meses de antigüidade, o que significa que dous meses de datos críticos de investigación estaban en risco.
solución
Dada a gravidade da situación, o equipo informático de Monsanto buscou no mercado unha solución que puidese axudar a reparar a base de datos. Por recomendación dun consultor de TI de confianza, aterraron DataNumen Access Repair, antes chamado Advanced Access Repair.
Co seu conxunto de características robustos e testemuños impresionantes, DataNumen Access Repair parecía a ferramenta perfecta para abordar a terrible situación de Monsanto. O equipo de TI comprou e descargou inmediatamente o software e comezou o proceso de recuperación.
Abaixo está a orde:
O Proceso
DataNumen Access Repair está deseñado cunha interface amigable. O equipo de TI de Monsanto podería seleccionar rapidamente o ficheiro danado e comezar o proceso de reparación. Como a reparación started, o software proporcionou progreso e rexistros en tempo real, permitindo ao equipo supervisar o proceso facilmente.
Dentro dunhas horas, DataNumen Access Repair escaneara, diagnosticara e comezara a recuperación da vasta base de datos. O algoritmo do software non só conseguiu reparar a estrutura do ficheiro, senón que tamén recuperou datos críticos que parecían ser lost para sempre.
Resultado
Ao final do día, o software reparara con éxito a base de datos danada, recuperando máis do 98 % da aparentemente lost datos. O equipo de Monsanto podería acceder á base de datos recuperada sen problemas, cunha discrepancia de datos mínima.
O alivio que DataNumen Access Repair traído ao equipo de Monsanto foi inconmensurable. Non só aforrou meses de investigación e posibles contratempos financeiros, senón que tamén protexeu a reputación da empresa, garantindo que os prazos do proxecto permanecesen intactos.
Comentarios de Monsanto
Tras a recuperación exitosa, o CTO de Monsanto comentou: “A eficiencia e eficacia de DataNumen Access Repair foron un cambio de xogo para nós. Este software non só gardou datos de investigación inestimables, senón que tamén reforzou a nosa confianza nas ferramentas que priorizan a integridade dos datos. Agora estamos implementando unha política para ter DataNumen ferramentas dispoñibles para calquera emerxencia deste tipo no futuro".
Conclusión
Os desafíos de datos poden afectar ata o most organizacións preparadas, como demostra la inesperada corrupción de bases de datos de Monsanto. Non obstante, coas ferramentas adecuadas á súa disposición, a recuperación non é só unha posibilidade, senón unha garantía. DataNumen Access Repair demostrou ser o salvavidas que necesitaba Monsanto nun momento crítico, mostrando a importancia de ferramentas de recuperación de datos robustas, fiables e eficientes na era dixital actual.
Á luz da súa experiencia, Monsanto está agora a buscar outros produtos de DataNumen para asegurarse de que están equipados coas mellores ferramentas para xestionar calquera reto imprevisto de datos no futuro.