BACKGROUND

Monsanto, um Fortune 500 e empresa agrícola global focada na agricultura sustentável e na capacitação de agricultores, tem aproveitado Microsoft Access bancos de dados para gerenciar uma ampla gama de dados. Seus bancos de dados continham informações críticas que variavam de descobertas de pesquisas agrícolas a dados de vendas. Com o passar dos anos, à medida que seus dados se tornaram mais extensos e complexos, a estabilidade e a confiabilidade desses bancos de dados tornaram-se primordiais.

O Desafio

Em uma manhã de segunda-feira em março de 2012, um dos principais bancos de dados de pesquisa da Monsanto enfrentou uma corrupção inesperada. Esse banco de dados continha anos de dados de pesquisa, análises e propriedade intelectual vital que sustentavam muitos de seus produtos inovadores. A percepção imediata da perda potencial foi catastrófica para a equipe.

A equipe de TI, inicialmente tentando restaurar a partir de backups, descobriu para sua consternação que o most o backup recente também foi corrompido. O pânico se instalou quando eles perceberam que o último backup não corrompido tinha quase dois meses, o que significava que dois meses de dados críticos de pesquisa estavam em risco.

Solução

Dada a gravidade da situação, a equipe de TI da Monsanto vasculhou o mercado em busca de uma solução que pudesse ajudar a reparar o banco de dados. Por recomendação de um consultor de TI confiável, eles chegaram a DataNumen Access Repairanteriormente chamado Advanced Access Repair.

Com seu conjunto robusto de recursos e depoimentos impressionantes, DataNumen Access Repair parecia a ferramenta perfeita para lidar com a terrível situação da Monsanto. A equipe de TI imediatamente comprou e baixou o software e iniciou o processo de recuperação.

Segue abaixo a ordem:

Ordem de Monsanto

O Processo

DataNumen Access Repair é projetado com uma interface amigável. A equipe de TI da Monsanto pode selecionar rapidamente o arquivo corrompido e iniciar o processo de reparo. Como o reparo étarted, o software forneceu progresso e logs em tempo real, permitindo que a equipe monitorasse o processo facilmente.

Dentro de algumas horas, DataNumen Access Repair digitalizou, diagnosticou e iniciou a recuperação do vasto banco de dados. O algoritmo do software não apenas conseguiu reparar a estrutura do arquivo, mas também recuperou dados críticos que pareciam estar lost para sempre.

Resultado

No final do dia, o software havia reparado com sucesso o banco de dados corrompido, recuperando mais de 98% do aparentemente lost dados. A equipe da Monsanto pôde acessar o banco de dados recuperado perfeitamente, com discrepância mínima de dados.

O alívio que DataNumen Access Repair trouxe para a equipe da Monsanto foi imensurável. Isso não apenas economizou meses de pesquisa e possíveis contratempos financeiros, mas também protegeu a reputação da empresa, garantindo que os cronogramas dos projetos permanecessem intactos.

Feedback da Monsanto

Após a recuperação bem-sucedida, o CTO da Monsanto observou: “A eficiência e a eficácia da DataNumen Access Repair têm sido um divisor de águas para nós. Este software não apenas salvou dados de pesquisa inestimáveis, mas também reforçou nossa confiança em ferramentas que priorizam a integridade dos dados. Agora estamos implementando uma política para ter DataNumen ferramentas à mão para tais emergências no futuro.”

Conclusão

Os desafios de dados podem atingir até mesmo o most organizações preparadas, como evidenciado pela corrupção inesperada do banco de dados da Monsanto. No entanto, com as ferramentas certas à sua disposição, a recuperação não é apenas uma possibilidade, mas uma garantia. DataNumen Access Repair provou ser a tábua de salvação que a Monsanto precisava em um momento crítico, mostrando a importância de ferramentas de recuperação de dados robustas, confiáveis ​​e eficientes na era digital atual.

À luz de sua experiência, a Monsanto está agora olhando para outros produtos de DataNumen para garantir que eles estejam equipados com as melhores ferramentas para lidar com quaisquer desafios de dados imprevistos no futuro.