العودة إلى مركز التطوير
Cloud Data & AI
خدمات هندسة البيانات و AI/ML
خدمات هندسة البيانات و AI/ML بما في ذلك خطوط أنابيب البيانات، مستودعات البيانات، بنى Lakehouse، وإعداد منصات التعلم الآلي على مزودي الخدمات السحابية.
ابدأ الآن75+
خطوط أنابيب البيانات المبنية
45%
متوسط توفير التكاليف
10PB+
البيانات المعالجة
99.5%
دقة النموذج
فئة الخدمة
هندسة البيانات و AI
مثالي لـ
الشركات التي تبني خطوط أنابيب البيانات، ومستودعات البيانات، ومنصات ML، أو تحتاج إلى تحديث البنية التحتية للبيانات للتحليلات و AI.
الجدول الزمني
4 – 12 أسبوعًا
لماذا تختار MicrocosmWorks لهندسة البيانات و AI/ML؟
لا تكون البيانات ذات قيمة إلا عندما تتدفق بشكل موثوق، وتتحول بشكل صحيح، وتصل إلى الأنظمة الصحيحة في الوقت المناسب. يبني فريق هندسة البيانات لدينا البنية التحتية الأساسية — خطوط أنابيب البيانات، مستودعات البيانات، Lakehouses، ومنصات ML — التي تمكن مؤسستك من اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات ونشر نماذج AI على نطاق واسع على AWS، أو GCP، أو Azure.
قدراتنا في هندسة البيانات و AI/ML
- تطوير خطوط أنابيب البيانات — بناء خطوط أنابيب ETL/ELT موثوقة باستخدام Airflow، أو dbt، أو Spark، أو الخدمات السحابية الأصلية التي تعالج البيانات بأي حجم.
- مستودعات البيانات و Lakehouse — تصميم منصات بيانات حديثة على Snowflake، أو BigQuery، أو Redshift، أو Databricks مع نمذجة وحوكمة مناسبة.
- بث البيانات في الوقت الفعلي — تنفيذ بنى معتمدة على الأحداث باستخدام Kafka، أو Kinesis، أو Pub/Sub للتحليلات في الوقت الفعلي وتقديم ميزات ML.
- إعداد منصة ML — بناء منصات MLOps مع تتبع التجارب، وسجلات النماذج، ومخازن الميزات، وخطوط أنابيب التدريب الآلية.
- جودة البيانات والحوكمة — تنفيذ فحوصات جودة البيانات، وتتبع النسب، والفهرسة، وضوابط الوصول للبيانات الموثوقة والمتوافقة.
- نشر نماذج AI — نشر نماذج ML في بيئة الإنتاج باستخدام بنية تحتية للتقديم، واختبار A/B، والمراقبة، وخطوط أنابيب إعادة التدريب الآلية.
- البنية التحتية للتحليلات — إعداد أدوات BI، ولوحات المعلومات، والتحليلات ذاتية الخدمة لفرق الأعمال مع طبقات دلالية مناسبة.
مكدس تقنيات البيانات و AI
نقوم ببناء منصات البيانات باستخدام Apache Spark، و Airflow، و dbt، و Kafka، و Flink للمعالجة والتنسيق. للتخزين، نعمل مع Snowflake، و BigQuery، و Redshift، و Delta Lake، و Iceberg. يتضمن مكدس ML الخاص بنا MLflow، و Kubeflow، و SageMaker، و Vertex AI، ومنصات مخصصة مبنية على Kubernetes مع دعم GPU للتدريب والاستدلال.
لمن هذه الخدمة؟
هذه الخدمة مخصصة للشركات التي تحتاج إلى بناء أو تحديث بنيتها التحتية للبيانات — بدءًا من الشركات الناشئة التي تنشئ أول خط أنابيب تحليلي لها وصولاً إلى الشركات التي تبني منصات ML. إذا كان فريقك يعاني من صوامع البيانات، أو خطوط أنابيب غير موثوقة، أو صعوبة في نشر نماذج ML، فإننا نقدم الخبرة الهندسية لحل هذه التحديات.
عمليتنا
1
الاكتشاف
تقييم مصادر البيانات الخاصة بك، والبنية التحتية الحالية، واحتياجات التحليلات، وأهداف ML/AI.
2
التصميم المعماري
تصميم بنية منصة البيانات مع مخطط خطوط الأنابيب، وطبقات التخزين، والبنية التحتية لـ ML.
3
التنفيذ
بناء خطوط أنابيب البيانات، ونشر مستودعات البيانات، وتكوين منصات ML، وإعداد المراقبة.
4
التحسين
تحسين أداء الاستعلامات، وتقليل تكاليف خطوط الأنابيب، وتنفيذ فحوصات جودة البيانات، والتحقق من صحة نماذج ML.
5
العمليات
التسليم مع التوثيق، وتدريب فرق البيانات، وتقديم الدعم المستمر لموثوقية خطوط الأنابيب.
المكدس التقني
معالجة البيانات
Apache SparkAirflowdbtFlink
التخزين
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
منصات ML
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
البث
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
القطاعات التي نخدمها
التجارة الإلكترونيةالخدمات الماليةالرعاية الصحيةالإعلامالبيع بالتجزئةاللوجستياتالاتصالاتالتصنيع
هل أنت مستعد لبناء منصة البيانات والذكاء الاصطناعي الخاصة بك؟
دع مهندسي البيانات لدينا يبنون خطوط أنابيب موثوقة وبنية تحتية لـ ML تحول بياناتك إلى ميزة تنافسية.
الأسئلة الشائعة
نقوم ببناء خطوط أنابيب بيانات شاملة (end-to-end) لسير عمل التعلم الآلي (ML)، بما في ذلك هندسة الميزات (feature engineering)، وخطوط أنابيب تسمية البيانات (data labeling pipelines)، وإدارة بيانات التدريب (training data management)، ومخازن الميزات (feature stores)، والتحقق الآلي من جودة البيانات (automated data quality validation) لضمان تغذية نماذجك ببيانات نظيفة وموثوقة.
تتوفر خدماتنا لهندسة البيانات وتطوير مسارات AI/ML بأسعار تتراوح بين 30 إلى 50 دولارًا في الساعة، مع اختلاف الأسعار بناءً على تعقيد البنية التحتية لبياناتك ومتطلبات سير عمل ML.
نعم، نقوم بتطبيق متاجر الميزات باستخدام أدوات مثل Feast, Tecton، أو حلول مخصصة تعتمد على Redis و BigQuery، مما يمكّن فريق ML لديك من مشاركة الميزات واكتشافها وتقديمها بشكل متسق عبر مراحل التدريب والاستدلال.
نحن نطبق التحقق الآلي من صحة البيانات باستخدام Great Expectations أو Deequ، وفرض المخطط، واكتشاف الانجراف، والتوصيف الإحصائي في كل مرحلة من مراحل المسار للكشف عن مشكلات جودة البيانات قبل أن تتسبب في تدهور أداء النموذج.
نعم، نحن نبني مسارات MLOps كاملة تتضمن إدارة إصدار النماذج باستخدام MLflow، ومشغلات إعادة التدريب الآلية، وبنية تحتية لاختبار A/B، وتقديم النماذج على Kubernetes مع التوسع التلقائي بناءً على حمل الاستدلال.