خدمات هندسة 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.

• 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.

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.

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.