Tilbage til udviklingshub
Cloud Data & AI
Datateknik & AI/ML-tjenester
Datateknik- og AI/ML-tjenester, herunder datapipelines, datalagre, lakehouse-arkitekturer og opsætning af maskinlæringsplatforme hos cloud-udbydere.
Kom i gang75+
Datapipelines bygget
45%
Gennemsnitlig omkostningsbesparelse
10PB+
Behandlet data
99.5%
Modelnøjagtighed
Servicekategori
Datateknik & AI
Ideel til
Virksomheder, der bygger datapipelines, datalagre, ML-platforme, eller som har brug for at modernisere datainfrastruktur til analyse og AI.
Tidslinje
4 – 12 uger
Hvorfor vælge MicrocosmWorks til Datateknik & AI/ML?
Data er kun værdifulde, når de flyder pålideligt, transformeres korrekt og når de rigtige systemer på det rigtige tidspunkt. Vores datateknik-team bygger den grundlæggende infrastruktur – pipelines, datalagre, lakehouses og ML-platforme – som gør det muligt for din organisation at træffe datadrevne beslutninger og implementere AI-modeller i stor skala på AWS, GCP eller Azure.
Vores Datateknik- & AI/ML-kapaciteter
- Datapipelineudvikling — Byg pålidelige ETL/ELT-pipelines ved hjælp af Airflow, dbt, Spark eller cloud-native services, der behandler data i enhver skala.
- Data Warehouse & Lakehouse — Design moderne dataplatforme på Snowflake, BigQuery, Redshift eller Databricks med korrekt modellering og styring.
- Realtids-Streaming — Implementer hændelsesdrevne arkitekturer ved hjælp af Kafka, Kinesis eller Pub/Sub til realtidsanalyse og ML-feature serving.
- Opsætning af ML-platform — Byg MLOps-platforme med eksperiment-sporing, model-registre, feature stores og automatiserede trænings-pipelines.
- Datakvalitet & Governance — Implementer datakvalitetskontrol, lineage tracking, katalogisering og adgangskontrol for pålidelige, compliant data.
- Implementering af AI-modeller — Implementer ML-modeller i produktion med serving-infrastruktur, A/B-test, overvågning og automatiserede genoptrænings-pipelines.
- Analyseinfrastruktur — Opsæt BI-værktøjer, dashboards og self-service-analyse for forretningsteams med korrekte semantiske lag.
Data- & AI-teknologistak
Vi bygger dataplatforme ved hjælp af Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka og Flink til behandling og orkestrering. Til lagring arbejder vi med Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake og Iceberg. Vores ML-stak inkluderer MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI og tilpassede platforme bygget på Kubernetes med GPU-understøttelse til træning og inferens.
Hvem dette er for
Denne service er for virksomheder, der skal bygge eller modernisere deres datainfrastruktur – fra startups, der opsætter deres første analysepipeline, til virksomheder, der bygger ML-platforme. Hvis dit team kæmper med datasiloer, upålidelige pipelines eller vanskeligheder med at implementere ML-modeller, leverer vi den ingeniørekspertise, der skal til for at løse disse udfordringer.
Vores proces
1
Opdagelse
Vurder dine datakilder, nuværende infrastruktur, analysebehov og ML/AI-mål.
2
Arkitektur
Design dataplatformarkitekturen med pipelinetopologi, lagringslag og ML-infrastruktur.
3
Implementering
Byg datapipelines, implementer datalagre, konfigurer ML-platforme og opsæt overvågning.
4
Optimering
Juster forespørgselsydeevne, optimer pipelineomkostninger, implementer datakvalitetskontrol og valider ML-modeller.
5
Drift
Overdrag med dokumentation, træn datateams og yde løbende support for pipelinens pålidelighed.
Teknologisk stak
Databehandling
Apache SparkAirflowdbtFlink
Lagring
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML Platforms
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Industrier vi betjener
E-handelFinansielle tjenesterSundhedsplejeMedierDetailhandelLogistikTelekommunikationFremstilling
Klar til at bygge din Data- & AI-platform?
Lad vores dataingeniører bygge pålidelige pipelines og ML-infrastruktur, der forvandler dine data til en konkurrencemæssig fordel.
Ofte stillede spørgsmål
Vi bygger end-to-end data pipelines til ML workflows, herunder feature engineering, data labeling pipelines, training data management, feature stores og automated data quality validation for at sikre, at dine modeller fodres med rene, pålidelige data.
Vores data engineering- og AI/ML-pipelineudviklingstjenester er tilgængelige til $30-$50/time, hvor priserne varierer baseret på kompleksiteten af jeres datainfrastruktur og ML workflow-krav.
Ja, vi implementerer feature stores ved hjælp af værktøjer som Feast, Tecton, eller tilpassede løsninger oven på Redis og BigQuery, hvilket gør det muligt for jeres ML-team at dele, opdage og serve features konsekvent på tværs af træning og inferens.
Vi implementerer automatiseret datavalidering ved hjælp af Great Expectations eller Deequ, schema enforcement, drift detection og statistisk profilering på hvert trin i pipelinen for at fange datakvalitetsproblemer, før de forringer modellens ydeevne.
Ja, vi bygger komplette MLOps pipelines inklusive modelversionering med MLflow, automatiske genoptræningsudløsere, A/B testing-infrastruktur og model serving på Kubernetes med autoscaling baseret på inference load.