خدمات هندسة البيانات والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة

تكون البيانات ذات قيمة فقط عندما تتدفق بشكل موثوق، وتتحول بشكل صحيح، وتصل إلى الأنظمة المناسبة في الوقت المناسب. يقوم فريق هندسة البيانات لدينا ببناء البنية التحتية الأساسية — خطوط الأنابيب، ومستودعات البيانات، وبنى 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.
• البث في الوقت الفعلي — تنفيذ بنى معمارية تعتمد على الأحداث باستخدام Kafka أو Kinesis أو Pub/Sub لتحليلات 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 لبيانات موثوقة ومتوافقة.
• نشر نماذج AI — نشر نماذج ML للإنتاج مع 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.

نحن نبني منصات بيانات 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. تتضمن حزمة ML لدينا MLflow و Kubeflow و SageMaker و Vertex AI والمنصات المخصصة المبنية على Kubernetes مع دعم GPU للتدريب والاستدلال.

هذه الخدمة مخصصة للشركات التي تحتاج إلى بناء أو تحديث بنيتها التحتية للبيانات — من الشركات الناشئة التي تنشئ أول خط أنابيب تحليلات لها إلى المؤسسات التي تبني منصات ML. إذا كان فريقك يعاني من صوامع البيانات، أو خطوط الأنابيب غير الموثوقة، أو صعوبة نشر نماذج ML، فإننا نوفر الخبرة الهندسية لحل هذه التحديات.