Tilbage til udviklingshub
Cloud Data & AI
Data Engineering & AI/ML-tjenester
Data engineering og AI/ML-tjenester, herunder datapipelines, datalagre, lakehouse-arkitekturer og opsætning af machine learning-platforme hos cloud-udbydere.
Kom i gang75+
Datapipelines bygget
45%
Gennemsnitlige omkostningsbesparelser
10PB+
Data behandlet
99.5%
Modelnøjagtighed
Servicekategori
Data Engineering & 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 Data Engineering & AI/ML?
Data er kun værdifuldt, når det flyder pålideligt, er korrekt transformeret og når de rigtige systemer på det rigtige tidspunkt. Vores data engineering-team bygger den grundlæggende infrastruktur — pipelines, datalagre, lakehouses og ML-platforme — der sætter din organisation i stand til at træffe datadrevne beslutninger og udrulle AI-modeller i stor skala på AWS, GCP eller Azure.
Vores Data Engineering & AI/ML-kapaciteter
- Udvikling af Datapipelines — Byg pålidelige ETL/ELT-pipelines ved hjælp af Airflow, dbt, Spark eller cloud-native tjenester, der behandler data i enhver skala.
- Datalager & Lakehouse — Arkitektér moderne dataplatforme på Snowflake, BigQuery, Redshift eller Databricks med korrekt modellering og governance.
- Realtidsstreaming — Implementér event-drevne arkitekturer ved hjælp af Kafka, Kinesis eller Pub/Sub til realtidsanalyse og ML feature serving.
- Opsætning af ML-platform — Byg MLOps-platforme med eksperimentsporing, modelregistre, feature stores og automatiserede træningspipelines.
- Datakvalitet & Governance — Implementér datakvalitetskontroller, lineage tracking, katalogisering og adgangskontroller for pålidelige, compliant data.
- Udrulning af AI-modeller — Udrul ML-modeller i produktion med serving-infrastruktur, A/B-testning, overvågning og automatiserede gen-træningspipelines.
- Analyseinfrastruktur — Opsæt BI-værktøjer, dashboards og selvbetjeningsanalyse 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 omfatter MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI og brugerdefinerede platforme bygget på Kubernetes med GPU-understøttelse til træning og inferens.
Hvem dette er for
Denne tjeneste 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 udrulle ML-modeller, leverer vi den ingeniørmæssige ekspertise til at løse disse udfordringer.
Vores proces
1
Afdækning
Vurder dine datakilder, nuværende infrastruktur, analysebehov og ML/AI-målsætninger.
2
Arkitektur
Design dataplatformarkitekturen med pipelinetopologi, lagringslag og ML-infrastruktur.
3
Implementering
Byg datapipelines, udrul datalagre, konfigurer ML-platforme og opsæt overvågning.
4
Optimering
Juster forespørgselsydelse, optimer pipelineomkostninger, implementer datakvalitetskontroller og valider ML-modeller.
5
Drift
Overlevering med dokumentation, træning af datateams og løbende support for pipelinepålidelighed.
Teknologisk stak
Databehandling
Apache SparkAirflowdbtFlink
Lagring
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML-platforme
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Industrier vi betjener
E-handelFinansielle tjenesterSundhedsplejeMedierDetailhandelLogistikTelekommunikationProduktion
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 datapipelines til ML-workflows, herunder feature engineering, datapipelines til mærkning af data, styring af træningsdata, feature stores og automatiseret validering af datakvalitet for at sikre, at dine modeller fodres med rene, pålidelige data.
Vores tjenester inden for data engineering og udvikling af AI/ML-pipelines er tilgængelige til $30-$50/timen, med priser, der varierer baseret på kompleksiteten af din datainfrastruktur og dine ML-workflowkrav.
Ja, vi implementerer feature stores ved hjælp af værktøjer som Feast, Tecton eller brugerdefinerede løsninger oven på Redis og BigQuery, hvilket gør det muligt for dit ML-team at dele, opdage og servere features konsekvent på tværs af træning og inferens.
Vi implementerer automatiseret datavalidering ved hjælp af Great Expectations eller Deequ, skemahåndhævelse, driftdetektion og statistisk profilering på hvert trin af pipelinen for at fange datakvalitetsproblemer, før de forringer modellens ydeevne.
Ja, vi bygger komplette MLOps-pipelines, herunder modelversionering med MLflow, automatiserede genoptræningstriggere, A/B-testinfrastruktur og model serving på Kubernetes med autoskalering baseret på inferensbelastning.