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Cloud Data & AI
Data Engineering & KI/ML-Dienste
Data Engineering- und KI/ML-Dienste, einschließlich Datenpipelines, Data Warehouses, Lakehouse-Architekturen und der Einrichtung von Machine Learning-Plattformen bei Cloud-Anbietern.
Loslegen75+
Erstellte Datenpipelines
45%
Durchschnittliche Kosteneinsparungen
10PB+
Verarbeitete Daten
99.5%
Modellgenauigkeit
Dienstleistungskategorie
Data Engineering & KI
Ideal für
Unternehmen, die Datenpipelines, Data Warehouses, ML-Plattformen aufbauen oder ihre Dateninfrastruktur für Analysen und KI modernisieren müssen.
Zeitrahmen
4 – 12 Wochen
Warum MicrocosmWorks für Data Engineering & KI/ML wählen?
Daten sind nur wertvoll, wenn sie zuverlässig fließen, korrekt transformiert werden und die richtigen Systeme zur richtigen Zeit erreichen. Unser Data Engineering-Team baut die grundlegende Infrastruktur – Pipelines, Data Warehouses, Lakehouses und ML-Plattformen –, die es Ihrer Organisation ermöglicht, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und KI-Modelle in großem Maßstab auf AWS, GCP oder Azure bereitzustellen.
Unsere Data Engineering- & KI/ML-Kompetenzen
- Entwicklung von Datenpipelines — Aufbau zuverlässiger ETL/ELT-Pipelines unter Verwendung von Airflow, dbt, Spark oder Cloud-nativen Diensten, die Daten in jedem Umfang verarbeiten.
- Data Warehouse & Lakehouse — Architektur moderner Datenplattformen auf Snowflake, BigQuery, Redshift oder Databricks mit angemessener Modellierung und Governance.
- Echtzeit-Streaming — Implementierung ereignisgesteuerter Architekturen mit Kafka, Kinesis oder Pub/Sub für Echtzeit-Analysen und das Bereitstellen von ML-Features.
- ML-Plattform-Einrichtung — Aufbau von MLOps-Plattformen mit Experiment-Tracking, Modellregistern, Feature Stores und automatisierten Trainingspipelines.
- Datenqualität & Governance — Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, Lineage Tracking, Katalogisierung und Zugriffskontrollen für vertrauenswürdige, konforme Daten.
- Bereitstellung von KI-Modellen — Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion mit Serving-Infrastruktur, A/B-Tests, Monitoring und automatisierten Retraining-Pipelines.
- Analyse-Infrastruktur — Einrichtung von BI-Tools, Dashboards und Self-Service-Analysen für Business-Teams mit angemessenen semantischen Schichten.
Data & KI-Technologie-Stack
Wir bauen Datenplattformen unter Verwendung von Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka und Flink für Verarbeitung und Orchestrierung. Für die Speicherung arbeiten wir mit Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake und Iceberg. Unser ML-Stack umfasst MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI und benutzerdefinierte Plattformen, die auf Kubernetes mit GPU-Unterstützung für Training und Inferenz erstellt wurden.
Für wen ist dieser Dienst?
Dieser Dienst richtet sich an Unternehmen, die ihre Dateninfrastruktur aufbauen oder modernisieren müssen – von Startups, die ihre erste Analysepipeline einrichten, bis hin zu Großunternehmen, die ML-Plattformen entwickeln. Wenn Ihr Team mit Datensilos, unzuverlässigen Pipelines oder Schwierigkeiten bei der Bereitstellung von ML-Modellen zu kämpfen hat, bieten wir das technische Fachwissen, um diese Herausforderungen zu lösen.
Unser Prozess
1
Discovery
Bewertung Ihrer Datenquellen, der aktuellen Infrastruktur, des Analysebedarfs und der ML/KI-Ziele.
2
Architektur
Entwurf der Datenplattform-Architektur mit Pipeline-Topologie, Speicherebenen und ML-Infrastruktur.
3
Implementierung
Aufbau von Datenpipelines, Bereitstellung von Data Warehouses, Konfiguration von ML-Plattformen und Einrichtung des Monitorings.
4
Optimierung
Optimierung der Abfrageleistung, der Pipeline-Kosten, Implementierung von Datenqualitätsprüfungen und Validierung von ML-Modellen.
5
Betrieb
Übergabe mit Dokumentation, Schulung der Datenteams und fortlaufende Unterstützung für die Zuverlässigkeit der Pipelines.
Technologie-Stack
Datenverarbeitung
Apache SparkAirflowdbtFlink
Speicherung
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML-Plattformen
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Branchen, die wir bedienen
E-CommerceFinanzdienstleistungenGesundheitswesenMedienEinzelhandelLogistikTelekommunikationFertigung
Bereit, Ihre Daten- & KI-Plattform aufzubauen?
Lassen Sie unsere Data Engineers zuverlässige Pipelines und ML-Infrastruktur aufbauen, die Ihre Daten in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.
Häufig gestellte Fragen
Wir entwickeln End-to-End Data Pipelines für ML-Workflows, einschließlich Feature Engineering, Data Labeling Pipelines, Trainingsdatenmanagement, Feature Stores und automatisierter Datenqualitätsvalidierung, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle mit sauberen, zuverlässigen Daten versorgt werden.
Unsere Data Engineering und AI/ML Pipeline Entwicklungs-Services sind zu Preisen von $30-$50/Stunde verfügbar, wobei die Tarife je nach Komplexität Ihrer Dateninfrastruktur und den Anforderungen an den ML-Workflow variieren.
Ja, wir implementieren Feature Stores mit Tools wie Feast, Tecton oder kundenspezifischen Lösungen auf Basis von Redis und BigQuery, damit Ihr ML-Team Features konsistent über Training und Inference hinweg teilen, entdecken und bereitstellen kann.
Wir implementieren automatisierte Datenvalidierung mit Great Expectations oder Deequ, Schema-Erzwingung, Drift-Erkennung und statistisches Profiling in jeder Phase der Pipeline, um Datenqualitätsprobleme zu erkennen, bevor sie die Modellperformance beeinträchtigen.
Ja, wir entwickeln komplette MLOps Pipelines, einschließlich Modellversionierung mit MLflow, automatisierter Retraining-Trigger, A/B-Test-Infrastruktur und Model Serving auf Kubernetes mit Autoscaling basierend auf der Inference-Last.