חזרה למרכז הפיתוח
Cloud Data & AI
שירותי Data Engineering ו-AI/ML
שירותי Data Engineering ו-AI/ML הכוללים data pipelines, warehouses, ארכיטקטורות lakehouse והקמת פלטפורמות Machine Learning אצל ספקי ענן.
התחילו75+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
10PB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
קטגוריית שירות
הנדסת נתונים ו-AI
מתאים ל
חברות הבונות data pipelines, warehouses, פלטפורמות ML, או הזקוקות למודרניזציה של תשתית הנתונים עבור analytics ו-AI.
לוח זמנים
4 – 12 שבועות
מדוע לבחור ב-MicrocosmWorks עבור Data Engineering ו-AI/ML?
נתונים הם בעלי ערך רק כשהם זורמים באופן מהימן, עוברים טרנספורמציה נכונה ומגיעים למערכות הנכונות בזמן הנכון. צוות ה-Data Engineering שלנו בונה את תשתית היסוד – pipelines, warehouses, lakehouses ופלטפורמות ML – המאפשרת לארגונכם לקבל החלטות מבוססות נתונים ולפרוס מודלי AI בקנה מידה רחב ב-AWS, GCP או Azure.
היכולות שלנו ב-Data Engineering ו-AI/ML
- פיתוח Data Pipeline — בניית ETL/ELT pipelines אמינים באמצעות Airflow, dbt, Spark או cloud-native services המעבדים נתונים בכל קנה מידה.
- Data Warehouse ו-Lakehouse — תכנון ארכיטקטורה לפלטפורמות נתונים מודרניות ב-Snowflake, BigQuery, Redshift או Databricks עם modeling ו-governance נאותים.
- Streaming בזמן אמת — הטמעת ארכיטקטורות event-driven באמצעות Kafka, Kinesis או Pub/Sub עבור real-time analytics ו-ML feature serving.
- הקמת פלטפורמת ML — בניית פלטפורמות MLOps עם experiment tracking, model registries, feature stores ו-automated training pipelines.
- איכות נתונים ו-Governance — הטמעת בדיקות data quality, lineage tracking, cataloging ובקרות גישה לנתונים אמינים ותואמים.
- פריסת מודלי AI — פריסת מודלי ML לייצור עם serving infrastructure, A/B testing, monitoring ו-automated retraining pipelines.
- תשתית Analytics — הקמת כלי BI, dashboards ו-self-service analytics עבור צוותים עסקיים עם semantic layers נאותים.
Stack הטכנולוגיות שלנו בתחום הנתונים וה-AI
אנו בונים פלטפורמות נתונים באמצעות Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka ו-Flink עבור processing ו-orchestration. לאחסון, אנו עובדים עם Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake ו-Iceberg. ה-ML stack שלנו כולל MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ופלטפורמות מותאמות אישית הבנויות על Kubernetes עם תמיכת GPU עבור training ו-inference.
למי מיועד השירות?
שירות זה מיועד לחברות הזקוקות לבנייה או מודרניזציה של תשתית הנתונים שלהן – החל מסטארט-אפים המקימים את analytics pipeline הראשון שלהם ועד לארגונים גדולים הבונים פלטפורמות ML. אם הצוות שלכם מתמודד עם data silos, pipelines לא אמינים או קושי בפריסת מודלי ML, אנו מספקים את המומחיות ההנדסית לפתרון אתגרים אלו.
התהליך שלנו
1
Discovery
Assess your data sources, current infrastructure, analytics needs, and ML/AI objectives.
2
Architecture
Design the data platform architecture with pipeline topology, storage layers, and ML infrastructure.
3
Implementation
Build data pipelines, deploy warehouses, configure ML platforms, and set up monitoring.
4
Optimization
Tune query performance, optimize pipeline costs, implement data quality checks, and validate ML models.
5
Operations
Hand off with documentation, train data teams, and provide ongoing support for pipeline reliability.
מערך טכנולוגי
Data Processing
Apache SparkAirflowdbtFlink
Storage
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML Platforms
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
תעשיות שאנו משרתים
E-CommerceFinancial ServicesHealthcareMediaRetailLogisticsTelecomManufacturing
מוכנים לבנות את פלטפורמת הנתונים וה-AI שלכם?
תנו ל-data engineers שלנו לבנות pipelines אמינים ותשתית ML שהופכים את הנתונים שלכם ליתרון תחרותי.
שאלות נפוצות
אנו בונים end-to-end data pipelines עבור ML workflows, כולל feature engineering, data labeling pipelines, ניהול training data, feature stores, ו-automated data quality validation כדי להבטיח שהמודלים שלכם יקבלו נתונים נקיים ואמינים.
שירותי פיתוח ה-data engineering ו-AI/ML pipeline שלנו זמינים ב-$30-$50 לשעה, כשהתעריפים משתנים בהתאם למורכבות ה-data infrastructure שלכם ודרישות ה-ML workflow.
כן, אנו מיישמים feature stores באמצעות כלים כמו Feast, Tecton, או custom solutions על גבי Redis ו-BigQuery, מה שמאפשר לצוות ה-ML שלכם לשתף, לגלות ולשרת features באופן עקבי לאורך training ו-inference.
אנו מיישמים automated data validation באמצעות Great Expectations או Deequ, schema enforcement, drift detection, ו-statistical profiling בכל שלב של ה-pipeline כדי לזהות data quality issues לפני שהן פוגעות ב-model performance.
כן, אנו בונים MLOps pipelines שלמים כולל model versioning עם MLflow, automated retraining triggers, A/B testing infrastructure, ו-model serving על Kubernetes עם autoscaling המבוסס על inference load.