Kembali ke Pusat Pembangunan
Cloud Data & AI
Perkhidmatan Kejuruteraan Data & AI/ML
Perkhidmatan kejuruteraan data dan AI/ML termasuk saluran data, gudang data, seni bina lakehouse, dan penyediaan platform pembelajaran mesin di penyedia awan.
Mula75+
Data Pipelines Built
45%
Cost Savings Avg
10PB+
Data Processed
99.5%
Model Accuracy
Kategori Perkhidmatan
Kejuruteraan Data & AI
Sesuai Untuk
Syarikat yang membina saluran paip data, gudang data, platform ML, atau perlu memodenkan infrastruktur data untuk analitik dan AI.
Garis Masa
4 – 12 minggu
Mengapa Memilih MicrocosmWorks untuk Kejuruteraan Data & AI/ML?
Data hanya bernilai apabila ia mengalir dengan lancar, diubah suai dengan betul, dan mencapai sistem yang tepat pada masa yang tepat. Pasukan kejuruteraan data kami membina infrastruktur asas — saluran paip, gudang data, lakehouse, dan platform ML — yang membolehkan organisasi anda membuat keputusan berasaskan data dan menggunakan model AI secara besar-besaran di AWS, GCP, atau Azure.
Keupayaan Kejuruteraan Data & AI/ML Kami
- Pembangunan Saluran Data — Membina saluran paip ETL/ELT yang boleh dipercayai menggunakan Airflow, dbt, Spark, atau perkhidmatan cloud-native yang memproses data pada sebarang skala.
- Gudang Data & Lakehouse — Membangunkan seni bina platform data moden di Snowflake, BigQuery, Redshift, atau Databricks dengan pemodelan dan tadbir urus yang betul.
- Penstriman Masa Nyata — Melaksanakan seni bina event-driven menggunakan Kafka, Kinesis, atau Pub/Sub untuk analisis masa nyata dan penyediaan ciri ML.
- Penyediaan Platform ML — Membina platform MLOps dengan penjejakan eksperimen, daftar model, kedai ciri, dan saluran paip latihan automatik.
- Kualiti & Tadbir Urus Data — Melaksanakan pemeriksaan kualiti data, penjejakan keturunan, pengkatalogan, dan kawalan akses untuk data yang dipercayai dan patuh.
- Penempatan Model AI — Menempatkan model ML ke produksi dengan infrastruktur penyediaan, pengujian A/B, pemantauan, dan saluran paip latihan semula automatik.
- Infrastruktur Analitik — Menyediakan alat BI, papan pemuka, dan analitik layan diri untuk pasukan perniagaan dengan lapisan semantik yang betul.
Timbunan Teknologi Data & AI
Kami membina platform data menggunakan Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka, dan Flink untuk pemprosesan dan orkestrasi. Untuk storan, kami bekerja dengan Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake, dan Iceberg. Timbunan ML kami termasuk MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, dan platform tersuai yang dibina di atas Kubernetes dengan sokongan GPU untuk latihan dan inferens.
Untuk Siapa Perkhidmatan Ini?
Perkhidmatan ini adalah untuk syarikat yang perlu membina atau memodenkan infrastruktur data mereka — dari syarikat permulaan yang menyediakan saluran analitik pertama mereka hingga ke perusahaan yang membina platform ML. Jika pasukan anda bergelut dengan silo data, saluran paip yang tidak boleh dipercayai, atau kesukaran untuk menggunakan model ML, kami menyediakan kepakaran kejuruteraan untuk menyelesaikan cabaran ini.
Proses Kami
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.
Tumpukan Teknologi
Data Processing
Apache SparkAirflowdbtFlink
Storage
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML Platforms
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Industri yang Kami Layani
E-CommerceFinancial ServicesHealthcareMediaRetailLogisticsTelecomManufacturing
Bersedia untuk Membina Platform Data & AI Anda?
Biarkan jurutera data kami membina saluran paip yang boleh dipercayai dan infrastruktur ML yang menjadikan data anda sebagai kelebihan daya saing.
Soalan Lazim
Kami membina *data pipeline* hujung-ke-hujung untuk *workflow* ML termasuk *feature engineering*, *data labeling pipeline*, pengurusan data latihan, *feature store*, dan pengesahan kualiti data automatik untuk memastikan model anda diberi data yang bersih dan boleh dipercayai.
Perkhidmatan pembangunan *data engineering* dan *pipeline* AI/ML kami ditawarkan pada harga $30-$50/jam, dengan kadar yang berbeza berdasarkan kerumitan infrastruktur data anda dan keperluan *workflow* ML.
Ya, kami melaksanakan *feature store* menggunakan alatan seperti Feast, Tecton, atau penyelesaian kustom di atas Redis dan BigQuery, membolehkan pasukan ML anda berkongsi, menemui, dan menyajikan *feature* secara konsisten merentasi latihan dan *inference*.
Kami melaksanakan pengesahan data automatik menggunakan Great Expectations atau Deequ, penguatkuasaan skema, *drift detection*, dan pemprofilan statistik pada setiap peringkat *pipeline* untuk mengesan isu kualiti data sebelum ia merosotkan prestasi model.
Ya, kami membina *pipeline* MLOps yang lengkap termasuk *model versioning* dengan MLflow, *trigger* latihan semula automatik, infrastruktur *A/B testing*, dan *model serving* di Kubernetes dengan *autoscaling* berdasarkan beban *inference*.