Cloud Data & AI

Mga Serbisyo sa Data Engineering at AI/ML

Mga serbisyo sa Data Engineering at AI/ML kabilang ang mga data pipeline, data warehouse, arkitektura ng lakehouse, at pag-set up ng platform ng machine learning sa mga cloud provider.

Magsimula

75+

Data Pipelines Built

45%

Cost Savings Avg

10PB+

Data Processed

99.5%

Model Accuracy

Kategorya ng Serbisyo

Data Engineering & AI

Perpekto Para sa

Mga kumpanya na bumubuo ng mga data pipeline, warehouse, ML platform, o nangangailangan na i-modernize ang data infrastructure para sa analytics at AI.

Takdang Panahon

4 – 12 linggo

Bakit Piliin ang MicrocosmWorks para sa Data Engineering & AI/ML?

Ang data ay mahalaga lamang kapag ito ay dumadaloy nang maaasahan, nababago nang tama, at nakakarating sa tamang mga sistema sa tamang oras. Ang aming pangkat ng Data Engineering ay bumubuo ng pundasyong imprastraktura — mga pipeline, warehouse, lakehouse, at ML platform — na nagbibigay-daan sa iyong organisasyon na gumawa ng mga desisyon batay sa data at mag-deploy ng mga AI model sa sukat sa AWS, GCP, o Azure.

Ang Aming mga Kakayahan sa Data Engineering & AI/ML

Pagbuo ng Data Pipeline — Gumawa ng maaasahang ETL/ELT pipeline gamit ang Airflow, dbt, Spark, o mga serbisyong cloud-native na nagpoproseso ng data sa anumang sukat.
Data Warehouse & Lakehouse — Mag-arkitekto ng modernong data platform sa Snowflake, BigQuery, Redshift, o Databricks na may tamang modeling at governance.
Real-Time Streaming — Magpatupad ng event-driven architectures gamit ang Kafka, Kinesis, o Pub/Sub para sa real-time analytics at ML feature serving.
Pag-set up ng ML Platform — Bumuo ng MLOps platform na may experiment tracking, model registries, feature stores, at automated training pipelines.
Kalidad ng Data & Governance — Magpatupad ng data quality checks, lineage tracking, cataloging, at access controls para sa mapagkakatiwalaan at sumusunod na data.
Deployment ng AI Model — I-deploy ang mga ML model sa production na may serving infrastructure, A/B testing, monitoring, at automated retraining pipelines.
Imprastraktura ng Analytics — Mag-set up ng mga BI tool, dashboard, at self-service analytics para sa mga business team na may tamang semantic layers.

Data & AI Technology Stack

Bumubuo kami ng mga data platform gamit ang Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka, at Flink para sa processing at orchestration. Para sa storage, nagtatrabaho kami sa Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake, at Iceberg. Kasama sa aming ML stack ang MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, at mga custom platform na binuo sa Kubernetes na may suporta sa GPU para sa training at inference.

Para Kanino Ito

Ang serbisyong ito ay para sa mga kumpanya na kailangang bumuo o i-modernize ang kanilang data infrastructure — mula sa mga startup na nagse-set up ng kanilang unang analytics pipeline hanggang sa mga enterprise na bumubuo ng ML platforms. Kung ang iyong team ay nahihirapan sa data silos, hindi maaasahang pipeline, o kahirapan sa pag-deploy ng mga ML model, nagbibigay kami ng engineering expertise upang malutas ang mga hamong ito.

Aming Proseso

Discovery

Assess your data sources, current infrastructure, analytics needs, and ML/AI objectives.

Architecture

Design the data platform architecture with pipeline topology, storage layers, and ML infrastructure.

Implementation

Build data pipelines, deploy warehouses, configure ML platforms, and set up monitoring.

Optimization

Tune query performance, optimize pipeline costs, implement data quality checks, and validate ML models.

Operations

Hand off with documentation, train data teams, and provide ongoing support for pipeline reliability.

Teknolohiyang Stack

Data Processing

Apache SparkAirflowdbtFlink

Storage

SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake

ML Platforms

MLflowSageMakerVertex AIKubeflow

Streaming

KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming

Mga Industriyang Aming Pinaglilingkuran

E-CommerceFinancial ServicesHealthcareMediaRetailLogisticsTelecomManufacturing

Handa nang Buuin ang Iyong Data & AI Platform?

Hayaan ang aming mga data engineer na bumuo ng maaasahang pipeline at ML infrastructure na magpapalit ng iyong data sa isang competitive advantage.

Makipag-ugnayan sa Amin Tingnan ang Lahat ng Serbisyo

Mga Madalas Itanong

Bumubuo kami ng end-to-end na data pipelines para sa mga ML workflows kabilang ang feature engineering, data labeling pipelines, pamamahala ng training data, feature stores, at awtomatikong pagpapatunay ng kalidad ng data upang matiyak na ang iyong mga modelo ay pinapakain ng malinis at maaasahang data.

Ang aming mga serbisyo sa data engineering at pagbuo ng AI/ML pipeline ay available sa $30-$50/hour, na may mga rate na nagbabago batay sa pagiging kumplikado ng iyong data infrastructure at mga kinakailangan sa ML workflow.

Oo, nagpapatupad kami ng mga feature stores gamit ang mga tool tulad ng Feast, Tecton, o pasadyang solusyon sa ibabaw ng Redis at BigQuery, na nagbibigay-daan sa iyong ML team na magbahagi, tumuklas, at maghatid ng mga feature nang tuloy-tuloy sa buong training at inference.

Nagpapatupad kami ng awtomatikong pagpapatunay ng data gamit ang Great Expectations o Deequ, pagpapatupad ng schema, pagtukoy ng drift, at statistical profiling sa bawat yugto ng pipeline upang mahuli ang mga isyu sa kalidad ng data bago pa nito mapababa ang pagganap ng modelo.

Oo, bumubuo kami ng kumpletong MLOps pipelines kabilang ang model versioning gamit ang MLflow, awtomatikong retraining triggers, A/B testing infrastructure, at model serving sa Kubernetes na may autoscaling batay sa inference load.

Pagbuo ng Data Pipeline — Gumawa ng maaasahang ETL/ELT pipeline gamit ang Airflow, dbt, Spark, o mga serbisyong cloud-native na nagpoproseso ng data sa anumang sukat.
Data Warehouse & Lakehouse — Mag-arkitekto ng modernong data platform sa Snowflake, BigQuery, Redshift, o Databricks na may tamang modeling at governance.
Real-Time Streaming — Magpatupad ng event-driven architectures gamit ang Kafka, Kinesis, o Pub/Sub para sa real-time analytics at ML feature serving.
Pag-set up ng ML Platform — Bumuo ng MLOps platform na may experiment tracking, model registries, feature stores, at automated training pipelines.
Kalidad ng Data & Governance — Magpatupad ng data quality checks, lineage tracking, cataloging, at access controls para sa mapagkakatiwalaan at sumusunod na data.
Deployment ng AI Model — I-deploy ang mga ML model sa production na may serving infrastructure, A/B testing, monitoring, at automated retraining pipelines.
Imprastraktura ng Analytics — Mag-set up ng mga BI tool, dashboard, at self-service analytics para sa mga business team na may tamang semantic layers.