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Cloud Data & AI
Data Engineering & AI/ML-Dienste
Dienste fĂĽr Data Engineering und AI/ML, einschlieĂźlich Datenpipelines, Data Warehouses, Lakehouse-Architekturen und dem Aufbau von Machine Learning-Plattformen bei Cloud-Anbietern.
Loslegen75+
Erstellte Datenpipelines
45%
Durchschn. Kosteneinsparungen
10PB+
Verarbeitete Daten
99.5%
Modellgenauigkeit
Dienstleistungskategorie
Data Engineering & AI
Ideal fĂĽr
Unternehmen, die Datenpipelines, Data Warehouses, ML-Plattformen aufbauen oder ihre Dateninfrastruktur fĂĽr Analytics und AI modernisieren mĂĽssen.
Zeitrahmen
4 – 12 Wochen
Warum MicrocosmWorks für Data Engineering & AI/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 erstellt die grundlegende Infrastruktur – Pipelines, Data Warehouses, Lakehouses und ML-Plattformen –, die es Ihrem Unternehmen ermöglicht, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und AI-Modelle im großen Maßstab auf AWS, GCP oder Azure bereitzustellen.
Unsere Data Engineering & AI/ML-Fähigkeiten
- Data Pipeline Entwicklung — Aufbau zuverlässiger ETL/ELT-Pipelines unter Verwendung von Airflow, dbt, Spark oder Cloud-nativen Diensten, die Daten in jedem Maßstab verarbeiten.
- Data Warehouse & Lakehouse — Konzeption moderner Datenplattformen auf Snowflake, BigQuery, Redshift oder Databricks mit angemessener Modellierung und Governance.
- Real-Time Streaming — Implementierung ereignisgesteuerter Architekturen unter Verwendung von Kafka, Kinesis oder Pub/Sub für Echtzeit-Analytics und das Bereitstellen von ML-Features.
- ML Plattform Setup — 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.
- AI Modellbereitstellung — Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion mit Serving-Infrastruktur, A/B-Tests, Monitoring und automatisierten Umschulungs-Pipelines.
- Analytics-Infrastruktur — Einrichtung von BI-Tools, Dashboards und Self-Service-Analytics für Geschäftsteams mit angemessenen semantischen Schichten.
Data & AI Technologie-Stack
Wir bauen Datenplattformen unter Verwendung von Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka und Flink fĂĽr die Verarbeitung und Orchestrierung. FĂĽr die Speicherung arbeiten wir mit Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake und Iceberg. Unser ML-Stack umfasst MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI und kundenspezifische Plattformen, die auf Kubernetes mit GPU-UnterstĂĽtzung fĂĽr Training und Inference basieren.
FĂĽr wen dies ist
Dieser Service richtet sich an Unternehmen, die ihre Dateninfrastruktur aufbauen oder modernisieren müssen – von Startups, die ihre erste Analytics-Pipeline einrichten, bis hin zu Großunternehmen, die ML-Plattformen aufbauen. Wenn Ihr Team mit Datensilos, unzuverlässigen Pipelines oder Schwierigkeiten bei der Bereitstellung von ML-Modellen zu kämpfen hat, bieten wir die technische Expertise, um diese Herausforderungen zu lösen.
Unser Prozess
1
Analyse
Bewertung Ihrer Datenquellen, aktuellen Infrastruktur, Analytics-BedĂĽrfnisse und ML/AI-Ziele.
2
Architektur
Entwicklung der Datenplattform-Architektur mit Pipeline-Topologie, Speicherschichten und ML-Infrastruktur.
3
Implementierung
Aufbau von Datenpipelines, Bereitstellung von Data Warehouses, Konfiguration von ML-Plattformen und Einrichtung von Monitoring.
4
Optimierung
Optimierung der Abfrageleistung, Reduzierung 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 Data & AI 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-Datenpipelines 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-Entwicklungsdienstleistungen sind für 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 mithilfe von Tools wie Feast, Tecton oder benutzerdefinierten Lösungen basierend auf Redis und BigQuery, sodass Ihr ML Team Features konsistent über Training und Inferenz hinweg teilen, entdecken und bereitstellen kann.
Wir implementieren eine automatisierte Datenvalidierung mittels Great Expectations oder Deequ, Schemaerzwingung, Drifterkennung und statistische Profilierung in jeder Phase der Pipeline, um Datenqualitätsprobleme zu erkennen, bevor sie die Modellleistung beeinträchtigen.
Ja, wir erstellen vollständige MLOps Pipelines, einschließlich Modellversionierung mit MLflow, automatisierten Retraining-Triggern, A/B-Testinfrastruktur und Modell-Serving auf Kubernetes mit Autoscaling basierend auf der Inferenzlast.