חזרה למרכז הפיתוח
Cloud Data & AI
שירותי הנדסת נתונים ו-AI/ML
שירותי הנדסת נתונים ו-AI/ML הכוללים צינורות נתונים (data pipelines), מחסני נתונים (warehouses), ארכיטקטורות lakehouse והקמת פלטפורמות למידת מכונה (machine learning) אצל ספקי ענן.
התחילו75+
Data Pipelines שנבנו
45%
חיסכון ממוצע בעלויות
10PB+
נתונים שעובדו
99.5%
דיוק מודל
קטגוריית שירות
הנדסת נתונים ו-AI
מתאים ל
חברות הבונות Data Pipelines, Data Warehouses, פלטפורמות ML, או הזקוקות למודרניזציה של תשתית נתונים עבור אנליטיקה ו-AI.
לוח זמנים
4 – 12 שבועות
למה לבחור ב-MicrocosmWorks להנדסת נתונים ו-AI/ML?
נתונים הם בעלי ערך רק כשהם זורמים באופן אמין, עוברים טרנספורמציה נכונה ומגיעים למערכות הנכונות בזמן הנכון. צוות הנדסת הנתונים שלנו בונה את תשתית היסוד – Data Pipelines, Data Warehouses, Lakehouses ופלטפורמות ML – המאפשרת לארגון שלך לקבל החלטות מבוססות נתונים ולפרוס מודלי AI בקנה מידה רחב ב-AWS, GCP או Azure.
היכולות שלנו בהנדסת נתונים ו-AI/ML
- פיתוח Data Pipeline — בניית Data Pipelines אמינים מסוג ETL/ELT באמצעות Airflow, dbt, Spark או שירותים מובנים בענן (cloud-native services) המעבדים נתונים בכל קנה מידה.
- Data Warehouse ו-Lakehouse — תכנון ארכיטקטורה של פלטפורמות נתונים מודרניות ב-Snowflake, BigQuery, Redshift או Databricks עם מודלינג וניהול (governance) נאותים.
- Real-Time Streaming — יישום ארכיטקטורות מונחות אירועים (event-driven architectures) באמצעות Kafka, Kinesis או Pub/Sub לניתוח נתונים בזמן אמת והגשת פיצ'רי ML.
- הקמת פלטפורמת ML — בניית פלטפורמות MLOps עם מעקב אחר ניסויים (experiment tracking), רישום מודלים (model registries), חנויות פיצ'רים (feature stores) ו-Data Pipelines אוטומטיים לאימון.
- Data Quality ו-Governance — יישום בדיקות Data Quality, מעקב שושלת (lineage tracking), קטלוג ובקרות גישה לנתונים מהימנים ותואמים.
- פריסת מודלי AI — פריסת מודלי ML לייצור (production) עם תשתית הגשה (serving infrastructure), בדיקות A/B, ניטור ו-Data Pipelines אוטומטיים לאימון מחדש.
- תשתית אנליטיקה — הגדרת כלי BI, לוחות מחוונים (dashboards) ואנליטיקה בשירות עצמי (self-service analytics) עבור צוותים עסקיים עם שכבות סמנטיות (semantic layers) מתאימות.
מחסנית טכנולוגיות נתונים ו-AI
אנו בונים פלטפורמות נתונים באמצעות Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka ו-Flink לעיבוד ותזמור. לאחסון, אנו עובדים עם Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake ו-Iceberg. מחסנית ה-ML שלנו כוללת את MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ופלטפורמות מותאמות אישית הבנויות על Kubernetes עם תמיכת GPU לאימון והיסק.
למי מיועד השירות
שירות זה מיועד לחברות הזקוקות לבנייה או מודרניזציה של תשתית הנתונים שלהן — החל מסטארט-אפים המקימים את Data Pipeline האנליטי הראשון שלהם ועד לארגונים גדולים הבונים פלטפורמות ML. אם הצוות שלך מתמודד עם סינון נתונים (data silos), Data Pipelines לא אמינים, או קושי בפריסת מודלי ML, אנו מספקים את המומחיות ההנדסית כדי לפתור את האתגרים הללו.
התהליך שלנו
1
גילוי
הערכת מקורות הנתונים שלך, התשתית הקיימת, צרכי האנליטיקה ויעדי ML/AI.
2
ארכיטקטורה
תכנון ארכיטקטורת פלטפורמת הנתונים עם טופולוגיית Data Pipeline, שכבות אחסון (storage layers) ותשתית ML.
3
יישום
בניית Data Pipelines, פריסת Data Warehouses, הגדרת פלטפורמות ML והקמת ניטור (monitoring).
4
אופטימיזציה
כיוונון ביצועי שאילתות (query performance), אופטימיזציה של עלויות Data Pipelines, יישום בדיקות Data Quality ואימות מודלי ML.
5
תפעול
מסירה עם תיעוד, הכשרת צוותי נתונים, ומתן תמיכה שוטפת לאמינות ה-Data Pipelines.
מערך טכנולוגי
עיבוד נתונים
Apache SparkAirflowdbtFlink
אחסון
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
פלטפורמות ML
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
תעשיות שאנו משרתים
מסחר אלקטרונישירותים פיננסייםבריאותמדיהקמעונאותלוגיסטיקהטלקוםייצור
מוכנים לבנות את פלטפורמת הנתונים וה-AI שלכם?
תנו למהנדסי הנתונים שלנו לבנות Data Pipelines אמינים ותשתית ML שהופכים את הנתונים שלכם ליתרון תחרותי.
שאלות נפוצות
אנו בונים צינורות נתונים (data pipelines) מקצה לקצה עבור תהליכי עבודה של ML, כולל הנדסת פיצ'רים (feature engineering), צינורות תיוג נתונים (data labeling pipelines), ניהול נתוני אימון (training data management), מאגרי פיצ'רים (feature stores), ואימות אוטומטי של איכות נתונים (automated data quality validation) כדי להבטיח שהמודלים שלך מוזנים בנתונים נקיים ואמינים.
שירותי הנדסת הנתונים ופיתוח צנרת AI/ML שלנו זמינים במחיר של 30-50 דולר לשעה, כאשר התעריפים משתנים בהתאם למורכבות תשתית הנתונים שלך ודרישות תהליך העבודה של ה-ML.
כן, אנו מיישמים Feature Stores באמצעות כלים כמו Feast, Tecton, או פתרונות מותאמים אישית מעל Redis ו-BigQuery, מה שמאפשר לצוות ה-ML שלכם לשתף, לגלות ולהגיש Feature-ים באופן עקבי על פני training ו-inference.
אנחנו מיישמים ולידציית נתונים אוטומטית באמצעות Great Expectations או Deequ, אכיפת סכמה, זיהוי סחיפה ופרופיילינג סטטיסטי בכל שלב ב-pipeline, כדי לזהות בעיות באיכות הנתונים לפני שהן פוגעות בביצועי המודל.
כן, אנו בונים צנרות MLOps שלמות הכוללות ניהול גרסאות מודלים עם MLflow, טריגרים אוטומטיים לאימון מחדש, תשתית A/B testing, ושירות מודלים ב-Kubernetes עם autoscaling המבוסס על inference load.