Kembali ke Pusat Pembangunan
Cloud Data & AI
Perkhidmatan Kejuruteraan Data & AI/ML
Perkhidmatan kejuruteraan data dan AI/ML termasuk data pipelines, data warehouses, seni bina lakehouse, dan persediaan platform machine learning pada cloud providers.
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 data pipelines, data warehouses, ML platforms, atau yang memerlukan pemodenan data infrastructure untuk analytics dan AI.
Garis Masa
4 – 12 minggu
Mengapa Memilih MicrocosmWorks untuk Kejuruteraan Data & AI/ML?
Data hanya bernilai apabila ia mengalir dengan boleh dipercayai, ditransformasi dengan betul, dan sampai ke sistem yang tepat pada masa yang tepat. Pasukan kejuruteraan data kami membina infrastruktur asas — data pipelines, data warehouses, lakehouses, dan ML platforms — yang membolehkan organisasi anda membuat keputusan berdasarkan data dan menggunakan model AI pada skala besar di AWS, GCP, atau Azure.
Keupayaan Kejuruteraan Data & AI/ML Kami
- Pembangunan Data Pipeline — Membina ETL/ELT pipelines yang boleh dipercayai menggunakan Airflow, dbt, Spark, atau cloud-native services yang memproses data pada sebarang skala.
- Data Warehouse & Lakehouse — Membina seni bina data platforms moden pada Snowflake, BigQuery, Redshift, atau Databricks dengan modeling dan governance yang betul.
- Real-Time Streaming — Melaksanakan event-driven architectures menggunakan Kafka, Kinesis, atau Pub/Sub untuk real-time analytics dan ML feature serving.
- Persediaan Platform ML — Membina MLOps platforms dengan experiment tracking, model registries, feature stores, dan automated training pipelines.
- Kualiti Data & Governance — Melaksanakan data quality checks, lineage tracking, cataloging, dan access controls untuk data yang dipercayai dan patuh.
- Penggunaan Model AI — Menggunakan ML models ke production dengan serving infrastructure, A/B testing, monitoring, dan automated retraining pipelines.
- Infrastruktur Analitik — Menyediakan BI tools, dashboards, dan self-service analytics untuk pasukan perniagaan dengan semantic layers yang betul.
Timbunan Teknologi Data & AI
Kami membina data platforms menggunakan Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka, dan Flink untuk processing dan orchestration. Untuk storage, kami bekerja dengan Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake, dan Iceberg. ML stack kami termasuk MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, dan custom platforms yang dibina di atas Kubernetes dengan GPU support untuk training dan inference.
Untuk Siapa Perkhidmatan Ini?
Perkhidmatan ini adalah untuk syarikat yang perlu membina atau memodenkan data infrastructure mereka — daripada syarikat permulaan yang menyediakan analytics pipeline pertama mereka kepada enterprises yang membina ML platforms. Jika pasukan anda bergelut dengan data silos, unreliable pipelines, atau kesukaran dalam menggunakan ML models, kami menyediakan engineering expertise 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 Membina Platform Data & AI Anda?
Biarkan jurutera data kami membina data pipelines yang boleh dipercayai dan ML infrastructure yang menukarkan data anda menjadi kelebihan daya saing.
Soalan Lazim
Kami membina saluran paip data hujung-ke-hujung untuk aliran kerja ML termasuk feature engineering, saluran paip pelabelan data, pengurusan data latihan, feature stores, dan pengesahan kualiti data automatik untuk memastikan model anda diberi data yang bersih dan boleh dipercayai.
Perkhidmatan pembangunan saluran paip kejuruteraan data dan AI/ML kami ditawarkan pada harga $30-$50 sejam, dengan kadar yang berbeza-beza berdasarkan kerumitan infrastruktur data anda dan keperluan aliran kerja ML.
Ya, kami melaksanakan feature store menggunakan alatan seperti Feast, Tecton, atau penyelesaian tersuai di atas Redis dan BigQuery, membolehkan pasukan ML anda untuk berkongsi, menemui, dan menyajikan ciri-ciri secara konsisten merentasi training dan inference.
Kami melaksanakan pengesahan data automatik menggunakan Great Expectations atau Deequ, penguatkuasaan skema, pengesanan anjakan, dan pemprofilan statistik pada setiap peringkat saluran untuk mengesan isu kualiti data sebelum ia merendahkan prestasi model.
Ya, kami membina saluran paip MLOps yang lengkap termasuk pemberian versi model dengan MLflow, pencetus latihan semula automatik, infrastruktur A/B testing, dan penyajian model pada Kubernetes dengan autoscaling berdasarkan beban inferens.