Data-insinöörityön palvelut
Data-insinöörityön palvelut: ETL- ja ELT-putket, data warehouset ja lakehouset Snowflakella, Databricksillä, BigQueryllä, Amazon Redshiftillä ja Microsoft Fabricilla, Spark-käsittely, dbt-mallinnus, streaming Kafkalla sekä data-alustat analytiikkaan ja tekoälyyn. Tarjolla omat data-insinöörit tiimillenne tai data-alusta toimitettuna kokonaisuutena alusta loppuun.
Data-insinöörityö, jota otamme vastaan
Sisäänotto- ja ETL-putket
Lataukset tietokannoista, SaaS-rajapinnoista, tiedostoista ja tapahtumaseurannoista Airbytella, Fivetranilla, dlt:llä tai räätälöidyllä Pythonilla, ajastettuna Airflow 3:ssa, Dagsterissa, Azure Data Factoryssa tai AWS Gluessa, inkrementaalisesti aina kun mahdollista ja turvallisesti uudelleen ajettavina, sekä reverse ETL takaisin CRM:äänne ja tuotteeseenne.
Data warehouset ja lakehouset
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift ja Microsoft Fabric tai S3:n tai Azure Data Lake Storagen päälle rakennettu lake Apache Iceberg- tai Delta Lake -tauluilla, jäsennettynä raakadata-, puhdistettuun ja liiketoimintavalmiiseen kerrokseen.
Spark ja laajamittainen käsittely
Eräajot PySparkilla ja Spark SQL:llä Databricksissä, Amazon EMR:ssä tai Fabricissa, osioituna ja viritettynä niin, että yöajo valmistuu ikkunassaan, sekä DuckDB tai Polars, kun data mahtuu yhdelle koneelle.
Datan mallinnus dbt:llä
Tähtimallit ja Data Vault -mallit SQL:nä Gitissä, avaimia, relaatioita ja hyväksyttyjä arvoja koskevat testit, koodista generoitu dokumentaatio ja sukulinjaus sekä jokainen muutos ajetaan CI:ssä ennen mergeä.
Streaming ja change data capture
Rivitason muutokset kaapataan operatiivisista tietokannoista Debeziumilla, ja tapahtumat kuljetetaan Kafkan, Amazon Kinesiksen tai Azure Event Hubsin kautta ja käsitellään Flinkissä tai Spark Structured Streamingissa datalle, jonka on oltava sekunteja tai minuutteja vanhaa eikä päivän vanhaa.
Datan laatu ja hallinta
Tuoreus-, määrä- ja skeematarkistukset dbt-testeillä, Soda tai Great Expectations sekä hälytykset virheistä, katalogi sukulinjauksineen Unity Catalogissa, DataHubissa tai OpenMetadatassa, pääsy roolikohtaisesti ja henkilötiedot maskattuina tuotannon ulkopuolella.
Siirrot pois vanhoista alustoista
SSIS-paketit, paikalliset SQL Server- ja Oracle-warehouset, Teradata- ja Hadoop-klusterit siirretään pilvialustalle vaiheittain, ja rivimäärät sekä summat täsmäytetään vanhan ja uuden välillä, ennen kuin mitään sammutetaan.
Data koneoppimiseen ja tekoälyyn
Feature-putket ja feature storet, kuten Feast tai Databricksin sisäänrakennettu, ajallisesti oikeat koulutusjoukot sekä pilkkomis- ja upotusputket, jotka pitävät haun vektori-indeksin synkassa lähdedokumenttien kanssa.
Alustan kustannukset ja suorituskyky
Warehousen ja klusterin kulut eritellään putkittain ja tiimeittäin ja niitä leikataan inkrementaalisilla malleilla, osioinnilla ja klusteroinnilla, oikein mitoitetulla laskennalla ja auto-suspendilla, ja kyselyajat mitataan ennen ja jälkeen.
Palkatkaa data-insinöörit
Dedikoidut data-insinöörit
Data-insinöörit liittyvät tiimiinne kokoaikaisesti, työskentelevät teidän työkaluillanne ja prosessissanne ja raportoivat teidän vetäjällenne. Te haastattelette heidät, ja me vastaamme ukrainalaisesta sopimuksesta, palkanmaksusta, laskutuksesta ja lomista.
Projektit: Data-insinöörityö
data-insinöörityö rajattuna kokonaisuutena: sovittu laajuus, kiinteä suunnitelma ja meidän puolellamme nimetty vetäjä, joka vastaa tuloksesta ja raportoi edistymisestä teidän kanavissanne.
Jatkuva data-insinöörityö
Data-insinöörityö jatkuvana palveluna: samat ihmiset joka kuukausi, backlog, jonka priorisoitte itse, ja tunnit, jotka näette portaalissamme ja laskulla.
Dedikoitu tiimi -sivu selittää, miten asiantuntijat liittyvät tiimiinne, ja ulkoistussivu kattaa projektitoimituksen, haltuunotot ja hinnoittelumme.
Ketkä työskentelevät kanssanne: data-insinöörityö
Data-insinöörit
Putket, Spark, dbt ja streaming
Analytics engineerit
dbt-mallit ja mittarimääritelmät
Python-insinöörit
Räätälöidyt liittimet ja rajapintasisäänotto
Pilvi- ja DevOps-insinöörit
Terraform ja CI data-alustalle
BI-kehittäjät
Putken päässä olevat raportit
Data-alustan valinta
Microsoft Fabric, kun yritys työskentelee jo Microsoft 365:ssä ja Power BI:ssä. Databricks, kun Spark-mittakaavan käsittely tai koneoppiminen pyörii samalla datalla. Snowflake, kun työ on enimmäkseen SQL:ää ja tiimi haluaa vähän ylläpidettävää. BigQuery tai Redshift, kun muu ympäristö on Google Cloudissa tai AWS:ssä. PostgreSQL tai Azure SQL dbt:n kanssa, kun lähteitä on kourallinen ja volyymit ovat vaatimattomia.
Mikä tahansa se onkaan, alusta määritellään Terraformilla, putket ja mallit elävät Gitissä ja otetaan käyttöön CI:n kautta testeineen, kehitys ja tuotanto erotetaan toisistaan ja salaisuudet tulevat holvista eikä notebookista.
Muut tarjoamamme data- ja tekoälypalvelut
Tekoäly ja koneoppiminen
Tekoäly- ja koneoppimiskehityspalvelut: ennustaminen, petosten tunnistus, suositusjärjestelmät, konenäkö, NLP ja puheentunnistus sekä MLOps, dedikoiduilla koneoppimisinsinööreillä tai projektitoimituksena.
Data-analytiikka ja Power BI
Data-analytiikan ja Power BI:n palvelut: hallintapaneelit alustoilla Power BI, Tableau ja Looker, tuoteanalytiikka, A/B-testaus, talous- ja markkinointiraportointi, dedikoiduilla data-analyytikoilla ja BI-kehittäjillä tai projektitoimituksena.
Tietokantakehitys
Tietokantakehityksen ja -ylläpidon palvelut: skeemasuunnittelu, kyselyjen optimointi, migraatiot ja varmuuskopiot alustoilla SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle ja MongoDB, dedikoiduilla tietokantakehittäjillä ja DBA-asiantuntijoilla tai projektitoimituksena.
Konenäkökehitys
Konenäkökehityspalvelut: kohteiden tunnistus, visuaalinen tarkastus, OCR, videoanalytiikka, lääketieteellinen kuvantaminen ja mallit reunalaitteilla, dedikoiduilla konenäköinsinööreillä tai projektitoimituksena.
Datan annotointi
Datan annotoinnin ja merkinnän palvelut tekoälylle: kuvien, videon, tekstin, äänen ja LiDARin merkintä, RLHF- ja arviointidata sekä laadunvalvonta jokaiselle erälle, dedikoiduilta datan annotoijilta tai projektitoimituksena.
MLOps
MLOps-palvelut ja konsultointi: ML-alustat, CI/CD malleille, mallirekisterit, palvelu ja automaattinen skaalaus, GPU-infrastruktuuri, poikkeaman (drift) valvonta ja LLMOps, dedikoiduilla MLOps-insinööreillä tai projektitoimituksena.
Databricks-kehitys
Databricks-kehitys ja konsultointi: lakehousen käyttöönotto, Lakeflow-putket, Unity Catalog, migraatiot, AI/BI, koneoppiminen ja kustannusten hallinta, dedikoiduilla Databricks-insinööreillä tai projektitoimituksena.
Snowflake-kehitys
Snowflake-kehitys ja konsultointi: data warehousen suunnittelu, Snowpipe- ja Openflow-datanlataus, dbt, migraatiot, Cortex AI, tietoturva ja kustannusten hallinta, dedikoiduilla Snowflake-kehittäjillä tai projektitoimituksena.
Kafka ja tapahtumavirrat
Apache Kafka -kehitys ja konsultointi: tapahtumaohjattu arkkitehtuuri, Kafka Connect ja Debezium, Flink ja Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK ja Event Hubs, dedikoiduilla Kafka-insinööreillä tai projektitoimituksena.
Työnkulkujen automaatio
Työnkulku- ja tekoälyautomaation palvelut: n8n-, Make-, Zapier- ja Power Automate -työnkulut, tekoälyagentit työnkuluissa, CRM-, talous- ja dokumenttiautomaatiot, dedikoiduilla automaatiokehittäjillä tai projektitoimituksena.
Kysymyksiä data-insinöörityöstä
Millä toimialoilla data-insinöörinne työskentelevät?
Tekoäly- ja datatuotteissa, joissa putket syöttävät malleja ja asiakkaille näkyvää analytiikkaa; fintechissä transaktio-, riski- ja sääntelyraportointidataan; verkkokaupassa ja vähittäiskaupassa tilauksiin, varastoon ja klikkausvirtaan; terveydenhuollossa kliiniseen ja korvausdataan tiukkojen käyttöoikeussääntöjen alla; mainonnassa ja markkinointiteknologiassa suuren volyymin tapahtumavirtoihin ja attribuutioon; sekä yritys-SaaS:ssa tuotteen käyttödataan ja tuotteen sisäiseen raportointiin.
Mitä työkaluja ja alustoja käytätte?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric ja ClickHouse tallennukseen ja laskentaan; Spark, dbt, DuckDB ja Polars käsittelyyn; Airflow, Dagster, Prefect, Data Factory ja AWS Glue orkestrointiin; Kafka, Kinesis, Event Hubs, Flink ja Debezium streamingiin; sekä Python ja SQL kaikkialla.
Voitteko ottaa haltuunne toisen tiimin rakentamat putket?
Kyllä. Haltuunotto alkaa vain luku -tarkistuksella putkista, aikatauluista ja huomaamatta jäävistä virheistä sekä kirjallisella riskilistalla vaikutusjärjestyksessä, ennen kuin mitään muutetaan.
Kuinka nopeasti data-insinöörit voivat aloittaa?
Kun sopiva data-insinööri on saatavilla, aloitus riippuu vain teidän haastattelustanne sekä salassapitosopimuksesta (NDA) ja immateriaalioikeuksien siirrosta. Muussa tapauksessa teemme haun, joka tuottaa yleensä ehdokasprofiileja kahden tai kolmen viikon kuluessa, eikä kukaan aloita ennen kuin olette hyväksyneet.
Miten palkataan data-insinöörit BigTree108:n kautta?
Kertokaa meille työstä, kokemustasosta ja tarvitsemistanne tunneista. Ehdotamme yhtä tai kahta henkilöä profiileineen, te haastattelette heidät samoin kuin haastattelisitte oman rekrytointinne, ja allekirjoitatte yhden sopimuksen BIG TREE 108 LLC:n kanssa ja saatte yhden laskun kuukaudessa.
Kenelle heidän tuottamansa työ kuuluu?
Teille. Jokaisella asiantuntijalla on BigTree108:n kanssa allekirjoitettu sopimus, jossa kaikki työn tulokset siirretään yhtiölle, ja meidän sopimuksemme teidän kanssanne siirtää ne edelleen teille. Koodi, suunnitelmat ja dokumentit toimitetaan teidän omiin repositorioihinne ja työkaluihinne, eikä niitä säilytetä paikassa, jossa vain me voimme muuttaa niitä.
Tarvitsetteko datanne yhteen paikkaan?
Kertokaa lähteenne, volyymit ja mitä datan on syötettävä. Saatte vastauksen yhden arkipäivän kuluessa: suunnitelman, alustasuosituksen tai kehittäjäprofiileja.