Tjenester for data engineering
Tjenester for data engineering: ETL- og ELT-pipelines, datavarehus og lakehouses på Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift og Microsoft Fabric, Spark-prosessering, modellering i dbt, strømming med Kafka, og dataplattformer for analyse og KI, med dedikerte dataingeniører til teamet deres eller en dataplattform levert fra ende til ende.
Data engineering vi tar på oss
Pipelines for innlesing og ETL
Innlasting fra databaser, SaaS-API-er, filer og hendelsessporere med Airbyte, Fivetran, dlt eller egen Python, planlagt i Airflow 3, Dagster, Azure Data Factory eller AWS Glue, inkrementelt der det er mulig og trygt å kjøre på nytt, pluss reverse ETL tilbake til CRM-et og produktet deres.
Datavarehus og lakehouses
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift og Microsoft Fabric, eller en datasjø på S3 eller Azure Data Lake Storage med Apache Iceberg- eller Delta Lake-tabeller, organisert i rå, rensede og forretningsklare lag.
Spark og prosessering i stor skala
Batchjobber i PySpark og Spark SQL på Databricks, Amazon EMR eller Fabric, partisjonert og finjustert slik at en nattlig kjøring blir ferdig innenfor sitt vindu, og DuckDB eller Polars der dataene får plass på én maskin.
Datamodellering i dbt
Stjerneskjemaer og Data Vault-modeller som SQL i Git, med tester på nøkler, relasjoner og tillatte verdier, dokumentasjon og lineage generert fra koden, og hver endring kjørt i CI før den merges.
Strømming og change data capture
Endringer på radnivå fanget fra operative databaser med Debezium, og hendelser ført gjennom Kafka, Amazon Kinesis eller Azure Event Hubs og behandlet i Flink eller Spark Structured Streaming, for data som må være sekunder eller minutter gamle og ikke et døgn.
Datakvalitet og styring
Kontroller av ferskhet, volum og skjema med dbt-tester, Soda eller Great Expectations og varsler ved feil, en katalog med lineage i Unity Catalog, DataHub eller OpenMetadata, tilgang gitt per rolle, og personopplysninger maskert utenfor produksjon.
Flytting bort fra eldre plattformer
SSIS-pakker, SQL Server og Oracle-datavarehus on-premises, Teradata- og Hadoop-klynger flyttet til en skyplattform i trinn, med radantall og summer avstemt mellom gammelt og nytt før noe slås av.
Data til maskinlæring og KI
Pipelines for features og feature stores som Feast eller den som er bygget inn i Databricks, treningssett som er korrekte til et bestemt tidspunkt, og pipelines for chunking og embeddings som holder en vektorindeks for henting i takt med kildedokumentene.
Kostnad og ytelse på plattformen
Forbruk på datavarehus og klynger brutt ned per pipeline og per team, deretter kuttet med inkrementelle modeller, partisjonering og klynging, riktig dimensjonert beregning og automatisk suspendering, med spørringstider målt før og etter.
Lei inn dataingeniører
Dedikerte dataingeniører
Dataingeniører som blir en del av teamet deres på heltid, jobber i verktøyene og prosessen deres, og rapporterer til lederen deres. Dere intervjuer dem, og vi tar oss av den ukrainske kontrakten, lønn, fakturering og fravær.
Prosjekter innen Data engineering
En avgrenset del av data engineering med et omfang, en fast plan og en navngitt leder hos oss som eier resultatet og rapporterer fremdrift i kanalene deres.
Løpende data engineering
Data engineering som en løpende tjeneste: de samme menneskene hver måned, en backlog dere prioriterer, og timer dere kan se i portalen vår og på fakturaen.
Siden om dedikert team forklarer hvordan spesialister blir med i teamet deres, og siden om outsourcing dekker prosjektleveranse, overtakelser og hvordan vi priser.
Hvem som jobber med data engineering for dere
Dataingeniører
Pipelines, Spark, dbt og strømming
Analytics engineers
dbt-modeller og definisjoner av målinger
Python-ingeniører
Egne koblinger og innlesing fra API-er
Sky- og DevOps-ingeniører
Terraform og CI for dataplattformen
BI-utviklere
Rapportene i enden av pipelinen
Valg av dataplattform
Microsoft Fabric når selskapet allerede arbeider i Microsoft 365 og Power BI. Databricks når prosessering i Spark-skala eller maskinlæring kjører på de samme dataene. Snowflake når arbeidet for det meste er SQL og teamet vil ha lite å drifte. BigQuery eller Redshift når resten av miljøet er på Google Cloud eller AWS. PostgreSQL eller Azure SQL med dbt på toppen når det er en håndfull kilder og beskjedne volumer.
Uansett hvilken, er plattformen definert i Terraform, pipelines og modeller ligger i Git og rulles ut gjennom CI med testene sine, utvikling og produksjon er adskilt, og hemmeligheter kommer fra et hvelv og ikke fra en notebook.
Andre data- og KI-tjenester vi leverer
AI og maskinlæring
Utvikling av AI og maskinlæring: prognoser, svindeldeteksjon, anbefalingssystemer, computer vision, NLP og talegjenkjenning, og MLOps, med dedikerte maskinlæringsingeniører eller prosjektleveranse.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashbord i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-testing, finans- og markedsføringsrapportering, med dedikerte dataanalytikere og BI-utviklere eller prosjektleveranse.
Databaseutvikling
Databaseutvikling og databaseadministrasjon: skjemadesign, spørringsoptimalisering, migreringer og sikkerhetskopiering på SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerte databaseutviklere og DBA-er eller prosjektleveranse.
Utvikling av computer vision
Computer vision-utvikling: objektdeteksjon, visuell inspeksjon, OCR, videoanalyse, medisinsk bildeanalyse og modeller på edge-enheter, med dedikerte computer vision-ingeniører eller prosjektleveranse.
Dataannotering
Dataannotering og merking for AI: merking av bilder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontroll av hver batch, fra dedikerte dataannotatorer eller prosjektleveranse.
MLOps
MLOps-tjenester og rådgivning: ML-plattformer, CI/CD for modeller, modellregistre, serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvåking av modelldrift og LLMOps, med dedikerte MLOps-ingeniører eller prosjektleveranse.
Databricks-utvikling
Databricks-utvikling og rådgivning: oppsett av lakehouse, Lakeflow-pipelines, Unity Catalog, migreringer, AI/BI, maskinlæring og kostnadskontroll, med dedikerte Databricks-ingeniører eller prosjektleveranse.
Snowflake-utvikling
Snowflake-utvikling og rådgivning: design av datavarehus, datainnlasting med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhet og kostnadskontroll, med dedikerte Snowflake-utviklere eller prosjektleveranse.
Kafka og event streaming
Apache Kafka-utvikling og rådgivning: hendelsesdrevet arkitektur, Kafka Connect og Debezium, Flink og Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK og Event Hubs, med dedikerte Kafka-ingeniører eller prosjektleveranse.
Arbeidsflytautomatisering
Automatisering av arbeidsflyter og AI: flyter i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i arbeidsflyter, automatisering av CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerte automatiseringsutviklere eller prosjektleveranse.
Spørsmål om data engineering
Hvilke bransjer arbeider dataingeniørene deres i?
KI- og dataprodukter, der pipelines mater modeller og analyse mot kunder; fintech, til data om transaksjoner, risiko og regulatorisk rapportering; netthandel og detaljhandel, til ordrer, lager og klikkstrøm; helsevesen, til kliniske data og krav under strenge tilgangsregler; annonsering og markedsføringsteknologi, til hendelsesstrømmer med høyt volum og attribusjon; og enterprise SaaS, til data om produktbruk og rapportering inne i produktet.
Hvilke verktøy og plattformer arbeider dere med?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric og ClickHouse til lagring og beregning; Spark, dbt, DuckDB og Polars til prosessering; Airflow, Dagster, Prefect, Data Factory og AWS Glue til orkestrering; Kafka, Kinesis, Event Hubs, Flink og Debezium til strømming; og Python og SQL hele veien.
Kan dere overta pipelines et annet team har bygget?
Ja. En overtakelse starter med en skrivebeskyttet gjennomgang av pipelines, tidsplaner og feilene som går ubemerket hen, og en skriftlig liste over risikoer i rekkefølge etter påvirkning, før noe endres.
Hvor raskt kan dataingeniører starte?
Når rett dataingeniør er tilgjengelig, avhenger starten bare av intervjuet deres, NDA-en og IP-overdragelsen. Ellers gjennomfører vi et søk, som vanligvis gir kandidatprofiler innen to til tre uker, og ingen starter før dere har sagt ja.
Hvordan leier vi inn dataingeniører gjennom BigTree108?
Fortell oss om arbeidet, erfaringsnivået og timene dere trenger. Vi foreslår én eller to personer med profilene deres, dere intervjuer dem slik dere ville intervjuet en egen ansatt, og dere signerer én avtale med BIG TREE 108 LLC og får én faktura i måneden.
Hvem eier arbeidet de leverer?
Det gjør dere. Hver spesialist har en signert kontrakt med BigTree108 som overdrar alt arbeidsresultat til selskapet, og avtalen vår med dere overdrar det videre til dere. Kode, design og dokumenter leveres inn i deres egne repositorier og verktøy, og oppbevares ikke der bare vi kan endre dem.
Trenger dere dataene samlet på ett sted?
Fortell oss om kildene, volumene og hva dataene skal mate. Dere får svar innen én arbeidsdag: en plan, en anbefaling om plattform eller kandidatprofiler.