Diensten voor data engineering
Diensten voor data engineering: ETL- en ELT-pipelines, datawarehouses en lakehouses op Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift en Microsoft Fabric, Spark-verwerking, dbt-modellering, streaming met Kafka, en dataplatforms voor analytics en AI, met dedicated data-engineers voor uw team of een dataplatform dat van begin tot eind wordt opgeleverd.
Data engineering dat wij oppakken
Ingestie- en ETL-pipelines
Loads uit databases, SaaS-API’s, bestanden en eventtrackers met Airbyte, Fivetran, dlt of maatwerk-Python, ingepland in Airflow 3, Dagster, Azure Data Factory of AWS Glue, incrementeel waar mogelijk en veilig opnieuw uit te voeren, plus reverse ETL terug naar uw CRM en product.
Datawarehouses en lakehouses
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift en Microsoft Fabric, of een lake op S3 of Azure Data Lake Storage met Apache Iceberg- of Delta Lake-tabellen, georganiseerd in ruwe, opgeschoonde en bedrijfsklare lagen.
Spark en grootschalige verwerking
Batchjobs in PySpark en Spark SQL op Databricks, Amazon EMR of Fabric, gepartitioneerd en afgesteld zodat een nachtelijke run binnen zijn tijdvenster klaar is, en DuckDB of Polars waar de gegevens op één machine passen.
Datamodellering in dbt
Sterschema’s en Data Vault-modellen als SQL in Git, met tests op sleutels, relaties en toegestane waarden, documentatie en lineage gegenereerd uit de code, en elke wijziging uitgevoerd in CI voordat ze wordt gemerged.
Streaming en change data capture
Wijzigingen op rijniveau vastgelegd uit operationele databases met Debezium, en events doorgevoerd via Kafka, Amazon Kinesis of Azure Event Hubs en verwerkt in Flink of Spark Structured Streaming, voor gegevens die seconden of minuten oud mogen zijn en niet een dag.
Datakwaliteit en governance
Controles op versheid, volume en schema met dbt-tests, Soda of Great Expectations en meldingen bij falen, een catalogus met lineage in Unity Catalog, DataHub of OpenMetadata, toegang per rol verleend, en persoonsgegevens gemaskeerd buiten productie.
Verhuizing weg van legacyplatforms
SSIS-packages, on-premises SQL Server- en Oracle-warehouses, Teradata- en Hadoop-clusters in fasen verhuisd naar een cloudplatform, met rijaantallen en totalen afgestemd tussen oud en nieuw voordat er iets wordt uitgeschakeld.
Gegevens voor machine learning en AI
Featurepipelines en feature stores zoals Feast of die in Databricks, point-in-time-correcte trainingssets, en de chunking- en embeddingpipelines die een vectorindex voor retrieval synchroon houden met de brondocumenten.
Kosten en prestaties van het platform
Uitgaven voor warehouse en cluster uitgesplitst per pipeline en per team, daarna verlaagd met incrementele modellen, partitionering en clustering, juist gedimensioneerde rekenkracht en auto-suspend, met querytijden gemeten van vóór en na.
data-engineers inhuren
Dedicated data-engineers
Data-engineers die fulltime bij uw team komen, in uw tools en volgens uw proces werken en aan uw lead rapporteren. U interviewt hen; wij dragen het Oekraïense contract, de salarisadministratie, de facturatie en het verlof.
Projecten voor Data engineering
Een afgebakend project voor data engineering met een scope, een vast plan en een vaste lead aan onze kant die het resultaat bewaakt en de voortgang in uw kanalen rapporteert.
data engineering als doorlopende dienst
Doorlopend Data engineering: elke maand dezelfde mensen, een backlog waarvan u de prioriteiten bepaalt, en uren die u in ons portaal en op de factuur kunt zien.
De pagina dedicated team legt uit hoe specialisten bij uw team komen, en de pagina outsourcing behandelt projectoplevering, overnames en hoe wij rekenen.
Wie zich met uw data engineering bezighoudt
Data-engineers
Pipelines, Spark, dbt en streaming
Analytics engineers
dbt-modellen en metricdefinities
Python-engineers
Maatwerkconnectoren en API-ingestie
Cloud- en DevOps-engineers
Terraform en CI voor het dataplatform
BI-ontwikkelaars
De rapporten aan het einde van de pipeline
Een dataplatform kiezen
Microsoft Fabric wanneer het bedrijf al in Microsoft 365 en Power BI werkt. Databricks wanneer verwerking op Spark-schaal of machine learning op dezelfde gegevens draait. Snowflake wanneer het werk vooral SQL is en het team weinig wil beheren. BigQuery of Redshift wanneer de rest van het landschap op Google Cloud of AWS staat. PostgreSQL of Azure SQL met dbt erbovenop wanneer er een handvol bronnen is en bescheiden volumes.
Welk platform het ook wordt, het is gedefinieerd in Terraform, pipelines en modellen staan in Git en worden met hun tests via CI uitgerold, ontwikkeling en productie zijn gescheiden, en secrets komen uit een kluis in plaats van uit een notebook.
Andere data- en AI-diensten die wij leveren
AI en machine learning
Diensten voor de ontwikkeling van AI en machine learning: voorspellingen, fraudedetectie, aanbevelingssystemen, computer vision, NLP en spraakherkenning, en MLOps, met dedicated machine learning-engineers of projectoplevering.
Data-analyse en Power BI
Diensten voor data-analyse en Power BI: dashboards in Power BI, Tableau en Looker, productanalytics, A/B-testen, financiële en marketingrapportage, met dedicated data-analisten en BI-ontwikkelaars of projectoplevering.
Databaseontwikkeling
Diensten voor databaseontwikkeling en -beheer: schemaontwerp, query-tuning, migraties en back-ups op SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle en MongoDB, met dedicated databaseontwikkelaars en DBA’s of projectoplevering.
Computer vision-ontwikkeling
Diensten voor computer vision-ontwikkeling: objectdetectie, visuele inspectie, OCR, videoanalyse, medische beeldvorming en modellen op edge-apparaten, met dedicated computer vision-engineers of projectoplevering.
Data-annotatie
Diensten voor data-annotatie en labeling voor AI: labelen van beeld, video, tekst, audio en LiDAR, RLHF- en evaluatiedata, met kwaliteitscontrole op elke batch, door dedicated data-annotators of projectoplevering.
MLOps
MLOps-diensten en -advies: ML-platforms, CI/CD voor modellen, modelregisters, serving en autoscaling, GPU-infrastructuur, driftmonitoring en LLMOps, met dedicated MLOps-engineers of projectoplevering.
Databricks-ontwikkeling
Databricks-ontwikkeling en -advies: inrichting van het lakehouse, Lakeflow-pijplijnen, Unity Catalog, migraties, AI/BI, machine learning en kostenbeheersing, met dedicated Databricks-engineers of projectoplevering.
Snowflake-ontwikkeling
Snowflake-ontwikkeling en -advies: warehouse-ontwerp, ingestie met Snowpipe en Openflow, dbt, migraties, Cortex AI, beveiliging en kostenbeheersing, met dedicated Snowflake-ontwikkelaars of projectoplevering.
Kafka en event streaming
Apache Kafka-ontwikkeling en -advies: event-driven architectuur, Kafka Connect en Debezium, Flink en Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK en Event Hubs, met dedicated Kafka-engineers of projectoplevering.
Workflowautomatisering
Diensten voor workflow- en AI-automatisering: flows in n8n, Make, Zapier en Power Automate, AI-agents in workflows, automatisering van CRM, financiën en documenten, met dedicated automatiseringsontwikkelaars of projectoplevering.
Vragen over data engineering
In welke sectoren werken uw data-engineers?
AI- en dataproducten, waar pipelines modellen en klantgerichte analytics voeden; fintech, voor transactie-, risico- en toezichtrapportagegegevens; e-commerce en retail, voor bestellingen, voorraad en clickstream; de zorg, voor klinische en declaratiegegevens onder strikte toegangsregels; advertentie- en martech, voor eventstromen met hoog volume en attributie; en enterprise SaaS, voor productgebruiksgegevens en rapportage binnen het product.
Met welke tools en platforms werkt u?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric en ClickHouse voor opslag en rekenkracht; Spark, dbt, DuckDB en Polars voor verwerking; Airflow, Dagster, Prefect, Data Factory en AWS Glue voor orkestratie; Kafka, Kinesis, Event Hubs, Flink en Debezium voor streaming; en overal Python en SQL.
Kunt u pipelines overnemen die een ander team heeft gebouwd?
Ja. Een overname begint met een alleen-lezenbeoordeling van de pipelines, de schema’s en de storingen die onopgemerkt blijven, en een schriftelijke lijst met risico’s in volgorde van impact, voordat er iets verandert.
Hoe snel kunnen data-engineers beginnen?
Als de juiste data-engineer beschikbaar is, hangt de start alleen af van uw interview en de NDA en IP-overdracht. Anders voeren wij een zoektocht uit, die doorgaans binnen twee tot drie weken kandidaatprofielen oplevert, en niemand begint voordat u ja hebt gezegd.
Hoe huren we data-engineers in via BigTree108?
Vertel ons over het werk, het senioriteitsniveau en de uren die u nodig hebt. Wij stellen een of twee mensen voor met hun profielen, u interviewt hen zoals u uw eigen medewerker zou interviewen, en u tekent één overeenkomst met BIG TREE 108 LLC en ontvangt één factuur per maand.
Wie is eigenaar van het werk dat zij opleveren?
U. Elke specialist heeft een getekend contract met BigTree108 dat alle werkresultaten aan het bedrijf toewijst, en onze overeenkomst met u draagt ze verder aan u over. Code, ontwerpen en documenten worden geleverd in uw eigen repositories en tools, en niet bewaard op een plek waar alleen wij ze kunnen wijzigen.
Wilt u uw gegevens op één plek?
Vertel ons uw bronnen, uw volumes en wat de gegevens moeten voeden. U krijgt binnen één werkdag antwoord: een plan, een platformadvies, of kandidaatprofielen.