Tjänster inom data engineering
Tjänster inom data engineering: ETL- och ELT-pipelines, datalager och lakehouses på Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift och Microsoft Fabric, Spark-bearbetning, modellering i dbt, strömning med Kafka samt dataplattformar för analys och AI, med dedikerade dataingenjörer till ert team eller en dataplattform som levereras från början till slut.
Data engineering som vi tar oss an
Pipelines för inläsning och ETL
Laddningar från databaser, SaaS-API:er, filer och händelsespårare med Airbyte, Fivetran, dlt eller egen Python, schemalagda i Airflow 3, Dagster, Azure Data Factory eller AWS Glue, inkrementella där det går och säkra att köra om, samt reverse ETL tillbaka till ert CRM och er produkt.
Datalager och lakehouses
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift och Microsoft Fabric, eller en data lake på S3 eller Azure Data Lake Storage med Apache Iceberg- eller Delta Lake-tabeller, organiserade i lager för rådata, rensad data och affärsklar data.
Spark och storskalig bearbetning
Batchjobb i PySpark och Spark SQL på Databricks, Amazon EMR eller Fabric, partitionerade och finjusterade så att en nattlig körning blir klar inom sitt tidsfönster, samt DuckDB eller Polars där datan ryms på en enda maskin.
Datamodellering i dbt
Stjärnscheman och Data Vault-modeller som SQL i Git, med tester av nycklar, relationer och tillåtna värden, dokumentation och dataursprung (lineage) genererade från koden och varje ändring körd i CI innan den slås ihop.
Strömning och change data capture
Ändringar på radnivå fångas från operativa databaser med Debezium, och händelser förs via Kafka, Amazon Kinesis eller Azure Event Hubs och bearbetas i Flink eller Spark Structured Streaming, för data som ska vara sekunder eller minuter gammal i stället för ett dygn.
Datakvalitet och datastyrning
Kontroller av färskhet, volym och schema med dbt-tester, Soda eller Great Expectations och larm vid fel, en katalog med lineage i Unity Catalog, DataHub eller OpenMetadata, åtkomst som beviljas per roll och personuppgifter som maskeras utanför produktion.
Flytt från äldre plattformar
SSIS-paket, SQL Server- och Oracle-datalager on premises samt Teradata- och Hadoop-kluster flyttas till en molnplattform i etapper, med radantal och summor avstämda mellan gammalt och nytt innan något stängs av.
Data för maskininlärning och AI
Feature-pipelines och feature stores som Feast eller det som är inbyggt i Databricks, träningsset som är korrekta vid en given tidpunkt (point-in-time) samt pipelines för chunking och embeddings som håller ett vektorindex för retrieval i takt med källdokumenten.
Kostnad och prestanda för plattformen
Kostnader för datalager och kluster delas upp per pipeline och per team och sänks sedan med inkrementella modeller, partitionering och klustring, rätt dimensionerad beräkningskraft och auto-suspend, med frågetider mätta före och efter.
Anlita dataingenjörer
Dedikerade dataingenjörer
Dataingenjörer som går med i ert team på heltid, arbetar i era verktyg och er process och rapporterar till er teamledare. Ni intervjuar dem; vi står för det ukrainska avtalet, lönen, faktureringen och ledigheten.
Projekt inom Data engineering
En avgränsad insats inom data engineering med omfång, fast plan och en namngiven ledare hos oss som äger resultatet och rapporterar framsteg i era kanaler.
Löpande data engineering
Data engineering som löpande tjänst: samma personer varje månad, en backlog ni prioriterar och timmar ni kan se i vår portal och på fakturan.
Sidan om dedikerade team förklarar hur specialister går med i ert team, och sidan om outsourcing beskriver projektleverans, övertaganden och hur vi debiterar.
Vilka som arbetar med data engineering åt er
Dataingenjörer
Pipelines, Spark, dbt och strömning
Analytics engineers
dbt-modeller och definitioner av mätetal
Python-utvecklare
Egna connectors och API-inläsning
Moln- och DevOps-ingenjörer
Terraform och CI för dataplattformen
BI-utvecklare
Rapporterna i slutet av pipelinen
Att välja dataplattform
Microsoft Fabric när företaget redan arbetar i Microsoft 365 och Power BI. Databricks när bearbetning i Spark-skala eller maskininlärning körs på samma data. Snowflake när arbetet mest är SQL och teamet vill ha lite att driva. BigQuery eller Redshift när resten av miljön ligger på Google Cloud eller AWS. PostgreSQL eller Azure SQL med dbt ovanpå när det finns en handfull källor och måttliga volymer.
Vilken det än blir definieras plattformen i Terraform, pipelines och modeller finns i Git och driftsätts via CI tillsammans med sina tester, utveckling och produktion hålls åtskilda, och hemligheter kommer från ett valv i stället för från en notebook.
Andra data- och AI-tjänster som vi erbjuder
AI och maskininlärning
Tjänster inom utveckling av AI och maskininlärning: prognoser, upptäckt av bedrägerier, rekommendationssystem, datorseende, NLP och taligenkänning samt MLOps, med dedikerade maskininlärningsingenjörer eller projektleverans.
Dataanalys och Power BI
Tjänster inom dataanalys och Power BI: dashboards i Power BI, Tableau och Looker, produktanalys, A/B-testning, finansiell rapportering och marknadsföringsrapportering, med dedikerade dataanalytiker och BI-utvecklare eller projektleverans.
Databasutveckling
Tjänster inom databasutveckling och databasadministration: schemadesign, frågeoptimering, migreringar och backuper på SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle och MongoDB, med dedikerade databasutvecklare och DBA:er eller projektleverans.
Utveckling inom datorseende
Tjänster inom utveckling av datorseende: objektdetektering, visuell inspektion, OCR, videoanalys, medicinsk bildbehandling och modeller på edge-enheter, med dedikerade ingenjörer inom datorseende eller projektleverans.
Dataannotering
Tjänster inom dataannotering för AI: annotering av bild, video, text, ljud och LiDAR, RLHF och utvärderingsdata, med kvalitetskontroll av varje batch, från dedikerade dataannoterare eller projektleverans.
MLOps
MLOps-tjänster och rådgivning: ML-plattformar, CI/CD för modeller, modellregister, serving och autoskalning, GPU-infrastruktur, övervakning av drift och LLMOps, med dedikerade MLOps-ingenjörer eller projektleverans.
Databricks-utveckling
Databricks-utveckling och rådgivning: uppsättning av lakehouse, Lakeflow-pipelines, Unity Catalog, migreringar, AI/BI, maskininlärning och kostnadskontroll, med dedikerade Databricks-ingenjörer eller projektleverans.
Snowflake-utveckling
Snowflake-utveckling och rådgivning: design av datalager, inhämtning med Snowpipe och Openflow, dbt, migreringar, Cortex AI, säkerhet och kostnadskontroll, med dedikerade Snowflake-utvecklare eller projektleverans.
Kafka och event streaming
Utveckling och rådgivning kring Apache Kafka: händelsedriven arkitektur, Kafka Connect och Debezium, Flink och Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK och Event Hubs, med dedikerade Kafka-ingenjörer eller projektleverans.
Arbetsflödesautomation
Tjänster inom arbetsflödes- och AI-automation: flöden i n8n, Make, Zapier och Power Automate, AI-agenter i arbetsflöden, automatisering av CRM, ekonomi och dokument, med dedikerade automationsutvecklare eller projektleverans.
Frågor om data engineering
Inom vilka branscher arbetar era dataingenjörer?
AI- och dataprodukter, där pipelines matar modeller och kundnära analys; fintech, för data om transaktioner, risk och regulatorisk rapportering; e-handel och detaljhandel, för ordrar, lager och klickströmmar; hälso- och sjukvård, för kliniska data och data om ersättningsärenden under strikta åtkomstregler; reklam- och marknadsföringsteknik, för händelseströmmar med stora volymer och attribuering; samt SaaS för företag, för data om produktanvändning och rapportering i produkten.
Vilka verktyg och plattformar arbetar ni med?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric och ClickHouse för lagring och beräkning; Spark, dbt, DuckDB och Polars för bearbetning; Airflow, Dagster, Prefect, Data Factory och AWS Glue för orkestrering; Kafka, Kinesis, Event Hubs, Flink och Debezium för strömning; samt Python och SQL genomgående.
Kan ni ta över pipelines som ett annat team har byggt?
Ja. Ett övertagande börjar med en skrivskyddad granskning av pipelines, scheman och de fel som passerar obemärkta samt en skriftlig lista över risker i prioritetsordning efter effekt, innan något ändras.
Hur snabbt kan dataingenjörer börja?
När rätt dataingenjör finns tillgänglig styrs starten bara av er intervju samt NDA och IP-överlåtelse. Annars gör vi en sökning, som vanligtvis ger kandidatprofiler inom två till tre veckor, och ingen börjar förrän ni har sagt ja.
Hur anlitar vi dataingenjörer via BigTree108?
Berätta om arbetet, senioriteten och de timmar ni behöver. Vi föreslår en eller två personer med deras profiler, ni intervjuar dem på samma sätt som ni skulle intervjua en egen anställning, och ni skriver under ett avtal med BIG TREE 108 LLC och får en faktura i månaden.
Vem äger arbetet de producerar?
Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.
Behöver ni samla er data på ett ställe?
Berätta om era källor, era volymer och vad datan ska mata. Ni får svar inom en arbetsdag: en plan, en rekommendation av plattform eller kandidatprofiler.