Inżynieria danych

Nasze usługi Inżynierii Danych obejmują projektowanie i rozwój solidnych architektur danych, a także operacje na danych Big Data, migrację oraz zaawansowaną analitykę. Tworzymy skalowalne modele danych, które zapewniają wysoką jakość danych i zarządzanie nimi, jednocześnie umożliwiając efektywne przetwarzanie i analizę dużych zbiorów danych. Nasze kompleksowe podejście obejmuje bezproblemową integrację danych, modernizację poprzez migrację do nowoczesnych platform oraz wykorzystanie zaawansowanych narzędzi Big Data, aby dostarczać wnikliwe analizy wspierające realizację celów biznesowych.

130+ pracowników

Data Architects

Data Engineers

Data Analysts

Big Data Operations Managers

Data Scientist

Machine Learning Engineer

Business Intelligence (BI) Developer

Data Governance Specialist

Narzędzia

Case studies

Nasza platforma Big Data została zaprojektowana do zarządzania i analizy dużych zbiorów danych, integrując różne usługi wspierające skalowalne przechowywanie danych, przetwarzanie w czasie rzeczywistym oraz zaawansowaną analitykę.

Technologie

Apache Hadoop, Spark, Kafka, AWS Redshift

Kluczowe korzyści

Platforma umożliwiła klientom efektywne zarządzanie ogromnymi ilościami danych, poprawiając ogólne zarządzanie i przetwarzanie danych.
Wdrożenie technologii przetwarzania w czasie rzeczywistym doprowadziło do 40% skrócenia czasu potrzebnego na wygenerowanie użytecznych wniosków, ułatwiając szybsze podejmowanie decyzji opartych na danych.
Dzięki zaawansowanej analityce klienci zyskali głębsze wglądy, co umożliwiło bardziej świadome i efektywne podejmowanie decyzji.
Skalowalne możliwości przechowywania i przetwarzania danych platformy zapewniły, że klienci mogą zarządzać rosnącymi wolumenami danych bez utraty wydajności.

Migracja platformy danych do nowoczesnej architektury Big Data z wykorzystaniem Apache Spark i Hadoop. Projekt obejmował przeniesienie przestarzałych systemów danych na skalowalną i wydajną platformę Big Data, umożliwiającą zaawansowaną analitykę oraz przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.

Technologie

Apache Spark, Hadoop.

Kluczowe korzyści

Migracja do Apache Spark i Hadoop skróciła czas przetwarzania danych o 50%, umożliwiając szybsze uzyskiwanie wniosków i lepsze podejmowanie decyzji.
Skalowalna architektura umożliwia bezproblemową integrację nowych źródeł danych, wspierając przyszły rozwój bez utraty wydajności.
Analityka w czasie rzeczywistym pozwala na proaktywne strategie biznesowe, zwiększając efektywność operacyjną i konkurencyjność.
Nowoczesna architektura oferuje zaawansowaną analitykę, zapewniając głębsze wglądy i bardziej świadome decyzje.

Wdrożenie rozwiązania hurtowni danych przy użyciu Snowflake w celu konsolidacji danych z wielu źródeł. Projekt miał na celu usprawnienie procesów analitycznych i raportowania poprzez dostarczenie jednego, spójnego źródła prawdy.

Technologie

Snowflake, SQL

Kluczowe korzyści

Wdrożenie Snowflake zredukowało silosy danych i niezgodności.
Szybsza i dokładniejsza analityka skróciła czas raportowania o 30%.
Wiarygodne dane umożliwiły podejmowanie lepiej poinformowanych decyzji.
Efektywne zarządzanie danymi poprawiło efektywność operacyjną i konkurencyjność.

Stworzenie systemu przetwarzania danych w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem Apache Kafka i Apache Flink. Projekt został zaprojektowany do obsługi strumieni danych w czasie rzeczywistym, aby wspierać lepsze podejmowanie decyzji i poprawę efektywności operacyjnej.

Technologie

Apache Kafka, Apache Flink.

Kluczowe korzyści

Strumienie danych w czasie rzeczywistym poprawiły podejmowanie decyzji.
Apache Kafka i Flink zwiększyły efektywność operacyjną i skróciły czas reakcji.
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym poprawiło elastyczność i zdolność reakcji.
Szybsza obsługa i czas reakcji zwiększyły satysfakcję klientów oraz konkurencyjność.

Inżynieria Danych