دیتابریناستودیوی مهندسی
گفت‌وگو کنیم
تخصص ما

راه‌حل‌های داده.

از منابع پراکنده تا داده آماده برای تحلیل و هوش مصنوعی.

خدمات Data Engineering و مهندسی داده

تیم ما با تخصص در حوزه Data Engineering، راه‌حل‌های کامل و End-to-End برای طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت چرخه حیات داده ارائه می‌دهد. با استفاده از Apache Airflow برای هماهنگ‌سازی گردش‌کار، dbt برای تبدیل و مدل‌سازی و پردازش‌های مبتنی بر Python، پایپ‌لاین‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر، قابل‌اعتماد و قابل‌نگهداری طراحی می‌کنیم. رویکرد Cloud Native به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌های خود را جمع‌آوری، پردازش و ذخیره کنند و برای تحلیل و هوش مصنوعی آماده سازند.

تمرکز ما فراتر از ساخت پایپ‌لاین‌های ساده است: ایجاد معماری‌های داده مدرن، تضمین کیفیت داده، مدیریت فراداده و بهینه‌سازی عملکرد. از استخراج داده از منابع مختلف تا آماده‌سازی آن برای مدل‌های یادگیری ماشین و داشبوردهای تحلیلی، تمام مراحل چرخه مهندسی داده را پوشش می‌دهیم.

خدمات مهندسی داده

01

پایپ‌لاین‌های End-to-End

ساخت چرخه کامل داده از استخراج تا بارگذاری و آماده‌سازی برای مصرف در تحلیل، گزارش‌گیری و هوش مصنوعی.

02

Orchestration با Apache Airflow

طراحی و مدیریت گردش‌کارهای پیچیده داده‌ای با زمان‌بندی، مانیتورینگ، وابستگی میان وظایف و مدیریت خطا.

03

مدل‌سازی و تبدیل داده با dbt

پیاده‌سازی لایه‌های Staging، Intermediate و Mart، همراه با آزمون، مستندسازی و مدل‌سازی مفاهیم کسب‌وکار.

04

پردازش داده‌های حجیم با Python و PySpark

توسعه پردازش‌های بهینه با Python و استفاده از Apache Spark و PySpark برای پردازش توزیع‌شده در مقیاس بزرگ.

05

معماری Data Lake و Data Warehouse

طراحی مخازن داده مقیاس‌پذیر و ساختارمند و انتخاب الگوی ذخیره‌سازی بر اساس حجم داده، الگوی مصرف و محدودیت زیرساخت.

06

تضمین کیفیت داده (Data Quality)

راه‌اندازی آزمون، اعتبارسنجی، کنترل تازگی و کامل بودن داده و مانیتورینگ کیفیت در طول پایپ‌لاین.

07

یکپارچه‌سازی منابع مختلف

اتصال پایگاه‌های داده، APIها، فایل‌ها و سیستم‌های عملیاتی؛ انتقال داده با NiFi و همگام‌سازی تغییرات در صورت نیاز پروژه.

08

آماده‌سازی داده برای هوش مصنوعی و تحلیل

ساخت Feature Store و لایه‌های داده آماده برای مدل‌های ML و LLM و استفاده در داشبوردهای تحلیلی.

فناوری‌های مهندسی داده

ابزار مناسب برای هر لایه.

فناوری‌ها بر اساس حجم داده، تأخیر قابل‌قبول، زیرساخت موجود و توان تیم انتخاب می‌شوند. هر پروژه به تمام این ابزارها نیاز ندارد.

هماهنگ‌سازی گردش‌کار

Apache Airflow

تعریف، زمان‌بندی و پایش گردش‌کارهای داده.

ورود و انتقال داده

Apache NiFi

طراحی جریان انتقال داده و رهگیری مسیر آن میان سیستم‌ها.

پردازش توزیع‌شده

Apache SparkPySparkPython

پردازش دسته‌ای و جریانی داده در مقیاس بزرگ.

تبدیل و مدل‌سازی

dbtSQL

ساخت مدل‌های داده، آزمون و مستندسازی لایه‌های تحلیلی.

رویداد و جریان داده

Apache Kafka

انتقال جریان رویداد میان سرویس‌ها و پایپ‌لاین‌های داده.

خروجی همکاری

معماری مورد توافق، پیاده‌سازی ارزیابی‌شده، مستندات یکپارچه‌سازی و تحویل عملیاتی. دامنه، معیار پذیرش و الزامات امنیتی در ابتدای همکاری مشخص می‌شوند.

زمینه شما؛ موضوع گفت‌وگوی بعدی ما.

راهکار مناسب را با هم تعریف کنیم.

گفت‌وگو درباره پروژه