Főoldal/Szolgáltatások/Data & AI Engineering

Terület 01 — Data & AI Engineering

Megbízható adatalapot építünk a riportokhoz, az alkalmazásokhoz és az AI-hoz.

Megbízható riport és AI csak megbízható adatokra épülhet. Adatplatformokat, adatmodelleket és adatfolyamokat építünk és korszerűsítünk Databricks, Snowflake és BigQuery környezetben, úgy, hogy azokat a belső csapat utána önállóan üzemeltethesse.

Dolgozz velünk

Terület 01

Ismerős?

Head of Data / Data Platform

Platform és üzemeltetés

A platformcsapat idejének nagy részét pipeline-hibák javítása és eseti adatkérések viszik el.
Az adathibákat jellemzően az üzleti oldal veszi észre, nem a monitorozás.
A platform felhőköltsége nő, de nem látszik, melyik terület vagy feldolgozás okozza.
A régi adattárház és az új lakehouse évek óta párhuzamosan fut, a migráció nem zárul le.

CDO / Data Governance

Adatminőség és megfelelés

Ugyanarra a KPI-ra a különböző riportok eltérő számot adnak.
A szabályozói riportok adatvonalát (lineage) minden auditra részben újra kell összerakni.
Az adatgazdálkodási szabályok le vannak írva, de a pipeline-ok technikailag nem kényszerítik ki őket.
Nem számszerűsíthető, mekkora üzleti értéket hoz az adatplatformba fektetett költségvetés.

Head of AI / CTO

AI-ra kész adatok

Az AI use case-ek a PoC után az adatok elérhetőségén és minőségén akadnak el.
A szerződések, dokumentumok és levelezések strukturálatlanul, egységes jogosultságkezelés nélkül állnak rendelkezésre.
Az AI-csapatok saját adatmásolatokat építenek, így ellenőrizetlen párhuzamos adatfolyamok jönnek létre.
Nincs közös adatmodell és adatkatalógus, amelyre több AI-alkalmazás biztonságosan építhetne.

Hogyan működik?

Egy tipikus vállalati adatfolyamat a forrásrendszerektől a riportokig és az AI-ig.

Az adat a forrásrendszerekből töltődik be, nyers formában tároljuk, majd átalakítjuk és ellenőrizzük. Modellezett formában jut el a riportokhoz, az alkalmazásokhoz és az AI-hoz. A folyamatot ütemező vezérli, a működését folyamatosan figyeljük, és minden lépésnek van gazdája a csapatban.

DEData Engineerbetöltés, pipeline-ok, transzformáció

AEAnalytics Engineeradattesztek, adatmodell, üzleti logika

PEPlatform Engineerütemezés, infrastruktúra, monitorozás

AIAI EngineerAI-alkalmazások, RAG

Interaktív bemutató: az adat útja lépésenként

Data & AI Engineering

Miben segítünk?

Adatplatform építése

Lakehouse- és adattárház-architektúrát tervezünk és építünk Databricks, Snowflake vagy BigQuery alapon, a jogosultságoktól a fejlesztési környezetekig.

Adatbetöltés és integráció

Bekötjük a forrásrendszereket – ERP, CRM, adatbázisok, API-k, fájlok – kötegelt, CDC-alapú vagy valós idejű betöltéssel.

Pipeline-ok és ETL/ELT-fejlesztés

Tesztelt, verziókezelt transzformációs folyamatokat írunk Sparkban, SQL-ben vagy dbt-ben, amelyek a nyers adatból megbízható, üzleti célra kész táblákat állítanak elő.

Ütemezés és automatizálás

Az adatfolyamok Airflow-val vagy Databricks Workflows-szal, a függőségek sorrendjében futnak. Hiba esetén riasztás megy, az újrafuttatás és a telepítés (CI/CD) automatikus.

Adatmodellezés

Rétegzett, dimenzionális modellekbe rendezzük az adatokat, egységes üzleti fogalmakkal és mutatókkal, amelyekre riport és AI-alkalmazás egyaránt építhet.

Migráció

Régi adattárházakat és ETL-eszközöket (Informatica, SSIS, ODI) váltunk ki párhuzamos futtatással és az eredmények egyeztetésével.

Adatminőség és adatkövetés

Automatikus minőségellenőrzés, adatvonal (lineage) és kijelölt adatgazdák: látszik, honnan jön egy szám, és ki felel érte.

Teljesítmény és költség

Hangoljuk a lassú jobokat és lekérdezéseket, leépítjük a fölösleges számítási kapacitást, és mérhetővé tesszük a platform költségét.

Data & AI Engineering

Így indulunk

Felmérés

Adatplatform és AI-megvalósíthatósági felmérés

Egy kiválasztott üzleti igényhez megnézzük, milyen adatok és integrációk vannak, mi hiányzik, és mi a reális út a megvalósításig.

Mivel indulunk: Egy konkrét üzleti igénnyel és hozzáféréssel az érintett rendszerekhez
Eredmény: Adat- és integrációs térkép, kockázatlista és lépésekre bontott terv
Ki dolgozik rajta: Tapasztalt adatmérnök és architekt, a belső adatcsapattal közösen

Körülhatárolt projekt

Egy kritikus adatfolyam rendbetétele

Egyetlen, üzletileg fontos adatfolyamot vagy adatterméket teszünk megbízhatóvá: adatmodell, minőségellenőrzés, monitorozás, dokumentáció.

Mivel indulunk: Egy hibás vagy lassú adatfolyammal, ami riportot vagy alkalmazást táplál
Eredmény: Stabil, mért minőségű adatfolyam, átadva a belső csapatnak
Ki dolgozik rajta: 1–3 tapasztalt mérnök, előre egyeztetett átadási feltételekkel

Technológiák

Adatplatform, adatmodellezés, adatfolyamok, migráció, adatminőség, teljesítmény- és költségoptimalizálás.

Platformok

Databricks, Snowflake, BigQuery

Feldolgozás

Apache Spark, SQL, Python, dbt

Ütemezés

Airflow, Databricks Workflows

Üzemeltetés

Docker, Kubernetes, CI/CD

Referenciák

Összes referencia

Hazai kereskedelmi bank

Data & AI Engineering

Adattárház-migráció Databricks lakehouse-ra

Szerepünk: 4 fős adatmérnöki csapat · migráció technikai megvalósítása a bank adatcsapatával

Bővebben

Hazai kiskereskedelmi lánc

Data & AI Engineering

Egységes adatmodell és Snowflake-költségoptimalizálás

Szerepünk: 2 adatmérnök · a belső BI-csapat mellett

Bővebben

FAQ

Data & AI Engineering

Terület 02

AI Applications & Integration

A vállalat saját tudására és adataira épülő AI-megoldásokat fejlesztünk, és beillesztjük őket a meglévő folyamatokba.

Terület 03

Product Engineering & Modernization

Üzleti alkalmazásokat fejlesztünk, és korszerűsítjük a meglévő rendszereket.

Milyen platformokon dolgozunk?

A legtöbb tapasztalatunk Databricks, Snowflake és BigQuery környezetben van, de mindig a meglévő rendszerekből indulunk ki. Új platformot csak akkor javaslunk, ha erre üzleti ok van.

Le kell-e cserélni a meglévő adattárházat?

Nem feltétlenül. Sokszor gyorsabb a meglévő platformot rendbe tenni, és csak a szűk keresztmetszeteket kiváltani.

Ki üzemelteti a rendszert a projekt után?

Alapesetben a belső csapat. Az átadáshoz dokumentáció, monitorozás és egy közös üzemeltetési időszak tartozik.

Lehet-e a belső adatcsapattal közösen dolgozni?

Igen, a legtöbb projektünk így működik: ügyfelünk eszközeivel, kódbázisában és folyamatai szerint dolgozunk.

Az első lépés

Egy konkrét feladattal érdemes kezdeni.

Egy 30 perces szakmai egyeztetésen tapasztalt mérnökünk átnézi a helyzetet, és javaslatot tesz a következő lépésre.

Adatplatform és AI-megvalósíthatósági felmérés

Egy kiválasztott üzleti igényhez megnézzük, milyen adatok és integrációk kellenek, mi hiányzik, és milyen lépésekben érdemes megvalósítani.

Vállalati tudáskereső vagy hatáselemző

Egy jól körülhatárolt felhasználási esetet valósítunk meg, előre egyeztetett adatforrásokkal, jogosultságokkal és minőségi elvárásokkal.

Dolgozz velünk