Oszczędzaj czas i zasoby. Unikaj błędów, stosuj sprawdzone praktyki i wdrażaj wydajne rozwiązania big data.
Oceniamy planowany projekt lub audytujemy istniejące wdrożenie. Pokazujemy sprawdzone praktyki, kompromisy projektowe i potencjalne ryzyka — żeby Twój zespół budował od razu dobrze.
Wdrażamy nowoczesne architektury z data lake i hurtowniami chmurowymi. Tworzymy pipeline'y danych do 90% szybciej i znacznie skracamy czas na procesy kontroli jakości danych.
Data governance to jedna z najważniejszych inicjatyw związanych z danymi. Pomagamy zbudować fundament i wdrożyć narzędzia spełniające wymagania RODO, CCPA i innych regulacji.
Wykorzystaj skalowalność cloud-native i zyskaj przewagę dzięki elastycznym kosztom przechowywania danych, mocy obliczeniowej i wydajności przetwarzania danych.
Zatrudnij dedykowany zespół zdalny
Skaluj zespół z inżynierami zdalnymi
Pracuj z ekspertami
Doświadczenie w inżynierii danych
Wspieramy na każdym etapie procesu: zbieranie danych, przetwarzanie i ETL, czyszczenie i strukturyzacja, wizualizacja oraz budowa modeli predykcyjnych na bazie danych.
Oszczędność czasu i kosztów
Rekrutacja specjalistów z właściwymi kompetencjami zajmuje dużo czasu i kosztuje — zakładając, że w ogóle ich znajdziesz na konkurencyjnym rynku. Mamy gotowych ekspertów do Twojego projektu.
Wzmocnij zespół
ekspertami big data.
Dostarczaj projekty szybciej.
Pracujemy jako integralna część Twojego zespołu — wchodzimy w kulturę firmy, rozumiemy cele strategiczne i działamy zgodnie z Twoim sposobem pracy.
Pracuj z najlepszymi
specjalistami
Mamy 15+ lat doświadczenia w IT staff augmentation i tworzeniu rozwiązań programistycznych.
Szybki proces:
CV w 3 dni
Oszczędzasz czas — otrzymujesz pierwsze CV specjalistów i zaczynasz rozmowy z kandydatami.
Bezpieczny
okres próbny 2 tygodnie
Sprawdź jakość zespołu bez ryzyka — 2 tygodnie próby bez zobowiązań finansowych.
Powiedz nam o wymaganiach technologicznych i opisz projekt za pomocą formularza kontaktowego.
Nie ma jednego rozwiązania dla wszystkich. Zawsze tworzymy unikalną strategię rozbudowy zespołu.
Nasi liderzy HR i techniczni dostarczają CV. Zatwierdzasz każdego kandydata, który dołączy do Twojego zespołu.
Finalizujemy umowę i uruchamiamy Twój zdalny zespół.
W SoftKraft uruchomienie zespołu jest naprawdę szybkie. Stosujemy rygorystyczny proces rekrutacji — dzięki temu nasi klienci oszczędzają czas i pieniądze przy budowaniu dedykowanego zespołu.
Nasi klienci zasługują na ekspertów, którzy rozwiążą ich realne problemy. Zatrudniamy tylko inżynierów gotowych rozwijać kompetencje.
Pracujemy elastycznie. Jeśli projekt wymaga skalowania, nasi inżynierowie pomogą rozbudować produkt o nowe funkcje.
W pełni zdalny model pracy pozwala nam pozyskiwać najlepsze talenty w Europie Środkowej i skalować Twój zespół na żądanie.
Dzięki ISO 27001 i innym certyfikatom nasze usługi programistyczne są bezpieczne, niezawodne i zgodne z najwyższymi standardami branżowymi.
Co gwarantujemyOd analizy, przez realizację, po utrzymanie — zapewniamy inżynierów z wymaganymi kompetencjami.
Nasze procesy QA spełniają najwyższe standardy dostarczania oprogramowania.
Twoje dane są bezpieczne, dbamy o nie zgodnie z ISO 27001 i najlepszymi praktykami w branży.
Przetwarzanie big data z Apache Spark przyspieszyło podejmowanie decyzji inwestycyjnych i zapewniło skalowalną infrastrukturę dla rosnących wolumenów danych oraz rozwiązań machine learning
Apache Kafka i OpenShift do budowy streamingu w czasie rzeczywistym, pomagającego graczom optymalizować wyniki i strategie monetyzacji
Narzędzie BI z Big Data umożliwiło analitykom badanie danych biznesowych niemal w czasie rzeczywistym i szybsze podejmowanie decyzji inwestycyjnych
Inżynieria danych i data science to dziedziny komplementarne.
Inżynieria danych zapewnia, że analitycy danych mają dostęp do bezpiecznych i spójnych danych. Inżynierowie danych zajmują się fundamentalnymi elementami: początkowym zbieraniem surowych danych oraz procesami czyszczenia, sortowania, zabezpieczania, przechowywania i przepływu danych.
Data science łączy informatykę, statystykę i matematykę. Analitycy danych stosują algorytmy, narzędzia i techniki machine learning (np. analitykę predykcyjną), żeby wyciągać wiedzę z danych.
Inżynierowie danych muszą znać m.in.:
Python jest wiodącym językiem inżynierii danych. Java jest szeroko stosowana we frameworkach przetwarzania danych (większość ich API jest projektowana pod Javę). Scala to rozszerzenie Javy upraszczające jej składnię.
SQL to standardowy język relacyjnych baz danych (tabele z wierszami i kolumnami). NoSQL to bazy nietabelaryczne — występują w różnych typach zależnie od modelu danych (grafowe, dokumentowe). Inżynieria danych wykorzystuje oba typy zależnie od potrzeb projektu.
Hurtownie przechowują duże wolumeny danych bieżących i historycznych z różnych źródeł (CRM, ERP, systemy księgowe). Inżynieria danych pomaga organizacjom wyciągać wiedzę z danych przez raportowanie, analitykę i data mining.
Inżynierowie danych potrzebują kilku kluczowych kompetencji miękkich:
Zespół inżynierii danych pracuje z różnorodnymi interesariuszami — wielu z nich ma odmienny poziom wiedzy technicznej. Komunikacja jest kluczowa dla skutecznej współpracy.
Równie ważna co komunikacja. Inżynierowie muszą rozumieć oczekiwania zespołów data science (nauki o danych), częstotliwość raportowania i konkretne problemy biznesowe.
Projekty się zmieniają i ewoluują. Inżynierowie muszą umieć repriorytetyzować, dostosowywać się do nowych warunków i znajdować rozwiązania, gdy plan się zmienia.
Inżynieria big data ma zwykle architekturę pasującą do większości biznesów:
Konfiguracja big data musi obsługiwać wszystkie strumienie danych — strukturalne, niestrukturalne, semi-strukturalne. Dane przychodzące są priorytetyzowane i kategoryzowane do dalszego przepływu. Pozyskiwanie może odbywać się w trybie real-time lub batch. Typowo używamy Apache Kafka oraz rozwiązań AWS/GCP (Pub/Sub, BigQuery, Cloud Storage, Redshift, S3, Athena).
Po pozyskaniu surowych danych trzeba je gdzieś przechować. Rozwiązanie do przechowywania musi odpowiadać wymaganiom pozyskiwania danych w Twoim ekosystemie biznesowym.
Warstwa przetwarzania — tu zaczyna się analiza. Dane są selekcjonowane, czyszczone, formatowane do dalszej analizy i modelowania. Cel: odkrywać użyteczne informacje i wspierać decyzje biznesowe.
Warstwa wizualizacji — graficzna prezentacja informacji i wartości uzyskanej z analizy. Wykresy, mapy, dashboardy pomagają decydentom widzieć dane w kontekście.
Typowo używamy Amazon QuickSight lub Tableau, zobacz nasz artykuł Embedded Analytics: Amazon QuickSight vs Tableau.
