Data Engineering at Analytics

Maaasahang mga pipeline ng data, analytical na modelo, at operational na pag-uulat na binuo sa mga tanong sa negosyo.

Data at AnalyticsBusiness IntelligenceAI at Automation

Data na handa sa desisyon

Kakayahang nakahanay sa trabaho.

Ikinonekta namin ang mga source system, pinapahusay ang kalidad ng data, at gumagawa ng mga pinamamahalaang analytical na produkto na magagamit ng mga team para sa pag-uulat, pagtataya, pagsubaybay sa pagpapatakbo, at AI.

Para saan ang serbisyong ito

Kung saan ang data engineering at analytics ay lumilikha ng praktikal na halaga.

Ang serbisyo ay maaaring maihatid bilang isang nakatutok na interbensyon o bilang bahagi ng isang mas malawak na programa ng pagbabago. Ito ang mga karaniwang panimulang punto, hindi ang mga limitasyon ng pakikipag-ugnayan.

01

Pinag-isang pag-uulat sa pagpapatakbo

Ikonekta ang mga pira-pirasong sistema ng pananalapi, customer, produkto, at pagpapatakbo sa mga pare-parehong hakbang at pinamamahalaan na mga dashboard.

02

Modernisasyon ng platform ng data

Ilipat ang mga brittle extract at nakahiwalay na database patungo sa mga nasusukat na lakehouse, warehouse, streaming, o domain-data foundation.

03

Pagkakasundo at kalidad ng data

I-detect ang mga nawawala, nadoble, naantala, o sumasalungat na mga tala at gumawa ng may pananagutan na mga daloy ng trabaho sa remediation.

04

Data ng enterprise na handa sa AI

Maghanda ng mga pinamamahalaan, nakadokumento, nasusubaybayang mga dataset at mga retrieval layer para sa analytics, machine learning, at generative AI.

Konteksto ng paghahatid

Binuo sa paligid ng operating environment, hindi isang generic na template ng paghahatid.

Ang kakayahang ito ay hinubog para sa Mga Serbisyong Pinansyal, Seguro, Pagtitingi, Paggawa, Teknolohiya at ang mga pangkat na responsable para sa Pamamahala ng Data, Pananalapi, Operasyon, Teknolohiya ng Impormasyon. Iniuugnay ng pakikipag-ugnayan ang mga tamang disiplina sa engineering, kontrol, at mga pagpipilian sa teknolohiya sa target na resulta ng negosyo.

Mga industriya

Paghahatid na alam ang domain

Ang arkitektura, disenyo ng daloy ng trabaho, mga kontrol, at mga priyoridad sa paghahatid ay iniangkop sa mga realidad ng regulasyon, pagpapatakbo, at customer ng mga sektor na ito.

Serbisyong Pinansyal 路 Insurance 路 Pagtitingi 路 Paggawa 路 Teknolohiya

Mga koponan

Nakahanay sa mga may-ari ng pananagutan

Nakikipagtulungan kami sa mga pinuno at practitioner na nagmamay-ari ng system, ang data nito, ang resulta ng pagpapatakbo, at ang patuloy na pagganap nito pagkatapos ng paglunsad.

Pamamahala ng Data 路 Pananalapi 路 Mga Operasyon 路 Teknolohiya ng Impormasyon

Angkop ang solusyon

Nakakonekta sa mga kakayahan

Ang trabaho ay maaaring mag-isa o kumonekta sa mga katabing Levmetrics na kakayahan, na nagpapahintulot sa diskarte, pagpapatupad, pagsasama-sama, at pagpapatakbo na lumipat bilang isang programa.

Data at Analytics 路 Business Intelligence 路 AI at Automation

Ecosystem ng teknolohiya

Pinili ang teknolohiya para sa angkop, pagpapatuloy, at pangmatagalang pagmamay-ari.

Nagtatrabaho kami sa mga natatag na platform ng enterprise at modernong engineering ecosystem. Ang huling stack ay sumusunod sa kapaligiran ng customer, mga hadlang sa paghahatid, mga kinakailangan sa seguridad, at target na arkitektura sa halip na isang nakapirming kagustuhan ng vendor.

  • Python
  • SQL
  • Spark
  • BigQuery
  • PostgreSQL
  • Kafka
  • Power BI
  • Looker
  • At higit pa...

AI-unang paghahatid

AI-augmented engineering na may responsableng kontrol ng tao.

Inilapat namin ang AI kung saan pinapabuti nito ang bilis, lalim, o pare-pareho ng data engineering at analytics. Ginagamit ang Agentic AI para sa bounded, traceable workflows; Ang mga taong may karanasan ay nananatiling responsable para sa arkitektura, kalidad, seguridad, at mga resulta ng produksyon.

AI-assisted data engineering

Pabilisin ang pagmamapa, pagbabago, dokumentasyon, pagbuo ng pagsubok, at pagsisiyasat ng anomalya sa tulong ng AI na sinuri ng engineer.

Intelligent na kalidad ng data

Pagsamahin ang statistical detection, mga panuntunan sa negosyo, at semantic na paghahambing upang matukoy ang mga depekto na hindi nakuha ng mga static na pagsusuri.

Predictive at decision analytics

Gawing pagtataya, prioritization, operational signal, at masusukat na interbensyon ang pinagkakatiwalaang data sa kasaysayan at real-time.

Mga kakayahan

Ang inihahatid namin

  • Arkitektura ng data at disenyo ng platform
  • Batch at streaming data pipelines
  • Kalidad ng data at pagkakasundo
  • Business intelligence at mga dashboard
  • Pagtataya at analytical modeling
  • Paghahanda ng data na handa sa AI

Mga kinalabasan

Bakit ito mahalaga

  • Lumikha ng isang pinagkakatiwalaang pundasyon ng data ng pagpapatakbo
  • Bawasan ang manu-manong pag-uulat at pagkakasundo
  • Gawing pare-pareho ang mga sukatan sa mga team at system

Diskarte

Paano ito gumagana

  1. 01Mapa source system, mga may-ari, at mga kinakailangan sa desisyon
  2. 02Bumuo ng mga pinamamahalaang pipeline at semantic data models
  3. 03Maghatid ng analytics na may sinusubaybayang kalidad at lahi

Ang koponan sa likod ng trabaho

Mga de-kalidad na mapagkukunan, pinamamahalaang paghahatid, at pananagutan sa produksyon.

Ang pakikipag-ugnayan ng data engineering at analytics ay may staff sa paligid ng kinakailangang teknolohiya, domain, panganib, at modelo ng pagpapatakbo. Pinagsasama namin ang pag-screen na partikular sa tungkulin, pangangasiwa ng nakatatanda, ligtas na mga kasanayan sa paghahatid, at mga masusukat na gate ng kalidad sa halip na ituring ang staffing bilang isang volume exercise.

Kwalipikado, angkop sa proyektong talento

Pinili ang mga pangkat ng paghahatid para sa aktwal na domain at stack. Sinusuri ang talentong na-verify ng CCAT para sa paglutas ng problema at liksi sa pag-aaral bago sumali sa gawaing proyekto.

Senior engineering at pangangasiwa sa kalidad

Ang arkitektura, pagpapatupad, diskarte sa pagsubok, kahandaan sa pagpapalabas, at handover sa pagpapatakbo ay sinusuri ng mga may karanasan na mga pinuno ng engineering at kalidad.

Kadalubhasaan sa seguridad kung saan ito mahalaga

Ang gawaing sensitibo sa seguridad ay maaaring makuha sa KLCP-certified na kadalubhasaan, mga secure na kasanayan sa engineering, hindi gaanong pribilehiyong pag-access, at mga kontrol sa paghahatid na batay sa ebidensya.

Cloud at lapad ng platform

Nagtatrabaho kami sa AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, mga container, walang server, Kubernetes, imprastraktura bilang code, CI/CD, observability, at hybrid estate.

Mga paraan upang makisali

Magsimula sa saklaw na tumutugma sa desisyon sa harap mo.

Maaaring magsimula ang mga pakikipag-ugnayan sa isang maikling pagtatasa, isang tinukoy na pagpapatupad, o patuloy na pagmamay-ari ng produkto at platform. Ang modelo ng komersyal at paghahatid ay sumusunod sa kinalabasan, panganib, at antas ng pagpapatuloy na kinakailangan.

01

Pagtatasa at roadmap

Isang nakatuong pakikipag-ugnayan upang magtatag ng kasalukuyang estado, mga priyoridad sa negosyo, mga panganib, target na arkitektura, mga yugto ng paghahatid, mga hakbang, at mga pagpipilian sa pamumuhunan.

02

Paghahatid ng proyekto

Ang isang responsableng koponan ay naghahatid ng isang tiyak na resulta sa pamamagitan ng pagtuklas, arkitektura, pagpapatupad, kalidad ng engineering, deployment, at handover.

03

Dedikadong pangkat ng engineering

Gumagana ang isang matatag, cross-functional na team laban sa isang napagkasunduang roadmap na may malinaw na ritmo, pamamahala, teknikal na pagmamay-ari, at kapasidad.

04

Pinamamahalaang ebolusyon at suporta

Ang patuloy na pagmamay-ari para sa pagiging maaasahan, mga release, pagpapahusay, seguridad, modernisasyon, obserbasyon, at pagpapahusay sa gastos sa pagpapatakbo.

Magsimula sa kinalabasan

Dalhin sa amin ang hadlang sa pagpapatakbo.Huhubog tayo sa paghahatid sa paligid nito.

Ibahagi ang kasalukuyang sistema, hadlang, at target na kinalabasan. Magmapa tayo ng praktikal na landas pasulong.