DATA ENGINEERINGWarstwa danych, która decyduje, czy AI działa.
AI, analityka i automatyzacja działają tylko wtedy, gdy warstwa danych jest nudna w najlepszym sensie: eventy ze stałym kontraktem, idempotentni konsumenci, ścieżki replay, lineage, retencja i kontrola świeżości, zanim nieaktualne dane zamienią się w złe decyzje.
- 01Pilot workflow AIDwa tygodnie, stała cena. Mapa domeny, ryzyka i plan wdrożenia.
- 02Działający wycinekJeden realny proces dowieziony od początku do końca.
- 03Stopniowy rolloutRuch przenosimy etapami; rollback jest zawsze gotowy.
- 04PrzekazanieRunbooki, dashboardy i dokumentacja zostają u Ciebie.
Źródło prawdy za deterministycznym rdzeniem finansowym IndepAI
IndepAIStała cena, wyceniana przed startem.
To obszar inżynierski, nie produkt z półki: wyceniamy go z pilota, a nie z listy życzeń. Dwa tygodnie, jeden realny proces dowieziony od początku do końca, a mapa architektury, zapisy decyzji i działający wycinek zostają u Ciebie niezależnie od dalszej decyzji.
Poproś o ocenę procesuCo budujemy
Architektura streamingowa
Topiki Kafka/NATS, partycjonowanie, schematy, kontrakty konsumentów, DLQ i narzędzia replay.
Operacyjny PostgreSQL
Projekt schematu, indeksy, migracje, replikacja, backup i kontrole wydajności.
Analityka i lakehouse design
Wybór warehouse/lake według workloadu, nie trendu; granice kosztów storage i compute.
Governance i lineage
Tagowanie PII, retencja, kontrola dostępu, audit trails i monitory jakości danych.
Co dowozimy
Architektura, bramki i przełączenie ruchu, rozrysowane.
Technologie na produkcji
Narzędzia, na których wykonujemy tę pracę, i do czego konkretnie ich używamy.
Streaming eventów z kontraktami i możliwością replay.
Domyślne źródło prawdy dla danych.
Szybka analityka na surowych wolumenach eventów.
Hurtownia do analityki z ładem danych.
Testowane, wersjonowane transformacje SQL.
Harmonogram pipeline’ów z retry i lineage.
Change data capture z baz operacyjnych.
Co dostajesz
- 01Schemat eventów jako źródło prawdy, z kontraktem między producentami a konsumentami.
- 02Kolejki dead-letter, narzędzia replay i idempotentni konsumenci.
- 03Monitoring jakości danych: świeżość, wolumen, rozkład i drift schematu.
- 04Partycjonowanie, retencja i polityki cyklu życia warehouse/lake pod kontrolą kosztów.
Opisz system, który sprawia problem.
Cztery pola, bez rozmowy. Odsyłamy pisemną ocenę procesu: co zmienilibyśmy najpierw, jakich systemów to dotyczy i co objąłby pilot workflow AI. Odpowiadamy w jeden dzień roboczy.