데이터 플랫폼 & 엔지니어링

분석, 기계 학습 및 인공지능 응용 프로그램을 지원하는 신뢰할 수 있는 파이프라인 및 관리 데이터 제품을 설계합니다.

질문 할 수 있는 질문

올바른 데이터가 올바른 소비자에게 그 의미가 그대로 도달할 수 있습니까?

지도 출처, 소유권, 허용된 사용 및 각 소비자의 신선함이 필요합니다. 플랫폼 패턴을 선택하기 전에 품질, 혈통 및 접근성 격차를 식별하십시오. 데이터 디자인을 구체적인 분석 또는 AI 작업 로드에 연결합니다.

배트 및 스트리밍 요구 사항에 따라 흡수, 변환 및 서비스 설계. 계약, 조화 검사, 실패 처리 및 재연을 정의합니다. 데이터에 품질 신호를 붙여서 소비자가 빈 결과와 불완전한 부하를 구별할 수 있도록 합니다.

플랫폼을 작동시킬 수 있도록 해 문서 소유, 관찰 가능, 비용 동력 및 복구 절차 유용한 데이터 제품들을 중심으로 단계적으로 도입할 계획을 세우고 수요와 증거가 이를 정당화할 때 플랫폼을 확장한다.

대화에 무엇을 가져오야 할까요?

당신이 해야 할 결정, 이미 알고 있는 제약과 작은 비비밀 사례를 가져오세요. 그러면 자료, 집중적인 검토 또는 보다 상세한 토론이 올바른 다음 단계인지에 동의할 수 있습니다.

더 명확한 다음 단계