Big Data: DataOps и MLOps

  • Улучшаем взаимодействие с базами данных и биг дата, внедряем DataOps и MLOps
  • Помогаем безопасно хранить и обрабатывать данные
  • Оптимизируем СУБД под бизнес-требования
  • Обучаем и интегрируем модели Machine Learning для эффективной работы с большими массивами данных
Получить консультацию
Big Data: DataOps и MLOps

Примеры оптимизации Big Data

Оптимизация хранения
Проведём аудит СУБД и поможем повысить производительность процессов с помощью оптимизации хранения данных.
Анализ данных
Поможем “выжать” максимум из необходимых бизнесу данных. Сможете обоснованно принимать важные коммерческие решения.
Поддержка
Создаем отказоустойчивые системы и гарантируем их работу на 100%. Поддерживаем ваши СУБД и минимизируем downtime.

DataOps-сопровождение

Поддерживаем и ускоряем ваши процессы обработки данных. Обеспечиваем стабильность инфраструктуры для работы с данными, чтобы ваша компания оперативно получала всю необходимую информацию о внутренних процессах.

В чем помогает DataOps

one

Забудете про сбои и нехватку ресурсов в инфраструктуре

two

Запустите стабильный процесс деплоя и быстрого обновления отчетов

three

Сможете быстро подключать новые источники данных

four

Сможете эффективно контролировать качество данных

Узнайте подробнее про услугу DataOps

Оставьте свой номер телефона, и наш менеджер подберет план работ под ваши задачи и рассчитает стоимость

Узнать больше
Узнайте подробнее про услугу DataOps

MLOps

Решаем бизнес-задачи, которые требуют обработки огромных объемов данных. Обучаем и интегрируем модели машинного обучения, которые помогают автоматизировать процессы вашего бизнеса с высокой степенью надежности.

В чем помогает MLOps

one

Связывает аналитиков и операционные команды — ускоряет процесс разработки и развертывания

two

Включает непрерывный мониторинг производительности моделей для их актуальности и эффективности

three

Позволяет легко обрабатывать большие объемы данных и управлять большим числом моделей

four

Уменьшает вероятность ошибок, повышает прозрачность проектов и оптимизирует ресурсы

Как внедряем MLOps

Определяем бизнес-идею
Обучаем модель
Тестируем
Внедряем модель

Узнайте подробнее про услугу MLOps

Оставьте свой номер телефона, и наш менеджер подберет план работ под ваши задачи и рассчитает стоимость

Узнать больше
Узнайте подробнее про услугу MLOps

Технологии для оптимизации Big Data

Наши эксперты разработали комплексный подход к DataOps и MLOps и применяют современные инструменты для работы с данными.
SQL line

PostgreSQL

postgreSQL

MySQL

MySQL

Oracle

Oracle

MS SQL Server

MsSQL
NoSQL line

Mongodb

Mongodb

Redis

Redis

Apache HBase

Apache Hbase

Apache CouchDB

Apache Couch

Neo4j

Neo4j

RavenDB

RavenDB

OrientDB

OrientDB

DynamoDB

DynamoDB

HyperTable

HyperTable

Hadoop

Hadoop

Spark

Spark

Kafka

Kafka

Rabbitmq

Rabbitmq

Elasticsearch

Elasticsearch

Memcached

Memcached

Sphinx

Sphinx

Проекты наших Data и ML специалистов

Цены на DevOps-услуги

Стоимость проектов индивидуальна — все зависит от конечных задач, утвержденных с вами

Примеры завершенных проектов

Задача
Задача:

Состав работ
Что входит в стоимость:
    Сколько стоит оптимизация Big Data

    Сколько стоит оптимизация Big Data

    Закажите бесплатную консультацию, и наш менеджер предложит варианты под ваши задачи

    Заказать

    DataOps-аутсорсинг: почему казахстанский бизнес передаёт управление данными на аутсорс

    Компании в Казахстане ежегодно наращивают объёмы собираемых данных — от транзакционных логов до поведенческой аналитики. Но без выстроенных процессов эти данные остаются сырьём, которое не превращается в решения. Именно здесь DataOps-аутсорсинг становится рациональной альтернативой содержанию собственной команды data-инженеров.


    Найти специалистов по оркестрации дата-пайплайнов, настройке ETL-процессов и мониторингу Big Data инфраструктуры в Алматы или Астане — задача со сроком от нескольких месяцев. При этом рынок Data Engineering в Казахстане перегрет: спрос на инженеров, владеющих Apache Spark, Kafka и Airflow, значительно превышает предложение. Аутсорсинг DataOps снимает эту проблему — вы получаете готовую экспертизу без затрат на найм, онбординг и удержание.


    Отдельная задача — интеграция источников данных. Типичный казахстанский бизнес использует от 5 до 20 систем, генерирующих данные: CRM, ERP, маркетплейсы, платёжные шлюзы, мобильные приложения. Подключение каждого нового источника без DataOps-подхода — это ручная работа, ошибки маппинга и задержки в отчётности. Выстроенный конвейер данных автоматизирует этот процесс: новый источник подключается за дни, а не недели.


    Не менее важна экономика простоя. Час недоступности аналитической системы для финтех-компании или e-commerce платформы — это потерянные сделки и решения, принятые вслепую. DataOps-сопровождение включает проактивный мониторинг, автоматическое оповещение и документированные SLA, что сводит downtime к минимуму.


    Для компаний, которые планируют внедрение машинного обучения, DataOps создаёт фундамент: без чистых, структурированных и своевременных данных ни одна ML-модель не даст бизнес-результата. Это инвестиция не в инструменты, а в скорость принятия решений на основе данных.

    Вопрос-ответ: DataOps и MlOps