Inżynieria danych
Lakehouse, streaming i zarządzane pipeline’y – zbudowane, by zasilać analitykę i AI.
Większość projektów AI grzęźnie na danych, a nie na modelu: dane są w silosach, docierają z opóźnieniem i nikt nie wie, skąd wzięła się dana liczba. Budujemy platformę danych pod spodem: lakehouse na otwartych formatach, pipeline’y wsadowe i strumieniowe oraz katalog, który decyduje, kto i co może je czytać, żeby dashboardy były aktualne, a wasze agenty AI i pipeline’y RAG pracowały na danych, za które możecie ręczyć.
01 / Co to rozwiązuje
Wasze dane w tabelach Apache Iceberg lub Delta Lake, które czytają Databricks, Snowflake, BigQuery i Spark, bez uzależnienia od dostawcy i bez kopii dla każdego narzędzia.
Pipeline’y na Kafce i Flinku zapisują zdarzenia prosto do tabel lakehouse, więc dashboardy operacyjne i agenty AI widzą to, co stało się kilka minut temu, a nie wczoraj.
Czyste, wersjonowane, udokumentowane zbiory danych, embeddingi i cechy, z których pipeline’y RAG, agenty i modele mogą bezpiecznie korzystać, także dokumenty, obrazy i inne dane multimodalne.
Katalog jako jedyny punkt kontroli: zasady dostępu, lineage od źródła do raportu, kontrakty danych i testy jakości, które wyłapują zepsute dane, zanim zrobią to wasi użytkownicy.
02 / Stos
Standardy branżowe, nudne w dobrym sensie: narzędzia z przyszłością, które będzie znał także następny inżynier.
Lakehouse i formaty tabel
Apache Iceberg
Otwarty format tabel, czytelny dla każdego dużego silnika
Delta Lake
Otwarty format tabel natywny dla Databricks
Databricks
Platforma lakehouse dla danych i AI
Snowflake
Chmurowa platforma danych z tabelami Iceberg
BigQuery
Bezserwerowa hurtownia w Google Cloud
Streaming
Apache Kafka
Kręgosłup strumieni zdarzeń
Apache Flink
Stanowe przetwarzanie strumieni
Spark Structured Streaming
Spark Structured Streaming: wsad i strumień w jednym
Amazon Kinesis
Zarządzany streaming w AWS
Transformacje i orkiestracja
dbt
Przetestowane, wersjonowane transformacje SQL
Apache Airflow
Orkiestracja procesów na dużą skalę
Dagster
Orkiestracja oparta na zasobach z lineage
Apache Spark
Rozproszone przetwarzanie dużych zbiorów danych
Zarządzanie i jakość
Unity Catalog
Kontrola dostępu, lineage i wyszukiwanie danych
Apache Polaris
Otwarty katalog REST dla Iceberga
Great Expectations
Automatyczne testy jakości danych
OpenLineage
Otwarty standard lineage między narzędziami
Dane dla AI
Vector stores
pgvector, Qdrant, Pinecone i wyszukiwanie wektorowe wprost w lakehouse
Feature stores
Feature store’y dla spójnych cech w treningu i na produkcji
Document pipelines
Pobieranie dokumentów i danych multimodalnych dla RAG
MCP servers
Zarządzany dostęp agentów AI do danych przez serwery MCP
03 / Podejście
Tabele Iceberg lub Delta, które należą do was – później możecie zmienić lub połączyć silniki bez ponownej migracji danych.
Te same tabele obsługują nocne raporty i scenariusze czasu rzeczywistego zamiast dwóch pipeline’ów, które pokazują co innego.
Kontrakty danych między producentami a odbiorcami i testy jakości przy każdym uruchomieniu, żeby zmiana schematu wyżej w łańcuchu po cichu nie psuła raportów ani odpowiedzi AI.
Moc obliczeniowa dopasowana do obciążenia, warstwy przechowywania i wgląd w zużycie – rachunek rośnie razem z wartością, a nie niespodziewanie.
04 / Standardy
Trzymamy się standardów branżowych i sprawdzonych metod w każdym projekcie – to właśnie dzięki nim wycena pozostaje realistyczna.
05 / Infrastruktura
Dobre pytania
Konkretne odpowiedzi na pytania klientów przed startem.
To zależy od waszych obciążeń. WNC zwykle zaleca przechowywanie danych w otwartym formacie tabel, takim jak Apache Iceberg lub Delta Lake, aby hurtownia (Snowflake, BigQuery) i silnik lakehouse (Databricks, Spark) czytały te same tabele. Zachowujecie wygodę hurtowni tam, gdzie się sprawdza, i nie wiążecie danych z jednym silnikiem.
Powiązane realizacje
Nasze projekty i produkty, w których była ta usługa.
Start
Napiszcie, gdzie dziś są wasze dane i co mają zasilać. Starszy inżynier odpowie z uczciwym zakresem i ceną.
Let’s manage Zobaczcie pipeline’y RAG
