Услуги Big Data
Услуги больших данных для более интеллектуальных бизнес-решений
Консалтинг больших данных
Услуги Big Data Management
Услуги по интеграции данных
Аналитика больших данных и BI-сервисы
Архитектура больших данных и настройка платформы
Обработка данных в реальном времени и потоковая передача
Модернизация данных и миграция
Управляемые услуги Big Data
Поговорите с нашими специалистами по обработке данных, чтобы проанализировать ваши источники данных и создать правильные стратегии для создания систем, которые раскрывают ваш бизнес-потенциал.
Начните свою стратегию данныхРешения для больших данных, которые мы предлагаем для оптимизации ваших бизнес-операций
Последние решения для больших данных, которые мы предоставили
Tech Stack, за которым мы следим в сервисах Big Data
- Апач Кафка
- Апач Флум
- Apache NiFi
- AWS Kinesis
- Google Cloud Pub/Sub
- Логсташ
- Сквооп
- Apache Hadoop HDFS
- Amazon 3
- Azure Data Lake Хранение
- Google Cloud Хранение
- Дельта Лейк
- Апач Худи
- Апач Айсберг
- Apache Spark
- Улей Апачи
- Apache Flink
- Apache Storm
- Databricks
- Google Dataflow
- Престо
- Трино
- Тальканд
- Apache Airflow
- информатика
- Мэтильон
- Пятигран
- dbt (инструмент для создания данных)
- Azure Data Factory
- AWS
- Google Cloud
- Азур
- Цифровой океан
- Снежинка
- Databricks
- Apache Spark
- Apache Airflow
- мудак
- PySpark
- Лаборатория Grafana
- Щелкунчик данных
- Близнецы
- Апач Кафка
- Пбсуб
- Таблица
- Взгляд
- Power BI
- Тензорфлоу
- Питорч
- учёба в скиките
- МЛфл
- Кубок
- AWS SageMaker
- Vertex AI
Почему вы выбрали MindInventory в качестве идеальной компании по обработке больших данных?
Часто задаваемые вопросы
Вы можете начать внедрение услуг больших данных с помощью этого пошагового процесса:
Шаг 1: Оцените потребности вашего бизнеса и инфраструктуру данных
Шаг 2: Найдите лучших поставщиков услуг больших данных и выберите лучших
Шаг 3: Выберите подходящие технологии
Шаг 4: Реализуйте решения для больших данных, которые соответствуют вашим целям.
Вы можете ожидать, что стоимость услуг больших данных будет в диапазоне от 10 000 до 200 000 долларов США или более, в зависимости от объема проекта, объема данных и технологического стека.
- Базовая реализация, охватывающая прием данных, настройку хранилища и базовую аналитику, может стоить около 10 000-50 000 долларов США + для облачных озер данных.
- Реализация среднего уровня (для масштабируемости предприятия), охватывающая пользовательские панели управления, прогнозное моделирование и интеграцию BI, может стоить около 50 000-200 000 долларов США + (сквозные корпоративные решения для больших данных)
- Аналитика, основанная на ИИ, охватывающая интеграцию ИИ / ML, гиперперсонализационные двигатели или IoT-потоки данных, может стоить около 200 000 долларов США.
Успешная стратегия больших данных следует этой 6-ступенчатой структуре:
Шаг 1: Определите бизнес-цели
Шаг 2: Оценка зрелости данных
Шаг 3: Выберите правильный стек технологий
Шаг 4: Постройте масштабируемую архитектуру
Шаг 5: Внедрение управления и безопасности
Шаг 6: Измерить и итерировать
Ищете другие услуги?
Изучите другие связанные с нами услуги, чтобы повысить производительность вашего цифрового продукта.
Исследуйте все услугиИнновационные данные от наших экспертов
Прочитайте эксклюзивные идеи наших экспертов о последних тенденциях, достижениях и будущем в области обработки данных.
Если вы хотите понять, что такое Data Lake vs Data Store vs Data Mart, скорее всего, это потому, что вы принимаете или скоро примете критическое решение о том, как ваша организация хранит данные.
Наука о данных обладает огромной преобразующей силой, когда стратегически используется предприятиями для стимулирования роста. Этот пост в блоге предлагает проницательный обзор того, что наука о данных для предприятий, ее ключевой задачей является создание новых технологий.
В этом возрасте, когда данные и ИИ управляются, тот, кто владеет большим количеством данных, имеет большой потенциал для впечатляющего бизнеса, заставить кого-то ручаться за них или играть в свои вредоносные игры.