Inżynieria danych jako fundament skalowalnych rozwiązań AI i Data Science

Kim jest nasz klient

Międzynarodowa organizacja z sektora ochrony zdrowia, specjalizująca się w gromadzeniu danych, prowadzeniu badań klinicznych oraz analizie rynkowej.

Wyzwanie

Klient dążył do zwiększenia wartości swojego produktu opartego na danych poprzez zastosowanie zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji. Aby osiągnąć ten cel, konieczne było spełnienie kilku kluczowych wymagań technologicznych:

Zaawansowane możliwości przygotowywania i integracji danych zgodnie z rozbudowanymi regułami biznesowymi.
Wydajna platforma danych zdolna do obsługi dużej skali danych i intensywnych procesów analitycznych.
Integracja wielu komponentów technologicznych, co wiązało się z ryzykiem powstania złożonej, trudnej w utrzymaniu architektury.

Rozwiązanie: Skalowalne potoki danych wspierające zespół AI & Data Science

Aby sprostać wyzwaniu, zespół Craftware zaprojektował i wdrożył kompleksowe rozwiązanie inżynierii danych, które obejmowało:

Budowę wydajnych i elastycznych potoków przetwarzania danych – zarówno wsadowych, jak i inferencyjnych – wspierających zespół data science oraz umożliwiających efektywne trenowanie i wdrażanie modeli machine learning.
Wykorzystanie infrastruktury chmurowej, która umożliwiła dostęp do najnowszych komponentów AI/ML jako usług zarządzanych (managed services), zapewniając jednocześnie wysoką skalowalność i dostępność „out-of-the-box”.
Zastosowanie ekosystemu Databricks jako centralnej platformy analitycznej – dzięki swojej elastyczności i natywnemu wsparciu dla zaawansowanych funkcji AI i generatywnej AI, znacząco uprościł proces implementacji.

Kluczowe efekty biznesowe

Dzięki wdrożonemu rozwiązaniu klient uzyskał:

Skalowalną i zoptymalizowaną kosztowo infrastrukturę danych w chmurze, zdolną obsłużyć nawet najbardziej wymagające scenariusze analityczne.
Dostęp do szerokiego spektrum zaawansowanych komponentów AI/ML, wspieranych przez platformę Databricks, umożliwiających realizację skomplikowanych przypadków użycia z zakresu ML i GenAI.
Wysoki poziom automatyzacji procesów inżynieryjnych dzięki wykorzystaniu podejścia API-first oraz praktyk DevOps, co zminimalizowało ryzyko błędów i przyspieszyło wdrażanie zmian.