Craftware - Partner Databricks

Craftware, jako Partner Databricks, wspiera organizacje w budowaniu nowoczesnych platform danych, zgodnych z architekturami referencyjnymi, umożliwiając podejmowanie decyzji w oparciu o dane oraz wparcie operacji narzędziemi sztucznej inteligencji (A). Nasz zespół pomaga klientom przyspieszyć transformację cyfrową, wykorzystując nowoczesne, wysoce skalowalne i bezpieczne, chmurowe platform danych, wspierając wdrożenie ekspertyzą w zakresie danych i analityki.

Databricks jest nie tylko twórcą podejścia lakehouse, ale także liderem tej kategorii produktów, tj. zunifikowanych platform danych, które łączą w jednym, spójnym środowisku możliwości i zalety jezior danych (data lakes), hurtowni danych (data warehouses) oraz sztucznej inteligencji (AI), w tym uczenia maszynowego (ML) oraz generatywnej AI (genAI).

Wspólnie z Craftware możesz szybciej i w pełniejszym stopniu skorzystać z korzyści jakie oferuje platforma Databricks Data Intelligence.

Dlaczego Databricks?

Zunifikowana platforma dla Danych i AI

Databricks łączy to, co najlepsze w hurtowniach danych i jeziorach danych w jedną architekturę: Lakehouse.
Generative AI gotowe do produkcji

Buduj, trenuj i wdrażaj aplikacje GenAI, używając Mosaic AI i MLflow — wszystko z silnym zarządzaniem.
Zgodność i bezpieczeństwo od podstaw

Zarządzaj wszystkimi swoimi danymi i zasobami AI za pomocą Unity Catalog do kontroli dostępu, audytu i egzekwowania zasad.
Otwarte i skalowalne

Zbudowany na otwartych formatach i API — Databricks łatwo integruje się z każdym istniejącym środowiskiem IT.

Jak wspieramy naszych klientów

Kompleksowa realizacja projektów
Od strategii i architektury po wdrożenie AI — realizujemy od początku do końca projekty polotazowe oraz wdrożenia pełnoskalowe.

Certyfikowani Eksperci Databricks
Nasz zespół posiada certyfikacje i szkolenia Databricks z zakresu Architektury Platformy, Inżynierii Danych, oraz Machine Learning.

Integracja Salesforce i systemów legacy
Integrujemy dane z systemów źródłowych, migrujemy z zastałych systemów, wdrażamy automatyzacje łańcuchów przetwarzania, łącząc to wszystko w zunifikowany ekosystem używając platformy Databricks Data Intelligence.

Frameworki i Warsztaty
Skorzystaj z naszej espertyzy, gotowych do użycia architektur referencyjnych i bibliotek, aby możliwie szybko osiągnąc korzyści płynące z zastosowania platformy Databricks Data Intelligence.

Przykładowe projekty u naszych klientów

Migracja Databricks z przestarzałej platformy danych
Integracja Danych do Korporacyjnych Jezior Danych
Inżynieria Danych dla Data Science & AI
Zarządzanie Wiedzą z genAI

Przejście z przestarzałej platform danych na Databricks Data Intelligence zwiększa efektywność, skalowalność i redukuje koszty operacyjne. Jeden z typowych scenariusz obejmuje migrację klastrów Hadoop do nowoczesnego, chmurowego środowiska Databricks.

Potencjalne Korzyści:
- Poprawa wydajności przetwarzania danych dzięki dynamicznej skalowalności.
- Zmniejszenie zależności od kosztownej, złożonej infrastruktury zarządzanej przez wewnętrzny dział IT.
- Minimalizacja zakłóceń biznesowych poprzez podzielenie migracji na etapy oraz metody pracy oparte o metodyki zwinne (agile).
- Podniesienie kwalifikacji wewnętrznych zespołów pozwala szybciej dostarczać nowe inicjatywy w obszarze Data & AI.
Integracja rozproszonych źródeł danych do scentralizowanego jeziora danych umożliwia organizacji na bardziej całościową i głębszą analizę opartą o całość dostępnych w niej danych (zamiast podejmowania decyzji na bazie niewielkiego ich fragmentu).

Potencjalne Korzyści:
- Skonsolidowana platforma danych umożliwiająca pełną analitykę i raportowanie w całej firmie.
- Skalowalne, zoptymalizowane kosztowo potoki integracji różnych typów i źródeł danych.
- Wzmocniony nadzór nad danymi w tym lepsze zarządzania danymi referencyjnymi.
- Wykorzystanie rozwiązań GenAI do ekstrakcji wiedzy z nieustrukturyzowanych zbiorów danych tekstowych.
Budowa skalowalnych, zautomatyzowanych potoków danych wspiera poprawę jakości i tempo wdrażania inicjatyw uczenia maszynowego oraz AI i wspiera rozwój zdolności organizacyjnych w zespołach klienta.

Potencjalne Korzyści:
- Skalowalna infrastruktury chmurowa do obsługi wielkich i skomplikowanych przetważań danych związnych z wykorzystaniem AI.
- Użycie zintegrowanych narzędzi Databricks uproszcza dostarczanie złożonych rozwiązań AI/ML
- Stosowanei zasad DevOps pozawala na krótsze cykle rozwoju oporogramowania co przyspiesza rozwój narzedzi AI oraz skraca czas niezbdny do osiagnięcia związanych z nimi korzyści biznesowych.
- Poprawa wydajności modeli AI i uczenia maszynowego (machine learning) poprzez zaawansowane przygotowanie i integrację danych.
Systemy zarządzania wiedzą wsparte genAI usprawnaiją dostęp do wiedzy zaszytej w ogromnych bazach dokumentów oraz podejmowanie decyzji poprzez pełniejsze wykorzystanie istniejących zasobów informacyjnych organizacji.

Potencjalne Korzyści:
- Wdrożenie rozwiązań genAI, takich jak przetważania RAG i interfejsy wyszukiwania oparte o wielkie modele językowe (LLM), umożliwiające szybką ekstrakcję wiedzy historycznie uwięzionej w dużych bazach wewnętrznych dokumentów tekstowych.
- Przyspieszenie czasu wprowadzenia na rynek aplikacji opartych na AI poprzez DevOps i automatyczną walidację.
- Nowoczesna platforma danych umożliwia lepszą kontrolę nad kosztami infrastruktury co skutkuje wyąszym zwotem z inwestycji (ROI) w inicjatywy AI.

Cenimy długotrwałe relacje

Doświadczenie

Ponad 15 lat doświadczenia w obsłudze klientów korporacyjnych z segmentu enterprise, w tym liczne projekty związane z danymi, analityką i AI.
Wartość dla Klienta

Skupiamy się na Wartości dla Klienta. To jest fundament kultury firmowej Craftware.
Najlepsza Technologia

Budujemy partnerstwa dostawcami najlepszych technologii w swojej kategorii (np. Salesforce w CRM i Databricks w Data, Analytics & AI) i jednoczenie jesteśmy otwarci na pracę w różnych technologiami.
Inżynierski etos

Zdecydowana większość naszego zespołu, z założycielami na czele, to inżynierowie. Cenimy ekspertyzę techniczną i solidne “rzemiosło inżynierskie”. Znajduje ono również odzwierciedlenie w nacisku na inżynierię danych w obszarze danych, analityki i AI.