Consultora de data engineering em Utrecht

Garante que os dados de todos os seus sistemas chegam de forma fiável a um único local, através de pipelines e de uma plataforma que concebe, constrói e mantém. Os modelos em produção exigem mais: os mesmos dados para treino e produção, verificações na ingestão e entradas do modelo definidas. Os modelos em si pertencem ao domínio de data science. Saiba mais sobre data engineering.

Se preferir ter um data engineer de Utrecht ou arredores na sua própria equipa, pode contratar um data engineer através de nós. Esse profissional continua a ser nosso colaborador.

Porque o modelo se baseia no que viu durante o treino. Se um sistema de origem for substituído, uma unidade passar de metros para centímetros ou uma coluna adquirir outro significado, o modelo continua a produzir resultados, mas menos precisos. Ninguém recebe uma mensagem de erro.

Por isso, faça as verificações na ingestão. As tabelas Delta no Databricks impõem o esquema na escrita dos dados: rejeitam colunas que a tabela não reconhece e exigem que os tipos de dados correspondam. Assim, qualquer alteração ao esquema é deliberada. Pode validar em Python, com Pydantic, os dados que chegam num ficheiro ou através de uma API.

Guardando a entrada e o resultado de cada previsão, juntamente com os dados de treino. No Databricks, as inference tables fazem isso: registam os pedidos e as respostas de um model serving endpoint numa tabela Delta no Unity Catalog. Depois, pode usar data profiling para acompanhar o desempenho e o data drift.

A Rijkswaterstaat tem vários modelos de IA em produção. Para esses modelos, desenvolvemos um package genérico para deteção de drift e outliers, com ferramentas como Alibi Detect, uma biblioteca Python para deteção de outliers e drift. Leia o caso de estudo da Rijkswaterstaat ou saiba mais sobre MLOps.

Através de lineage: um registo das queries e dos ficheiros que alimentam uma tabela, dos jobs e notebooks que a modificam e dos dashboards e versões de modelos que a utilizam. O Unity Catalog regista automaticamente estas relações para queries no Databricks, até ao nível da coluna. Se o responsável por um sistema de origem quiser eliminar uma coluna, pode ver antecipadamente quem será afetado.

Sem um catálogo deste tipo, pode manter uma lista por pipeline, mas esta fica rapidamente desatualizada. Saiba mais sobre a configuração do Unity Catalog.

Para sistemas de IA de risco elevado, o artigo 10.º exige que os dados de treino, validação e teste estejam sujeitos a práticas adequadas de data governance e gestão de dados. Os conjuntos de dados devem ser relevantes, suficientemente representativos e, tanto quanto possível, isentos de erros e completos para a finalidade prevista. As pipelines que registam a origem dos dados ajudam a demonstrá-lo.

Devido ao pacote Omnibus da IA, os requisitos relativos ao anexo III só se aplicam a partir de 2 de dezembro de 2027. Ajudamos a fazer o levantamento; cabe ao seu departamento jurídico ou de compliance decidir se o seu modelo é de risco elevado. Saiba mais sobre o Regulamento da IA.

Depende do ambiente de TI que já existe. Construímos soluções com Databricks e Microsoft Fabric. Para a Fokker Services Group, estamos a construir uma plataforma de dados com Databricks, Azure e dbt, entre outras ferramentas, estruturada segundo a arquitetura medalhão. Para perceber como as camadas bronze, prata e ouro formam um lakehouse, saiba mais sobre a construção de um data lakehouse.

Se precisar sobretudo de reunir fontes estruturadas e exportações de dados, sem executar modelos na plataforma, um data warehouse costuma ser suficiente.

Quando um único relatório depende de um único sistema, ou quando o problema não é técnico, mas sim a falta de um responsável por uma fonte de dados. Nesse caso, comece por definir acordos de data governance, não por construir uma pipeline. Se o que falta é sobretudo capacidade na sua equipa, integrar temporariamente um profissional faz mais sentido do que iniciar um projeto.

Se preferir começar por comparar algumas consultoras, consulte a comparação de consultoras de data engineering. Se estiver na Holanda do Sul, conheça a nossa consultora de data engineering em Roterdão. Se a primeira questão for decidir que modelo construir e quem o irá gerir, consulte consultor de IA em Utrecht.