Inżynieria danych
i AI
Od integracji danych, przez uczenie maszynowe, po AI działające w aplikacjach biznesowych.
AI potrzebuje fundamentu w postaci danych.
Budujemy go i wszystko, co na nim stoi.
Kiedy AI na własnych danych naprawdę działa
Nasi partnerzy technologiczni
Jak pomagamy
Od konsolidacji rozproszonych danych w jedno źródło prawdy, przez wdrażanie modeli uczenia maszynowego na produkcję, po osadzanie AI w aplikacjach biznesowych — pomagamy dużym organizacjom zbudować fundament, od którego zależą ich inicjatywy AI. Model jest wart tyle, ile dane, na których powstał, dlatego zaczynamy od platformy, a kończymy na AI działającym wewnątrz procesu.
1. Porządkujemy i integrujemy rozproszone dane
Zastąp niespójne raporty i ręczne łączenie danych jedną, zarządzaną platformą, której może zaufać cała organizacja.
Kiedy warto zastosować takie rozwiązanie
Dane są rozproszone między systemami ERP, MES, bazami dziedzinowymi i arkuszami kalkulacyjnymi. Raporty powstają ręcznie, poszczególne działy posługują się różnymi wartościami, a kluczowe analizy znajdują się w plikach pozostających poza kontrolą IT.
Co robimy
- Wdrażamy centralną platformę danych — hurtownię danych lub lakehouse — opartą na uzgodnionym modelu informacji i zasadach zarządzania danymi.
- Definiujemy reguły jakości danych i zapewniamy pełną informację o ich pochodzeniu tak, aby źródło każdej wartości było udokumentowane.
- Stopniowo integrujemy kolejne systemy źródłowe, obszar po obszarze, bez zakłócania bieżącej działalności.
- Projektujemy architekturę tak, aby można było dodawać nowe źródła danych i przypadki użycia bez konieczności przebudowy całego rozwiązania.
Analiza danych finansowych z SAP
Wyzwanie: Rachunkowość grupy opierała się na danych z SAP oraz ręcznie przygotowywanych arkuszach kalkulacyjnych, a każdy nowy widok raportowy wymagał zaangażowania IT.
Rozwiązanie: Hurtownia danych finansowych zasilana z SAP przez OData, z modelem danych opartym na tabelach faktów i wymiarów, zoptymalizowanym pod kątem analiz i raportowania, zintegrowana z Power BI oraz agentem AI odpowiadającym na pytania zadawane w języku naturalnym.
Korzyści: Zespół finansowy może samodzielnie analizować dane bez oczekiwania na wsparcie IT, korzystając z jednego, zweryfikowanego źródła danych, które stanowi również podstawę do dalszego wykorzystania danych produkcyjnych i laboratoryjnych.
Jeden model raportowy dla systemów polis i szkód
Wyzwanie: Dane dotyczące polis, szkód i płatności znajdowały się w trzech generacjach systemów, wykorzystujących różne identyfikatory klientów. Przygotowanie każdego raportu wymagało ręcznego uzgadniania danych.
Rozwiązanie: Platforma lakehouse łącząca dane ze wszystkich trzech środowisk we wspólnym modelu klienta i produktu, z regułami jakości danych oraz udokumentowanym pochodzeniem każdej wartości.
Korzyści: Raporty powstają na podstawie jednego, zatwierdzonego źródła danych, a każdą wartość można prześledzić aż do jej rekordu źródłowego, również na potrzeby audytu.
Dane pomiarowe, rozliczeniowe i sieciowe w jednym modelu
Wyzwanie: Dane z systemów pomiarowych, rozliczeniowych i dotyczących infrastruktury były raportowane oddzielnie. Każde pytanie wymagające połączenia kilku obszarów stawało się osobnym projektem dla IT.
Rozwiązanie: Hurtownia danych łącząca te informacje za pomocą wspólnego klucza lokalizacji i zasobu, z przygotowanymi certyfikowanymi obszarami tematycznymi (data marts) oraz zarządzaną warstwą samoobsługowej analityki w Power BI.
Korzyści: Zespoły biznesowe mogą samodzielnie tworzyć potrzebne widoki na podstawie wspólnie uzgodnionych definicji, a pytania, na które wcześniej odpowiadano tygodniami, można rozstrzygnąć tego samego dnia.
Zacznij od audytu architektury danych
Przygotowujemy inwentaryzację źródeł danych i ich przepływów, oceniamy gotowość danych do wykorzystania w AI oraz przedstawiamy mapę braków i ryzyk wraz z rekomendowaną architekturą docelową.
2. Wdrażamy rozwiązania AI do rzeczywistych procesów biznesowych
Dane, modele i aplikacja w ramach jednego rozwiązania tak, aby AI rzeczywiście działało w procesie, zamiast kończyć jako prezentacja z wynikami PoC.
Kiedy warto zastosować takie rozwiązanie
Masz pomysł na wykorzystanie AI, na przykład do predykcji, optymalizacji lub kontroli jakości, ale dane są niepełne i rozproszone. Wcześniejsze projekty pilotażowe nigdy nie trafiły do produkcji. Wiedza ekspertów nie jest udokumentowana, a decyzje nadal opierają się na doświadczeniu i kolejnych próbach laboratoryjnych.
Co robimy
- Porządkujemy dane wykorzystywane w procesie: integrujemy źródła, wprowadzamy reguły jakości danych i digitalizujemy dokumenty z wykorzystaniem OCR/IDP.
- Trenujemy modele uczenia maszynowego przewidujące wartości, od których zależy przebieg procesu.
- Utrzymujemy modele zgodnie z zasadami MLOps, obejmującymi wersjonowanie, walidację, monitorowanie zmian w danych i skuteczności modeli oraz ich ponowne trenowanie.
- Osadzamy modele w aplikacji używanej przez osoby odpowiedzialne za podejmowanie decyzji.
AI w optymalizacji receptur produktów
Wyzwanie: Jakość produktu zależy od setek wzajemnie powiązanych, nieliniowych parametrów, a opracowywanie receptur opierało się na wiedzy ekspertów i wielokrotnych testach laboratoryjnych.
Rozwiązanie: Centralna platforma danych z warstwą LLM i Document AI, która odczytuje certyfikaty oraz materiały archiwalne, a także modele ML przewidujące właściwości produktu wymagane w danym zamówieniu jeszcze przed rozpoczęciem fizycznej produkcji.
Korzyści: Krótszy czas opracowywania nowych produktów, mniej prób laboratoryjnych oraz decyzje podejmowane na podstawie danych zamiast intuicji.
Ryzyko awarii uwzględnione w planowaniu działań związanych z utrzymaniem ruchu
Wyzwanie: Awarie i przestoje były obsługiwane reaktywnie, prace serwisowe wykonywano według stałych interwałów, a wcześniejszy pilotaż rozwiązania predykcyjnego nigdy nie wyszedł poza środowisko analityczne.
Rozwiązanie: Dane telemetryczne i historia prac utrzymaniowych zostały połączone na jednej platformie. Modele działające zgodnie z zasadami MLOps oceniają ryzyko awarii dla poszczególnych urządzeń, a wyniki są prezentowane bezpośrednio w narzędziu do planowania utrzymania ruchu.
Korzyści: Prace serwisowe są planowane na podstawie rzeczywistego ryzyka, a nie wyłącznie kalendarza, a skuteczność modeli jest utrzymywana mimo zmian w maszynach i ich ustawieniach.
Dokumenty odczytane jeszcze przed rozpoczęciem obsługi sprawy
Wyzwanie: Skany i pliki PDF o różnej jakości były ręcznie klasyfikowane, a dane z nich przepisywane do systemu, zanim można było rozpocząć właściwą obsługę sprawy.
Rozwiązanie: Proces Document AI automatycznie wyodrębnia z dokumentów ustrukturyzowane dane. Model klasyfikacyjny kieruje każdą sprawę do odpowiedniego procesu, a dokumenty, w przypadku których poziom pewności jest zbyt niski, trafiają do weryfikacji przez pracownika.
Korzyści: Obsługa sprawy rozpoczyna się z danymi już wprowadzonymi do systemu, a pracownicy muszą weryfikować tylko te przypadki, które rzeczywiście wymagają ich oceny.
Zacznij od PoC na próbce rzeczywistych danych
Określamy docelowy miernik sukcesu, trenujemy pierwszy model na rzeczywistych danych i mierzymy uzyskany rezultat. Na tej podstawie można podjąć decyzję, czy warto inwestować w dalszą budowę platformy.
3. Przyspieszamy wdrożenia dzięki zarządzanym platformom danych w chmurze
Azure, Databricks i Snowflake pozwalają osiągnąć pierwsze efekty biznesowe w ciągu kilku tygodni, przy zachowaniu kontroli nad kosztami i przekazaniu wiedzy zespołowi klienta.
Kiedy warto zastosować takie rozwiązanie
Organizacja obrała kierunek chmurowy i rozważa Azure, Databricks lub Snowflake. Do rozstrzygnięcia pozostają jednak kwestie kosztów chmury, możliwości samodzielnego utrzymania platformy przez wewnętrzny zespół oraz sposobu na uniknięcie trwałego uzależnienia od firmy wdrożeniowej.
Co robimy
- Budujemy rozwiązania oparte na usługach zarządzanych, dzięki czemu pierwsza część systemu może trafić na produkcję w ciągu kilku tygodni, a nie kwartałów.
- Projektujemy platformę z myślą o kontroli kosztów zgodnie z podejściem FinOps, wykorzystując otwarte formaty danych i komponenty, które można w przyszłości zastąpić.
- Od początku stosujemy Infrastructure as Code, CI/CD oraz monitoring.
- Przekazujemy wiedzę podczas warsztatów i wspólnej pracy, aż zespół klienta będzie w stanie samodzielnie utrzymywać i rozwijać platformę.
Prognozowanie popytu i analiza elastyczności cenowej
Wyzwanie: Sprzedaż w sieciach handlowych była raportowana w ujęciu zagregowanym, co utrudniało dostrzeżenie spadku wolumenu. Podwyżka ceny spowodowała zmniejszenie liczby sprzedanych sztuk, podczas gdy łączna wartość sprzedaży pozostawała na podobnym poziomie.
Rozwiązanie: Platforma lakehouse oparta na Databricks i Delta, łącząca dane o sprzedaży na poziomie SKU, cenach, promocjach i sezonowości. Modele prognozują popyt i wyznaczają zależność między ceną a wielkością sprzedaży, a system automatycznie sygnalizuje anomalie.
Korzyści: Decyzje dotyczące cen i promocji są podejmowane na podstawie zmierzonej elastyczności cenowej, a prognozy popytu wspierają planowanie produkcji i zapasów.
Migracja z ograniczonej infrastruktury do skalowalnej mocy obliczeniowej
Wyzwanie: Lokalna hurtownia danych osiągnęła granice swojej wydajności. Nocne zasilanie danych nie mieściło się już w oknie przeznaczonym na przygotowanie raportów, a każde zwiększenie mocy wymagało zakupu kolejnego sprzętu.
Rozwiązanie: Migracja do Snowflake z wykorzystaniem Azure Data Factory do orkiestracji procesów, zastąpienie pełnego odświeżania danych ładowaniem przyrostowym oraz automatyczne wyłączanie niewykorzystywanych zasobów obliczeniowych.
Korzyści: Procesy zasilania danych ponownie mieszczą się w wymaganym oknie czasowym, możliwości skalowania nie zależą już od posiadanego sprzętu, a koszty można przypisać do konkretnych obciążeń i procesów.
Platforma utrzymywana dziś samodzielnie przez zespół klienta
Wyzwanie: Grupa zdecydowała się na Azure, ale wewnętrzny zespół nie miał wcześniej doświadczenia w utrzymaniu platformy danych. Istotnym ryzykiem było także trwałe uzależnienie od dostawcy odpowiedzialnego za wdrożenie.
Rozwiązanie: Platforma oparta na zarządzanych usługach Azure, wdrożona jako Infrastructure as Code, z CI/CD i monitoringiem. Rozwiązanie powstawało we wspólnym zespole z udziałem inżynierów klienta.
Korzyści: Pierwsza część rozwiązania trafiła na produkcję w ciągu kilku tygodni, a odpowiedzialność za dalsze utrzymanie platformy została przekazana zespołowi wewnętrznemu.
Zacznij od warsztatu i pilotażu w wybranym obszarze
Wspólnie ustalamy docelową architekturę i porównujemy całkowity koszt posiadania poszczególnych wariantów wdrożenia. Następnie realizujemy jeden wybrany obszar od początku do końca jako projekt pilotażowy.
4. Wdrażamy rozwiązania oparte na danych i AI w infrastrukturze klienta
Wrażliwe dane nie muszą opuszczać organizacji. Cała platforma danych i pełny cykl życia modeli mogą działać lokalnie, we własnej infrastrukturze firmy.
Kiedy warto zastosować takie rozwiązanie
Dane produkcyjne, receptury lub dane finansowe zgodnie z polityką organizacji muszą pozostawać wewnątrz firmy. Wymogi regulacyjne lub bezpieczeństwa wykluczają wykorzystanie chmury publicznej dla części danych, a większość dostępnych na rynku rozwiązań jest oferowana wyłącznie w modelu chmurowym.
Co robimy
- Wdrażamy lokalnie kompletną platformę danych: pobieranie i integrację danych, data lake, pipeline’y, hurtownię danych oraz mechanizmy zarządzania danymi.
- Zapewniamy lokalną obsługę całego cyklu życia modeli — od trenowania i rejestracji modeli po ich udostępnianie i monitorowanie.
- Stosujemy te same nowoczesne podejścia co w rozwiązaniach chmurowych, m.in. lakehouse, MLOps i kontrolę dostępu.
- Jeśli jest to potrzebne, w ramach wdrożenia dostarczamy również infrastrukturę GPU opartą na serwerach NVIDIA.
Dane procesowe i przewidywanie jakości produkcji
Wyzwanie: Jakość produkowanej pianki zależy od tego, jak parametry procesu zmieniają się podczas nalewania. Uśrednianie wartości dla całej partii powodowało utratę tych informacji. W efekcie przy tych samych ustawieniach uzyskiwano różną jakość produktu, bez możliwości łatwego ustalenia przyczyny.
Rozwiązanie: Repozytorium danych o wysokiej rozdzielczości, zapisujące parametry procesu w sposób ciągły, w odstępach około 30 sekund, zamiast przechowywania wyłącznie średnich dla całej partii. Dane produkcyjne i laboratoryjne są łączone w infrastrukturze klienta, a modele wskazują partie zagrożone wystąpieniem wad.
Korzyści: Mniej wadliwych partii i mniejsze straty surowca, możliwość wcześniejszego wykrycia ryzyka oraz podstawa do korygowania parametrów jeszcze w trakcie produkcji, a nie dopiero po jej zakończeniu.
Wewnętrzny asystent korzystający z firmowych dokumentów
Wyzwanie: Tysiące stron procedur i dokumentacji produktowej sprawiały, że odpowiedź na to samo pytanie mogła zależeć od tego, do kogo zwrócił się pracownik. Jednocześnie polityka bezpieczeństwa nie pozwalała na korzystanie z zewnętrznych modeli AI.
Rozwiązanie: Warstwa wyszukiwania i pozyskiwania informacji z dokumentów wewnętrznych połączona z modelem o otwartych wagach, uruchomionym na serwerach GPU w centrum danych klienta. Odpowiedzi są generowane na podstawie konkretnych fragmentów dokumentacji i wskazują źródła, z których pochodzą informacje.
Korzyści: Spójne odpowiedzi z możliwością sprawdzenia ich źródła, przy jednoczesnym zachowaniu wszystkich danych i przetwarzania we własnej infrastrukturze organizacji.
Dane z partii produkcyjnych, procesu i laboratorium pozostają na terenie zakładu
Wyzwanie: Dokumentacja partii, pomiary procesowe i wyniki laboratoryjne znajdowały się w zwalidowanych systemach, z których danych nie można było kopiować do chmury. W efekcie analizy prowadzono na danych eksportowanych do arkuszy kalkulacyjnych.
Rozwiązanie: Lokalna platforma lakehouse pobierająca dane z istniejących systemów bez ingerencji w ich działanie oraz modele wskazujące ryzyko odchyleń. Trenowanie, rejestracja i udostępnianie modeli odbywają się w całości w infrastrukturze klienta.
Korzyści: Analizy wykorzystują pełną historię partii produkcyjnych, a ryzyko odchyleń może być wykrywane już podczas trwania kampanii produkcyjnej.
Zacznij od audytu i projektu architektury docelowej
Analizujemy infrastrukturę, źródła danych oraz obowiązujące ograniczenia, a następnie projektujemy architekturę docelową i przygotowujemy etapowy plan wdrożenia.
Jak realizujemy projekty
Skuteczne wdrożenia AI wymagają kompletnego zespołu, pracy etapami i jasno określonych zasad zarządzania — nie pojedynczych, oderwanych eksperymentów.
1. Kompletny zespół w jednym miejscu
- Analitycy biznesowi, inżynierowie danych i ML, specjaliści DevOps, architekci bezpieczeństwa oraz konsultanci branżowi.
- Konsultanci branżowi rozumieją nie tylko dane, ale także procesy, które za nimi stoją.
- Pracujemy bez podwykonawców i bez przekazywania projektu innym zespołom w trakcie realizacji.
Jeden zespół — od analizy aż po uruchomienie rozwiązania na produkcji.
2. Realizacja etapami, z decyzją po każdym z nich
- Discovery, projekt architektury, wdrożenie platformy, budowa modeli oraz osadzenie AI w procesach i aplikacjach realizujemy jako jeden spójny proces.
- Audyt i PoC dostarczają konkretnych danych do podjęcia decyzji przed rozpoczęciem większej inwestycji.
- Każdy etap pozwala precyzyjnie określić zakres i budżet kolejnego.
- CI/CD, Infrastructure as Code oraz monitoring wdrażamy już od pierwszej działającej wersji rozwiązania.
Od początku projektujemy z myślą o środowisku produkcyjnym — nie dopiero po zakończeniu pilotażu.
3. Kontrola nad danymi i bezpieczeństwo wpisane w architekturę
- Te same mechanizmy bezpieczeństwa stosujemy niezależnie od tego, czy rozwiązanie działa w chmurze, środowisku hybrydowym czy lokalnej infrastrukturze klienta.
- Kontrola dostępu oparta na rolach, szyfrowanie i pełna możliwość audytu są standardem.
- Dokumentujemy pochodzenie danych, tak aby można było prześledzić źródło każdej wartości.
- Realizujemy projekty zgodnie z RODO i z uwzględnieniem wymagań NIS2.
- Nasze podejście potwierdzają ISO 9001, ISO/IEC 27001 oraz Cyber Essentials.
Pełna kontrola nad danymi i środowiskiem bez rezygnowania z nowoczesnej architektury.
Od źródeł do AI w aplikacji
Architektura medalionowa: jak z surowych danych powstają decyzje
Jak model ML trafia na produkcję
Gdzie działa Twoja platforma danych
Technologie — kompletny zestaw narzędzi do pracy z danymi i AI
Platformy danych
Data lakes / lakehouses
Databricks
Snowflake
Microsoft Fabric
DWH / data marts
PostgreSQL
Integracja i orkiestracja danych
Apache NiFi
Azure Data Factory
Airflow
Spark
przetwarzanie wsadowe i strumieniowe
OCR / IDP
Uczenie maszynowe i AI
Modele predykcyjne
wizja komputerowa
MLflow / MLOps
Explainable AI
agenci AI
RAG
LLM
Chmura i infrastruktura
Azure
AWS
GCP
infrastruktura on-premises
Docker
Kubernetes
Infrastructure as Code
CI/CD
infrastruktura GPU NVIDIA
Bezpieczeństwo i zgodność z wymaganiami
RBAC
szyfrowanie
możliwość audytu
GDPR
NIS2
ISO 9001
ISO 27001
Cyber Essentials
Architektura referencyjna dla danych i AI
Modele współpracy
Ścisła współpraca z naszym zespołem
Bądź na bieżąco z realizacją projektu i wspólnie z nami kształtuj rozwój platformy.
- Przejrzysty backlog i bieżące śledzenie postępów
- Wspólne zespoły z udziałem Twoich specjalistów ds. danych i analityki
- Wspólne narzędzia, repozytorium i kanały komunikacji
- Warsztaty i przekazywanie wiedzy aż do momentu, gdy Twój zespół będzie samodzielnie obsługiwać platformę
Odbiór gotowej platformy
Możesz powierzyć nam pełną odpowiedzialność za realizację rozwiązania od początku do końca.
- Regularne prezentacje postępów i przeglądy sprintów
- Działająca, przetestowana i gotowa do pracy produkcyjnej platforma wraz z modelami
- Pełne przekazanie kodu, konfiguracji i dokumentacji
- Monitoring, wsparcie oraz dalszy rozwój, jeśli będzie potrzebny
Modele rozliczeń
Stała cena
Z góry określony zakres prac, budżet i harmonogram realizacji.
Rozliczenie za efekt
Wynagrodzenie powiązane z uzgodnionymi i mierzalnymi rezultatami biznesowymi.
Abonament na rozwój oprogramowania
Stała miesięczna opłata obejmująca bieżący rozwój i utrzymanie rozwiązania.
Dlaczego Fabrity
Platformy danych, uczenie maszynowe i MLOps należą do naszych kluczowych kompetencji inżynierskich
Realizujemy rozwiązania w chmurze, środowiskach hybrydowych i infrastrukturze on-premises
Mamy doświadczenie w sektorach regulowanych i przemysłowych: produkcji, farmacji, energetyce i finansach
Ponad 300 ekspertów w 5 biurach w Polsce
Spółka notowana na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (ticker: FAB)
Certyfikaty ISO 9001, ISO/IEC 27001 oraz Cyber Essentials
Nasi klienci
Zacznij od małego kroku — każdy etap daje podstawę do decyzji, bez zobowiązania do dalszych prac.
Audyt architektury danych — przegląd źródeł, jakości danych i braków oraz rekomendacja architektury docelowej. Zanim podejmiesz decyzję o inwestycji.
PoC — sprawdzamy na Twoich danych, czy rozwiązanie przynosi mierzalną wartość. Pierwsze wyniki w ciągu kilku tygodni.
Przekazanie wiedzy — po wdrożeniu to Twój zespół samodzielnie obsługuje platformę.
Bez uzależnienia od dostawcy — kod, konfiguracja i dokumentacja pozostają po Twojej stronie.
Dive deep into the world of AI-powered software development
AI can rewrite your legacy system. The hard part is proving it works.
AI can make legacy rewrites faster, but safe modernization depends on rigorous validation, differential testing, reconciliation, and controlled cutover.
AI agent development is changing the economics of custom software
AI agent development lowers software delivery costs by automating bounded tasks, accelerating modernization and making more custom projects viable at scale
Vibe coding: a fast track from idea to application, or a risky shortcut?
Vibe coding: find out what it is, where it works best, and what risks it brings. Learn when AI accelerates software development.
