PL EN

Niezależna inżynieria danych i AI

Każda para sprawdzona.

Budujemy platformy danych i integracje AI ramię w ramię z Twoim zespołem. Zostawiamy systemy, które zespół utrzyma sam.

Umów rozmowę

Więcej danych niż odpowiedzi.

Dane leżą w CRM, w hurtowni, w arkuszach i w folderze z PDF-ami. Raporty pokazują różne liczby, a pilotaż AI skończył się na prezentacji.

Narzędzi zwykle nie brakuje. Brakuje sprawdzonych powiązań: między systemami, między liczbami, między pytaniem zarządu a danymi, które na nie odpowiadają.

Od tego zaczynamy.

Dłoń z markerem rysuje na tablicy schemat architektury danych: prostokąty połączone strzałkami, kilka przekreślonych.
Ryc. 1. Architektura rozrysowana na tablicy, zanim powstanie pierwsza linijka kodu.

Cztery zmienne to sześć par.

Nasz znak to połowa macierzy korelacji. Każdy kwadrat to jedna para zmiennych.

  1. Każdą parę sprawdzamy, zanim zaufamy danym.
  2. Większość par to szum.
  3. Jedna para zmienia decyzję. Tę znajdujemy i wokół niej budujemy system.

Ryc. 2. Ilustracja na danych przykładowych. Zmienne: czas dostawy, rabat, liczba zgłoszeń, odejścia klientów.

Co budujemy.

Sześć obszarów i jeden cel: dane, którym ufa zarząd, oraz AI, które działa w codziennej pracy.

  1. AI w procesach firmy

    Klasyfikacja i ekstrakcja dokumentów, dopasowanie rozmyte, asystenci AI połączeni z CRM i hurtownią danych, serwery MCP dla wewnętrznego oprogramowania.

    Claude · Model Context Protocol · AWS · Azure

  2. Platformy i hurtownie danych

    Projektowanie hurtowni dla sprzedaży, CRM i ryzyka. Migracje do chmurowych hurtowni danych, wysoka dostępność i dobre praktyki Snowflake.

    Snowflake · SQL Server · PostgreSQL · Teradata · SQL Server Always On

  3. Integracja i potoki danych

    Potoki ETL i ELT, które da się testować, wersjonować i odtworzyć od zera.

    dbt · Airflow · Fivetran · Matillion · Informatica · AWS Glue · Azure Data Factory

  4. Jakość i monitoring danych

    Reguły i kontrole jakości, monitoring przepływu danych, alerty oraz automatyczne wnioski generowane przez AI.

    Amazon CloudWatch · Amazon SNS · alerty na Slack i e-mail

  5. Chmura i infrastruktura jako kod

    Architektura serverless na AWS i Azure, zdefiniowana w Terraform i wdrażana przez CI/CD. Infrastruktura jako kod w każdym wdrożeniu.

    AWS · Azure · Terraform · GitHub Actions · Azure DevOps

  6. Raportowanie i doradztwo

    Raporty, które same przychodzą na Slack i e-mail. Prowadzenie zespołów danych, przeglądy architektury i szkolenia.

    Power BI · Tableau · SSRS

Wybrane projekty.

Dwa wdrożenia opisane bez nazw klientów. Szczegóły i referencje udostępniamy na prośbę.

Międzynarodowa firma private equity

Aktywa w zarządzaniu (AuM)
ponad 400 mld USD
Aktywa w administracji (AuA)
ponad 275 mld USD

PDF-y, które same trafiają do właściwych systemów.

Zautomatyzowany potok przyjmuje dokumenty PDF i doprowadza zawarte w nich dane do systemów docelowych. Na każdym etapie pracuje AI, w tym nasze własne dopasowanie rozmyte, które porównuje treść dokumentu z tym, co już jest w systemie.

  1. 1

    Klasyfikacja

    Model AI rozpoznaje typ dokumentu PDF.

  2. 2

    Ekstrakcja

    Dane wyodrębnione według schematu właściwego dla danego typu.

  3. 3

    Weryfikacja

    Porównanie z danymi w systemie i autorskie dopasowanie rozmyte.

  4. 4

    Dystrybucja

    Zaktualizowane dane trafiają do wielu systemów końcowych.

Ryc. 3. Architektura serverless na AWS, zdefiniowana w Terraform i wdrażana przez GitHub Actions, z monitoringiem w CloudWatch i powiadomieniami przez SNS.
AWS S3 · AWS Lambda · AWS Systems Manager · Amazon SNS · AWS Glue · Amazon CloudWatch · Terraform · GitHub Actions

Amerykańska firma z branży prawnej

Roczny obrót
ponad 100 mln USD
Widok z góry na biurko: plik wydrukowanych dokumentów z ołówkowymi notatkami na marginesach, okulary i laptop.
Ryc. 4. Dokumenty i notatki z przeglądu architektury danych.

Uporządkowana architektura danych i AI dla całej organizacji.

Zaczęliśmy od pełnej inżynierii wstecznej istniejącej architektury danych. Potem przyszły: monitoring jakości i przepływu danych z automatycznymi wnioskami z AI, Claude zintegrowany z CRM, hurtownią w Snowflake i narzędziami monitorującymi, własne serwery MCP dla wewnętrznego oprogramowania oraz szkolenie zespołu.

Raporty przychodzą teraz same na Slack i e-mail.

Claude · Model Context Protocol · Azure · Azure Data Factory · Snowflake · Terraform · GitHub

Projekty w 15 branżach

  • Private equity
  • Usługi prawne
  • Bankowość
  • Farmacja
  • Life sciences
  • Przemysł i górnictwo
  • Energetyka i paliwa
  • Motoryzacja
  • Budownictwo
  • Elektronika
  • Telekomunikacja i media
  • Chmura i IT
  • Transport i telematyka
  • Rekrutacja i HR
  • Fitness tech

Jak pracujemy.

Każdy projekt prowadzi para: nasz konsultant i osoba z Twojego zespołu. Gdy kończymy, wiedza zostaje u Ciebie.

Dwie osoby przy jednym biurku, widziane od tyłu: jedna wskazuje długopisem wykres na laptopie, druga notuje w zeszycie.
Ryc. 5. Praca w parze przy jednym biurku.

  1. Diagnoza

    Mapujemy systemy, przepływy danych i ich koszty. Mówimy, co naprawić najpierw i dlaczego.

  2. Pierwsze wdrożenie

    Jeden przypadek użycia doprowadzony do produkcji, a nie do prezentacji.

  3. Budowa

    Platforma, potoki, integracje AI i monitoring. Wszystko jako kod, w Twoim repozytorium i Twojej chmurze.

  4. Przekazanie

    Dokumentacja i szkolenia, aż Twój zespół prowadzi system samodzielnie.

Porozmawiajmy o Twoich danych.

Opisz w kilku zdaniach, z czym się mierzysz. Odpiszemy z propozycją terminu krótkiej rozmowy.

Umów rozmowę
albo napisz bezpośrednio na [email protected]

Firma
Jakub Suszczyński Join It
NIP
5223145732
Adres
ul. Morcinka 4 lok. 10
01-496 Warszawa
E-mail
[email protected]

© 2026 pairwisedata. Strona nie używa plików cookie ani narzędzi analitycznych.

English version