Datapipelines (ETL/ELT)

9 resultat

Filtrera den här listan

Utformade ett heltäckande infrastrukturramverk för ett forskningsinstitut som berörde 14 avdelningar, med flexibla moduler, enhetliga datapipelines och strukturerade supportstrategier för ett långsiktigt införande.
Gjorde pipelinen för geodata 50 gånger snabbare genom bättre SQL‑programmering och datamodellering i PostgreSQL, MS SQL och Google Cloud BigQuery.
Förbättrade prestandan i en kartapplikation för geodata 10 gånger genom en strategisk databasövergång från MSSQL till PostgreSQL, inklusive själva omställningen av data, och optimerade bearbetningen och datasäkerheten.
Löste 1 000 problem i geodata och tidsseriedata med GDAL, ArcGIS, PostGIS, Mapbox, QGIS, SQL (PL/pgSQL, Transact‑SQL) och Bash, vilket säkrade en högkvalitativ bearbetning av stora datamängder.
Utformade, implementerade och administrerade 6 ETL/ELT‑pipelines med Google BigQuery, MSSQL, PostgreSQL, Shell‑skript, PL/pgSQL och Transact‑SQL och integrerade data för effektiv bearbetning i ett Python‑API.
Automatiserade driftsättningen av en GIS‑applikation som SaaS, databearbetningen och rapporteringssystemet med GitHub Actions CI/CD, Python, Bash och SQL.
Automatiserade leveransen av 20 GIS‑datapipelines och ETL‑processer för applikationsdata, vilket effektiviserade infrastrukturautomatiseringen och rapporteringen.
Utformade, utvecklade och implementerade infrastrukturen, databearbetningen och kartapplikationen och gav support för dem i 2 år i sträck utan en enda ledig helg, helgdag eller semester, 10–14 timmar om dagen.
Genererade 495 resultatsidor på tre språk från en skrivskyddad SQLite‑export, med sidadressen angiven som data så att en rättad mening inte längre flyttade sidan och bröt länken.

Är det här arbetet du behöver få gjort, är nästa steg ett samtal.

Berätta om problemet, så säger vi ärligt om vi är rätt personer.

Det här arbetet är en del av det vi erbjuder som Utveckling av datapipelines (ETL/ELT), GIS- och geodatalösningar, Datastyrning och datakvalitet, Design av datalager, Optimering av databasprestanda, DevOps och CI/CD‑automatisering, Plattforms- och lösningsarkitektur och Backend- och API‑utveckling.

Engineer-maskotens ansikte: ett vänligt blått och vitt robothuvud som blickar uppåt med handen mot hakan och ett frågetecken bredvid sig Håller du på med något som kräver det här? Hör av dig.