De meeste AI-projecten hebben betere datasystemen nodig. Wij bouwen die eerst.
Datapijplijnen, datawarehouses en analytics-infrastructuur, ontworpen voor AI-workloads. Wij leggen het fundament waarop machine learning echt werkt: schone data, betrouwbare pijplijnen en een schaalbare architectuur.
Teams die al bouwen met Zunkiree.
Datapijplijnen die naar productie-ML gaan. Geen opruimtickets.
De meeste AI-projecten mislukken door dataproblemen, niet door modelproblemen. Wij bouwen pijplijnen, datawarehouses en kwaliteitssystemen waarmee de opschoonfase van 6 maanden vervalt: schone invoer, betrouwbare uitvoer, een architectuur die meegroeit van gigabytes tot petabytes. Uw team brengt productie-ML in weken in gebruik, niet in kwartalen.
Wat er verandert
ML-features opleveren zonder knelpunten in data engineering
Self-service data-infrastructuur waarmee datawetenschappers en ML-engineers toegang krijgen tot schone, gekoppelde en getransformeerde data, zonder te wachten op engineeringtickets. Feature stores, embedding-pijplijnen en trainingsdatasets op aanvraag.
Van ruwe data naar productie-ML in weken
Kant-en-klare patronen voor gangbare databronnen (CRM's, ERP's, event streams) met automatische schemadetectie en kwaliteitsvalidatie. De meeste klanten hebben hun eerste ML-model binnen 6 weken in productie.
Opschalen zonder replatforming
Een architectuur die meegroeit van gigabytes tot petabytes zonder herschrijven. Begin met kostenefficiënte oplossingen en schaal de infrastructuur op naarmate uw datavolume en ML-gebruik toenemen.
Branches in de praktijk
Datapijplijnen voor productie
Betrouwbare ETL/ELT-pijplijnen die real-world data op schaal verwerken. Automatische foutafhandeling, datavalidatie en monitoring. Nooit data kwijt, nooit een gemiste load.
Meer informatie
Modern datawarehouse
Cloud-native warehouses, geoptimaliseerd voor analytics- en ML-workloads. Scheiding van opslag en rekenkracht, automatische schaling en queryoptimalisatie.
Meer informatie
ML feature store
Gecentraliseerd featurebeheer voor ML-teams. Features opslaan, versioneren en consistent aanbieden voor training en productie. Weg met training-serving skew.
Meer informatie
Vector- en embedding-infrastructuur
Infrastructuur voor AI-toepassingen: embedding-generatie, vectoropslag en similarity search. Het fundament voor RAG, semantisch zoeken en aanbevelingssystemen.
Meer informatie
Datakwaliteitssystemen
Geautomatiseerde kwaliteitsbewaking die problemen opspoort voordat ze downstream-systemen raken. Data contracts, anomaliedetectie en alerting voor datateams.
Meer informatie
Zo bouwen onze klanten met Zunkiree
Rapid Investment
Rapid Investment transformeert dataverwerking
Rapid Investment had realtime data-analyse nodig om hun beleggingsbeslissingen te onderbouwen. Wij bouwden een datasysteem dat miljoenen datapunten verwerkt.
CMS Group
CMS Group automatiseert bedrijfsworkflows
CMS Group transformeerde hun bedrijfsvoering met maatwerk bedrijfssoftware die handmatige workflows automatiseerde en de samenwerking binnen het team verbeterde.
Technologieën die we gebruiken
Snowflake
Warehouse
Cloud-DWH
dbt
Transformatie
Datamodellering
Airflow
Orkestratie
Workflow-DAG's
Fivetran
Inname
ELT-pijplijnen
Pinecone
Vector-DB
Embeddings
Spark
Verwerking
Big data
Kafka
Streaming
Event streams
Databricks
Platform
Lakehouse
Misschien heb je ook nodig
AI-ontwikkeling
Maatwerk AI-systemen met RAG-pipelines, LLM-integratie en intelligente automatisering. Wij bouwen AI die specifieke bedrijfsproblemen oplost, geen generieke chatbots.
Maatwerksoftware
Bedrijfsapplicaties op maat van uw workflows. Wij bouwen interne tools en bedrijfssystemen die teams echt graag gebruiken.
SaaS-ontwikkeling
Multi-tenant platforms met abonnementsfacturering, gebruikersbeheer en schaalbare architectuur. Lanceer uw SaaS-product in maanden, niet jaren.
Zet de volgende stap
Laten we uw huidige data-infrastructuur beoordelen en de snelste weg naar productieklare ML bepalen. Gratis data-audit voor gekwalificeerde projecten.
Maak kennis met Datasystemen
Een volledige migratie duurt 3-6 maanden, afhankelijk van de complexiteit, maar we leveren stapsgewijs waarde. De meeste klanten hebben hun eerste kritieke databronnen binnen 4-6 weken in productie, terwijl de uitbreiding parallel loopt aan de reguliere bedrijfsvoering.
Moderne lakehouse-architecturen combineren beide. Wij adviseren doorgaans cloudwarehouses (Snowflake, BigQuery) voor gestructureerde analyses en Databricks/Delta Lake voor ML-workloads. De juiste keuze hangt af van uw datatypen, de vaardigheden van uw team en uw use cases.
Wij voeren kwaliteitscontroles uit in elke fase: schemavalidatie bij inname, data contracts tussen teams, anomaliedetectie op kernmetrics en geautomatiseerde alerting. Problemen worden opgevangen voordat ze zich verspreiden, niet nadat ze downstream-modellen hebben aangetast.
Datawarehouses bedienen analytische queries; feature stores bedienen ML-systemen. Een feature store zorgt ervoor dat de features waarmee een model wordt getraind precies de features zijn die in productie worden aangeboden. Zo verdwijnt training-serving skew, een belangrijke oorzaak van falende ML-modellen.
We beginnen met batch, tenzij er een duidelijke realtime use case is. Batch is eenvoudiger, goedkoper en voor de meeste analyses voldoende. Wanneer realtime ertoe doet (fraudedetectie, personalisatie), implementeren we streaming met Kafka of managed services, met batch als terugvaloptie.