الذكاء الاصطناعي لا يكون أفضلمن البيانات التي يقوم عليها.ونحن نبني الاثنين معًا.

شركاء متخصصون في البيانات والذكاء الاصطناعي لصنّاع القرار الذين يحتاجون إلى تدقيق الأنظمة الحيوية وتصميمها وبنائها — من خطوط معالجة البيانات إلى المنتجات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة والوكلاء الأذكياء.موضع ثقة فرق العمل في PSI, Examity, NMS360, Zolvat, Polymer DLP وأكثر من 30 جهة أخرى.

Agentic AILLM IntegrationVision AIVoice AIData Engineering

طرق التعاون

اختر الخطوة الأولى المناسبة.

ابدأ بالتدقيق إن كنت بحاجة إلى صورة تقنية واقعية أولًا. أما إذا كنت تعرف بالفعل ما يحتاج إلى إصلاح أو بناء، فننتقل مباشرة إلى التنفيذ.

تدقيق جاهزية البيانات والذكاء الاصطناعي

تشعر بوجود خلل في بنية بياناتك أو في منظومة الذكاء الاصطناعي لديك، لكن لا تتوفر داخليًا الخبرة التقنية الكافية لتحديد ماهيته أو حجمه. معظم عمليات التدقيق لدينا لا تتوقف عند التشخيص، بل تتحول مباشرة إلى حلّ.

مراجعة الأنظمة والأسس التي تقوم عليها البيانات
تقييم جدوى الذكاء الاصطناعي ومخاطره
خارطة طريق مرتّبة بالأولوية لما ينبغي إصلاحه أو بناؤه أو تجنّبه

← دراسة حالة Polymer

أسابيع من المراجعة اليدوية للمستندات→رسم بياني معرفي مستخرج تلقائيًا وقابل للاستعلام

البناء والتحسين

سواء كانت خطوط معالجة البيانات لديك بحاجة إلى إنقاذ، أو كنت تحتاج إلى بناء منصة من الصفر، أو إلى ملكية هندسية متمرّسة على نحو مستمر — نوفّر فريقًا متمرّسًا من 2 إلى 5 أشخاص، ونصوغ نطاق العمل بحسب ما يتطلبه المشروع فعليًا.

إنقاذ خطوط معالجة البيانات، أو خفض التكاليف، أو بناء منصة جديدة كليًا
فريق تنفيذ متمرّس من 2 إلى 5 أشخاص
دعم مستمر في البنية المعمارية والإرشاد وتنفيذ خارطة الطريق عند الحاجة

← دراسة حالة PSI

3 أشهر من أعمال التكامل المخصصة لكل عميل→أسبوعان، بتوفير يقارب 50 ألف دولار لكل عملية تطبيق

كيف نعمل

من التشخيص إلى أنظمة تعمل فعليًا.

نبدأ بالتشخيص، ثم نبني بفريق صغير متمرّس، ونبقى قريبين بما يكفي لضمان أن يتحول العمل إلى منظومة تشغيلية.

01
التشخيص
ندقّق الأنظمة القائمة ومسبّبات التكلفة وتدفقات البيانات ومدى الجاهزية للذكاء الاصطناعي، حتى تتضح المشكلة الحقيقية.
02
التصميم المعماري
تحصل على خطة عملية تحدد ما ينبغي إصلاحه، وما ينبغي بناؤه، وما يمكن تأجيله، وما يجدر تجنّبه.
03
البناء
ينفّذ فريق من 2 إلى 5 أشخاص، يركّز على الذكاء الاصطناعي وأسس البيانات، الأعمال المتعلقة بالبيانات وواجهات البرمجة والذكاء الاصطناعي والمنصة اللازمة للإطلاق.
04
التحسين
ندعم مرحلة التبنّي، ونُرشد الفرق الداخلية حيثما كان ذلك مفيدًا، ونواصل التحسين إلى أن يعمل النظام على أرض الواقع.

دراسات الحالة

أنظمة حقيقية، أُطلقت ضمن قيود حقيقية.

ابحث عن النموذج الأقرب إلى مشكلتك. مشاريع حقيقية، ونتائج ملموسة، وبرهان على أن العمل يصمد إلى ما بعد العرض التقديمي.

AI AutomationCentrum AI

Autonomous AI Agent Platform for Business Automation

An enterprise platform where AI agents write and execute their own code inside sandboxed containers, with 70+ integrated tools and a complete audit trail of every action.

Centrum AI — autonomous agents that execute business tasks in sandboxed environments.

70+

production-ready tools available to autonomous agents

GoPostgreSQLDocker+5

AI Data ProductZoomprop Inc

AI-Powered Real Estate Intelligence & Investment Decision Platform

A real estate intelligence platform that aggregates property data, public records, and twelve national location sensors into investment-ready analytics.

Zoomprop — property intelligence and investment analytics in one decision layer.

minutes

to generate investment-ready property intelligence

PythonFastAPIPostgreSQL + PostGIS+5

AI Data ProductPredict Data Inc.

Polymer: Secure AI Workflows at Runtime

A distributed document intelligence platform that turns large unstructured document collections into queryable knowledge graphs of entities and their relationships.

Polymer — unstructured document collections turned into a queryable entity knowledge graph.

90%

lower document processing cost

PythonNLPVector Search+4

Vision AIParcelist

Vision-AI Parcel Detection for Smart Locker Kiosks

A vision-LLM pipeline that lets self-managing delivery kiosks understand their scan table from a single webcam frame—replacing custom-trained computer vision models with prompted Gemini calls.

Parcelist — self-managing delivery hubs for multi-unit residential buildings.

1 frame

per detection—parcels, sign state, and human presence in one call

ScalaGoogle GeminiCirce+5

عرض جميع دراسات الحالة

من المدونة

ملاحظات من ميدان العمل، لا من الكتيّب التعريفي.

ما تعلّمناه من إطلاق أنظمة البيانات والذكاء الاصطناعي والمنصات — المفاضلات، والأدوات، والتفاصيل التي لا تظهر إلا في بيئة التشغيل الفعلي.

قصص العملاء

موضع ثقة الفرق التي عملنا معها.

“Everyone on the team is straightforward, no-nonsense, and goal-oriented. If there is a question or something is unclear, it is raised immediately. Datum Brain is an excellent software provider compared to most.”

Ignat RemizovCo-Founder and CTO

“Datum Brain really became an extension to my team, are very disciplined about understanding what needs to happen, contributing at the highest levels. I look forward to continuing to work with Datum Brain as they are a true asset and highly productive development group.”

Matt JohnsonVice President of Product Development

“Datum Brain is an excellent and strategic resource for complex development projects. They do more than just solve problems, they anticipate them before they occur.”

Skyler ReevesFounder & CEO

جميع العملاء

لنتحدث

لنناقش تحدّيك في البيانات أو الذكاء الاصطناعي.

أحضر السياق بكل تشعّباته. سنساعدك على تمييز ما يحتاج إلى تدقيق، وما يحتاج إلى تصميم معماري، وما هو جاهز للبناء.

الذكاء الاصطناعي لا يكون أفضلمن البيانات التي يقوم عليها.ونحن نبني الاثنين معًا.

اختر الخطوة الأولى المناسبة.

تدقيق جاهزية البيانات والذكاء الاصطناعي

البناء والتحسين

من التشخيص إلى أنظمة تعمل فعليًا.

التشخيص

التصميم المعماري

البناء

التحسين