Kembali ke Hub Pengembangan
Cloud Data & AI
Data Engineering & Layanan AI/ML
Layanan data engineering dan AI/ML termasuk pipeline data, data warehouse, arsitektur lakehouse, dan penyiapan platform machine learning pada penyedia cloud.
Mulai75+
Pipeline Data yang Dibangun
45%
Rata-rata Penghematan Biaya
10PB+
Data yang Diproses
99.5%
Akurasi Model
Kategori Layanan
Data Engineering & AI
Ideal Untuk
Perusahaan yang membangun pipeline data, data warehouse, platform ML, atau perlu memodernisasi infrastruktur data untuk analitik dan AI.
Jangka Waktu
4 – 12 minggu
Mengapa Memilih MicrocosmWorks untuk Data Engineering & AI/ML?
Data hanya berharga ketika mengalir dengan andal, ditransformasi dengan benar, dan mencapai sistem yang tepat pada waktu yang tepat. Tim data engineering kami membangun infrastruktur dasar — pipeline, data warehouse, lakehouse, dan platform ML — yang memungkinkan organisasi Anda membuat keputusan berdasarkan data dan menerapkan model AI dalam skala besar di AWS, GCP, atau Azure.
Kapabilitas Data Engineering & AI/ML Kami
- Pengembangan Pipeline Data — Membangun pipeline ETL/ELT yang andal menggunakan Airflow, dbt, Spark, atau layanan cloud-native yang memproses data dalam skala apa pun.
- Data Warehouse & Lakehouse — Merancang platform data modern di Snowflake, BigQuery, Redshift, atau Databricks dengan pemodelan dan tata kelola yang tepat.
- Streaming Real-Time — Mengimplementasikan arsitektur berbasis event menggunakan Kafka, Kinesis, atau Pub/Sub untuk analitik real-time dan penyajian fitur ML.
- Penyiapan Platform ML — Membangun platform MLOps dengan pelacakan eksperimen, registri model, feature store, dan pipeline pelatihan otomatis.
- Kualitas & Tata Kelola Data — Mengimplementasikan pemeriksaan kualitas data, pelacakan silsilah, katalogisasi, dan kontrol akses untuk data yang tepercaya dan patuh.
- Penerapan Model AI — Menerapkan model ML ke produksi dengan infrastruktur penyajian, A/B testing, pemantauan, dan pipeline pelatihan ulang otomatis.
- Infrastruktur Analitik — Menyiapkan BI tools, dashboard, dan analitik swalayan untuk tim bisnis dengan lapisan semantik yang tepat.
Tumpukan Teknologi Data & AI
Kami membangun platform data menggunakan Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka, dan Flink untuk pemrosesan dan orkestrasi. Untuk penyimpanan, kami bekerja dengan Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake, dan Iceberg. Tumpukan ML kami mencakup MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, dan platform kustom yang dibangun di atas Kubernetes dengan dukungan GPU untuk pelatihan dan inferensi.
Untuk Siapa Layanan Ini
Layanan ini ditujukan untuk perusahaan yang perlu membangun atau memodernisasi infrastruktur data mereka — mulai dari startup yang menyiapkan pipeline analitik pertama mereka hingga perusahaan yang membangun platform ML. Jika tim Anda kesulitan dengan silo data, pipeline yang tidak andal, atau kesulitan menerapkan model ML, kami menyediakan keahlian engineering untuk mengatasi tantangan ini.
Proses Kami
1
Penemuan
Menilai sumber data Anda, infrastruktur saat ini, kebutuhan analitik, dan tujuan ML/AI.
2
Arsitektur
Merancang arsitektur platform data dengan topologi pipeline, lapisan penyimpanan, dan infrastruktur ML.
3
Implementasi
Membangun pipeline data, menerapkan data warehouse, mengonfigurasi platform ML, dan menyiapkan pemantauan.
4
Optimasi
Menyesuaikan performa kueri, mengoptimalkan biaya pipeline, mengimplementasikan pemeriksaan kualitas data, dan memvalidasi model ML.
5
Operasi
Serah terima dengan dokumentasi, melatih tim data, dan menyediakan dukungan berkelanjutan untuk keandalan pipeline.
Tumpukan Teknologi
Pemrosesan Data
Apache SparkAirflowdbtFlink
Penyimpanan
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
Platform ML
MLflowSageMakerVertex AIKubeflow
Streaming
KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming
Industri yang Kami Layani
E-CommerceLayanan KeuanganKesehatanMediaRitelLogistikTelekomunikasiManufaktur
Siap Membangun Platform Data & AI Anda?
Biarkan data engineer kami membangun pipeline yang andal dan infrastruktur ML yang mengubah data Anda menjadi keunggulan kompetitif.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Kami membangun pipeline data end-to-end untuk alur kerja ML termasuk feature engineering, data labeling pipelines, manajemen data pelatihan, feature stores, dan validasi kualitas data otomatis untuk memastikan model Anda diberi data yang bersih dan andal.
Layanan pengembangan pipeline AI/ML dan rekayasa data kami tersedia dengan harga $30-$50/jam, dengan tarif yang bervariasi berdasarkan kompleksitas infrastruktur data dan persyaratan alur kerja ML Anda.
Ya, kami mengimplementasikan feature stores menggunakan alat seperti Feast, Tecton, atau solusi kustom di atas Redis dan BigQuery, memungkinkan tim ML Anda untuk berbagi, menemukan, dan menyajikan fitur secara konsisten di seluruh training dan inference.
Kami mengimplementasikan validasi data otomatis menggunakan Great Expectations atau Deequ, schema enforcement, drift detection, dan statistical profiling di setiap tahap pipeline untuk menangkap masalah kualitas data sebelum mereka menurunkan kinerja model.
Ya, kami membangun MLOps pipelines yang lengkap termasuk model versioning dengan MLflow, automated retraining triggers, infrastruktur A/B testing, dan model serving di Kubernetes dengan autoscaling berdasarkan beban inference.