Kembali ke Hub Pengembangan
Cloud Data & AI
Layanan Data Engineering & AI/ML
Layanan data engineering dan AI/ML termasuk data pipeline, data warehouse, arsitektur lakehouse, dan penyiapan platform machine learning di penyedia cloud.
Mulai75+
Data Pipeline 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 data pipeline, data warehouse, ML platform, atau perlu memodernisasi infrastruktur data untuk analitik dan AI.
Jangka Waktu
4 – 12 minggu
Mengapa Memilih MicrocosmWorks untuk Data Engineering & AI/ML?
Data hanya bernilai jika 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 ML platform — yang memungkinkan organisasi Anda membuat keputusan berdasarkan data dan menyebarkan model AI dalam skala besar di AWS, GCP, atau Azure.
Kapabilitas Data Engineering & AI/ML Kami
- Pengembangan Data Pipeline — 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.
- Real-Time Streaming — Mengimplementasikan arsitektur event-driven menggunakan Kafka, Kinesis, atau Pub/Sub untuk real-time analytics dan ML feature serving.
- Penyiapan ML Platform — Membangun platform MLOps dengan experiment tracking, model registries, feature stores, dan automated training pipeline.
- Kualitas & Tata Kelola Data — Mengimplementasikan data quality checks, lineage tracking, cataloging, dan access controls untuk data yang terpercaya dan sesuai regulasi.
- Penyebaran Model AI — Menyebarkan model ML ke produksi dengan serving infrastructure, A/B testing, monitoring, dan automated retraining pipeline.
- Infrastruktur Analitik — Menyiapkan BI tools, dashboards, dan self-service analytics untuk tim bisnis dengan semantic layers 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. ML stack kami mencakup MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, dan platform kustom yang dibangun di atas Kubernetes dengan dukungan GPU untuk training dan inference.
Untuk Siapa Layanan Ini
Layanan ini ditujukan untuk perusahaan yang perlu membangun atau memodernisasi infrastruktur data mereka — mulai dari startup yang menyiapkan analytics pipeline pertama mereka hingga perusahaan besar yang membangun ML platform. Jika tim Anda menghadapi masalah dengan data silos, pipeline yang tidak andal, atau kesulitan dalam menyebarkan model ML, kami menyediakan keahlian engineering untuk mengatasi tantangan ini.
Proses Kami
1
Penemuan (Discovery)
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 data pipeline, menyebarkan data warehouse, mengonfigurasi ML platform, dan menyiapkan pemantauan.
4
Optimasi
Menyesuaikan performa query, mengoptimalkan biaya pipeline, mengimplementasikan data quality checks, dan memvalidasi model ML.
5
Operasi
Serah terima dengan dokumentasi, melatih tim data, dan memberikan dukungan berkelanjutan untuk keandalan pipeline.
Tumpukan Teknologi
Pemrosesan Data
Apache SparkAirflowdbtFlink
Penyimpanan
SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake
ML Platform
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 data pipeline end-to-end untuk workflow ML termasuk feature engineering, data labeling pipeline, training data management, feature stores, dan automated data quality validation untuk memastikan model Anda diberi data yang bersih dan andal.
Layanan rekayasa data dan pengembangan pipeline AI/ML kami tersedia dengan biaya $30-$50/jam, dengan tarif bervariasi berdasarkan kompleksitas infrastruktur data Anda dan persyaratan alur kerja ML Anda.
Ya, kami mengimplementasikan feature store 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 menerapkan validasi data otomatis menggunakan Great Expectations atau Deequ, penegakan skema, deteksi *drift*, dan *profiling* statistik di setiap tahap pipeline untuk menangkap masalah kualitas data sebelum masalah tersebut menurunkan kinerja model.
Ya, kami membangun pipeline MLOps yang lengkap termasuk versi model dengan MLflow, pemicu pelatihan ulang otomatis, infrastruktur A/B testing, dan penyajian model di Kubernetes dengan autoscaling berdasarkan beban inferensi.