Rekayasa Data GCP (BigQuery)

BigQuery adalah mesin analitik unggulan Google Cloud — gudang data tanpa server berskala petabyte yang memisahkan komputasi dari penyimpanan dan hanya mengenakan biaya untuk kueri yang Anda jalankan. Insinyur data kami membangun platform data produksi di BigQuery yang menangani volume data besar sambil menjaga performa kueri tetap cepat dan biaya dapat diprediksi. Kami merancang pipeline ETL, model data, dan arsitektur analitik yang skalabel tanpa beban operasional.

• BigQuery Data Warehouse — Merancang skema star, mengimplementasikan partisi dan clustering, mengkonfigurasi materialized view, dan mengoptimalkan pola kueri umum.
• Pengembangan Pipeline ETL — Membangun pipeline data yang tangguh dengan Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer (Airflow), dan Dataproc (Spark) untuk pemrosesan batch dan stream.
• Streaming Real-Time — Mengimplementasikan streaming ingestion dengan Pub/Sub dan Dataflow untuk ketersediaan data di bawah satu detik di BigQuery.
• Pemodelan Data — Merancang model dimensional, slowly changing dimensions, dan arsitektur data vault yang dioptimalkan untuk penyimpanan columnar BigQuery.
• Kualitas Data — Mengimplementasikan validasi data, pemantauan kesegaran, evolusi skema, dan deteksi anomali di seluruh pipeline data Anda.
• Manajemen Biaya — Mengoptimalkan biaya BigQuery melalui slot reservation, optimasi kueri, storage tiering, dan model harga yang sesuai dengan beban kerja.
• Integrasi dbt — Mengimplementasikan dbt (data build tool) untuk transformasi SQL modular, pengujian, dokumentasi, dan pelacakan lineage di BigQuery.

Tumpukan rekayasa data kami berpusat pada BigQuery untuk warehousing dan analitik, Dataflow untuk pemrosesan stream dan batch, Pub/Sub untuk ingestion event, Cloud Composer untuk orkestrasi alur kerja, Dataproc untuk workload Spark, dan Cloud Storage untuk staging data lake — sebuah pipeline yang sepenuhnya terkelola yang menghilangkan manajemen infrastruktur sambil memberikan keandalan kelas enterprise.

Layanan ini ditujukan untuk tim data yang membangun atau menskalakan infrastruktur analitik mereka — perusahaan yang bermigrasi dari gudang data on-premises seperti Teradata atau Oracle, organisasi yang mengkonsolidasikan sumber data yang berbeda menjadi satu gudang terpadu, atau tim yang perlu memproses data streaming bersama dengan analitik batch. Jika data Anda tumbuh lebih cepat daripada yang dapat ditangani oleh infrastruktur Anda saat ini, rekayasa berbasis BigQuery menyelesaikan tantangan tersebut.