Arsitektur data, lakehouse dan pipeline waktu nyata
Fondasi data yang memasok analitik dan AI dengan data terkini dan tepercaya
Kualitas AI tidak melebihi kualitas data di bawahnya
Sebagian besar institusi menyimpan data dalam silo: tabel ERP, sistem inti, lembar kerja, dan dokumen yang belum pernah disatukan. Laporan datang terlambat, angka tidak konsisten, dan setiap proyek baru dimulai dengan menyalin data lagi.
Model bahasa dan agen membuat kesenjangan itu lebih mahal. Keduanya membutuhkan data terkini, dokumen tak terstruktur, dan aturan akses yang jelas, yang tersedia cukup cepat untuk ditindaklanjuti. Basis data yang lambat atau rapuh di bawahnya membahayakan semua itu.
Yang Anda peroleh
Data saat peristiwa terjadi
Data yang tiba saat peristiwa terjadi, bukan melalui batch semalaman.
Satu platform dengan tata kelola
Satu lakehouse dengan tata kelola yang dibaca oleh analitik, pelaporan, dan AI.
Data yang siap untuk AI
Data terstruktur dan tak terstruktur yang disiapkan untuk pengambilan (retrieval), vektor, dan graf pengetahuan.
Basis data yang dapat dipulihkan
Basis data yang tetap cepat dan tersedia, dengan pemulihan yang terbukti sebelum dibutuhkan.
Yang kami sediakan
Pipeline data ETL, ELT, dan AI tak terstruktur
Pipeline yang mengekstrak, memuat, dan mentransformasi data dari sistem Anda, serta mengubah dokumen, email, dan hasil pindai menjadi teks dan metadata yang dapat digunakan model.
Streaming peristiwa waktu nyata
Penyerapan data berkecepatan tinggi dengan Apache Kafka dan Apache Flink, sehingga pesanan, pembayaran, dan pembacaan sensor mencapai analitik dan agen saat peristiwa terjadi.
Gudang data dan lakehouse
Gudang data dan lakehouse cloud, hibrida, dan on-premises (di lokasi) di atas Snowflake, Databricks, dan Apache Iceberg, yang dirancang sesuai cara tim Anda menjalankan kueri atas data.
Basis data vektor, graf pengetahuan, dan lapisan semantik
Penyimpanan vektor, graf pengetahuan, dan lapisan semantik bersama, sehingga setiap laporan dan setiap model memakai definisi dan relasi yang sama.
Desain dan kinerja basis data
Basis data relasional dan dokumen yang dirancang dari cara aplikasi Anda membaca dan menulis, dengan kueri lambat ditemukan dan diperbaiki melalui rencana eksekusi, indeks, dan konfigurasi.
Pemeriksaan kesehatan basis data
Tinjauan atas konfigurasi, kinerja, keamanan, cadangan, dan kapasitas, dengan setiap temuan diperingkat menurut risiko dan upaya.
Ketersediaan tinggi, cadangan, pemulihan, dan migrasi
Replikasi dan failover yang disesuaikan dengan target pemulihan Anda, cadangan terenkripsi yang dipulihkan sesuai jadwal, dan migrasi yang diuji coba dengan data direkonsiliasi sebelum dan sesudahnya.
Akses, enkripsi, dan audit
Peran dengan hak istimewa minimum, enkripsi saat disimpan dan saat ditransmisikan, serta log tentang siapa yang membaca atau mengubah data sensitif.
Pemantauan basis data dan panduan operasi
Peringatan untuk kapasitas, keterlambatan replikasi, kueri lambat, dan pekerjaan gagal, pemeliharaan rutin, serta panduan operasi untuk setiap prosedur.
Cara kerjanya
Petakan sumber data
Kami meninjau sistem, basis data, volume data, dan laporan Anda, lalu menyepakati pertanyaan dan model mana yang harus dilayani platform lebih dahulu.
Rancang target
Kami merancang lakehouse, lapisan streaming, model data, dan target pemulihan, lalu mencatat setiap keputusan beserta alasannya.
Bangun per bagian
Kami memasukkan sumber satu domain pada satu waktu, dengan pemeriksaan kualitas dan silsilah data, sehingga data yang berguna tersedia lebih awal.
Migrasikan dan rekonsiliasi
Kami memindahkan laporan dan basis data legacy dalam langkah yang diuji coba, merekonsiliasi jumlah dan total sebelum yang lama dimatikan.
Jalankan dan serah terima
Kami memantau pipeline dan basis data, membuktikan failover dan pemulihan, serta menjalankan platform atau menyerahkannya kepada tim Anda bersama panduan operasi.
Teknologi dan standar
Fondasi data modern berjalan di atas Snowflake, Databricks, dan Apache Iceberg, dengan streaming Apache Kafka dan Flink serta GraphRAG yang sadar izin di atasnya. Aturan akses tingkat baris dan tingkat peran ditegakkan sebelum model mana pun membaca data.
- Bahasa
- SQL
- Data dan analitik
- Apache Kafka
- Snowflake
- Databricks
- Apache Spark
- Apache Airflow
- dbt
- BigQuery
- Amazon Redshift
- Basis data
- pgvector
- Elasticsearch
- Metode dan praktik
- Pipeline ETL dan ELT
- Streaming peristiwa waktu nyata
- Basis data vektor
- Graf pengetahuan
Cara memulai
Klien dengan ruang lingkup yang jelas langsung menuju proposal. Jika sumber, skema, atau volume data belum dipetakan, kami memulai dengan audit data di bawah Blueprint Studio.
Yang terjadi selanjutnya
Sesi pra-konsultasi
sesi pra-konsultasi online gratis selama 30 menit: kami membahas sasaran, sistem, dan kendala Anda.
Tinjauan kesiapan
Dalam tinjauan kesiapan gratis selama 48 jam, Arsitek Utama memeriksa proyek Anda terhadap definisi siap 6 poin dan merekomendasikan jalur yang sesuai.
Memilih jalur
Proyek yang lingkupnya sudah siap menerima proposal yang mengikat dalam 3–5 hari kerja. Proyek pada tahap konsep dimulai di Blueprint Studio. Sistem yang sedang berjalan tetapi gagal, tidak terdokumentasi, atau perlu integrasi dimulai dengan diagnostik senilai 1–2 minggu. Blueprint Studio dan diagnostik masing-masing memiliki biaya tetap yang dicantumkan dalam proposal.
Penyampaian dalam lima tahap
Mobilisasi, sprint dengan demonstrasi langsung, integrasi dan pengerasan, penerimaan dan peluncuran, lalu layanan terkelola. Setelah peluncuran menyusul masa garansi, lalu dukungan dan pemeliharaan opsional.
Tim produk AI-native
Pod produk lintas fungsi yang terkelola, berisi insinyur senior, dan dilengkapi kerangka kerja pengodean agentik dan QA.
Proyek dengan luaran tetap dan layanan terkelola 24/7
Penyampaian berbasis lingkup tetap dan tonggak, dengan pemimpin penyampaian yang disebutkan namanya, serta layanan terkelola aplikasi 24/7 di bawah tata kelola SLA.
Pertanyaan dan jawaban
Bagaimana XSIS memulai pekerjaan basis data?
Biasanya dengan pemeriksaan kesehatan. Kami meninjau konfigurasi, kinerja, keamanan, pencadangan, dan kapasitas, lalu memberi Anda daftar temuan tertulis yang diurutkan menurut risiko dan upaya. Anda kemudian memutuskan apa yang kami perbaiki, migrasikan, atau jalankan, dan dalam urutan apa. Jika kebutuhannya sudah jelas, seperti migrasi yang direncanakan, kami memulai dengan desainnya.
Platform data mana yang sebaiknya dipakai?
Itu bergantung pada data Anda, keterampilan tim Anda, tempat data harus berada, dan cara Anda membuat kueri. Kami membandingkan Snowflake, Databricks, dan lakehouse Apache Iceberg terbuka dengan beban kerja dan aturan residensi data Anda, lalu merekomendasikan pilihan paling sederhana yang sesuai.
Apakah data waktu nyata diperlukan?
Hanya jika suatu keputusan bergantung padanya, seperti pemeriksaan penipuan, tingkat stok, atau tindakan agen. Peristiwa tersebut kami alirkan dengan Kafka dan Flink, dan kami mempertahankan pemuatan batch bila angka harian sudah cukup, karena batch lebih murah dijalankan.
Dapatkah XSIS mengambil data dari ERP Anda tanpa memperlambatnya?
Ya. Kami membaca perubahan melalui antarmuka yang didukung ERP atau log basis datanya, bukan melalui kueri berat, dan menjadwalkan pemuatan massal di luar jam sibuk. Kami mengukur beban pada ERP sebelum dan sesudahnya.
Bagaimana XSIS memastikan angkanya benar?
Setiap pipeline memiliki pemeriksaan kualitas atas volume, kunci, total, dan kebaruan data, dan kegagalan mencegah data buruk mencapai laporan. Kami merekonsiliasi angka kunci terhadap sistem sumber Anda bersama pemilik proses keuangan dan operasional Anda.
Berapa lama waktu henti dan berapa banyak kehilangan data yang perlu direncanakan?
Itu keputusan bisnis, yang ditetapkan sebagai dua target. Recovery point objective adalah seberapa banyak data terbaru yang mungkin hilang. Recovery time objective adalah berapa lama sistem boleh tidak beroperasi. Kami merancang replikasi, failover, dan pencadangan untuk memenuhinya, lalu mengujinya.
Bagaimana XSIS memigrasikan basis data tanpa kehilangan data atau menghentikan bisnis?
Kami menguji coba setiap migrasi pada salinan yang terlindungi dan merekonsiliasi jumlah baris serta checksum antara sumber dan target. Untuk sistem yang tidak dapat berhenti, kami menjaga keduanya tetap sinkron dan beralih dalam jendela singkat yang direncanakan, dengan pengembalian yang sudah diuji.
Jenis basis data apa yang XSIS tangani?
Basis data relasional, serta basis data dokumen, key-value, dan pencarian, di server Anda sendiri atau sebagai layanan cloud terkelola. Pada awal penugasan kami memastikan mesin dan versi yang Anda gunakan, lalu menugaskan insinyur yang menguasainya. Jika Anda sedang memilih basis data baru atau layanan terkelola, kami lebih dahulu membandingkan opsi terhadap beban kerja, keterampilan, lisensi, dan biaya operasional Anda.
Siapa yang memiliki platform dan pipeline?
Anda. Kode, model data, pipeline, dan dokumentasi yang kami hasilkan untuk Anda menjadi milik Anda setelah setiap tonggak dibayar, dan data Anda tetap menjadi milik Anda sepanjang waktu.
Basis data kami lambat. Dari mana XSIS memulai?
Dengan pengukuran, bukan dugaan. Kami menangkap kueri yang paling lambat dan paling sering, membaca rencana eksekusinya, dan memeriksa waktu tunggu, penguncian, memori, dan penyimpanan. Indeks, perubahan kueri, dan konfigurasi sering kali lebih membantu daripada perangkat keras baru, dan jauh lebih murah. Kami memperbaiki penyebab terbesar lebih dahulu dan mengukur setiap perubahan terhadap baseline.
Dapatkah XSIS mengambil alih administrasi basis data sehari-hari?
Ya. Kami dapat memantau, menerapkan patch, mencadangkan, dan menyetel basis data Anda berdasarkan perjanjian dukungan, dengan target respons dan pelaporan yang disepakati secara tertulis. Jika Anda lebih suka menjalankannya sendiri, kami mendokumentasikan setiap prosedur dan melatih tim Anda sebelum serah terima. Anda juga dapat membagi pekerjaan, dengan tugas rutin tetap di internal dan XSIS dipanggil untuk peningkatan, migrasi, dan insiden.
Bagaimana XSIS menangani akses ke data produksi?
Setiap insinyur memiliki akun bernama dengan hanya izin yang dibutuhkan tugas, diberikan untuk jangka waktu pekerjaan dan tercatat di log. Kami bekerja pada data yang disamarkan atau data sampel sedapat mungkin. Kredensial disimpan di penyimpanan rahasia Anda, dan setiap perubahan pada produksi mengikuti proses perubahan Anda, dengan pengembalian yang sudah siap.
Apa yang menentukan biaya pekerjaan basis data?
Jumlah dan ukuran basis data, tingkat kekritisannya, mesin dan versi yang terlibat, serta kondisi dokumentasi dan pencadangan. Migrasi menambah upaya untuk validasi, uji coba, dan koordinasi dengan tim aplikasi. Administrasi berkelanjutan bergantung pada jumlah jam dukungan dan waktu respons yang Anda butuhkan.
Mulai dengan percakapan, bukan kontrak.
Sampaikan apa yang perlu Anda bangun, hubungkan atau amankan. Arsitek kami membahasnya bersama Anda, lalu menyarankan titik awal.
Yang terjadi selanjutnya
Menyepakati waktu
Tim kami mengirim email kepada Anda untuk menyepakati waktu sesi.
Sesi pra-konsultasi
sesi pra-konsultasi online gratis selama 30 menit: kami membahas sasaran, sistem, dan kendala Anda.
Tinjauan kesiapan
Dalam tinjauan kesiapan gratis selama 48 jam, Arsitek Utama memeriksa proyek Anda terhadap definisi siap 6 poin dan merekomendasikan jalur yang sesuai.
Memilih jalur
Proyek yang lingkupnya sudah siap menerima proposal yang mengikat dalam 3–5 hari kerja. Proyek pada tahap konsep dimulai di Blueprint Studio. Sistem yang sedang berjalan tetapi gagal, tidak terdokumentasi, atau perlu integrasi dimulai dengan diagnostik senilai 1–2 minggu. Blueprint Studio dan diagnostik masing-masing memiliki biaya tetap yang dicantumkan dalam proposal.