Layanan
Data Analytics bersama PT Cloud Platform Indonesia (PT CPI)
Analytics harus cepat, dapat dijelaskan, dan tepercaya. Kami menghubungkan dataset terkurasi ke tooling yang sudah dipakai tim bisnis—tanpa spreadsheet bayangan yang mengabaikan tata kelola.
Ubah data cloud menjadi keputusan dengan BigQuery, Looker, Metabase, DuckDB, dan semantic layer terkelola—dashboard, self-serve BI, dan pelaporan eksekutif selaras kebutuhan FinOps dan compliance.
PT CPI merancang lapisan analytics di atas pipeline berkualitas engineering—bukan tabel mentah yang hanya bisa di-query dengan aman oleh spesialis. Kami mengimplementasikan model semantik di dbt dan Looker (atau Metabase dan Superset jika tooling open lebih cocok), dengan akses berbasis peran dan kebijakan row-level selaras model IAM Anda.
Untuk analisis eksploratori dan workload ad hoc kami menggunakan DuckDB dan Polars jika sesuai, dengan batas jelas antara sandbox dan data produksi. Dashboard eksekutif menghubungkan metrik operasi ke sinyal biaya dan risiko agar leadership melihat satu narasi.
Kami bermitra dengan praktik FinOps Anda untuk mengekspos unit economics di BI—biaya per lini produk, environment, atau tenant—agar analytics dan finance berbagi definisi yang sama, bukan spreadsheet yang bersaing.
Untuk siapa
Kepala analytics, controller keuangan, pemimpin produk, dan tim terregulasi yang membutuhkan KPI konsisten lintas unit bisnis di GCP.
Yang kami tawarkan
- Dashboard Looker dan Metabase pada dataset BigQuery terkurasi
- Semantic layer dbt, definisi metrik, dan dokumentasi untuk self-serve BI
- Pola DuckDB dan SQL untuk analisis eksploratori cepat dengan guardrail tata kelola
- Paket KPI eksekutif terhubung ke FinOps dan telemetri operasi
Cara kami bekerja
- Wawancara stakeholder: keputusan, metrik, sumber data, dan ritme pelaporan.
- Desain model semantik dan dashboard dengan kebijakan akses dan SLA refresh.
- Pilot dashboard dengan power user, lalu rollout dengan pelatihan dan materi dukungan.
- Ritme tata kelola: kepemilikan metrik, kontrol perubahan, dan review metrik triwulanan.
Dokumentasi terkait
Buka panduan di dokumentasi PT Cloud Platform Indonesia →Layanan terkait
- Data Engineering
PT CPI membangun pipeline data andal di GCP dengan Python, Polars, Beam, Spark, dbt, dan orkestrasi (Airflow, Dagster)—dari ingestion dan pola lakehouse hingga SLA produksi dan data contract.
Pelajari lebih lanjut → - Data Science
ML berorientasi produksi di GCP dengan Python, Jupyter, scikit-learn, PyTorch, MLflow, dan Vertex AI—feature store, pelacakan eksperimen, dan pola MLOps yang memenuhi reviewer risiko dan compliance.
Pelajari lebih lanjut → - FinOps
Visibilitas, alokasi, dan program pengurangan biaya GCP—praktik FinOps Framework, Kubecost dan analitik billing, Infracost di CI, serta dashboard eksekutif yang menghubungkan spend cloud ke produk dan tim.
Pelajari lebih lanjut → - FinTech & Teknologi Trading
PT CPI merekayasa platform tingkat institusional di GCP untuk keuangan digital, infrastruktur crypto, dan otomasi trading equity—dengan pipeline low-latency, audit trail, dan dukungan onboarding mitra.
Pelajari lebih lanjut →