Layanan
Data Engineering bersama PT Cloud Platform Indonesia (PT CPI)
Tim analytics dan ML Anda membutuhkan data tepercaya dalam skala. Kami merekayasa platform batch dan streaming di BigQuery dan Dataflow dengan tooling Python modern—bukan skrip rapuh yang hanya dipahami satu orang.
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.
Data engineering di PT CPI dimulai dari kontrak yang jelas: skema, SLA freshness, kepemilikan, dan bagaimana konsumen downstream (BI, ML, FinTech) bergantung pada setiap dataset. Kami mengimplementasikan pola lakehouse dan warehouse di BigQuery dengan dbt untuk transformasi dan pengujian, serta Polars dan Python untuk pemrosesan lokal berperforma tinggi ketika itu membuat pipeline lebih sederhana dan hemat.
Untuk ingestion skala besar dan stream processing kami men-deploy Apache Beam di Dataflow, Spark ketika ekonomi cluster sesuai, dan orkestrasi andal dengan Airflow atau Dagster. Infrastruktur didefinisikan dengan Terraform dan OpenTofu; rahasia, IAM, dan jalur jaringan mengikuti standar landing zone yang sama dengan estate aplikasi Anda.
Setiap pipeline dikirim dengan observability—pemeriksaan kualitas data, lineage jika diperlukan, dan runbook untuk backfill dan respons insiden—agar tim platform dan auditor melihat fakta yang sama tentang apa yang berjalan, kapan, dan dengan hasil apa.
Untuk siapa
Pemimpin platform data, tim analytics engineering, dan enterprise yang memusatkan event stream, feed core banking, atau telemetri produk di Google Cloud.
Yang kami tawarkan
- Polars dan Python untuk ETL cepat, ekspresif, dan workload kualitas data
- Model dbt, pengujian, dan dokumentasi di BigQuery dengan promosi CI/CD
- Apache Beam di Dataflow dan Spark untuk batch/stream skala enterprise
- Orkestrasi Airflow atau Dagster, data contract, dan runbook operasi
Cara kami bekerja
- Discovery data: sumber, konsumen, kendala compliance, dan pain point pipeline saat ini.
- Arsitektur target: lapisan penyimpanan, orkestrasi, IAM, dan toolchain (dbt, Beam, Polars).
- Pembangunan bertahap dengan SLA terukur dan sign-off stakeholder pada dataset kritikal.
- Operasi dan peningkatan: tuning biaya, metrik kualitas, dan handover ke tim platform Anda.
Dokumentasi terkait
Buka panduan di dokumentasi PT Cloud Platform Indonesia →Layanan terkait
- Data Analytics
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.
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 → - Google Cloud Platform
Sebagai mitra Google Cloud, PT CPI menyediakan assessment, landing zone, migrasi workload, GKE dan platform data, FinOps, serta operasi terkelola—dirancang untuk skala enterprise dan ekspektasi regulasi di Indonesia dan ASEAN.
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 →