Lewati ke konten
Mitra Integrasi Informatika

Solusi Microsoft

Cloud Infra, Data & AI Platform

Bangun fondasi untuk keputusan yang andal dan AI

Membuat data layak pakai, membangun aplikasi dan agen yang bertahan di produksi, serta memodernkan beban kerja di bawahnya pada fondasi terhubung yang bisa dioperasikan dan ditata kelola.

  • Platform Microsoft

    Microsoft Fabric dan Power BI untuk rantai data, Microsoft Foundry dan Azure AI Search untuk rantai AI, dikerjakan sebagai satu estate, bukan produk terpisah.

  • Siap untuk enterprise

    Jalur cloud dan on-premises keduanya didukung, karena tidak semua beban kerja boleh berpindah.

  • Sampai produksi

    Pekerjaan selesai saat model dan dasbor dipakai mengambil keputusan, bukan saat demonya berjalan.

  • Tata kelola melekat

    Definisi measure dan akses tingkat baris ditetapkan di lapisan semantik, sedangkan cakupan grounding, content safety, dan alih tangan ke manusia ditetapkan di workload, bukan di tiap laporan dan bukan di tiap prompt.

Kapabilitas yang menggerakkan pekerjaan

Disiplin yang menghubungkan praktik ini dengan perubahan operasional.

  • Data

    Data Analytics

    Seluruh rantainya: ingestion dan ETL, data warehouse dan lakehouse, semantic model, lalu dasbornya.

    Microsoft Fabric
  • AICopilot Studio

    AI Apps

    Aplikasi dan agen dengan retrieval, evaluasi, dan serah terima ke manusia sejak awal.

    Microsoft Foundry
  • Azure Infra

    Infrastructure & Apps Modernization

    Landing zone, migrasi, dan pekerjaan aplikasi yang membuat perpindahan itu berarti.

    Azure Migrate

Persoalan yang ditangani praktik ini

Kondisi yang biasanya sudah berjalan sebelum sebuah engagement dimulai, dan kapabilitas yang menjawabnya.

  1. AI yang tidak pernah sampai ke operasi

    Tim Anda sudah menjalankan beberapa proof of concept AI yang terlihat menjanjikan saat didemokan, tetapi tidak ada yang melayani pengguna di dalam proses bisnis yang berjalan.

    1. Proof of concept AI
    2. Gesekan integrasi
    3. Investasi tanpa hasil

    Biaya jika dibiarkan

    Investasi AI tanpa hasil di produksi.

  2. Keputusan yang selalu menunggu orang

    Setiap permintaan berhenti di meja seseorang untuk ditinjau, dan antrean tumbuh ketika orang tersebut tidak masuk atau harus mengerjakan hal yang lebih bernilai.

    1. Permintaan masuk
    2. Satu meja persetujuan
    3. Waktu ahli terpakai

    Biaya jika dibiarkan

    Waktu ahli habis untuk persetujuan rutin.

  3. Data yang dimiliki tetapi belum bisa dipakai

    Data Anda tersebar di banyak sistem, tetapi dua laporan untuk pertanyaan yang sama menghasilkan angka berbeda dan tidak ada yang dapat memastikan mana yang harus dipercaya bisnis.

    1. Sumber data terpisah
    2. Angka saling berbeda
    3. Keputusan tertunda

    Biaya jika dibiarkan

    Keputusan melambat karena angka tidak sepakat.

  4. Keamanan yang sulit dibuktikan

    Auditor atau pelanggan meminta bukti kontrol keamanan, dan tim menghabiskan berhari-hari mengumpulkan screenshot dari alat yang terpisah.

    1. Kontrol sudah berjalan
    2. Bukti tersebar
    3. Audit berlarut

    Biaya jika dibiarkan

    Waktu tim habis membuktikan kontrol yang sudah berjalan.

  5. Infrastruktur yang sudah menua

    Sistem inti berjalan di perangkat yang sudah lewat masa dukungan, dan setiap perubahan kecil dijadwalkan akhir pekan karena khawatir mengganggu operasi.

    1. Sistem inti berjalan
    2. Fondasi lewat dukungan
    3. Perubahan tertahan

    Biaya jika dibiarkan

    Biaya perawatan naik sementara perubahan bisnis melambat.

Dari pekerjaan terpisah ke kemajuan yang terukur

Urutan pekerjaan dijalankan, dari penilaian pertama sampai bukti bahwa ada yang berubah.

  1. Tahap 1

    Nilai

    Kami menilai sumber data, kualitasnya, dan keputusan atau tugas yang sedang menunggu jawaban.

  2. Tahap 2

    Fondasi

    Data mendarat di lakehouse atau warehouse dengan model yang dirancang, dan dokumen yang menjadi sumber jawaban asisten diekstraksi serta diindeks dengan hak aksesnya utuh.

  3. Tahap 3

    Modelkan

    Satu sumber kebenaran: measure ditetapkan terpusat dengan keamanan tingkat baris, dan retrieval dirancang agar jawaban menyebut sumbernya dan hanya sampai ke yang berhak.

  4. Tahap 4

    Buktikan

    Kasus pertama dijalankan sampai hasilnya terukur terhadap set evaluasi yang tetap, sebelum cakupannya diperluas.

  5. Tahap 5

    Operasikan

    Pipeline, indeks, biaya, dan kualitas jawaban dipantau sebagai layanan yang berjalan, bukan proyek yang sudah selesai.

Penugasan terarah dari niat menuju delivery

Engagement untuk Data Analytics

  • Cloud Infra, Data & AI Platform

    Fondasi Platform Data

    Engagement fondasi yang membawa data tersebar melalui ingestion dan ETL ke dalam satu data warehouse terkelola untuk pelaporan dan analitik.

    Modul pekerjaan
    3
    Cara ruang lingkup disepakati
    Cakupan bergantung pada jumlah sistem sumber dan kebutuhan pelaporan, disepakati bersama tim practice sebelum pekerjaan dimulai
  • Cloud Infra, Data & AI Platform

    Data Protection Baseline

    Penemuan dan klasifikasi lebih dulu, lalu baseline pelabelan dan pencegahan kebocoran yang mencerminkan apa yang benar-benar dimiliki organisasi.

    Modul pekerjaan
    3
    Cara ruang lingkup disepakati
    Cakupan bergantung pada besarnya estate data dan jumlah kewajiban regulasi yang tercakup, disepakati bersama tim practice sebelum pekerjaan dimulai

Engagement untuk AI Apps

  • Cloud Infra, Data & AI PlatformMulai di sini

    Asesmen Kesiapan AI

    Asesmen yang mengubah eksperimen AI yang tersebar menjadi rencana menuju platform produksi yang terkelola.

    Modul pekerjaan
    3
    Cara ruang lingkup disepakati
    Cakupan bergantung pada jumlah use case dan sistem yang ditinjau, disepakati bersama tim practice sebelum pekerjaan dimulai
  • Cloud Infra, Data & AI Platform

    Program Pilot Agent

    Engagement pilot yang menerapkan satu alur kerja agentic ke dalam proses nyata di atas Azure OpenAI Service.

    Modul pekerjaan
    3
    Cara ruang lingkup disepakati
    Cakupan bergantung pada kompleksitas proses yang dipilih, disepakati bersama tim practice sebelum pekerjaan dimulai

Engagement untuk Infrastructure & Apps Modernization

  • Cloud Infra, Data & AI Platform

    Akselerator Azure Landing Zone

    Engagement landing zone yang memberi migrasi fondasi jaringan, identitas, dan resiliensi sebelum beban kerja dipindahkan.

    Modul pekerjaan
    2
    Cara ruang lingkup disepakati
    Cakupan bergantung pada jumlah beban kerja dan desain landing zone target, disepakati bersama tim practice sebelum pekerjaan dimulai
  • Cloud Infra, Data & AI Platform

    Platform Engineering Enablement

    Membangun pipeline, definisi environment, dan model operasi yang memungkinkan tim mengirim perubahan tanpa ritual rilis.

    Modul pekerjaan
    3
    Cara ruang lingkup disepakati
    Cakupan bergantung pada jumlah aplikasi dan environment yang dibawa ke platform, disepakati bersama tim practice sebelum pekerjaan dimulai

Hubungi praktik yang bertanggung jawab atas hasilnya

Azure, keamanan, data, dan AI

Mulai percakapan

Ke mana masalah Anda diarahkan

Ada tantangan enterprise yang perlu diselesaikan?

Mulai dari masalahnya. Kami akan menghubungkan Anda dengan praktik yang bertanggung jawab atas hasil tersebut, beserta konteks yang sudah Anda jelaskan.

Hubungi tim yang tepat