Miftah Industri membantu merancang dan membangun solusi Microsoft Fabric yang menghubungkan sumber data, alur pemrosesan, semantic model, dan laporan Power BI. Pekerjaan dimulai dari asesmen kondisi data, kebutuhan pengguna, serta kendala yang ingin diselesaikan.
Implementasi dilakukan bertahap dengan validasi dan dokumentasi agar solusi dapat dipelihara setelah handover. Diskusikan kebutuhan Microsoft Fabric atau lihat layanan Power BI.
Keahlian Tim
Ruang Lingkup Layanan
Ruang lingkup disusun dari kebutuhan bisnis, kondisi sumber data, akses pengguna, dan operasional. Hasil asesmen menjadi dasar prioritas dan rencana implementasi.
Semantic Model dan Power BI
- Merancang grain, key, relationship, dan measure agar model analitik serta definisi KPI konsisten.
- Membangun laporan Power BI dengan alur analisis yang sesuai kebutuhan pengguna.
- Menentukan konektivitas, refresh, dan pengaturan akses berdasarkan pola penggunaan.
Data Engineering
- Menyusun alur ingestion dan transformasi ke Lakehouse atau Warehouse.
- Memilih pola batch, incremental, atau CDC berdasarkan karakter sumber dan kebutuhan data.
- Menyiapkan validasi serta pemantauan kegagalan agar alur data dapat dioperasikan.
Integrasi Sumber Data
- Memetakan konektivitas database, aplikasi, API, dan cloud storage yang digunakan.
- Menentukan pola integrasi berdasarkan perubahan data, keamanan, serta kebutuhan biaya dan operasional.
Real-Time Intelligence
- Menilai kebutuhan telemetri atau event yang memerlukan latensi rendah.
- Merancang ingestion, pemrosesan, retensi, dan pemantauan data yang sesuai.
- Menyusun tampilan analitik untuk membantu pengguna menindaklanjuti perubahan yang relevan.
Integrasi AI dan Copilot
- Menilai kebutuhan AI berdasarkan tujuan bisnis dan kesiapan data.
- Membahas integrasi layanan Azure AI atau Copilot yang relevan dengan solusi.
- Menyiapkan evaluasi hasil dan batas penggunaan sebelum memperluas implementasi.
Solusi Sesuai Proses Bisnis
- Memetakan kebutuhan analitik berdasarkan proses kerja dan sumber data organisasi.
- Membangun bagian yang diprioritaskan, kemudian memvalidasi hasil bersama pengguna.
- Menyiapkan dokumentasi serta knowledge transfer sesuai ruang lingkup proyek.
Kapabilitas Teknis
Evaluasi dimulai dari kondisi data dan penggunaan yang ada. Rekomendasi perubahan mempertimbangkan ukuran model, pola refresh, kapasitas, akses, dan kebutuhan operasional. Hasil pengukuran menjadi dasar keputusan pengembangan.
Skalabilitas dan Kapasitas
Menilai pola penggunaan dan kebutuhan kapasitas dari pengukuran awal sebelum menentukan perubahan atau peningkatan sumber daya.
Dokumentasi dan Handover
Menyiapkan ownership, dokumentasi alur dan konfigurasi, serta knowledge transfer untuk tim yang menggunakan dan memelihara solusi.
Analitik dan Validasi
Menyusun model dan definisi KPI yang dapat divalidasi. Metode analitik dipilih sesuai karakter data dan pertanyaan bisnis.
Automasi Alur Data
Merancang automasi ingestion, transformasi, dan pembaruan data, disertai pemantauan kegagalan serta panduan operasional.
Akses dan Ownership
Menentukan akses pengguna, ownership, dan tanggung jawab pengelolaan sesuai kebutuhan solusi dan proses kerja organisasi.
Integrasi Copilot dan Machine Learning
Menilai kesiapan data serta kebutuhan integrasi Copilot atau machine learning. Kebutuhan lisensi, kapasitas, dan layanan terkait dibahas dalam penawaran.
Contoh Pola Solusi
Diskusikan Kebutuhan Anda
Sampaikan sumber data, jumlah pengguna, kendala utama, dan hasil yang ingin dicapai melalui formulir berikut. Kita dapat membahas langkah asesmen dan ruang lingkup implementasi yang sesuai.
Hasil pekerjaan dapat mencakup rancangan solusi, alur data, semantic model atau laporan, catatan validasi, dokumentasi, dan sesi handover sesuai kesepakatan.
Biaya implementasi serta kebutuhan lisensi dan kapasitas dibahas secara terpisah. Masa dukungan, waktu respons, dan pekerjaan yang termasuk ditetapkan dalam penawaran.
Pelajari Semantic Model Engineering atau artikel dan resources.