Solusi dan Layanan Analitik Data dan AI

Jaringan adalah komponen kunci lain dari penerapan AI, yang membutuhkan peningkatan berkala. Algoritme deep learning sangat bergantung pada komunikasi dan jaringan perusahaan harus sangat terukur dengan bandwidth tinggi dan latensi rendah. Perusahaan sedapat mungkin harus mengotomatisasi. Software-defined network (SDN) yang didukung oleh machine learning menciptakan jaringan intent-based network yang dapat mengantisipasi kebutuhan jaringan atau ancaman keamanan dan bereaksi secara real-time.

Memiliki sumber daya komputasi yang kuat, termasuk CPU dan GPU sangat penting bagi infrastruktur AI. Sementara lingkungan berbasis CPU dapat menangani beban kerja AI dasar, pembelajaran mendalam melibatkan beberapa dataset besar dan algoritme neural network yang dapat diskalakan. Untuk mendukung hal tersebut perusahaan harus beralih ke GPU untuk memungkinkan organisasi mengoptimalkan infrastruktur pusat data mereka dan mendapatkan efisiensi daya.

Banyak hal untuk dipertimbangkan oleh organisasi, termasuk penyimpanan data, pemrosesan, dan pengelolaan informasi yang digunakan atau dihasilkan oleh AI. Salah satu langkah penting adalah data cleansing atau scrubbing. Ini termasuk menghapus data yang tidak akurat, tidak lengkap, tidak diformat secara benar atau duplikasi dari basis data.

Kualitas data sangat penting pada AI. Memasang alat data cleansing otomatis untuk menilai error pada data menggunakan aturan atau algoritme adalah sangat penting karena output hanyalah sebaik input.

Manajemen akses data sangat penting, membutuhkan proses yang efisien untuk berbagi informasi hanya dengan mereka yang membutuhkannya. Strategi manajemen data memastikan bahwa pengguna, mesin, dan berbagai endpoint memiliki akses yang mudah dan cepat terhadap data tanpa mengorbankan keamanan. Hal ini membutuhkan kontrol akses data yang tepat seperti IAM, solusi enkripsi data, dan sebagainya.

Sistem dan proses Data Warehouse (DWH) tidak mampu memberikan pertumbuhan yang sebenarnya mampu dilakukan oleh perusahaan. Kehadiran data silo, tingginya waktu untuk memperoleh wawasan, inefisiensi yang mencakup beberapa sistem, analisis data yang terbatas, tantangan dalam keamanan dan kepatuhan menyebabkan perusahaan perlu melakukan konsolidasi sumber data silo dan memigrasikan sistem lama ke cloud.

• Migrasi data dari platform lama ke cloud
• SAP, on-prem data to Data Lake migrations
• Data Warehouse (DWH) tradisional ke data di cloud
• Use case berbasis vertikal
• Aplikasi adaptif dan modernisasi aset

DataOps mengacu pada dukungan dan pengelolaan kontinu dari Data Pipeline setelah implementasi dan penyiapan kasus penggunaan terkait data pada cloud. DataOps mendukung Infrastruktur, Aplikasi (ETL dan kode transformasi), dan basis data yang mendasarinya pada solusi Analitik Data

• Penyiapan, dukungan, dan pengelolaan Data Pipeline
• Layanan terkelola yang didukung oleh AIOps
• Manajemen insiden, masalah, dan perubahan
• Penyetelan operasional dan otomatisasi operasional
• Manajemen Keamanan dari Platform Data
• Pengukuran dan Pelaporan Kinerja
• Resolusi Dukungan dan SLA yang ditentukan untuk analitik terkelola

Berfokus pada aplikasi praktis pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data. Ilmuwan data memroses informasi organisasi yang berskala besar untuk menghasilkan wawasan dan menyelesaikan kasus penggunaan yang penting untuk dampak yang segera.

• Penemuan dan penyerapan data
• Integrasi data
• Data lake
• Data Warehouse
• Manajemen Data Utama
• Visualisasi
• Pelaporan
• Dasbor

Mengintegrasikan analitik yang mendalam dan cerdas di seluruh proses bisnis dengan AI, ML, dan Kemampuan Deep Learning. Memodernisasi dan mencerdaskan proses yang terkait dengan strategi perusahaan, penyampaian layanan, operasi, manajemen pelanggan, manajemen rantai pasokan, dan pemantauan dengan analitik cerdas yang mutakhir.

• Solusi Data Science dengan AI dan ML
• Pemodelan Data Berbasis Use Case
• Mesin Rekomendasi
• Analisis Sentimen
• Analitik Gambar, Speech/Teks, Video

Mengamankan aliran data statis dan dinamis di seluruh organisasi. Memantau, menganalisis, dan melindungi basis data, pusat data, dan aliran data di seluruh susunan TI perusahaan. Melakukan perburuan terhadap ancaman yang mendalam, kemampuan perbaikan yang dilengkapi dengan intelijen ancaman yang canggih dan solusi keamanan siber yang cerdas. Menerapkan kerangka kerja tata kelola data yang ketat dan memastikan kepatuhan yang mulus terhadap regulasi lokal-nasional dan standar internasional.

• Data shielding dengan data masking, enkripsi data dll
• Manajemen keamanan aplikasi dan API
• Manajemen keamanan basis data dan pusat data
• SIEM-SOAR dan Analisis Risiko
• Manajemen Kerentanan dan Pengujian Penetrasi
• Intelijen Ancaman
• Manajemen Identitas dan Akses
• Data Obfuscation
• Kontrol Akses Berbasis Peran
• Keamanan Jaringan
• Pencatatan dan Pemantauan
• Rekonsiliasi dan Pelaporan Data
• Penasihat Risiko bidang IT dan Maturity Modelling
• Dukungan Regulasi dan Kepatuhan