Server Perusahaan
Aplikasi dan basis data perusahaan
Pengadaan dan implementasi server untuk aplikasi, basis data, dan virtualisasi dengan menilai CPU, RAM, penyimpanan, serta koneksi ke sistem yang ada.
MODERN DATA · DATA & AI PERUSAHAAN
Menyatukan sistem TI, data, dan AI
Hubungkan data yang tersebar di berbagai sistem, kelola kualitas dan hak aksesnya, lalu gunakan untuk pelaporan, pencarian pengetahuan, dan AI sesuai kebutuhan organisasi.
- Hubungkan sistem yang ada
- Tetapkan pengelola data
- Kembangkan pelaporan dan AI
01 / ALUR DATA
Dari berbagai sumber menjadi data siap pakai
Pahami sistem dalam 4 tahap dengan fungsi yang jelas. Mulai dari data yang sudah tersedia dan hubungkan hanya bagian yang menjawab kebutuhan pekerjaan.
- 01
Sumber data
Basis data, dokumen, CSV, dan API dari sistem yang sudah ada
Mulai dari data yang dimiliki organisasi - 02
Hubungkan dan sesuaikan format
Gunakan nimitFlow untuk menghubungkan data dan mengatur proses pertukaran data sesuai rancangan.
Ketahui asal data - 03
Penyimpanan data terpusat
Susun data mentah, data yang sudah diperiksa, dan data siap pakai di dalam Data Lakehouse.
Pisahkan fungsi setiap lapisan - 04
Pelaporan dan AI
Gunakan data yang telah disiapkan untuk dasbor, pencarian pengetahuan, atau analisis lanjutan.
Jawab pertanyaan bisnis
Apa perbedaan 3 lapisan penyimpanan?
Bronze · Data mentah
Simpan data yang diterima agar dapat diperiksa dengan membandingkannya terhadap sumber asal.
Silver · Data terstruktur
Sesuaikan format dan periksa kualitas sebelum data digunakan bersama.
Gold · Data siap pakai
Siapkan data sesuai kebutuhan laporan, indikator, atau analisis.
SERVER · DATA LAKE · WORKSTATION AI
Penjualan dan implementasi server untuk data dan AI
Pilih perangkat sesuai beban kerja, disertai desain penyimpanan, jaringan, dan perangkat lunak—mulai dari server perusahaan dan Data Lake hingga AI Server dan Workstation untuk tim pengembang.
Data Lake / Lakehouse
Gabungkan dan siapkan data dari berbagai sumber
Rancang penyimpanan, transfer, dan pemrosesan data, beserta rencana pencadangan dan pengembangan kapasitas. Hubungkan dengan nimitFlow dan alat data sesuai ruang lingkup pekerjaan.
Server AI
Menyediakan model bagi pengguna atau berbagai sistem
Nilai kebutuhan GPU dan VRAM berdasarkan model, jumlah pengguna bersamaan, serta pekerjaan inferensi atau pelatihan model, termasuk daya listrik, jaringan, dan pendinginan.
Workstation AI
Komputer kerja untuk pengembang dan insinyur
Pilih Workstation untuk menyiapkan data, menguji model, dan mengembangkan AI secara lokal dengan mempertimbangkan GPU, RAM, penyimpanan, serta perangkat lunak yang digunakan.
Dari pemilihan spesifikasi hingga instalasi dan serah terima
- Menilai pekerjaan, volume data, dan pengembangan sistem
- Menyusun daftar perangkat dan perangkat lunak untuk penawaran
- Memasang dan mengonfigurasi sesuai ruang lingkup yang disepakati
- Menguji, menyerahkan, dan menjelaskan cara pemeliharaan sistem
Informasi untuk menyusun penawaran yang sesuai
Sampaikan jenis pekerjaan atau model AI, volume data, jumlah pengguna bersamaan, sistem yang ada, lokasi instalasi, dan anggaran agar kita dapat menilai spesifikasi serta merencanakan instalasi bersama.
Minta penilaian spesifikasi dan penawaran hargaHarga, model yang tersedia, lisensi perangkat lunak, garansi, dan layanan setelah serah terima dicantumkan secara terpisah dalam penawaran setiap proyek.
02 / TATA KELOLA DATA
Ketahui siapa yang mengelola data dan bagaimana data dapat digunakan
Rencanakan personel, aturan, dan siklus hidup data bersamaan dengan sistem agar tim dapat menemukan data, memahaminya secara konsisten, dan mengetahui pihak yang bertanggung jawab.
Tanggung jawab yang jelas
Tentukan pemilik dan pengelola setiap kumpulan data, termasuk peran mereka dalam pengambilan keputusan dan penyelesaian masalah.
Aturan bersama
Tetapkan definisi, format, dan cara pemeriksaan kualitas agar setiap tim menggunakan data dengan pemahaman yang sama.
Kelola risiko
Pertimbangkan jenis data dan izin penggunaan sesuai kebijakan serta persyaratan organisasi.
Tim memahami cara penggunaan
Jelaskan prosedur dan alihkan pengetahuan agar pengguna dapat melanjutkan pengelolaan data.
Data Catalog · Direktori data organisasi
Catat lokasi setiap kumpulan data, maknanya, pengelolanya, dan sistem asalnya agar tim dapat menemukan serta mengevaluasi data sebelum digunakan.
Kelola sejak dibuat hingga tidak digunakan lagi
Tetapkan cara pembuatan, penyimpanan, publikasi, penggunaan, retensi, dan pemusnahan data sesuai kebijakan, bukan hanya proses pemasukan data ke sistem.
03 / AKSES & KEAMANAN
Berikan akses ke data yang diperlukan kepada pihak yang terkait
Rancang akses berdasarkan peran dan sensitivitas data, serta tentukan hal yang perlu dapat ditelusuri untuk pemeriksaan berikutnya.
Akses berdasarkan peran
Tentukan siapa yang boleh membaca, mengubah, atau mengelola setiap bagian data.
Enkripsi
Pilih metode enkripsi dan pengelolaan kunci yang sesuai dengan sistem.
Penyamaran data
Tentukan data yang perlu disembunyikan atau hanya ditampilkan sebagian sesuai hak akses.
Log aktivitas
Catat aktivitas yang diperlukan untuk pemeriksaan di kemudian hari.
04 / PEMANFAATAN DATA
Mulai dari pertanyaan yang ingin dijawab
Data yang telah disiapkan dapat digunakan untuk berbagai keperluan. Pilih pekerjaan awal dengan data yang tersedia dan cara verifikasi serta penerimaan hasil yang jelas.
Laporan berbasis data yang saling terhubung
Gabungkan data dari berbagai sistem untuk melihat gambaran menyeluruh dan memantau indikator yang dibutuhkan tim.
Lihat platform nimitFlowCari pengetahuan dalam dokumen organisasi
Masukkan dokumen yang diizinkan untuk digunakan ke sistem tanya jawab, lalu periksa jawaban dengan merujuk ke sumbernya.
Lihat Enterprise KM ChatbotAnalisis dan prediksi
Nilai kualitas dan volume data sebelum mengembangkan model serta menguji hasilnya sesuai tujuan pekerjaan.
Lihat Predictive AnalyticsHasil AI harus diperiksa oleh penanggung jawab sebelum digunakan untuk pengambilan keputusan. Kesesuaiannya bergantung pada data dan ruang lingkup pekerjaan.
05 / TAHAPAN PROYEK
Lakukan secara bertahap, dengan tim yang siap melanjutkan pengelolaan
Tinjau kondisi saat ini, tetapkan ruang lingkup dan penanggung jawab, lalu rencanakan pengembangan, pengujian, serta serah terima.
- 01
Tinjau lingkungan
Periksa sistem yang ada, sumber data, dan masalah yang ingin diselesaikan.
- 02
Tentukan ruang lingkup
Pilih pekerjaan awal dan hasil yang harus diserahkan.
- 03
Bagikan tanggung jawab
Sepakati pengelola data dan sistem serta pihak yang menerima hasil pekerjaan.
- 04
Rencanakan dan laksanakan
Lakukan desain, koneksi, dan pengembangan sesuai rencana yang disepakati.
- 05
Verifikasi hasil dan serahkan
Uji, pantau masalah, dan lakukan penerimaan hasil sesuai ruang lingkup.
- 06
Alihkan pengetahuan untuk penggunaan berkelanjutan
Jelaskan cara penggunaan dan latih tim yang bertanggung jawab.
Lihat rencana proyek dari slide
Produk yang dapat digunakan bersama
Pilih komponen sesuai pekerjaan yang ingin dilakukan. Tidak perlu memulai semua sistem sekaligus.
SaaSDapat disesuaikan
nimitFlow
Platform Low-Code untuk membuat otomatisasi (Workflow) dan Data Pipeline dengan seret dan lepas, mulai THB 8,000/bulan
Digunakan sebagai data lake pabrik (repository data terpusat) yang mengirimkan data ke Data Lakehouse dan Analitik Prediktif untuk analisis lebih lanjut
Tersedia untuk: Tim TI dan insinyur yang perlu menghubungkan data dari berbagai sistem serta menambahkan kode Python sesuai kebutuhan pekerjaan
RincianSoftware
Contoh layar Planner Pemeliharaan dengan AI Assistant
Enterprise KM Chatbot
Chatbot AI organisasi, menjawab dari dokumen internal dalam Bahasa Thailand, menentukan sumber dokumen, dan dapat diterapkan secara on-premises (On-Premise)
Tersedia untuk: Tim pekerja pengetahuan dan insinyur yang membutuhkan untuk menemukan jawaban dari banyak manual dan dokumen organisasi
RincianSoftware
Konsep ilustrasi dari AI – Bukan gambar produk atau proyek nyata
Data Lakehouse & Pipeline
Platform mengintegrasikan data dari sistem bisnis dan perangkat IoT ke dalam data warehouse pusat untuk membuat laporan dan meningkatkan AI.
Tersedia untuk: Tim IT dan tim data yang membutuhkan integrasi data dari beberapa sistem
RincianSoftware
Data SensorFFT / MLDashboard
Contoh koneksi data dan analisis dari dokumen Nimitflow
Predictive Analytics
Koneksikan data sensor melalui Nimitflow, analisis sinyal dengan FFT, dan kembangkan model Machine Learning untuk melacak tren pada dashboard dan pemberitahuan.
- Menerima dan merekam data sensor secara terus menerus
- Analisis dengan FFT dan latih model berdasarkan tantangan data
- Koneksikan ke Dashboard dengan kondisi pemberitahuan dan riwayat
Tersedia untuk: Tim analisis data, departemen produksi, dan tim perawatan dengan data historis dan kebutuhan prediksi tren
Rincian
Pertanyaan sebelum memulai Modern Data
Apa perbedaan Modern Data dan nimitFlow?
Modern Data mencakup keseluruhan pekerjaan TI, data, dan AI. nimitFlow adalah platform untuk menghubungkan dan mengatur alur data pada pekerjaan yang sesuai, bersama alat lain yang dipilih menurut ruang lingkup proyek.
Apakah semua sistem yang ada harus diganti?
Mulailah dengan meninjau sistem yang ada serta opsi koneksi seperti basis data, API, atau berkas. Kemudian nilai data mana yang dapat digunakan bersama, tanpa menganggap semua sistem dapat langsung terhubung.
Apakah dapat dipasang di dalam organisasi?
Pilihan On-Premise atau Cloud dapat dinilai berdasarkan kebijakan data, infrastruktur, dan ruang lingkup pekerjaan, termasuk sumber daya yang diperlukan untuk LLM internal.
Apa yang perlu disiapkan untuk diskusi pertama?
Siapkan pertanyaan atau masalah yang ingin diselesaikan, daftar sistem dan sumber data, penanggung jawab, serta contoh data yang sudah dihapus informasi sensitifnya. Ini membantu menentukan pekerjaan awal dan cara penerimaan hasil.
Mulai dari kebutuhan Anda
Pertanyaan apa yang ingin Anda jawab dengan data?
Bawa permasalahan pekerjaan, daftar sistem yang ada, dan contoh data yang sudah dihapus informasi sensitifnya untuk mendiskusikan ruang lingkup yang sesuai bersama tim.
Diskusikan Modern Data