Qlik Talend Cloud
Menghubungkan, mengubah, mengelola, dan mengirimkan produk data tepercaya di seluruh lingkungan hibrida dan cloud.
- Ingesti dan transformasi data
- Change data capture
- Metadata dan lineage
- Pemantauan pipeline
LAYANAN DATA, ANALITIK, DAN AI QLIK
Bangun Fondasi Data yang Terpercaya untuk Enterprise AI dengan Qlik
Modernisasi integrasi warisan (legacy), hadirkan produk data yang dikelola dengan baik, buat lakehouse Apache Iceberg berkinerja tinggi, dan aktifkan pengetahuan enterprise yang tepercaya dengan Qlik.
Artha Solutions menghadirkan pengalaman pengiriman Talend dan Qlik yang mendalam, keahlian industri, serta akselerator yang dapat digunakan kembali untuk membantu enterprise beralih dari pipeline yang terfragmentasi ke data yang terkelola dan siap-AI.
- Qlik Elite Channel Partner
- Pakar Jasa Keuangan Qlik 2025
- Pakar Layanan Kesehatan Qlik 2025
- Ahli Talend Cloud
- Ahli Tata Kelola Data Talend
01
Sumber Enterprise
SAP · Database · SaaS · File · Stream
02
Qlik Talend Cloud
Pergerakan · Transformasi · Produk Data
03
Percaya & Keterbukaan
Kualitas · Tata Kelola · Apache Iceberg
04
Aktifkan Kecerdasan
Analytics · Qlik Answers · Enterprise AI
IKHTISAR AI
Bangun Fondasi Data yang Terpercaya untuk Enterprise AI dengan Qlik
Artha Solutions menyediakan layanan konsultasi, implementasi, modernisasi, dukungan, dan layanan terkelola (managed services) mencakup Qlik Talend Cloud, Talend Data Fabric, kualitas dan tata kelola data dengan Talend Data Catalog, produk data untuk AI, Qlik Cloud Analytics, Qlik Open Lakehouse, Qlik Answers, upgrade Talend, serta migrasi ETL legacy, termasuk pengiriman terpadu bersama Databricks, Snowflake, AWS, dan Azure.
Artha SolutionsQlikQlik Talend CloudTalendKain Data TalendKatalog Data TalendApache IcebergQlik Open LakehouseQlik AnswersQlik PredictQlik AutomateDatabricksSnowflakeB’etl
KESENJANGAN EKSEKUSI DATA–AI
Ambisi AI Tumbuh Lebih Cepat daripada Kesiapan Data Perusahaan
Perusahaan jarang mengalami kendala karena kekurangan data. Mereka mengalami kendala karena data operasional terfragmentasi, logika integrasi sulit diubah, kontrol kualitas tidak konsisten, dan konteks tepercaya tidak tersedia saat aplikasi analitik atau AI membutuhkannya.
- Engineer menghabiskan waktu seminggu untuk menjaga pipeline yang rapuh agar tetap berjalan alih-alih membangun hal baru, karena perubahan skema di hulu masih merusak pekerjaan di hilir tanpa peringatan.
- Tim bisnis menunggu, lalu membangun proses ekstrak mereka sendiri, dan organisasi memperoleh versi kebenaran lain yang tidak dikelola oleh siapa pun.
- Tata kelola datang setelah pengiriman, sehingga kontrol menggambarkan apa yang telah dilakukan data alih-alih menghentikannya.
- Biaya warehouse meningkat karena data yang sama disalin per konsumen, dan setiap salinan merupakan pekerjaan tambahan untuk dijadwalkan dan direkonsiliasi.
- Asisten AI tidak dapat melacak jawaban ke sumber yang disetujui, yang justru merupakan persyaratan mutlak yang dibutuhkan oleh bisnis teregulasi sebelum dapat menerapkannya.
Artha membantu menutup kesenjangan ini dengan menggabungkan kapabilitas integrasi, kualitas, lakehouse, analitik, dan AI dari Qlik dengan konsultan arsitektur, kedisiplinan implementasi, dan dukungan produksi.
BANGUN FONDASI
Bangun Fondasi Data yang Tepercaya
Kualitas Data & Tata Kelola
Profiling, aturan kualitas yang ditegakkan, Talend Data Catalog, stewardship, dan dukungan MDM sehingga data buruk dihentikan alih-alih hanya dilaporkan.
- Pembuatan profil dan aturan dengan ambang batas
- Talend Data Catalog 8.1
- Model operasional stewardship
- Dukungan dan transisi Talend MDM
Fondasi Data untuk AI
Produk data Qlik: kumpulan data yang terkelola, dimiliki, dan memiliki gerbang kualitas dengan kontrak serta komitmen keterkinian yang dapat diandalkan oleh tim AI.
- Kontrak dan pemilik produk data
- Gerbang kualitas dan sertifikasi
- Komitmen pembaruan data
- Lineage dan kebijakan akses
Qlik Open Lakehouse
Membangun fondasi data Apache Iceberg yang terbuka, terkelola, dan dioptimalkan secara berkelanjutan untuk analitik dan AI.
- Arsitektur Lakehouse
- Ingesti real-time
- Optimalisasi Iceberg
- Akses multi-engine
AKTIFKAN, MODERNISASI, DAN JALANKAN
Aktifkan Data, Lalu Jaga Operasionalnya Tetap Berjalan
Analisis & AI
Qlik Cloud Analytics diimplementasikan berorientasi pada keputusan: self-service yang terkelola, Qlik Predict, Qlik Automate, dan embedded analytics.
- Implementasi analitik
- Modernisasi QlikView dan Qlik Sense
- Kasus penggunaan Qlik Predict dan ML
- Otomatisasi dan peringatan
Qlik Answers
Asisten pengetahuan enterprise yang dikelola dengan baik yang memberikan jawaban kontekstual yang terhubung ke sumber dari konten dan analitik yang disetujui.
- Strategi basis pengetahuan
- Tata kelola sumber dan akses
- Evaluasi dan Pengujian
- Model adopsi
Modernisasi Qlik/Talend
Dukungan diperpanjang untuk Talend 7.3 berakhir pada Desember 2026. Peningkatan ke Talend 8, transisi ke Qlik Talend Cloud, dan keluar dari MDM, dijalankan sebagai pabrik.
- Asesmen peningkatan dan inventarisasi
- Pabrik peningkatan Talend 8
- Transisi Qlik Talend Cloud
- Perencanaan keluar Talend MDM
Solusi Dukungan Qlik/Talend
Implementasi Talend Data Fabric beserta dukungan produksi, manajemen operasional, dan administrasi platform dengan tingkat layanan (SLA) yang nyata.
- Implementasi Talend Data Fabric
- Dukungan produksi dan SLA
- Operasi terkelola
- Siklus rilis dan penerapan patch
Dari Pipeline yang Terfragmentasi Menjadi Intelijen Perusahaan yang Tepercaya
-
01
Nilai
Platform inventaris, pipeline, kontrol kualitas, tata kelola, biaya, dan prioritas.
-
02
Modernisasi
Rasionalkan pekerjaan warisan dan pindahkan beban kerja ke arsitektur modern yang sesuai.
-
03
Memerintah
Sematkan kualitas, kepemilikan, metadata, linease, dan kebijakan ke dalam alur kerja pengiriman.
-
04
Buka
Buat produk data Apache Iceberg yang dapat di-skala dengan akses yang dapat dioperasikan bersama.
-
05
Aktifkan
Menghasilkan analitik, otomatisasi, dan asisten pengetahuan berdasarkan data dan konten yang tepercaya.
Organisasi dapat memulai dari tahap mana pun. Artha membuat roadmap praktis yang melindungi investasi yang ada sekaligus mengurangi utang arsitektur dan mempersiapkan estate data untuk beban kerja AI di masa mendatang.
USE CASE UNGGULAN
Di Mana Qlik Menciptakan Nilai Perusahaan yang Terukur
Intelijen Operasional Real-Time
Penangkapan log transaksi memindahkan perubahan sumber dalam hitungan menit, bukan semalam penuh, yang krusial ketika keputusan memiliki batas waktu: posisi inventaris, klaim yang sedang diproses, atau sinyal penipuan pada pelanggan aktif.
Modernisasi ETL Warisan
Asesmen sebelum konversi, menggunakan B’etl™ untuk melakukan inventarisasi pekerjaan dan dependensi dari repositori. Latihan ini secara rutin menemukan bahwa sebagian besar dari aset tersebut tidak berjalan selama setahun dan sama sekali tidak perlu dimigrasikan.
Modernisasi Data SAP
Membaca sumber SAP dan non-SAP tanpa ekstrak buatan manual, serta menjaga data historis tetap dapat dikueri melalui program S/4HANA, karena pelaporan yang bergantung padanya tidak berhenti saat transformasi berjalan.
Kualitas dan Tata Kelola Data
Aturan dengan ambang batas dan pemilik bernama, yang berjalan di dalam pipeline tempat aturan tersebut dapat menahan batch yang buruk. Dasbor kualitas yang melaporkan masalah setelah laporan dikirimkan hanya mendokumentasikan insiden tersebut, bukan mencegahnya.
Modernisasi Open Lakehouse
Tabel Apache Iceberg yang dibaca secara native oleh Athena, Spark, Trino, dan Snowflake, sehingga volume historis berhenti bersaing dengan performa kueri untuk anggaran gudang data (warehouse) yang sama dan satu salinan melayani beberapa mesin.
Asisten Pengetahuan Perusahaan
Jawaban bahasa alami atas kebijakan, manual, dan kontrak yang disetujui, dengan referensi kembali ke bagian sumber sehingga pengguna dapat memeriksanya. Dibatasi pada satu domain dengan pemilik konten, karena korpus yang tidak terbatas adalah penyebab kegagalan pendekatan ini.
MENGAPA ARTHA
Mengapa Perusahaan Memilih Artha untuk Program Qlik
Berbasis konsultasi, bukan berbasis alat semata
Deliverable pertama adalah keputusan arsitektur, bukan lingkungan yang dikonfigurasi, dan terkadang keputusannya adalah agar suatu beban kerja (workload) tetap berada di tempatnya semula. Mitra yang rekomendasinya tidak pernah mengurangi ruang lingkup proyek mereka sendiri bukanlah pihak yang sedang memberikan nasihat yang objektif kepada Anda.
Pengalaman mendalam dengan Talend dan Qlik
Lebih dari satu dekade di bidang integrasi, kualitas, tata kelola, MDM, dan modernisasi cloud, sebagian besar pada sistem yang sudah beroperasi (in production). Di situlah Anda mempelajari pola mana yang mampu bertahan dari perubahan skema dan mana yang tampak elegan hingga volume data yang besar datang.
Akselerator pengiriman yang dapat digunakan kembali
Memanfaatkan B’etl™ untuk analisis migrasi dan konversi, serta kerangka kerja ingestion berbasis metadata sehingga penambahan sumber data baru cukup dilakukan melalui entri konfigurasi, bukan melalui pembuatan pekerjaan manual baru. Otomatisasi menangani tugas yang bersifat repetitif, sementara arsitek tetap memegang kendali atas logika bisnis dan penerimaan (acceptance).
Pengiriman global dengan konteks industri
Tim di seluruh Amerika Utara, India, dan APAC dengan penanggung jawab yang akuntabel di pihak klien'zona waktu dan jam tumpang tindih disepakati, bukan diasumsikan. Pengalaman di industri yang teregulasi berarti percakapan mengenai kontrol dimulai dari preseden, bukan prinsip dasar.
Kepemilikan siklus hidup penuh
Penilaian melalui implementasi, migrasi, transisi produksi, dan layanan terkelola, dengan serah terima yang dirancang sebagai sebuah hasil: engineer Anda membangun bersama kami dan menjalankan insiden sebelum kami mundur. Dukungan berkelanjutan harus menjadi pilihan Anda, bukan sebuah ketergantungan.
KEKUATAN Kolaborasi TIGA PIHAK
Artha + Qlik + Platform Anda, Satu Tim yang Akuntabel
Ekosistem data terkuat yang kami hadirkan memadukan tiga keunggulan: Qlik yang mengelola dan mengatur tata kelola data, platform seperti Databricks, Snowflake, AWS, atau Azure yang menyediakan skalabilitas, serta Artha yang bertanggung jawab memastikan kombinasi tersebut berfungsi optimal di lingkungan Anda. Dua vendor membentuk tumpukan teknologi (stack). Tiga pihak yang membuatnya berfungsi.
Jelajahi Kekuatan Tiga PilarPUSAT MIGRASI
Modernisasi Informatica dan ETL Warisan dengan B’etl™
Modernisasi ETL warisan (legacy) bukan sekadar latihan konversi kode. Pendekatan berbasis B’etl™ dari Artha menggabungkan penemuan beban kerja (workload discovery), analisis ketergantungan, rasionalisasi, desain status target, konversi, rekonsiliasi, dan transisi produksi yang terkontrol.
Kunjungi Pusat MigrasiBUKTI KEBERHASILAN KLIEN
Pengalaman Implementasi yang Berakar pada Hasil Nyata Enterprise
Dipilih dari sistem studi kasus Artha yang telah dipublikasikan. Anonimisasi pelanggan tetap terjaga.
Analisis Logistik Real-Time dan Modernisasi ETL
Tantangan: Peristiwa inventaris dan logistik membutuhkan waktu lebih dari 24 hari untuk mencapai pelaporan eksekutif, yang membatasi visibilitas pesanan prioritas dan meningkatkan intervensi operasional.
Solusi Artha: Artha mengimplementasikan penangkapan data perubahan Qlik Replicate, pemodelan Qlik Compose, dan alur analitik cloud yang terkelola.
Qlik Cloud, Qlik Replicate, Qlik Compose, Snowflake, Microsoft Azure, Azure, Qlik
<2 menitLatensi data logistik yang dipublikasikan setelah modernisasi
Baca studi kasus
Talend Optimasi Platform Integrasi Data untuk Perusahaan Besar
Tantangan: Lingkungan Talend yang kurang sumber daya, pengaturan yang di-hard-code, dan pemantauan yang terbatas menghambat pengembangan, pengujian, dan kesiapan cloud.
Solusi Artha: Artha meningkatkan konfigurasi runtime, pola rekayasa yang dapat digunakan kembali, kontrol lingkungan, dan pemantauan operasional.
Talend
25–30%Peningkatan yang dipublikasikan dalam eksekusi job dan kecepatan pengujian
Baca studi kasus
Talend dan DIF yang dapat diskalakan untuk 100+ Kumpulan Data Layanan Kesehatan TB
Tantangan: Penyedia analitik layanan kesehatan perlu menyerap dan mengelola lebih dari 100 TB beragam data sekaligus meningkatkan akses dan performa pemrosesan.
Solusi Artha: Artha menerapkan Talend dengan Dynamic Ingestion Framework di atas AWS dan Snowflake, menambahkan validasi otomatis dan pemrosesan yang dapat disesuaikan skalanya.
Talend, AWS, Snowflake, Tableau
50%Pengurangan waktu pemrosesan data yang dipublikasikan
Baca studi kasus
Migrasi Cloud SAP S/4HANA ERP dengan AWS dan Talend
Tantangan: Perusahaan manufaktur and konstruksi perlu mengintegrasikan SAP S/4HANA dengan riwayat ERP selama puluhan tahun serta lanskap aplikasi operasional yang lebih luas.
Solusi Artha: Artha menggunakan Talend, AWS, dan Snowflake untuk menciptakan fondasi integrasi dan data historis yang berskala untuk program modernisasi.
Talend, AWS, Snowflake, Salesforce, SAP, MuleSoft
99%Akurasi integrasi ERP yang dipublikasikan
Baca studi kasus
Talend Pusat Integrasi Data untuk Validasi Real-Time
Tantangan: Lebih dari 300 mitra utilitas memasok data dalam berbagai format, yang menciptakan kompleksitas validasi, orientasi (onboarding), dan audit.
Solusi Artha: Artha membangun Talend Data Integration Hub berbasis metadata dengan validasi, stewardship, dan pemrosesan mitra otomatis.
Talend
50%Pengurangan waktu pemrosesan manual yang dipublikasikan
Baca studi kasus
Tata Kelola Data Perusahaan dan Master Data Management (MDM)
Tantangan: Catatan pelanggan di 12 platform warisan menciptakan profil yang tidak konsisten, upaya kepatuhan, dan rekonsiliasi manual.
Solusi Artha: Artha mengimplementasikan Talend Data Fabric, pengelolaan (stewardship), dan data master yang terkelola dalam fondasi data Snowflake dan AWS.
Talend Data Fabric, Snowflake, AWS S3, Apache Spark, Talend, AWS, S3
40%Publikasi pengurangan waktu pelaporan kepatuhan
Baca studi kasus
SUMBER DAYA TERKAIT
Lanjutkan Diskusi Arsitektur
AI dan Modernisasi Data: Kesiapan Perusahaan dan Realisasi Nilai
KONEKSI ANALIS Disponsori oleh: Qlik dan Artha Solutions AI and Data Modernization: Enterprise Readiness and Value Realization Desember 2025 Pertanyaan diajukan oleh: Qlik dan Artha Solutions Jawaban oleh: Stewart Bond.
Jelajahi whitepaper
Landasan Data Siap Masa Depan: Dari Percontohan AI hingga Nilai Produksi
Keberhasilan dengan AI dimulai dari data. Meningkatkan kualitas dan aksesibilitas data untuk AI adalah prioritas utama organisasi saat ini; sembilan bulan lalu, prioritas tersebut adalah meningkatkan infrastruktur AI. Namun, membangun fondasi data yang solid untuk...
Jelajahi whitepaper
Jauh Lebih Mudah untuk Bermigrasi dari Informatica ke Qlik Daripada yang Anda Pikirkan
Dalam dunia yang digerakkan oleh data saat ini, tetap relevan di masa depan seringkali berarti meninggalkan platform ETL legacy seperti Informatica PowerCenter, terutama saat platform tersebut mendekati akhir dukungan (end-of-support). Meskipun migrasi semacam itu sering dianggap...
Jelajahi artikelMICROSITE QLIK TERHUBUNG
Kapabilitas Qlik Terkait
PERTANYAAN YANG SERING DIAJUKAN
Pertanyaan yang Diajukan Pembeli dan Arsitek
Jawaban ringkas berdasarkan informasi produk Qlik saat ini dan pendekatan konsultan Artha.
Layanan konsultasi Qlik apa saja yang disediakan oleh Artha Solutions?
Artha menyediakan strategi, arsitektur, implementasi, modernisasi, dan layanan terkelola untuk Qlik Talend Cloud, Qlik data integration, Talend, Qlik Open Lakehouse, Qlik Answers, Qlik Cloud Analytics, serta kapabilitas kualitas dan tata kelola data terkait. Keterlibatan dapat dimulai dengan asesmen atau mencakup program terkontrol mulai dari desain status target hingga transisi produksi.
Apa itu Qlik Talend Cloud?
Qlik Talend Cloud adalah platform integrasi, transformasi, kualitas, dan tata kelola data berbasis cloud dari Qlik. Platform ini mendukung perpindahan data secara real-time, transformasi yang dapat digunakan kembali, produk data, metadata, garis keturunan (lineage), dan stewardship data sehingga organisasi dapat menyediakan data terpercaya untuk analitik, operasional, dan AI.
Apa perbedaan Qlik Talend Cloud dari platform ETL tradisional?
Platform ETL tradisional seringkali mengorganisasikan pengiriman berdasarkan pekerjaan terjadwal. Qlik Talend Cloud mendukung pola ETL, ELT, batch, change data capture, dan streaming secara bersamaan dengan kualitas data, tata kelola, dan produk data. Desain yang tepat tetap bergantung pada latensi beban kerja, batasan sumber, arsitektur target, dan tanggung jawab operasional.
Apa itu Qlik Open Lakehouse?
Qlik Open Lakehouse adalah kapabilitas berbasis Apache Iceberg yang dikelola sepenuhnya (fully managed) di dalam Qlik Talend Cloud. Platform ini dirancang untuk penelanan (ingestion), transformasi, optimasi, dan tata kelola tabel Iceberg di lingkungan AWS pelanggan, dengan akses dari mesin analitik dan AI yang kompatibel.
Mengapa Apache Iceberg penting untuk platform data perusahaan?
Apache Iceberg adalah format tabel terbuka untuk dataset analitik berskala besar. Format ini menambahkan konsistensi transaksional, evolusi skema dan partisi, time travel, serta interoperabilitas engine pada data yang disimpan di object storage, membantu perusahaan menciptakan arsitektur lakehouse yangandal tanpa mengikat setiap beban kerja ke satu query engine.
Apa itu Qlik Answers?
Qlik Answers adalah asisten AI berbahasa alami di Qlik Cloud yang dapat menjawab pertanyaan menggunakan analitik terpercaya dan konten tidak terstruktur yang dikurasi. Solusi ini menyediakan kemampuan penjelas (explainability) dan referensi sumber untuk sumber tidak terstruktur. Artha menambahkan desain kasus penggunaan, tata kelola sumber, arsitektur akses, evaluasi, dan kontrol adopsi.
Bisakah Artha memodernisasi lingkungan Talend yang sudah ada?
Ya. Artha menilai versi platform, desain pekerjaan (job design), dependensi, kinerja, pemantauan, keamanan, dan praktik penerapan sebelum merekomendasikan stabilisasi, peningkatan (upgrade), transisi cloud, atau migrasi beban kerja. Roadmap tersebut melindungi logika bisnis esensial sekaligus mengurangi pola integrasi yang duplikat dan hard-coded.
Bagaimana Artha memigrasikan beban kerja ETL warisan?
Artha menggunakan migrasi terpandu asesmen yang didukung oleh B’etl™. Metode ini melakukan inventarisasi pekerjaan dan dependensi, mengklasifikasikan kompleksitas, merasionalisasi beban kerja yang berlebihan, mengonversi pola yang didukung, memulihkan pengecualian, merekonsiliasi output, dan mengelola transisi produksi. Automasi mempercepat pekerjaan yang sesuai; arsitek tetap memegang kendali atas logika bisnis dan penerimaan.
LANGKAH BERIKUTNYA
Ubah Investasi Qlik Anda Menjadi Fondasi Data dan AI yang Terpercaya
Baik Anda sedang memodernisasi Talend, merencanakan Qlik Talend Cloud, membangun lakehouse Apache Iceberg, maupun mengevaluasi GenAI tingkatenterprise, mulailah dengan asesmen berbasis arsitektur.
