Lewati ke konten mikrositus Qlik

KEKUATAN Kolaborasi TIGA PIHAK

Dua Vendor Membentuk Stack. Tiga Pihak Menjadikannya Berhasil.

The Power of Three adalah cara Artha memberikan hasil: Qlik memindahkan, mengatur, dan menganalisis data, platform seperti Databricks, Snowflake, AWS, atau Azure yang menyimpan dan memprosesnya, serta Artha sebagai satu pihak yang bertanggung jawab atas berfungsinya kombinasi tersebut di estate Anda.

Vendor sangat ahli dalam produk mereka. Tidak seorang pun'produk mencakup sistem sumber Anda, posisi kepatuhan Anda, atau model operasional Anda. Itulah peran ketiga, dan itu adalah peran yang kami jalankan.

Lihat Bagaimana Ketiganya Saling Terintegrasi

IKHTISAR AI

Dua Vendor Membentuk Stack. Tiga Pihak Menjadikannya Berhasil.

Kekuatan Tiga Pilar bersama Artha Solutions' model pengiriman yang menggabungkan integrasi data, kualitas, dan analitik Qlik dengan platform data cloud, Databricks, Snowflake, AWS, atau Azure, di bawah satu mitra implementasi yang bertanggung jawab penuh atas arsitektur, pengiriman, dan operasional.

Artha SolutionsQlikQlik Talend CloudTalendKain Data TalendKatalog Data TalendApache IcebergQlik Open LakehouseQlik AnswersQlik PredictQlik AutomateDatabricksSnowflakeB’etl

Mengapa Tiga Pihak, Secara Sengaja

Setiap estate data yang serius sudah melibatkan setidaknya tiga pihak: platform data, perangkat integrasi dan analitik di atasnya, serta pihak yang seharusnya membuat keduanya dapat beroperasi secara selaras. The Power of Three secara sederhana menjadikan pihak ketiga tersebut sebagai entitas yang eksplisit, dengan nama yang jelas, alih-alih dibiarkan terbagi di antara dua vendor.' tim layanan profesional dan staf Anda sendiri.

  • Setiap vendor mengoptimalkan produknya sendiri; kesenjangan tersebut muncul secara tepat pada titik integrasi, yang merupakan titik kegagalan program yang sebenarnya
  • Qlik menghadirkan pergerakan, kualitas, tata kelola, dan analitik; platform menghadirkan penyimpanan, komputasi, dan skala; Artha menghadirkan arsitektur dan delivery yang cocok untuk keduanya di dalam estate Anda
  • Satu pihak yang bertanggung jawab berarti sebuah insiden memiliki pemilik sebelum memiliki akar penyebab, alih-alih struktur segitiga di mana masing-masing pihak saling menunjuk
  • Eskalasi berjalan ke kedua vendor melalui jalur mitra, dengan bukti yang sudah terkumpul, karena kami memegang kredensial di kedua sisi integrasi.
  • Kombinasi ini telah terbukti: pekerjaan tata kelola Talend, Snowflake, dan AWS yang telah kami publikasikan, serta pengiriman machine learning Databricks kami, semuanya merupakan keterlibatan pihak ketiga

Ini bukan kerangka kerja pengadaan atau bundel reseller. Ini adalah pendirian dalam pengiriman: ketika suatu tech stack melibatkan tiga logo, seseorang harus bertanggung jawab secara penuh atas keseluruhannya, dan itu seharusnya adalah pihak yang satu-satunya produknya adalah hasil.

Empat Trio

Model yang sama, empat platform. Setiap kartu menautkan ke praktik platform di baliknya.

Artha + Qlik + Databricks

Qlik mengalirkan data perubahan (change data) ke dalam Databricks Data Intelligence Platform, termasuk tabel Iceberg yang dikelola Unity Catalog, sementara produk data yang dikelola (governed data products) menjaga pemeriksaan kualitas pada data yang masuk ke Delta. Qlik dinobatkan sebagai Databricks 2024 Partner of the Year for Data Integration, dan Artha'praktik Databricks mencakup penyiapan lakehouse, pipeline medali (medallion pipelines), dan pengiriman ML, termasuk pekerjaan resolusi identitas pasien yang telah kami publikasikan.

Jelajahi praktik Databricks

Artha + Qlik + Snowflake

Replikasi dan CDC memasukkan data operasional ke Snowflake secara berkelanjutan, transformasi didorong (push down) ke sistem komputasi Snowflake alih-alih memindahkan data dua kali, dan aturan kualitas dijalankan sebelum konsumen melihat satu baris data pun. Pekerjaan tata kelola dan MDM kami yang telah dipublikasikan pada Talend, Snowflake, dan AWS, serta platform penetapan harga obat dan integrasi karyawan di halaman Snowflake, semuanya mengikuti pola ini.

Jelajahi praktik Snowflake

Artha + Qlik + AWS

Qlik Open Lakehouse berjalan di akun AWS Anda sendiri pada Amazon S3 dan AWS Glue, yang menjadikan AWS sebagai mitra alami ketiga untuk estate format terbuka. Artha'Pekerjaan AWS mencakup fondasi lakehouse, pemindahan beban kerja Talend dari infrastruktur on-premises ke AWS tanpa gangguan bisnis, serta perancangan jaringan, IAM, dan biaya di dalamnya.

Jelajahi lini layanan AWS

Artha + Qlik + Azure

Bagi organisasi yang menggunakan standar Azure, integrasi dan kualitas Qlik memasok data ke layanan data Azure, dengan hak akses (entitlements) dan kontrol yang dipetakan ke tenant yang telah Anda kelola. Artha'Pengiriman Azure dari Artha mencakup platform analytics terpadu yang dibangun di atas Azure dengan Talend dan kontrol integritas kelas kepatuhan pada Synapse, sehingga ketiganya terintegrasi di dalam tata kelola cloud Anda yang sudah ada, alih-alih terpisah di sampingnya.

Jelajahi praktik Azure

Satu Arsitektur, Tiga Tanggung Jawab

01

Sumber

Sistem inti · SAP dan ERP · Aplikasi SaaS · Kejadian dan berkas

02

Qlik Talend Cloud

Pergerakan dan CDC · Kualitas dan tata kelola · Produk data · Analitik dan AI

03

Lapisan platform

Databricks · Snowflake · AWS · Azure

04

Konsumsi

Analitik dan pelaporan · Model AI dan ML · Aplikasi · Pengiriman regulasi

Kontrol horizontalArtha: arsitekturAkuntabilitas pengirimanEskalasi ke kedua vendorOperasi dan dukungan

Perubahan yang Dibawa oleh Kursi Ketiga

Satu pihak yang bertanggung jawab

Cakupan, risiko integrasi, dan kepemilikan insiden sepenuhnya berada di pihak Artha secara tertulis. Ketika terjadi kendala pada pukul dua dini hari, prioritas utamanya adalah seberapa cepat kami memulihkannya, bukan mencari pihak yang harus bertanggung jawab. Para vendor akan bergabung dalam penanganan ketika sumber masalah berasal dari sistem mereka, dengan bukti yang telah dipersiapkan sebelumnya.

Dua peta jalan produk, satu desain

Qlik dan vendor platform merilis pembaruan dengan cepat, dan fitur-fiturnya saling tumpang tindih di bagian tepi: transformasi dapat berada di Qlik atau di platform, katalog ada di kedua sisi. Kami menjaga satu jawaban terarah mengenai letak setiap komponen, yang ditinjau kembali seiring pergerakan peta jalan (roadmap), sehingga ekosistem tetap menjadi sebuah desain yang terencana, bukan sekadar penumpukan.

Eskalasi ke kedua vendor

Artha memegang status Qlik Elite Channel Partner dan kredensial pengiriman di seluruh ekosistem platform, sehingga tiket vendor dibuka dengan menyertakan reproduksi dan bukti alih-alih sekadar gejala. Efek praktisnya adalah kesalahan produk diselesaikan sesuai jadwal waktu produk, sementara beban kerja Anda berjalan di atas solusi sementara (workaround) yang kami kelola.

Tanpa titik buta dari satu vendor tunggal

Saran berasal dari pihak yang tidak dibayar berdasarkan lini lisensi mana pun. Ketika jawaban yang tepat adalah mendorong pemrosesan ke dalam platform (pushdown) alih-alih menambah produk Qlik, atau mengutamakan kualitas Qlik daripada tambahan fitur platform, kami akan menyampaikannya secara objektif, karena kontrak kami berfokus pada hasil dan kredibilitas kami dipertaruhkan pada setiap keputusan tersebut.

Bagaimana Keterlibatan Power of Three Dijalankan

  1. 01

    Bingkai hasil yang diharapkan

    Satu hasil bisnis, yang disebutkan dengan jelas, beserta irisan waktu keputusan (decision cadence) dan bukti yang akan membuktikannya. Pilihan platform berada di hilir dari hal ini, yang mencegah keterlibatan agar tidak menjadi perdebatan perangkat dengan anggaran.

  2. 02

    Rancang arsitektur lintas ketiga platform

    Tentukan di mana setiap aspek ditempatkan: apa yang dikelola oleh Qlik, apa yang dikelola oleh platform, apa yang tetap berada di sistem sumber, dan aturan untuk kasus di masa mendatang. Residensi data, latensi, biaya, dan keahlian yang ada dipertimbangkan secara terbuka, dengan trade-off yang didokumentasikan.

  3. 03

    Implementasikan beban kerja pertama

    Satu pipeline, satu dataset yang terkelola, satu keputusan yang dikonsumsi, dalam produksi. Volume perubahan nyata, akhir bulan nyata, kontrol akses nyata. Arsitektur berbasis presentasi akan gagal di sini atau membuktikan kelayakannya untuk diskalakan.

  4. 04

    Buktikan

    Rekonsiliasi terhadap sumber, ambang batas kualitas yang dipatuhi selama siklus penuh, biaya yang diukur terhadap perkiraan, dan jalur eskalasi yang dijalankan setidaknya sekali secara nyata. Keyakinan dibangun dari bukti nyata, bukan sekadar antusiasme.

  5. 05

    Skala berdasarkan pola

    Workload kedua menggunakan kembali pola ingestion, quality, dan publication dari yang pertama, di mana model tiga pihak mulai memberikan dampak kumulatif: setiap penambahan menjadi lebih cepat karena proses join telah diselesaikan sebelumnya.

BUKTI KEBERHASILAN KLIEN

Pengalaman Implementasi yang Berakar pada Hasil Nyata Enterprise

Dipilih dari sistem studi kasus Artha yang telah dipublikasikan. Anonimisasi pelanggan tetap terjaga.

BFSI

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
Kesehatan & Ilmu Hayati

Deduplikasi Pembelajaran Mesin untuk Resolusi Identitas Pasien

Tantangan: Catatan pasien diabetes yang duplikat di seluruh data klinis, lab, resep, dan klaim menghalangi pandangan longitudinal yang andal dan mendistorsi analitik perawatan.

Solusi Artha: Artha merumuskan proses pencocokan sebagai masalah klasifikasi terawasi pada Databricks, dilengkapi fitur kemiripan dan tinjauan pengurus data (data steward) sebelum penggabungan dilakukan.

Python, Databricks, Scikit-Learn

$700K+Penghematan yang dipublikasikan dari pengurangan lab yang berlebihan, waktu admin, dan penolakan klaim
Baca studi kasus
Manufaktur

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

SUMBER DAYA TERKAIT

Lanjutkan Diskusi Arsitektur

Whitepaper

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
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
Artikel

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...'etl removes both problems by carrying Informatica business logic across to Talend as metadata, so more than 70 percent of jobs convert with nobody retyping a rule.

Jelajahi artikel

PERTANYAAN YANG SERING DIAJUKAN

Pertanyaan yang Diajukan Pembeli dan Arsitek

Jawaban ringkas berdasarkan informasi produk Qlik saat ini dan pendekatan konsultan Artha.

Apa sebenarnya yang dimaksud dengan Power of Three?

Model pengiriman layanan dengan tiga pihak utama: Qlik menyediakan manajemen perpindahan data, kualitas, tata kelola, dan analitik; platform data cloud seperti Databricks, Snowflake, AWS, atau Azure menyediakan penyimpanan, komputasi, dan skalabilitas; serta Artha bertindak sebagai mitra implementasi yang bertanggung jawab memastikan kombinasi tersebut bekerja secara optimal di lingkungan Anda. Poin utamanya adalah pihak ketiga tersebut bersifat eksplisit dan kontraktual, bukan sekadar asumsi.

Mengapa tidak hanya menggunakan vendor' layanan profesional sendiri?

Tim layanan vendor sangat mahir dengan produk mereka sendiri dan berhenti di batas luar produk tersebut, yang merupakan hal rasional: mandat mereka berakhir di mana logo tersebut berakhir. Program gagal pada titik sambungan antarproduk dan di dalam lanskap enterprise Anda'spesifikasinya, sistem sumber, postur kepatuhan, dan model operasional. Mitra implementasi yang produk utamanya adalah hasil akhir bertanggung jawab penuh atas titik-titik integrasi tersebut. Kami juga melibatkan kedua vendor jika kedalaman keahlian mereka diperlukan, bukan sebagai pengganti.

Platform mana yang harus kami pilih untuk kursi ketiga?

Beban kerja yang menentukan, bukan brosur: standar cloud yang ada, data gravity, latensi, residensi, keahlian yang telah Anda bayar, dan keekonomian dari pola kueri yang Anda jalankan. Artha tidak dibayar berdasarkan lini lisensi apa pun, sehingga rekomendasi yang diberikan bebas mengikuti fakta, dan solusi hibrida—seperti Snowflake untuk penyajian data terkelola (governed serving) dengan Databricks untuk ML—merupakan hasil yang sah alih-alih kegagalan dalam memutuskan.

Kami sudah menggunakan Databricks atau Snowflake. Apakah ini masih berlaku?

Itu adalah titik awal yang paling umum. Ketiga elemen tersebut terbentuk di sekitar platform inkumben Anda: Qlik menyediakan pergerakan, kualitas, dan produk data terkelola yang tidak dimiliki platform tersebut, dan Artha mengintegrasikan keduanya dengan sumber serta kontrol Anda. Tidak ada aspek dari model ini yang mengharuskan perubahan platform, dan keterlibatan pertama biasanya meningkatkan apa yang diterima oleh platform yang sudah ada alih-alih menggantikan apa pun.

Siapa yang bertanggung jawab ketika terjadi kesalahan?

Artha, secara tertulis, untuk solusi yang disampaikan: insiden masuk ke kami terlebih dahulu, kami menjalankan diagnosis di seluruh rantai, dan kami memimpin eskalasi vendor dengan bukti ketika kesalahan berada di dalam produk. Apa yang dihilangkan oleh model ini adalah segitiga di mana masing-masing pihak'langkah pertama adalah memastikan bahwa masalah tersebut adalah tanggung jawab pihak lain. Anda memegang satu pihak penanggung jawab tunggal, yang dipilih secara sengaja.

Bagaimana eskalasi ke Qlik dan vendor platform benar-benar bekerja?

Melalui jalur kemitraan yang melekat pada kredensial kami: status Qlik Elite Channel Partner di satu sisi, serta kemitraan platform termasuk praktik Databricks dan Snowflake kami di sisi lain. Tiket dukungan diajukan dengan menyertakan reproduksi masalah, detail lingkungan, dan dampak bisnis yang telah disusun secara lengkap, yang menjadi pembeda antara masalah yang diselesaikan berdasarkan jadwal produk dan masalah yang terbengkalai dalam antrean.

Apakah Power of Three merupakan perjanjian reseller atau perizinan?

Tidak. Ini adalah pendekatan pengiriman, bukan bundel: Anda mengontrak lisensi dengan vendor berdasarkan ketentuan komersial apa pun yang sesuai bagi Anda, dan Artha'keterlibatan ini mencakup arsitektur, implementasi, dan pengoperasian gabungan estate tersebut. Jika status kanal kami memberikan keuntungan secara komersial, kami menggunakannya secara transparan, tetapi model'nilai adalah akuntabilitas pada titik integrasi (joins), bukan margin pada dokumen.

Di mana AWS dan Azure ditempatkan jika Databricks atau Snowflake sudah menjadi platformnya?

Di lapisan bawahnya, pengelolaan integrasi tetap diperlukan: Databricks dan Snowflake berjalan di atas penyedia hyperscaler, Qlik Open Lakehouse berjalan di akun AWS Anda sendiri, sementara aspek jaringan, identitas, kunci enkripsi, dan biaya egress berada pada lapisan tersebut terlepas dari logo apa yang tertera pada warehouse Anda. Dalam praktiknya, trio tersebut terkadang melibatkan empat pihak, dan model akuntabilitas inilah yang mencegah hal tersebut terpecah menjadi empat arah yang berbeda.

LANGKAH BERIKUTNYA

Satu Nama untuk Seluruh Stack

Bawa hasil yang Anda inginkan dan platform yang Anda jalankan hari ini. Kami akan membawa arsitektur di ketiga peran tersebut dan akuntabilitas atas integrasinya.

DISKUSI ARSITEKTUR

Berbicara dengan Arsitek Qlik

Ceritakan kepada kami tentang platform, beban kerja, dan prioritas bisnis yang sedang Anda evaluasi.