Avenxor mengubah data publik mentah menjadi intelijen siap-keputusan untuk tim procurement, perdagangan, dan riset pasar. Kami mengekstrak dari sumber pemerintah dan publik Indonesia — BPS untuk statistik perdagangan, LKPP dan INAPROC untuk procurement, Bea Cukai untuk catatan customs, SIRUP untuk data perencanaan, PDN untuk transaksi procurement — dan menjalankannya melalui pipeline ETL yang menormalisasi nama kolom yang tidak konsisten, merekonsiliasi versi HS-code yang campur aduk, dan menyelesaikan varian nama vendor yang akan merusak agregasi. Outputnya adalah skema bersih dan query-friendly yang bisa dipakai untuk membangun dashboard atau model, di-refresh pada cadence terdokumentasi, dieksposkan via REST API atau dikirim sebagai scheduled feed. Produk data saat ini mencakup katalog terindeks 100.000+ item INAPROC, sepuluh tahun catatan import-export level HS-code di 40+ mitra dagang, dan sinyal perencanaan procurement dari SIRUP yang datang berbulan-bulan sebelum order katalog ditempatkan. Setiap dataset dilengkapi metadata provenance, log refresh, dan SLA kualitas terpublikasi — sehingga analis dan model machine-learning Anda bekerja di atas data yang bisa dipertanggungjawabkan dalam rapat.
Sumber data publik apa saja yang Avenxor ingest?
BPS (Badan Pusat Statistik) untuk statistik perdagangan dan makroekonomi, LKPP dan INAPROC untuk katalog procurement nasional, Bea Cukai untuk catatan customs dan import-export, SIRUP untuk sinyal perencanaan procurement, dan PDN untuk riwayat transaksi procurement.
Seberapa fresh datanya, dan seberapa sering di-refresh?
Dataset INAPROC dan SIRUP refresh setiap tiga hari via cron terjadwal. Data perdagangan dan customs mengikuti cadence publikasi BPS dan Bea Cukai (biasanya bulanan). Setiap dataset punya SLA terpublikasi sehingga konsumen downstream tahu freshness floor-nya.
Apakah Avenxor menyediakan raw dataset, API, atau keduanya?
Keduanya. Dataset terkurasi bisa dikirim sebagai scheduled CSV / Parquet feed untuk tim analis, atau dieksposkan sebagai REST API untuk integrasi aplikasi. Delivery custom (S3 drop, BigQuery export, webhook) tersedia atas permintaan.
Bagaimana penanganan kualitas data dan provenance?
Setiap record membawa source identifier dan timestamp ingestion. Pipeline ETL mencatat row count, schema diff, dan alasan rejection per run. SLA kualitas dipublikasikan per dataset sehingga user tahu apa yang dijamin dan apa yang best-effort.
Bisakah Avenxor membangun market intelligence custom untuk sektor tertentu?
Bisa. Engagement sebelumnya mencakup analisis kompetitif level HS-code untuk perusahaan trading, analisis gap procurement untuk vendor perangkat medis, dan laporan tren yang dibangun dari history katalog LKPP multi-tahun. Format output bervariasi dari briefing terjadwal hingga dashboard embedded.
Apakah data ini boleh dipakai untuk keputusan komersial?
Sumber dasarnya (BPS, LKPP, Bea Cukai) adalah dataset publik yang dipublikasikan dengan terms open data oleh pemerintah Indonesia. Avenxor menambahkan lapisan pembersihan, normalisasi, dan delivery — klien bertanggung jawab memastikan use case downstream sesuai compliance internal mereka.
Punya tantangan data & analitik?
Mari bicara.
Sebagian besar engagement dimulai dengan call 30 menit. Ceritakan masalahnya — kami akan jujur apakah kami tim yang tepat.