Sebagai seorang pemimpin data, Anda tahu bahwa mendapatkan nilai dari data berarti menyediakan data yang tepat di waktu yang tepat, di mana pun data tersebut berada. Kemampuan itu bergantung pada ketersediaan arsitektur data modern sebagai bagian dari strategi data.

Arsitektur data yang sesuai dengan tujuan dapat mengubah kebutuhan bisnis menjadi persyaratan data dan sistem serta mengelola perlindungan dan aliran data melalui organisasi. Ingat bahwa formula ini tidak bisa diterapkan untuk semua tujuan. Kerangka kerja harus didorong oleh persyaratan bisnis dan mendukung tujuan jangka pendek dan jangka panjang. "Era arsitektur data tunggal, terstruktur, dan tidak aktif sudah berakhir," ucap Paul Christensen, arsitek elit data, IBM Expert Labs. "Bisnis saat ini didorong oleh data aktif dan tidak aktif, data dalam berbagai bentuk, dan data dengan berbagai tingkat kualitas dan kepercayaan."

Dengan semakin banyaknya data didistribusikan on premises dan di cloud, solusi arsitektur data sangat penting untuk memenuhi kebutuhan khusus bisnis, penerapan analitik data, dan penggunaan data dan AI dalam skala besar. Bagi sebagian besar organisasi, arsitektur data modern bukan hanya sebuah opsi, tetapi merupakan kebutuhan mendesak.

Bagaimana cara Anda menemukan dan menentukan kebutuhan khusus tersebut untuk memilih teknologi yang tepat? Teknologi data membantu Anda mengklasifikasikan dan mengelola skenario nyata untuk membangun arsitektur data modern yang mempertimbangkan pengguna, penggunaan, hambatan, dan aliran data, serta sangat tahan akan kebutuhan mendatang.

Meningkatnya modernisasi cloud tidak selalu akan mengurangi kompleksitas atau biaya, menghapus silo data, atau mengelola tata kelola dan kepatuhan. Faktanya, riset menunjukkan bahwa 68% data tidak akan digunakan.¹

Masuki struktur data, sebuah pendekatan arsitektur untuk menyederhanakan akses data dan memfasilitasi konsumsi data layanan mandiri untuk pembuatan keputusan yang lebih baik. Struktur data mencakup kontrol yang sesuai untuk mendukung aliran data, proses, dan konsumen data yang diperlukan dalam organisasi. Arsitektur data modern ini melancarkan jalan bagi integrasi menyeluruh dari berbagai pipeline data dan lingkungan cloud melalui kemampuan yang cerdas dan otomatis.

Dasar dari struktur data adalah gabungan metadata aktif, yang biasa disebut sebagai data yang mendeskripsikan data. Database atau sumber data dan target juga merupakan komponen utama. Semua sumber tersebut perlu dipilih berdasarkan kemampuannya dalam mendukung beban kerja apa pun yang diperlukan, baik pemrosesan yang bersifat transaksi, operasional, maupun transaksi hybrid dan analitik, serta melibatkan AI, intelijen bisnis, analitik pelaporan atau lanjutan.

"Konsumen mungkin memiliki hingga sembilan jenis database berbeda dan masing-masing memiliki banyak instance. Struktur data merapikan silo data dan fragmentasi data yang ingin dikelola oleh konsumen," ucap Edward Calvesbert, pemimpin produk untuk portofolio database di IBM.

Melalui lapisan virtualisasi, struktur data menyatukan data real-time dari beberapa sumber, termasuk sistem, database, data lake, gudang data, edge, dan repositori dalam memori yang ada. Semua sumber ini mungkin menjalankan beban kerja transaksi, operasional, atau analitik dan menyimpan jenis data terstruktur dan tidak terstruktur. Pengaturan ini memberikan jangkauan terpusat di seluruh titik lingkungan data Anda.

Dengan kemampuan menyeluruh ini, struktur data membantu memastikan bahwa data dari berbagai sumber dapat digabungkan, diakses, dan diatur dengan sukses agar pengguna bisnis, ilmuwan data, insinyur data, dan analis data dapat memanfaatkan data. Struktur data juga memungkinkan inovasi dalam skala besar di berbagai area seperti AI dengan menyediakan kumpulan data yang diatur untuk menjalankan aplikasi AI Anda.

Setelah Anda melihat potensi arsitektur struktur data, jelajahi contoh penggunaan berikut untuk mempersempit area fokus terbaik demi memenuhi tujuan organisasi Anda.