Sebagai pemimpin data, Anda tahu bahwa masuknya data di ujung jari kita dapat menciptakan banyak sekali peluang dan tantangan. Kami memiliki lebih banyak data untuk melatih model AI dan menangani contoh penggunaan yang penting, tetapi kami juga harus menghadapi peningkatan kompleksitas di seluruh data estate.
Arsitektur data modern yang sesuai dengan tujuan dapat memberikan skalabilitas yang Anda perlukan untuk menangani pertumbuhan data yang akan datang, sehingga Anda dapat mengoperasionalkan teknologi AI dan mengoptimalkan data estate Anda. Ini adalah kunci untuk menskalakan AI tingkat perusahaan dan itu bisa menjadi pembeda kompetitif terbesar Anda.
Apa yang dimaksud dengan arsitektur data?
Ini menjelaskan bagaimana data Anda akan dikelola, mulai dari pengumpulan hingga penggunaan, menggunakan model, kebijakan, aturan, dan standar yang ditetapkan oleh organisasi Anda. Hal ini membantu analis data mengembangkan pemahaman yang benar tentang data Anda, di mana pun data tersebut berada, sambil tetap mengingat persyaratan penerapan dan aplikasi baru seiring pertumbuhan bisnis Anda.
Arsitektur data sangat penting untuk memenuhi kebutuhan khusus organisasi modern, menerapkan analitik tingkat lanjut, dan menggunakan data dan AI dalam skala besar.
data yang dikendalikan perusahaan tidak akan digunakan1
Mengapa ini menjadi keharusan bisnis?
Seperti yang dilaporkan IBV, “Tanpa data yang tepercaya dan dapat diandalkan, AI terbaik sekalipun akan memberikan hasil yang salah, bias, atau berbahaya. Namun, menata kembali data Anda bukanlah tugas yang mudah, dan bagi banyak perusahaan, hal ini masih jauh dari selesai”.2
Dengan kata lain, kualitas, keamanan, dan aksesibilitas data Anda sekarang lebih penting dari sebelumnya.
Arsitektur data yang efektif memiliki fleksibilitas dan kerangka kerja tingkat tinggi untuk mendukung kecepatan, skala, dan arah kebutuhan organisasi Anda yang terus berubah serta mendukung berbagai contoh penggunaan, mulai dari mengotomatiskan proses dengan AI generatif hingga mengoptimalkan data.
Mengembangkan strategi data terperinci yang mendefinisikan teknologi, proses, dan orang yang diperlukan untuk mengelola data Anda adalah langkah pertama untuk menciptakan arsitektur yang sesuai dengan tujuan—yang menyediakan data secara konsisten, dan dengan kualitas, untuk setiap contoh penggunaan.
Saat membangun arsitektur data modern Anda, pertimbangkan elemen-elemen berikut ini.
Data lakehouse
Arsitektur data lakehouse memungkinkan akses data di seluruh hybrid cloud Anda dari satu titik masuk, sehingga Anda dapat menyatukan, mengkurasi, dan menyiapkan data untuk model AI. Ini menggabungkan fleksibilitas data lake dengan kinerja dan struktur gudang data. Sebagian besar solusi lakehouse memiliki lapisan metadata cerdas yang memudahkan Anda untuk mengkategorikan dan mengklasifikasikan data Anda yang tidak terstruktur.
Data lakehouse juga membantu organisasi membangun alur kerja yang berkinerja baik berdasarkan pemahaman yang benar tentang data mereka dan kebutuhan bisnis yang sebenarnya. Hal ini memungkinkan pengoptimalan alur kerja, yang meningkatkan biaya dan kinerja, serta penemuan koneksi tersembunyi dalam data.
Untuk mendemokratisasi akses ke data yang telah dioptimalkan dan diatur oleh data lakehouse Anda, Anda harus mempertimbangkan untuk menerapkan struktur data.
Struktur data
Struktur data merupakan langkah selanjutnya dalam evolusi arsitektur data dan alat manajemen. Dirancang untuk menciptakan lebih banyak fluiditas di berbagai jalur data dan lingkungan cloud, membuat data dapat diakses dengan aman oleh pengguna akhir dan memfasilitasi konsumsi data layanan mandiri.
Arsitektur struktur data merampingkan integrasi ujung ke ujung menggunakan sistem cerdas dan otomatis yang belajar dari jalur data Anda. Dengan mengintegrasikan berbagai sumber data, ilmuwan data dapat membuat pandangan holistik tentang pelanggan Anda, yang dapat diakses di satu dasbor. Arsitektur ini kemudian membuat rekomendasi untuk menangkap nilai data Anda dengan lebih baik dan meningkatkan produktivitas, mempercepat time to value untuk semua produk data Anda.
Database
Database adalah tempat penyimpanan digital untuk menyimpan, mengelola, dan melindungi kumpulan data, dan merupakan elemen penting dari arsitektur data.
Aplikasi harus dapat menyimpan, mengelola, dan mengatur data terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar di seluruh lingkungan hybrid cloud untuk mendukung analisis tingkat lanjut dan contoh penggunaan AI.
Agar berhasil mengoperasionalkan AI, organisasi Anda harus menemukan database yang tepat untuk beban kerja yang tepat dengan harga yang tepat. Setiap database harus dapat diandalkan, aman, responsif, dan dibuat khusus untuk beban kerja dan kebutuhan spesifik Anda.
Saat memetakan bagaimana data Anda akan diakses dan dikelola, Anda sebaiknya memberikan pertimbangan khusus pada infrastruktur, karena di situlah data Anda diakses dan dikelola.
Mungkin perlu memodernisasi infrastruktur Anda untuk menskalakan AI dan membantu teknisi data Anda merespons beban kerja dan tuntutan modern. Banyak organisasi beralih ke pendekatan hybrid cloud yang berfokus pada penyelarasan teknologi dengan tujuan bisnis, meningkatkan skalabilitas, dan meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan.
Platform hybrid cloud menciptakan pengalaman yang konsisten di seluruh lingkungan, alur kerja, dan tim.
Catatan kaki
1 How Strong Is Your Data Balance Sheet?, Scott A. Snyder, Knowledge at Warton, November 2022.
2 CEO decision-making in the age of AI, Global C-suite Series, IBM Institute for Business Value, Juni 2023.