Kekuatan integrasi data generasi berikutnya

Kualitas data yang buruk dapat menggagalkan bahkan inisiatif kecerdasan buatan (AI) yang paling ambisius, yang menyebabkan kerugian finansial dan kemunduran strategis. Solusi integrasi data modern, seperti IBM® DataStage, mengatasi tantangan ini dengan memberdayakan pengembang, insinyur, dan perusahaan dengan teknologi yang dirancang untuk meningkatkan:

• Produktivitas: Antarmuka tanpa atau dengan kode rendah yang dibantu oleh machine learning untuk menghubungkan dan mengintegrasikan data dengan cepat dari ratusan sumber, target, dan format data.
• Kinerja: Mesin pemrosesan paralel terdepan di industri dilengkapi dengan pemantauan dan observabilitas jalur data proaktif.
• Fleksibilitas: Memproses data sesuai kebutuhan Anda di cloud, virtual private cloud (VPC), geografi, atau on premises dengan arsitektur mesin jarak jauh dan menggunakan berbagai pola integrasi yang dapat digunakan kembali yang disesuaikan dengan kebutuhan contoh penggunaan.

Dengan mengadopsi kerangka kerja integrasi yang kuat, bisnis dapat membantu memastikan bahwa data mereka akurat, tepat waktu, dan berharga, membuka potensi sebenarnya dari investasi AI mereka dan mendorong pengambilan keputusan berdasarkan informasi di seluruh organisasi.

Para pemimpin bisnis berada di bawah tekanan kuat untuk menerapkan AI generatif (gen AI) karena potensinya yang signifikan untuk berdampak pada laba: gen AI diperkirakan akan meningkatkan PDB global sebesar 7% dalam 10 tahun ke depan. Dengan Gartner memperkirakan 80% perusahaan akan menerapkan atau berencana untuk menerapkan model dasar dan mengadopsi gen AI pada tahun 2026, keharusan untuk mendukung inisiatif AI menjadi lebih tinggi dari sebelumnya.

Namun, bisnis yang menskalakan AI menghadapi hambatan yang signifikan untuk memulai, terutama masalah terkait data. Organisasi membutuhkan data yang andal untuk membangun model AI yang kuat dan mendapatkan insight yang akurat, namun lingkungan teknologi saat ini menghadirkan tantangan data yang tak tertandingi yang menghambat inisiatif AI. Menurut Gartner, setidaknya 30% proyek gen AI akan ditinggalkan setelah pembuktian konsep pada akhir tahun 2025, karena kualitas data yang buruk.

Data yang bersih, konsisten, dan dapat diandalkan sangat penting untuk memaksimalkan laba atas investasi AI, terutama mengingat ledakan data dalam berbagai format dan lokasi. Data siap AI dapat dipercepat dengan pendekatan perusahaan yang menggunakan arsitektur struktur data, yang mendemokratisasikan data di seluruh organisasi, membantu memastikan data siap bisnis yang tepat waktu dan tepercaya. Pilar utama dari struktur data yang sukses adalah integrasi data.

Integrasi data adalah elemen penting dari data fabric dan salah satu komponen kunci untuk meningkatkan kegunaan data di seluruh AI, business intelligence (BI), dan contoh penggunaan analitik. Sekarang penting bagi perusahaan untuk berkembang; dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, bisnis dapat memperoleh insight berharga, membuat keputusan yang lebih baik, menemukan peluang pendapatan baru, dan menyederhanakan operasi. Namun, praktik dan teknologi integrasi data tradisional sering menghadapi beberapa rintangan:

1. Silo dan kompleksitas data: Data menyebar dengan cepat on premises dan di seluruh cloud, aplikasi, dan lokasi dalam berbagai format dan struktur, yang menciptakan inkonsistensi yang menghambat analisis. Kantong-kantong data yang terisolasi ini menghalangi pandangan holistik, memperlambat penemuan insight yang berharga. Akibatnya, tim data sering menghadapi siklus panjang untuk menstandarkan data secara manual, proses yang kompleks dan memakan waktu.
2. Silo kode: Integrasi data berbasis kode, meskipun kuat, bisa rumit dan mahal. Logika yang kompleks diperlukan untuk menangani data yang beragam, dan kueri bahasa kueri terstruktur yang ditulis tangan rentan terhadap kesalahan dan memerlukan pemeliharaan yang konstan. Pendekatan terhadap pipeline integrasi data ini menciptakan beban pengembangan dan pemeliharaan yang signifikan. Insinyur data perlu fokus membangun logika transformasi dengan cara yang dapat diulang dan dipelihara, dengan alat bantu DataOps untuk mengurangi waktu dan risiko untuk pengiriman ke produksi.
3. Skalabilitas dan kinerja: Pendekatan integrasi data tradisional, bahkan saat menggunakan alat yang matang, kesulitan dengan meningkatnya volume dan kebutuhan pemrosesan real-time data modern, terutama di seluruh beban kerja on premises dan cloud. Metode-metode ini sering gagal untuk menskalakan memenuhi persyaratan kinerja tinggi organisasi saat ini.
4. Hambatan keterampilan: Tim data yang berpengalaman menghadapi tekanan yang semakin besar untuk merespons permintaan data yang terus meningkat dari konsumen hilir, yang diperparah dengan dorongan literasi data yang lebih tinggi dan kurangnya insinyur data yang berpengalaman. Strategi yang memberdayakan pengguna yang tidak terlalu teknis sekaligus mempercepat time to value bagi tim data khusus sangatlah penting.

Solusi integrasi data modern mengatasi tantangan ini dengan menawarkan:

• Kekuatan untuk pengembang: Antarmuka pengguna intuitif tanpa kode atau kode rendah yang mendukung pengembang untuk dengan cepat membangun saluran data yang dapat digunakan kembali dan dapat diulang dengan minimal pengodean, sambil menawarkan fleksibilitas untuk ekstensibilitas. Ekosistem terbuka konektor bawaan untuk beragam sumber dan format data menyederhanakan integrasi, membuat proses lebih cepat dan lebih efisien.
• Kekuatan untuk insinyur: Kinerja pemrosesan data terkemuka di industri membantu memastikan pengiriman data tepat waktu, sementara pemantauan pipeline proaktif mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah sebelum berdampak pada alur kerja hilir.
• Kekuatan untuk perusahaan: Fleksibilitas penerapan, kemampuan untuk merancang pekerjaan sekali dan menjalankannya di geografi atau VPC mana pun, memberikan skalabilitas untuk kebutuhan bisnis yang terus berkembang. Selain itu, fleksibilitas waktu proses, yang memungkinkan untuk beralih antara pola pemrosesan ekstrak, transformasi, muat (ETL) atau ekstrak, muat, transformasi (ELT) tanpa pengodean ulang manual, memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan gaya integrasi mereka agar sesuai dengan contoh penggunaan kebutuhan, meningkatkan manajemen biaya dan kinerja.

IBM tetap menjadi vendor tepercaya dalam bidang integrasi data, menawarkan alat bantu terdepan di industri selama hampir dua dekade. Untuk memenuhi kebutuhan perusahaan dalam lingkungan hybrid cloud dan AI saat ini, IBM telah memperkenalkan DataStage generasi berikutnya. Ini adalah solusi integrasi data modern yang membantu merancang, mengembangkan, dan menjalankan pekerjaan untuk memindah dan mengubah data dengan kinerja terdepan di industri, memungkinkan perusahaan untuk membuka potensi sebenarnya dari data mereka.

Baca blog teknis untuk mempelajari bagaimana IBM DataStage generasi berikutnya memberdayakan pengembang, insinyur, dan perusahaan

Pesan demo langsung untuk melihat manfaat yang dapat dibawa IBM DataStage ke organisasi Anda