Apa itu integrasi data AI?

Integrasi data tradisional—proses menggabungkan dan menyelaraskan data dari berbagai sumber ke dalam format yang terpadu—bergantung pada aturan tetap atau proses semiotomatis yang dikoordinasikan oleh teknisi data.¹ Namun, pendekatan ini tidak dirancang untuk menangani volume dan kompleksitas data modern.

Beban kerja AI dan analitik saat ini membutuhkan fondasi data dengan tingkat kecepatan, fleksibilitas, dan visibilitas yang tinggi. Kebutuhan tersebut dapat dengan cepat membebani tim data yang sudah bergulat dengan proliferasi alat, alur kerja yang terfragmentasi, serta silo data.

AI menawarkan pendekatan integrasi yang cerdas, efisien, dan dapat beradaptasi dengan kebutuhan data di masa depan. Alih-alih bergantung pada transformasi manual, integrasi data berbasis AI memanfaatkan model bahasa besar (LLM), agen AI, dan otomatisasi untuk belajar, beradaptasi, dan membuat keputusan terkait data secara mandiri, sehingga mengubah proses yang bersifat reaktif menjadi sistem cerdas yang proaktif.

Bisnis modern beroperasi di lingkungan yang kompleks dan terdistribusi dengan beragam tipe data. Mereka menghadapi tekanan yang meningkat untuk berinovasi dan membuat keputusan secara real time. Metode integrasi data tradisional tidak dibangun untuk tuntutan ini.

Empat perubahan besar lebih lanjut menjelaskan mengapa integrasi data AI penting sekarang:

Data tidak terstruktur adalah informasi yang tidak memiliki format atau skema yang telah ditentukan sebelumnya, seperti gambar, dokumen, dan data sensor Internet of Things (IoT). Saat ini, jenis data ini dihasilkan dalam skala yang sangat besar dan diperkirakan mencakup sekitar 90% dari seluruh data yang dihasilkan perusahaan.²

Skala data tidak terstruktur menjadikannya sangat berharga untuk analitik dan AI. Namun, volume dan kompleksitasnya juga dapat dengan cepat melampaui kemampuan metode integrasi manual, terutama ketika skema data berubah dengan cepat, pembaruan terjadi secara asinkron, dan masalah kualitas data semakin meningkat.³ Tanpa proses integrasi yang lebih fleksibel dan efisien, perusahaan berisiko membiarkan data berharga tetap tidak dimanfaatkan.

AI hanya dapat bertindak berdasarkan data yang dapat diaksesnya, sehingga akses terpadu ke data perusahaan menjadi persyaratan penting untuk kesiapan AI. Organisasi memerlukan satu tampilan terpadu yang dapat dikelola atas data yang tersebar di berbagai basis data, data lake, dan aplikasi bisnis agar dapat mendukung penerapan AI secara efektif.

LLM, misalnya, membutuhkan sejumlah besar data yang relevan untuk menghasilkan respons kontekstual yang akurat. Agen AI memiliki kebutuhan yang serupa dan bergantung pada data terintegrasi agar dapat bertindak secara andal di seluruh alur kerja. Akses ke data bisnis yang akurat, terkini, dan relevan membantu memastikan bahwa output dari keduanya tetap lengkap, konsisten, dan mutakhir.

Pengambilan keputusan berbasis data yang efektif bergantung pada kemampuan untuk mengekstrak insight secara cepat, aman, dan hemat biaya dari kumpulan data yang besar dan beragam.⁴ Untuk mewujudkannya, diperlukan pipeline otomatis latensi rendah yang dapat terus-menerus mengirimkan data yang segar dan andal.

Namun, desain pipeline dan pendekatan orkestrasi tradisional tidak dirancang untuk memenuhi kebutuhan kecepatan dan skala AI serta analitik real-time. Proses ekstraksi, ubah, dan muat (ETL) berbasis batch menimbulkan jeda yang memperpanjang waktu untuk bertindak dan waktu untuk memperoleh insight, sehingga output yang dihasilkan sering kali sudah usang dan tidak lagi relevan saat digunakan.

Ketika lingkungan data menjadi semakin kompleks, bahkan perubahan kecil dapat mengganggu integrasi dan menciptakan apa yang oleh para peneliti disebut sebagai “siklus berulang dalam mendeteksi, mendiagnosis, dan menyelesaikan kegagalan pipeline yang menghabiskan sumber daya rekayasa yang berharga.”⁵

Untuk organisasi yang memprioritaskan AI perusahaan dan pengambilan keputusan secara real-time, transisi menuju desain pipeline dan orkestrasi berbasis AI semakin dipandang sebagai sesuatu yang “tidak terhindarkan dan sangat penting,” menurut IBM® Software Engineer Jahangir Khan.⁶ Pipeline yang didukung oleh AI agen menghadirkan kemampuan adaptasi mandiri dan penyembuhan mandiri yang secara fundamental dapat meningkatkan proses integrasi data, sekaligus menambah ketahanan dan kecepatan.

Integrasi data AI membantu mengatasi tiga tantangan eksekusi utama yang memperlambat tim data modern:

• Akses data
• Keandalan pipeline
• Kendala keterampilan

Integrasi data AI menggunakan LLM, machine learning, dan otomatisasi untuk merampingkan proses Integrasi data menyeluruh. Beberapa metode yang paling umum meliputi:

• Menemukan, mengklasifikasikan, dan memperkaya data
• Memetakan dan mengubah data lintas sumber
• Memantau kualitas data dan kesehatan pipa
• Merancang dan mengatur pipeline data
• Mengakses data dengan bahasa alami

Sebelum data diintegrasikan dan dikirimkan, AI dapat mengotomatiskan beberapa tugas hulu, seperti:

• Menemukansumber data internal dan eksternal baru dengan menganalisis kumpulan data yang relevan, sumber web, log akses, dan repositori metadata.
  
  
• Mengklasifikasikan dan menandai data menggunakan model seperti struktur keputusan, hutan acak dan neural networks untuk meningkatkan tata kelola dan konsistensi semantik.¹⁰
  
  
• Memperkaya data dengan konteks bisnis dan metada, seperti sentimen dan pengidentifikasi perusahaan.
  
  
• Mengekstrak struktur dari data yang tidak terstruktur dengan mendeteksi entitas, hubungan, dan pola.
  
  
• Selalu memperbarui katalog data seiring munculnya sumber data baru dan berkembangnya definisi bisnis.
  

Kemampuan yang didukung AI ini memudahkan untuk menemukan, menafsirkan, dan menyiapkan data yang relevan untuk analitik hilir dan AI.

AI juga dapat mengotomatiskan tugas-tugas inti integrasi data, seperti pemetaan skema dan transformasi data. Secara tradisional, pemetaan dan transformasi data bergantung pada keahlian teknis khusus serta aturan yang dikodekan secara eksplisit. Model AI dapat secara otomatis memetakan dan menyelaraskan skema di berbagai sumber data dengan memanfaatkan pemahaman semantik.

Misalnya, AI dapat mencocokkan “emp_ID” dalam satu sistem dengan “employee_number” di sistem lain, meskipun nama bidang dan format datanya berbeda. Dengan memanfaatkan konteks tersebut, AI dapat menghasilkan logika transformasi dan aturan normalisasi—lalu menyesuaikannya secara otomatis ketika logika bisnis berubah tanpa memerlukan penulisan ulang kode.

Secara tradisional, tim mengandalkan logika observabilitas khusus, dasbor, peringatan, dan diagnostik manual untuk memantau pipeline. Proses remediasi sering kali memerlukan keahlian khusus serta koordinasi di antara berbagai pemangku kepentingan.

Sistem AI dapat membantu menjaga kualitas data dan menyelesaikan masalah lebih cepat melalui:

• Pemantauan pipeline
• Deteksi anomali
• Deteksi penyimpangan skema
• Analisis akar masalah
• Rekomendasi remediasi
• Validasi
• Dokumentasi

AI juga dapat meningkatkan manajemen kualitas data dengan mempelajari baseline kualitas data dan mendeteksi bahkan penyimpangan yang paling kecil. Semua kemampuan ini membantu memastikan bahwa data yang disampaikan kepada pengguna tepercaya, konsisten, dan siap digunakan.

AI agen dapat membantu merancang dan mengorkestrasi pipeline data dengan merekomendasikan pendekatan integrasi yang paling sesuai untuk setiap beban kerja. Bergantung pada sumber data, kebutuhan kinerja, dan batasan biaya, sistem AI dapat menyarankan penggunaan ETL/ELT, streaming real-time, replikasi, atau pendekatan hybrid.

Pembuatan pipeline secara deklaratif dapat mendukung proses ini. Alih-alih mengodekan setiap langkah secara manual, insinyur cukup menentukan hasil yang diinginkan serta aturan tata kelola yang harus dipatuhi, sehingga sistem dapat menghasilkan rencana pipeline untuk ditinjau dan disetujui. Setelah itu, agen AI dapat membantu mengeksekusi alur kerja tersebut.

AI juga dapat merekomendasikan tujuan terbaik untuk data yang telah terintegrasi—seperti object storage, gudang data, atau basis data—berdasarkan pola beban kerja dan kebutuhan bisnis. Seiring waktu, sistem agen dapat terus meningkatkan orkestrasi dengan memanfaatkan data historis untuk mengoptimalkan prioritas dan jalur eksekusi, sering kali melalui pembelajaran penguatan.

Sebagian besar pengguna bisnis tidak memahami bahasa query terstruktur (SQL) dan bergantung pada tim teknis untuk mengakses data perusahaan guna memenuhi kebutuhan pelaporan dan pertanyaan rutin. Integrasi data berbasis AI mengurangi hambatan ini melalui agen data layanan-mandiri no-code yang memanfaatkan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan LLM untuk menafsirkan permintaan dalam bahasa sehari-hari dan menghasilkan kueri SQL.

Misalnya, seorang analis keuangan mungkin bertanya, “Tunjukkan tren profitabilitas berdasarkan segmen pelanggan selama dua kuartal terakhir.” Agen menafsirkan permintaan, menghasilkan kueri dan mengembalikan hasil.

Pendekatan ini mengurangi keterlambatan dalam akses data dan membuat data perusahaan yang telah terintegrasi lebih mudah dimanfaatkan di seluruh organisasi. Bagi pengguna teknis yang menginginkan kontrol lebih besar atas permintaan mereka, kit pengembangan perangkat lunak Python (SDK) dapat memanfaatkan LLM untuk menghasilkan dan menjalankan skrip Python berdasarkan permintaan pengguna.

Penggunaan kemampuan AI tingkat lanjut dalam integrasi data menawarkan sejumlah manfaat, termasuk:

• Pengambilan keputusan yang lebih cepat: Dengan dukungan AI, waktu pemrosesan permintaan data dapat berkurang dari hitungan minggu menjadi hitungan menit, sehingga memungkinkan tim bisnis bertindak lebih cepat saat peluang dan risiko masih relevan.
  
  
• Data yang andal dan berkualitas tinggi: Pengamatan, pemantauan, dan tata kelola AI bawaan membantu mengurangi risiko data yang buruk atau tidak sesuai yang masuk ke repositori dan keputusan hilir.
  
  
• Arsitektur yang disederhanakan: Sistem agen menyatukan berbagai pipeline integrasi dalam satu platform, baik untuk beban kerja batch, streaming real-time, maupun data replication. Hasilnya, pengguna tidak perlu lagi berpindah-pindah di antara berbagai alat yang berbeda. 
  
  
• Peningkatan produktivitas: Otomatisasi dan layanan mandiri membantu mengurangi tugas berulang atau bernilai rendah dalam alur kerja integrasi data, membebaskan insinyur data untuk fokus pada pekerjaan strategis.

Ada juga argumen bahwa AI secara dramatis mendemokratisasikan rekayasa data. Dengan menurunkan hambatan akses dan pemahaman data, bahkan pengguna bisnis non-teknis dapat merasa diberdayakan untuk secara aktif bekerja dengan data.

Ada banyak sekali contoh penggunaan dunia nyata untuk mengadopsi solusi integrasi data AI, seperti:

• Streaming real-time
• Pergudangan data
• Perencanaan keuangan
• Data untuk AI
• Operasi penjualan dan pendapatan

Integrasi data bukanlah solusi yang cocok untuk semua situasi. Saat mengevaluasi solusi integrasi data berbasis AI, ada beberapa fitur, fungsi, dan layanan yang perlu dipertimbangkan. Berikut adalah tiga pertanyaan kunci untuk memandu pencarian Anda:

Solusi yang mendukung konektivitas ekosistem asli—melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) atau konektor dibangun sebelumnya—dapat mengurangi vendor lock-in dan memaksimalkan investasi data yang ada. Solusi berbasis AI ini harus terhubung secara lancar dengan sistem File Storage, arsitektur berbasis peristiwa, penyimpanan data, dan aplikasi bisnis. Ekstensibilitas sama pentingnya dengan interoperabilitas, sehingga platform dapat diskalakan seiring berkembangnya kebutuhan (termasuk dukungan untuk kode khusus atau sumber data non-native).

Platform data AI dengan kemampuan bawaan untuk pembersihan data, keamanan data, dan tata kelola data membantu memastikan data tetap andal dan tepercaya sepanjang siklus integrasi. Platform ini juga melindungi data sensitif dari akses dan penggunaan yang tidak sah. Observabilitas dan pemantauan yang didukung AI dapat mendeteksi masalah sejak dini, termasuk anomali halus yang mungkin luput dari perhatian.

Perusahaan semakin banyak beroperasi dalam lingkungan multicloud hybrid, sehingga solusi yang mampu menjalankan pipeline di mana saja (baik on premises, di cloud, maupun di seluruh ekosistem hybrid) menjadi sangat penting. Penerapan hybrid dan pemrosesan data di tempat juga dapat meminimalkan latensi dan biaya transfer data, sekaligus membantu mengurangi utang teknis dalam jangka panjang.