Integrasi data merupakan langkah pertama yang penting dalam membangun aplikasi kecerdasan buatan (AI) apa pun. Meskipun ada berbagai metode untuk memulai proses ini, organisasi mempercepat proses pengembangan dan penerapan aplikasi melalui virtualisasi data.
Virtualisasi data memberdayakan bisnis untuk mengungkap potensi tersembunyi dari data mereka, memberikan insight AI secara real-time untuk aplikasi mutakhir seperti pemeliharaan prediktif, deteksi penipuan, dan prakiraan permintaan.
Meskipun telah melakukan investasi besar-besaran dalam database dan teknologi, banyak perusahaan yang kesulitan untuk mengekstrak nilai lebih lanjut dari data mereka. Virtualisasi data menjembatani kesenjangan ini, memungkinkan organisasi untuk menggunakan sumber data yang ada dengan fleksibilitas dan efisiensi untuk inisiatif AI dan analitik.
Virtualisasi data bertindak sebagai jembatan, yang memungkinkan platform untuk mengakses dan menampilkan data dari sistem sumber eksternal sesuai permintaan. Pendekatan inovatif ini memusatkan dan menyederhanakan manajemen data tanpa memerlukan penyimpanan fisik pada platform itu sendiri. Lapisan virtual berada di antara sumber data dan pengguna, yang memungkinkan organisasi untuk mengakses dan mengelola data mereka tanpa replikasi atau pergerakan dari lokasi aslinya.
AI telah secara signifikan mengubah perusahaan-perusahaan besar, membentuk kembali operasi bisnis dan proses pengambilan keputusan melalui solusi analitik yang canggih. Transformasi ini sangat bergantung pada virtualisasi data, yang berfungsi sebagai hub pusat, yang menghubungkan aliran data real-time dari berbagai sumber, seperti data sensor dan log peralatan, serta menghilangkan silo dan fragmentasi data.
Virtualisasi data tidak hanya mengintegrasikan data real-time tetapi juga data historis dari rangkaian perangkat lunak komprehensif yang digunakan untuk berbagai fungsi, seperti perencanaan sumber daya perusahaan atau manajemen hubungan pelanggan. Data historis ini memberikan insight yang berharga ke dalam berbagai bidang seperti jadwal pemeliharaan, kinerja aset, atau perilaku pelanggan, tergantung pada rangkaian yang digunakan.
Dengan menggabungkan data real-time dan historis dari berbagai sumber, virtualisasi data menciptakan pandangan yang komprehensif dan terpadu dari seluruh ekosistem data operasional organisasi. Pandangan holistik ini memberdayakan bisnis untuk membuat keputusan berbasis data, mengoptimalkan proses, dan mendapatkan keunggulan kompetitif.
Dengan munculnya chatbot AI generatif, model dasar sekarang menggunakan kumpulan data yang kaya ini. Algoritme ini secara aktif menyaring data untuk menemukan pola, tren, dan korelasi tersembunyi, memberikan insight berharga yang memungkinkan analitik tingkat lanjut untuk memprediksi berbagai hasil. Prediksi ini dapat mengidentifikasi peluang bisnis potensial seperti pergeseran pasar dan kebutuhan pelanggan, secara proaktif mendeteksi dan mencegah masalah dan kegagalan sistem, serta mengoptimalkan jadwal pemeliharaan untuk waktu aktif dan efisiensi maksimum.
Mengakses data yang tersimpan secara langsung biasanya memiliki latensi yang lebih rendah dibandingkan dengan pengambilan data secara virtual, yang dapat menghambat analisis pemeliharaan prediktif real time, yaitu ketika insight yang tepat waktu sangat penting.
Kami membutuhkan pendekatan dua cabang untuk memastikan insight real-time dan meminimalkan penundaan dalam mengakses data virtual. Pertama, kami akan menganalisis infrastruktur jaringan dan mengoptimalkan protokol transfer data. Hal ini dapat melibatkan teknik seperti segmentasi jaringan untuk mengurangi kemacetan atau menggunakan protokol yang lebih cepat seperti UDP untuk jenis data tertentu. Dengan mengoptimalkan transfer data, kami mengurangi waktu yang diperlukan untuk mengambil informasi yang Anda butuhkan. Kedua, kami akan menerapkan strategi penyegaran data untuk mempertahankan kumpulan data yang cukup terkini untuk analisis. Hal ini mungkin melibatkan penggunaan pekerjaan batch untuk melakukan pembaruan data tambahan secara berkala, menyeimbangkan frekuensi pembaruan dengan sumber daya yang diperlukan. Mencapai keseimbangan ini sangat penting: pembaruan yang terlalu sering dapat membebani sumber daya, sementara pembaruan yang jarang dilakukan dapat menyebabkan data yang ketinggalan zaman dan prediksi yang tidak akurat. Dengan menggabungkan strategi ini, kita dapat mencapai latensi minimal dan kumpulan data baru untuk analisis optimal.
Meminta data tervirtualisasi secara terus menerus untuk mendapatkan insight real time dapat membebani sistem sumber, sehingga berdampak pada kinerjanya. Ini menimbulkan kekhawatiran kritis untuk analisis prediktif atau AI, yang bergantung pada pembaruan data yang sering.
Untuk mengoptimalkan frekuensi kueri untuk analisis dan pelaporan prediktif Anda, perlu merancang dengan cermat cara mengakses data. Ini termasuk berfokus pada pengambilan hanya titik data penting dan mungkin juga menggunakan alat data replication untuk akses real-time dari berbagai sumber. Selain itu, pertimbangkan untuk menjadwalkan atau mengelompokkan pengambilan data poin-poin penting tertentu alih-alih kueri konstan, mengurangi ketegangan pada sistem data, dan meningkatkan kinerja model secara keseluruhan.
Lapisan virtualisasi pada platform data bertindak sebagai lapisan abstraksi. Ini berarti pengembang yang membangun aplikasi AI/ML atau penambangan data untuk bisnis setelah lapisan abstraksi siap tanpa perlu khawatir mengenai tempat penyimpanan data secara fisik atau detail penyimpanan spesifiknya. Mereka dapat berfokus pada perancangan logika inti model mereka tanpa terjebak dalam kompleksitas manajemen data. Hal ini mengarah pada siklus pengembangan yang lebih cepat dan penerapan aplikasi yang lebih cepat.
Dengan memanfaatkan lapisan abstraksi, pengembang yang mengelola analitik data dapat berfokus pada logika inti model mereka. Lapisan ini bertindak sebagai perisai, menyembunyikan kompleksitas manajemen penyimpanan data. Hal ini berarti waktu pengembangan yang lebih cepat karena pengembang tidak perlu terjebak dalam kerumitan data, yang pada akhirnya mengarah pada penerapan model pemeliharaan prediktif yang lebih cepat.
Teknik pengoptimalan penyimpanan seperti normalisasi atau denormalisasi mungkin tidak secara langsung berlaku untuk semua fungsi aplikasi analisis data tertentu, tetapi teknik ini memainkan peran penting ketika mengadopsi pendekatan hybrid. Pendekatan ini melibatkan pengintegrasian data yang dicerna dan data yang diakses melalui virtualisasi dalam platform yang dipilih.
Menilai imbal balik di antara teknik-teknik ini membantu memastikan penggunaan penyimpanan yang optimal untuk set data yang dicerna dan tervirtualisasi. Pertimbangan desain ini sangat penting untuk membangun solusi ML yang efektif dengan menggunakan data tervirtualisasi pada platform data.
Virtualisasi data telah berevolusi lebih dari sekadar inovasi. Hal ini berfungsi sebagai alat strategis untuk meningkatkan kemampuan berbagai aplikasi. Contoh utama adalah platform virtualisasi data. Platform ini memfasilitasi pengembangan beragam aplikasi dengan menggunakan virtualisasi data, sehingga secara signifikan meningkatkan efisiensi, kemampuan beradaptasi, dan kapasitasnya untuk memberikan insight yang hampir real-time.
Mari kita jelajahi beberapa contoh penggunaan menarik yang menunjukkan kekuatan transformatif virtualisasi data.
Dalam ekonomi global yang saling berhubungan saat ini, jaringan luas dengan dependensi kompleks menjadi ciri rantai pasokan. Virtualisasi data menyederhanakan sistem yang rumit ini secara krusial. Platform virtualisasi data menyatukan data dari berbagai sumber, termasuk metrik produksi, detail pelacakan logistik, dan data tren pasar. Pandangan komprehensif ini memberdayakan bisnis, menawarkan gambaran lengkap dari seluruh operasi rantai pasokan mereka.
Bayangkan memiliki visibilitas tanpa hambatan di semua aspek. Anda dapat secara proaktif mengidentifikasi potensi hambatan, mengoptimalkan proses logistik, dan beradaptasi terhadap perubahan dinamika pasar secara real time. Hasilnya adalah rantai nilai optimal dan tangkas yang memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan.
Revolusi digital telah membuat pemahaman pelanggan Anda menjadi penting untuk kesuksesan bisnis. Platform virtualisasi data memecah silo data dengan menggunakan virtualisasi data. Sistem ini mengintegrasikan data pelanggan dengan lancar dari berbagai titik kontak, seperti catatan penjualan, interaksi layanan pelanggan, dan metrik kinerja kampanye pemasaran. Lanskap data terpadu ini menumbuhkan pemahaman komprehensif tentang pola dan preferensi perilaku pelanggan.
Berbekal insight pelanggan yang mendalam ini, bisnis dapat menciptakan pengalaman yang sangat personal, menargetkan promosi, dan membuat produk inovatif yang lebih sesuai dengan target audiens mereka. Pendekatan berbasis data ini mendorong kepuasan pelanggan dan menumbuhkan loyalitas dalam jangka waktu lama, sebuah elemen kunci untuk berkembang dalam lingkungan yang kompetitif saat ini.
Penipuan keuangan terus berkembang, menghadirkan tugas pendeteksian yang menantang yang ditangani secara proaktif oleh platform virtualisasi data. Platform ini mengidentifikasi potensi upaya penipuan secara real time dengan memvirtualisasikan dan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti log transaksi, pola perilaku pengguna, dan detail demografis. Pendekatan ini tidak hanya melindungi bisnis dari kerugian finansial, tetapi juga menumbuhkan kepercayaan dengan basis pelanggan mereka, sebuah aset penting di era digital saat ini.
Potensi transformatif virtualisasi data dicontohkan oleh aplikasi yang berdampak ini. Platform IBM Cloud Pak for Data dan IBM watsonx memberdayakan bisnis untuk membuka kekuatan penuh data mereka, mendorong inovasi, dan mendapatkan keunggulan kompetitif yang signifikan di berbagai industri. IBM juga menawarkan IBM Data Virtualization sebagai mesin kueri umum dan IBM Knowledge Catalog untuk tata kelola data.
Kami siap membantu Anda di setiap langkah perjalanan virtualisasi data Anda.