Di tengah maraknya adopsi teknologi artificial intelligence (AI) generatif, perusahaan pun semakin memusatkan perhatian pada data yang mereka punya. Ada tiga persyaratan mendasar terkait data yang mesti dipenuhi agar perusahaan dapat memanfaatkan AI secar efektif.
Survei terbaru Cloudera yang berjudul “Data Architecture and Strategy in the AI Era,” menemukan, 90% pemimpin TI yakin bahwa menyatukan data lifecycle di satu platform sangat penting untuk kebutuhan analitik dan AI.
Namun pada kenyataannya, ada berbagai masalah dalam perjalanan AI para responden. Tiga masalah teratas adalah kualitas dan ketersediaan data (36% vs 35% di Asia Pasifik); skalabilitas dan penerapan (36% vs 38% di Asia Pasifik); dan integrasi dengan sistem yang sudah ada (35% vs 33% di Asia Pasifik).
Menurut Cloudera, temuan tersebut menunjukkan bahwa ada hambatan mendasar terkait data yang harus diatasi meskipun saat ini banyak perusahaan yang berinvestasi di AI.
“Saat makin banyak enterprise yang ingin mentransformasi bisnis mereka, terutama untuk mengembangkan solusi digital dan AI ready bagi pelanggan, mereka memilih strategi hybrid dan multi-cloud, yang menjadikan ‘data sprawl dan architectural overruns’ di seluruh LOB, unit fungsional, aplikasi bisnis, dan tim praktisi,” kata Chief Strategy Officer Cloudera, Abhas Ricky.
Selanjutnya, agar perusahaan dapat memanfaatkan kemampuan AI secara efektif, Abhas Ricky menyarankan perusahaan untuk mendesain dan menerapkan arsitektur dan platform data yang terstandarisasi dan berpusat pada use case sehingga memungkinkan tim-tim yang berbeda untuk memanfaatkan semua data, di mana saja data tersebut berada.”
Berdasarkan survei yang dilaksanakan oleh Foundry Media untuk Cloudera dan melibatkan lebih dari 600 pemimpin data dan pembuat keputusan senior di bidang TI, ada tiga persyaratan mendasar untuk memungkinkan pemanfaatan AI secara efektif.
1. Arsitektur data modern yang berdasarkan strategi bisnis
Kunci pada arsitektur data modern adalah platform data tunggal yang bekerja di seluruh public cloud dan on-premise.
Berbicara mengenai manfaat dari arsitektur data modern, respon yang paling popular adalah menyederhanakan proses data/analitik (40% vs 43% di Asia Pasifik), diikuti dengan meraih fleksibilitas dalam mengatasi semua jenis data (38% vs 42% di Asia Pasifik).
2. Manajemen data terpadu
Perusahaan saat ini membutuhkan teknologi pengelolaan cloud yang fleksibel dan scalable yang menyediakan tools untuk mengubah informasi menjadi insight.
Apa saja faktor-faktor yang menghambat pengelolaan data end-to-end yang dibutuhkan untuk pengembangan model AI? Sebanyak 62% responden mengatakan bahwa volume dan kompleksitas data (vs 59% untuk Asia Pasifik), 56% mengatakan keamanan data (vs 59% untuk Asia Pasifik) dan 52% mengatakan tata kelola dan kepatuhan (vs 55% untuk Asia Pasifik).
3. Platform data yang serba guna dan aman
Sebanyak 93% responden setuju bahwa “kemampuan multi cloud/hybrid untuk data dan analitik adalah kunci bagi perusahaan untuk beradaptasi dengan perubahan.”
“Perusahaan yang ingin memaksimalkan hasil dari datanya harus dengan cepat membangun dan menerapkan platform dan arsitektur AI modern yang mendukung misi tersebut. Cloudera berkomitmen untuk membantu pelanggan mengatasi tantangan data dan AI yang terberat sekalipun, selaku satu-satunya platform data hybrid, multi-cloud untuk data di mana saja,” ucap Abhas Ricky.
Baca juga: Pacu Adopsi AI Generatif, Cloudera Integrasikan Microservice NVIDIA
Baca juga: Nih! Manfaat Pengembang Aplikasi Mengikuti Google "Build with AI"