2. Meningkatnya minat terhadap federasi data, terutama di lingkungan low atau zero trust
Kami melihat adanya peningkatan minat dari banyak organisasi progresif terhadap hal-hal, seperti data federation atau federasi data (data tersebar di berbagai tempat tapi berada dalam pengawasan terpadu), terutama di lingkungan low atau zero trust.
Bila organisasi di sektor publik menjadi cikal bakal dalam data federation, organisasi komersial yang lebih progresif juga mulai tertarik untuk melakukan monetisasi atau membagikan insight dari data tanpa kehilangan kendali atas data tersebut.
Pengayaan data memberikan insight yang lebih besar, tapi juga menambah kompleksitas karena analisis data perlu dilakukan saat data masih dalam domain terenkripsi. Oleh karena itu, berkolaborasi, berbagi, dan belajar dari data federation akan semakin diperlukan bagi organisasi baik di sektor publik maupun swasta karena berbagai negara terus mendorong agenda digitalnya.
3. Mempercepat migrasi dari arsitektur data warehouse tradisional ke arsitektur data lakehouse yang lebih terbuka di on premise dan di public cloud
Karena makin banyak organisasi berusaha memanfaatkan insight dari data (data-driven), kemampuan untuk memperoleh insight secara real time dari data apa pun dan di cloud apa pun untuk membuat keputusan yang tepat sangatlah penting.
Agar berhasil menghadapi perubahan saat ini serta tantangan masa depan, berbagai organisasi memerlukan tool yang bisa membantu mereka mengubah data menjadi aset bisnis yang strategis. Dengan tool arsitektur data modern, berbagai organisasi dapat menemukan, mengelola, dan menganalisis data mereka dengan cepat dan aman di mana pun data itu berada.
Arsitektur open data lakehouse secara progresif menjadi alternatif yang layak untuk data warehouse di lingkungan on premise yang lebih tradisional. Arsitektur dan teknologi data modern, seperti Apache Iceberg, memungkinkan kinerja hebat pada skala yang besar (petabyte). Format tabelnya yang bersifat open-source dan cloud native menghilangkan lock in ke sejumlah tool analitik dan mengurangi transformasi data atau pergerakan data yang tidak perlu di seluruh tool dan cloud untuk mengekstraksi insight dari data tersebut.
Hal ini akan membantu meningkatkan kualitas dan keandalan data, serta efisiensi melalui dukungan untuk analitik multifungsi, dan mengurangi staleness data dan total cost of ownership. Selain itu, dengan semakin banyaknya undang-undang dan regulasi perlindungan data, arsitektur ini membuat berbagai organisasi mampu kembali ke masa lalu dan menjalankan laporan dan analisis tentang seperti apa data di masa itu.
4. Pengenalan dan pengembangan algoritma AI/ML baru
Kami telah melihat beberapa perkembangan baru yang luar biasa dalam algoritma AI/ML yang muncul baru-baru ini, seperti DALL-E, sistem AI yang dapat membuat gambar dan seni realistik dari input deskripsi teks. Demikian pula peningkatan dalam speech recognition. seperti Whisper, yang memungkinkan terjemahan suara-ke-teks yang real-time dan akurat. Chatbot AI seperti ChatGPT sangat efektif yang bahkan membuat Google merasa tertekan.
Seiring waktu, peningkatan dan perkembangan di bidang mutakhir ini akan sampai ke sektor enterprise, dan selanjutnya mendorong konsumsi pembelajaran dan pemrosesan mesin. Teknologi ini dapat digunakan dalam segudang kasus penggunaan yang berbeda seperti transaksi penipuan dan memerangi kejahatan keuangan, serta pada akhirnya membantu para developer dalam melakukan coding secara lebih efisien.
Baca Juga: Lagi Viral, Apa Itu ChatGPT dan Bagaimana Cara Menggunakannya?
| Penulis | : | Liana Threestayanti |
| Editor | : | Liana Threestayanti |
KOMENTAR