6 Dasar Utama Data Fabrics dalam Data Management

Apakah Anda pernah mendengar istilah data fabrics? Data fabrics membantu menyederhanakan serta mengintegrasi manajemen data untuk mempercepat transformasi digital. Hal ini berupa serangkaian fungsi manajemen data untuk memastikan konsistensi layanan. Dengan begitu, beban pekerjaan manajemen akan berkurang berkat otomatisasi. Selain itu, proses pengembangan dan penerapan data juga lebih cepat dan aset perusahaan menjadi terlindungi.

Dasar-dasar dari Data Fabrics

Kemampuan manajemen data yang lincah menjadi kunci penting bagi perusahaan karena jumlah data yang terus meningkat. Belum lagi, banyaknya data baru juga semakin kompleks. Untuk itu, data fabrics atau fabrikasi data adalah solusi yang tepat untuk menjawab tantangan manajemen data saat ini. Apa yang menjadi dasar dari data fabrics ini? Simak uraiannya di bawah!

1. Semantik

Grafik pengetahuan semantik merupakan kerangka kerja yang mendasari kemampuan untuk terhubung dengan lancar, mengakses, dan mempertanyakan sumber data yang relevan dengan perusahaan. Kemampuan ini mencakup sumber internal dan eksternal untuk perusahaan. Berbagai sumber daya yang digabungkan menjadi satu dalam sebuah struktur yang komprehensif.

Hal tersebut melibatkan data dari variasi struktur yang berbeda, baik terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur. Selain itu, menyertakan pula terminologi, skema, taksonomi, unit bisnis, dan format penyimpanan. Grafik semantik mengkhususkan diri dalam menyelaraskan data melalui model data standar dan taksonomi yang seragam.

2. Arsitektur

Kemampuan kedua dari grafik semantik adalah keperluannya untuk membentuk aturan struktur data. Bermacam-macam metadata yang diwakili ini cukup besar dan mencakup metadata bisnis, teknis, dan operasional. Selain itu, metadata ini juga berkaitan dengan komposisi aplikasi dan hasil eksekusi.

Kemampuan katalogisasi data diperlukan untuk menandai metadata tersebut dan mengklasifikasikannya. Setelah itu, akan ada tambahan alat untuk garis keturunan data dan saling bertukar informasi di antara pengguna. Namun, metadata ini idealnya direpresentasikan dalam grafik pengetahuan semantik.

3. Metadata aktif

Karakteristik ini sangat penting untuk meningkatkan kemampuan struktur AI agar bisa memaksimalkan nilai arsitektur. Membuat kueri grafik pengetahuan memungkinkan terjadinya peningkatan utilitas mereka untuk struktur data dan AI. Grafik akan bekerja secara cerdas untuk mengatur metadata dari sumber data fabrics apa pun dalam istilah yang dipahami pemilik bisnis. Para pemilik bisnis dapat mengambil keputusan berdasarkan informasi yang telah dikumpulkan untuk menyempurnakan aplikasi AI perusahaan dalam berbagai cara.

4. Pengambilan keputusan

Artificial intelligence adalah solusi terbaik untuk menjawab masalah dan tantangan zaman ini. Pemanfaatannya bisa membantu pemilik perusahaan atau bisnis mengambil keputusan dengan tepat. Data yang sudah diterima dan diolah oleh mesin komputer akan menunjukkan kemampuan analitik yang tepat.

Menggunakan AI akan meningkatkan potensi perubahan dalam kinerja perusahaan. Dengan teknologi, kerja manusia akan menjadi semakin mudah dan efisien. Namun, perencanaan atau pembangunan sistem AI harus dipikirkan secara matang untuk memberikan solusi yang terbaik bagi perusahaan.

5. Pengawasan manusia

Pengembangan AI dan seluruh teknologi harus dipastikan aman dan bertanggung jawab. Seiring dengan adanya kemajuan teknologi, ancaman kejahatan pun juga semakin canggih, misalnya pencurian data. Oleh karena itu, pengawasan manusia juga menjadi faktor penting dalam memanfaatkan AI. Artinya, penataan dan konstruksi kerangka AI harus mengikuti kewajiban hukum dan perlindungan.

Karyawan yang bertanggung jawab di bidang teknologi harus diizinkan untuk mengakses, mengawasi, menggunakan, dan mengontrol data dalam kerangka kerja AI. Dengan cara yang sama, para pekerja juga berhak mendapatkan klarifikasi ketika sistem AI digunakan dalam prosedur aset manusia.

6. Pemerintahan

Sistem AI memang dapat bekerja secara mandiri berdasarkan informasi atau data yang sudah dimasukkan oleh manusia. Namun, Anda tidak bisa sepenuhnya berpikir bahwa sistem AI dapat menggantikan individu atau kelompok dalam suatu perusahaan. Anda tetap memerlukan sebuah sistem atau badan yang memegang tata kelola AI.

Badan pengatur tersebut terdiri dari pembuat AI, pemilik, manajer, peneliti, CSO, pengacara, serta serikat pekerja. Mekanisme badan pengatur ini akan memastikan perubahan, penggunaan, dan gagasan etis yang menjadi dasar kerangka kerja AI.

Kesimpulan

Berdasarkan uraian di atas, pemanfaatan AI untuk meningkatkan kemampuan manajemen data melalui data fabrics mencakup beberapa poin dasar. Menentukan kerangka kerja yang tepat akan membantu mesin untuk bekerja secara maksimal hingga mencapai kebutuhan perusahaan. Meski mesin komputer bisa bekerja secara mandiri setelah diisi dengan informasi dan data yang tepat, tapi dalam pengaplikasiannya, manusia harus tetap melakukan pengawasan.

Anda harus bisa membuat sebuah badan pengatur yang bisa diandalkan dalam mengurus sistem kecanggihan teknologi ini. Bila Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang data fabrics dan ilmu data science lainnya, bergabunglah bersama dengan Algoritma Data Science School! Kunjungi website Algoritma Data Science School untuk informasi lebih lanjut mengenai kelas dengan berbagai tingkatan yang bisa Anda ikuti.

Referensi:

• Devdojo - core 5 foundation principles of AI and machine learning (diakses pada 27 Juni 2022)
• Data Science Central - The foundation of data fabrics and AI: semantic knowledge graphs (diakses pada 27 Juni 2022)