Manfaat Data Streaming dalam Mendukung Penerapan AI di Bisnis

Data menjadi fondasi utama dalam pengembangan sistem dan aplikasi berbasis artificial intelligence (AI). Namun, memiliki data saja ternyata belum cukup, terutama dalam menghadapi tuntutan respons cepat dan akurat di lingkungan bisnis yang dinamis. Dalam konteks ini, teknologi data streaming hadir sebagai solusi yang semakin esensial bagi keberhasilan aplikasi AI, memastikan proses pengiriman dan pengolahan data secara real-time.

Data streaming adalah proses pengiriman data secara kontinu dan real-time dari berbagai sumber ke sistem atau aplikasi yang membutuhkan. Teknologi ini menjadi semakin vital ketika perusahaan menggunakan berbagai aplikasi yang terpisah, yang setiapnya memiliki basis data berbeda, yang disebut sebagai “sprawl” atau penyebaran basis data. Fenomena ini menimbulkan tantangan dalam mengintegrasikan data antar-sistem, seperti yang dialami di sektor perbankan yang membutuhkan integrasi antara sistem core banking, layanan kartu kredit, dan pinjaman. Jika data dari sistem-sistem ini tidak tersinkronisasi, dapat terjadi ketidakakuratan informasi yang berdampak pada kepuasan nasabah dan reputasi perusahaan.

Peran Apache Kafka dalam Mengatasi Penyebaran Basis Data

Confluent, perusahaan yang mengembangkan platform data streaming berbasis Apache Kafka, berusaha untuk memecahkan masalah fundamental dalam penyebaran basis data ini. Apache Kafka awalnya dikembangkan di LinkedIn pada 2010 oleh Jay Kreps, Neha Narkhede, dan Jun Rao sebagai solusi pipeline data real-time yang efisien untuk menangani pertukaran data secara terdistribusi. Kemudian pada 2014, ketiga pendiri meninggalkan LinkedIn dan mendirikan Confluent, yang memperluas kemampuan Kafka untuk mendukung implementasi di berbagai industri.

Rully Moulany, Area Vice President Asia Confluent, menjelaskan bahwa Kafka menggunakan dua aspek utama dalam mengatasi tantangan integrasi data antar aplikasi. Pertama adalah kemampuan real-time processing yang memastikan pertukaran data berlangsung secepat mungkin tanpa penundaan. Kedua adalah komunikasi asinkron (asynchronous), yang memungkinkan aplikasi dapat mengakses data tanpa menunggu respons dari aplikasi lain. Ini menjadi solusi elegan untuk mengatasi “blocking” atau hambatan dalam komunikasi antar aplikasi yang saling bergantung.

Data Streaming dan Implementasi AI

Teknologi data streaming, khususnya yang menggunakan platform seperti Kafka, menjadi sangat krusial dalam mendukung penerapan AI di berbagai sektor. Berdasarkan Data Streaming Report 2023 dari Confluent, sekitar 90% eksekutif di Indonesia telah menyatakan rencana mereka untuk mengadopsi AI. Namun, sekitar 80% perusahaan menghadapi kesulitan dalam mengimplementasikan AI atau data streaming akibat adanya silo data, yaitu kondisi di mana data terpisah-pisah dan terkunci di berbagai aplikasi.

Di sini, Kafka dan data streaming memainkan peran penting dalam mengintegrasikan data internal dengan model AI, khususnya generative AI seperti GPT-4 dari OpenAI atau Llama dari Meta. Dengan data streaming, perusahaan dapat memanfaatkan data internal yang bersifat spesifik, seperti data pelanggan atau informasi peta tempat duduk maskapai, yang tidak tersedia di large language models (LLM) umum. Hasilnya, output dari AI menjadi lebih relevan dan sesuai kebutuhan bisnis.

Secara umum, Kafka berperan dalam tiga aspek utama dalam implementasi AI generatif:

1. Integrasi Real-Time: Data streaming memungkinkan LLM terintegrasi dengan data perusahaan secara real-time, menjaga relevansi output AI.
2. Akses Data Proprietary: AI dapat mengakses data internal yang spesifik dan kontekstual, meningkatkan akurasi hasil sesuai dengan kebutuhan bisnis.
3. Mengatasi Data Silo: Dengan akses cepat dan nonblocking ke data dari berbagai aplikasi, AI dapat bekerja lebih efisien di lingkungan yang kompleks.

Teknologi seperti Retrieval-Augmented Generation (RAG) juga menjadi pendekatan penting, menggabungkan kemampuan model generatif dengan pengambilan data real-time. Dengan RAG, output AI tetap akurat dan relevan dengan konteks terkini, berkat kemampuan menarik informasi dari data streaming.

Pemanfaatan Data Streaming Tidak Terbatas pada AI

Lebih lanjut, Rully menjelaskan bahwa penggunaan Kafka oleh perusahaan umumnya masih bersifat app-driven atau untuk memenuhi kebutuhan aplikasi tertentu. Ia berharap lebih banyak perusahaan memanfaatkan Kafka sebagai ‘central nervous system’ atau pusat saraf data bagi perusahaan. Untuk itu, Confluent menawarkan dua produk utama: Confluent Platform dan Confluent Cloud.

Dukungan Produk Confluent: Platform dan Cloud

Confluent Platform adalah model lisensi tradisional yang memungkinkan perusahaan membeli perangkat lunak, mengelola, dan mengoperasikannya sendiri. Opsi ini memerlukan keterampilan dan sumber daya lebih besar, serta infrastruktur yang memadai. Sebaliknya, Confluent Cloud adalah layanan Software as a Service (SaaS) yang memudahkan perusahaan dalam menggunakan layanan data streaming tanpa perlu mengelola infrastruktur atau pemeliharaan.

Selain itu, Confluent Cloud memiliki keunggulan dalam stream processing. Confluent tidak hanya sekedar memindahkan data dari satu titik ke titik lainnya, tetapi juga memungkinkan pemrosesan data secara real-time, seperti penggabungan atau agregasi data. Keunggulan ini membuat Confluent dan Kafka menjadi pilihan unggul bagi perusahaan yang ingin menerapkan arsitektur data terdistribusi yang lebih kuat dan scalable.

Perbandingan dengan Message-Oriented Middleware (MOM)

Berbeda dengan sistem message-oriented middleware (MOM) di mana data hilang setelah dikonsumsi, Confluent memungkinkan data tetap ada hingga dihapus secara manual oleh pelanggan. Sistem ini juga dirancang dengan kemampuan menyimpan data, sehingga perusahaan memiliki fleksibilitas lebih dalam pengelolaan data.

Pentingnya Data Streaming di Dunia Bisnis Masa Kini

Data streaming telah menjadi fondasi yang sangat penting bagi perusahaan dalam menghadapi perubahan bisnis yang cepat dan kompleks. Dengan memanfaatkan teknologi seperti Confluent dan Kafka, perusahaan dapat mengintegrasikan data, mendukung proyek AI, dan meningkatkan efisiensi operasional mereka. Inovasi teknologi ini membuka peluang besar bagi perusahaan untuk bertumbuh dan tetap relevan dalam era digital yang semakin kompetitif.