Kecerdasan Buatan (AI) & Analitik Real-Time Jadi Solusi yang Bikin Data Mengalir Lebih Cerdas di Era Multicloud

tvOnenews.com - Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) dalam beberapa tahun terakhir menunjukkan bagaimana data tidak lagi sekadar materi statis yang disimpan di server perusahaan, melainkan aset yang harus bergerak cepat. 

Kemunculan analitik real-time dan pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) dalam sistem cloud mempercepat cara organisasi memahami pasar, merespons perubahan, hingga merancang strategi.

Layanan seperti AWS Redshift Streaming Ingestion, Google BigQuery Real-Time Analytics, hingga Azure Data Explorer menjadi contoh bagaimana data kini dapat diolah dalam hitungan detik untuk mendukung keputusan kritis.

Melansir dari berbagai sumber, di tingkat perusahaan global, tren serupa juga terlihat pada platform lakehouse seperti Databricks atau Snowflake yang mengintegrasikan kemampuan streaming dengan AI generatif. 

Fitur-fitur tersebut memungkinkan tim operasional dan analis bekerja pada data yang sama tanpa perlu melakukan pemrosesan manual berulang. Peralihan ke sistem yang menggabungkan data streaming, penyimpanan cloud, dan analitik instan kini menjadi fondasi penting bagi bisnis yang ingin melaju cepat.

Dengan semakin banyaknya perusahaan yang mengadopsi pendekatan multicloud, kebutuhan akan sistem yang dapat menghubungkan berbagai ekosistem data semakin meningkat. 

Baca Juga

Peringati Hari Buruh 2026: 3 Soft Skill Wajib untuk Teknisi Masa Kini agar Lebih Kompetitif

Di sinilah teknologi integrasi real-time berperan penting, mengurangi proses ETL yang kompleks, menjaga kualitas data, dan memastikan data siap digunakan untuk analitik maupun AI. Dalam lanskap seperti inilah pembaruan terbaru menjadi relevan, terutama karena berfokus pada kolaborasi lintas platform seperti Databricks, Delta Lake, dan Microsoft OneLake.

Salah satunya ketersediaan umum (GA) integrasi Delta Lake dan Databricks Unity Catalog melalui Tableflow, serta ketersediaan Early Access (EA) untuk Microsoft OneLake. Pembaruan ini memperkuat posisi Tableflow sebagai solusi end-to-end yang menghubungkan sistem operasional, analitik, dan AI di lingkungan hybrid dan multicloud.

Dengan kemampuan mengimpor data dari Apache Kafka® langsung ke tabel Delta Lake atau Apache Iceberg™, lengkap dengan kontrol kualitas otomatis dan sinkronisasi katalog, organisasi kini dapat menyiapkan data streaming untuk dianalisis tanpa proses manual yang memakan waktu. 

Sejak diperkenalkan, Tableflow membantu tim mengurangi risiko kesalahan pada proses ETL serta mempersingkat waktu pemrosesan data.