Jangan Cuma Disimpan, Tumpukan Data Bisa Diolah Menjadi Solusi

Dia mengutarakan, ada masalah umum pada model machine learning (ML) yang tidak masuk ke tahap produksi. Sebagian karena tantangan yang terkait dengan otomatisasi pipeline data engineering, ketika organisasi/perusahaan mengalami kesulitan dalam mencari hubungan antara data-data yang diperoleh. Ada nilai tersendiri dalam platform terintegrasi yang dapat menyatukan semuanya.

Mempersiapkan data untuk analisis dan kasus penggunaan dalam produksi di seluruh data lifecycle sangat penting dalam mentransformasi data menjadi nilai bisnis. CDP Data Engineering adalah layanan data engineering yang dibuat khusus untuk mempercepat enterprise data pipelines mulai dari pengumpulan dan enrichment, hingga menghasilkan insight, dalam skala besar.

CDP Operational Database
Karena kegiatan bisnis terus menghasilkan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam volume yang besar, maka para developer ditugaskan untuk membangun aplikasi yang memberikan akses data kepada banyak pihak (demokratisasi akses terhadap data), memungkinkan tindakan secara real-time, dan menjadi bagian yang integral dari operasi bisnis dan upaya untuk meraih pendapatan.

Tidak seperti layanan database umum, CDP Operational Database adalah layanan database NoSQL berkinerja tinggi yang menyediakan skala dan kinerja yang tak tertandingi untuk aplikasi operasional bisnis yang sangat penting, dengan beberapa penawaran.

Misalnya, mendukung skema yang evolusioner untuk memanfaatkan kekuatan data dengan tetap mempertahankan fleksibilitas dalam desain aplikasi dengan memungkinkan perubahan pada model data yang mendasarinya, tanpa harus melakukan perubahan pada aplikasi. Lalu auto-scaling berdasarkan utilisasi workload pada kluster untuk mengoptimalkan utilisasi dan biaya infrastruktur.

Kemudian Client access yang multi-modal dengan value kunci NoSQL menggunakan HBase APIs dan SQL relasional dengan JDBC. Hal itu membuat CDP Operational Database bisa diakses oleh para perancang yang ingin membangun aplikasi menggunakan MySQL, Postgres, dan sebagainya. "Integrasi data lifecycle CDP dan keamanan, serta tata kelola SDX," imbuhnya.

CDP Data Visualization
Analis dan tim data science harus dapat membagikan dan menjelaskan hasil analitik dengan cara yang dapat dipahami. Kemudian diterapkan oleh pemangku kepentingan bisnis dengan cepat.

Pengguna bisnis juga membutuhkan kemampuan untuk menemukan dan mengkurasi visualisasi mereka sendiri atas data dan model prediktif yang ada oleh mereka sendiri. CDP Data Visualization menyederhanakan proses kurasi dasbor, laporan, dan bagan visual yang kaya untuk memberikan insight analitis yang agile dalam konteks bisnis, mendemokratisasi akses ke data dan analitik di seluruh organisasi dalam skala besar.