Pentingnya Data Engineering Modern dalam Pengembangan AI Akurat
Sumber Gambar: Alamsyah Partner Solution Engineer Snowflek Membagikan Demo Penggunaan Semantic View dan Snowflake CoCo (arsip stapo.id)
Depok, Stapo.id – Praktisi teknologi masa kini wajib memahami perkembangan arsitektur informasi. Partner Solution Engineer Snowflake, Alamsyah, membagikan pandangan penting ini dalam acara Snowflake World Tour di Raffles Hotel Jakarta pada Selasa (2/9). Beliau menjelaskan bahwa konsep data engineering merupakan fondasi utama dalam membangun sistem kecerdasan buatan (AI) yang mumpuni. Proses rekayasa ini meliputi pengumpulan, penyerapan, transformasi, hingga pengiriman data ke pusat penyimpanan terpadu.
Kualitas informasi yang masuk ke dalam sistem sangat menentukan keandalan kecerdasan buatan tersebut. Alamsyah menegaskan bahwa para perancang infrastruktur memegang tanggung jawab besar untuk menjaga ketepatan performa AI. “Peranan kita sangat penting sebagai data engineer untuk memastikan bahwa setiap data berkontribusi terhadap akurasi AI agent,” ujar Alamsyah. Melalui pengelolaan yang tepat, tim pengembang dapat meminimalkan kesalahan fatal pada sistem kecerdasan buatan.
Ketersediaan volume data yang melimpah juga menjadi faktor penentu kesuksesan implementasi teknologi pintar ini. Tanpa pasokan informasi yang memadai, sistem kecerdasan buatan berisiko menghasilkan analisis yang keliru atau menyesatkan. “Semakin banyak data, semakin baik dan akurat. Semakin sedikit data, kemungkinan besar AI akan mengalami halusinasi,” tegasnya. Oleh karena itu, pasokan data mentah yang kaya menjadi kebutuhan mutlak bagi para pengembang.
Metode Deklaratif untuk Efisiensi Data Engineering
Selama ini, banyak pihak salah kaprah mengenai standarisasi pengelolaan informasi modern. Alamsyah meluruskan bahwa pelabelan klasifikasi seperti tingkat perunggu, perak, dan emas bukanlah penanda utama kemodernan sistem. Menurut beliau, model data ringkasan atau agregat justru membatasi ruang analisis mendalam bagi sistem AI. “Jika AI hanya diberi data agregat, ia tidak akan bisa menjawab pertanyaan yang lebih mendalam,” jelasnya.
Untuk mengatasi tantangan tersebut, Alamsyah memperkenalkan keunggulan metode deklaratif yang berjalan secara otomatis. Metode ini sangat berbeda dengan pendekatan imperatif yang menuntut penulisan kode manual yang rumit dan melelahkan. Melalui metode deklaratif, sistem bekerja secara mandiri untuk mengeksekusi logika melalui data frame atau SQL select query. “Caranya seperti apa kita tidak peduli, kita cuma butuh hasil akhirnya,” ujar Alamsyah.
Solusi Integrasi Alat Modern di Snowflake
Sebaliknya, metode imperatif memberikan beban kerja operasional yang jauh lebih berat bagi para praktisi data engineering. Kerumitan penulisan kode sering kali muncul saat tim harus mengelola logika pembaruan data secara manual. Keberhasilan metode konvensional tersebut sangat bergantung pada keahlian individu dalam merancang kode tanpa kesalahan. Guna mempermudah transisi ini, Snowflake menghadirkan solusi integrasi dbt yang sangat fleksibel bagi pengguna SQL maupun Python.
Melalui fitur dbt Project on Snowflake, pengguna dapat langsung memproses model data tanpa membutuhkan daya komputasi tambahan. Sistem ini secara otomatis mengubah data mentah menjadi tabel staging terstruktur hanya dengan menetapkan metode materialisasinya. Alamsyah menyarankan para praktisi untuk menerapkan prinsip 3V, yaitu kecepatan, volume, dan keragaman. Langkah taktis ini memastikan sistem kecerdasan buatan dapat memproses data tidak terstruktur secara real-time.
Secara keseluruhan, kesuksesan pengembangan kecerdasan buatan sangat bergantung pada kematangan infrastruktur data di belakangnya. Transisi ke metode deklaratif dan pemanfaatan alat modern seperti Snowflake dbt menjadi solusi efisien untuk mempercepat proses bisnis. Dengan mengintegrasikan sistem pengolahan yang dinamis, perusahaan dapat menghasilkan AI yang lebih cerdas, responsif, dan bebas dari halusinasi informasi.