Perkembangan AI Kian Canggih, Pemrosesan Data Real-Time dan Historis Kini Dapat Disatukan

tvOnenews.com - Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) kian pesat dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu tren yang tengah menjadi sorotan adalah agentic AI, yaitu sistem AI yang mampu bertindak mandiri berdasarkan data dan konteks secara real-time. 

Teknologi ini tidak hanya menjanjikan efisiensi operasional, tetapi juga pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan cepat. 

Untuk mendukung kerja AI seperti ini, dibutuhkan sistem data yang dapat menggabungkan informasi masa kini dengan riwayat masa lalu dalam satu alur pemrosesan yang aman dan efisien.

Seiring tuntutan tersebut, kebutuhan untuk menyatukan pemrosesan streaming dan batch data menjadi semakin penting. 

Proses ini memungkinkan agen AI atau sistem analitik mengambil keputusan yang lebih tepat karena memiliki konteks lengkap, baik yang sedang terjadi maupun yang pernah terjadi. 

Dalam dunia nyata, seperti perbankan atau layanan kesehatan, integrasi ini sangat vital. 

Baca Juga

Menjelang Ramadan Perlindungan Kerja Mitra Pengemudi Diperkuat

Contohnya, dalam mendeteksi penipuan atau menentukan tindakan medis, data historis dan data real-time harus diakses secara bersamaan agar hasil yang didapat akurat dan dapat dipercaya.

Sumber :

• Istockphoto

Snapshot Queries untuk AI dan Analitik yang Lebih Cerdas

Confluent, salah satu perusahaan penyedia layanan data streaming, baru-baru ini mengumumkan fitur terbaru di Confluent Cloud untuk Apache Flink® yang dirancang untuk mendukung kebutuhan tersebut. 

Salah satu fitur unggulannya adalah snapshot queries, yang memungkinkan pemrosesan data historis dan real-time dalam satu platform terpadu. 

Fitur ini diyakini dapat mempercepat proses analitik dan mendukung kerja agentic AI secara lebih optimal.

"Agentic AI kini bukan lagi sekadar tren, melainkan telah diadopsi oleh banyak perusahaan," ujar Shaun Clowes, Chief Product Officer di Confluent, Senin (23/6/2025).

"Namun, tanpa kualitas data yang tinggi, AI tidak akan memberikan hasil yang bernilai. Fitur baru ini memungkinkan penggabungan data batch dan stream dalam satu sistem yang dapat dipercaya," tambahnya.

Kemampuan snapshot queries ini juga didukung oleh integrasi Tableflow, yang membantu pengguna memperoleh konteks dari data sebelumnya secara efisien.