REGIONAL:
Tentunya, diperlukan standarisasi tersendiri bagi properti graph layaknya standarisasi digital yang sudah ada seperti SQL yaitu standar bahasa pemograman untuk tabel. Tahun depan diharapkan standardisasi GQL mengalami kemajuan signifikan dan memasuki tahap finalisasi. Untuk semakin memberikan layanan bagi pengguna, TigerGraph juga mengantisipasi pergeseran penerapan basis server lokal ke cloud database baik di ranah privat maupun publik.
Keempat, awareness terhadap Graph Data meningkat pesat.
Di tahun-tahun mendatang, masyarakat akan menyaksikan adopsi yang cepat dan masif dari Graph Data Science karena data dan pembelajaran data saling berkaitan dan berkembang. Hal tersebut menyebabkan adanya kebutuhan peningkatan hasil yang diharapkan dari machine learning konvensional tidak lagi hanya sebatas hasil yang umum.
ML dituntut untuk menghasilkan sebuah output data yang unik dan relevan di masing-masing sektor seperti dalam industri kesehatan (untuk memberikan rekomendasi secara real-time), rantai pasokan industri (pemanfaatan analitik untuk pengambilan keputusan), dan layanan keuangan (untuk mendeteksi penipuan secara real-time). Karena itu masyarakat akan menyaksikan bukti nyata perpaduan distribusi graph database, analisis yang berkesinambungan, dan machine learning dalam waktu dekat.
Berdasarkan empat alasan tersebutlah, dapat disimpulkan bahwa Graph Data Science memberikan nilai tambah yang sangat signifikan terhadap machine learning melalui analitik graph. Oleh sebab itu akan lebih banyak perusahaan yang beralih dari pola pikir eksplorasi ke produksi pada tahun depan.
Perusahaan-perusahaan ini akan mendapatkan manfaat nyata Graph Data Science yang bisa menampilkan data graph dari pola data deep-link (data yang mendalam), mengungkap pola-pola baru, dan memberikan persepsi mendalam dari rangkaian koneksi rumit data 10-20 hops.
Richard Henderson, Technical Director TigerGraph mengungkapkan setelah mengalami disrupsi bisnis signifikan akibat pandemi COVID-19 dua tahun terakhir, pelaku bisnis berfokus untuk menjadi lebih tangguh secara profesional. Hal ini mendorong minat perusahaan untuk mengadopsi konsep industri manufaktur seperti “Digital Twins technology”.
Konsep tersebut mengiplementasikan sebuah model di mana perusahaan mengawasi semua yang terjadi dalam bisnisnya secara realtime beserta ekosistemnya.
“Hal ini membuat teknologi Digital Twins yang didasarkan pada basis data graph analitik yang bersifat real time akan muncul dimana-mana” Ungkapnya.
Teknologi Digital Twins menampilkan pendataan yang menghasilkan pandangan yang luas dan transparan untuk menghindari adanya informasi di satu bagian organisasi perusahaan yang tidak bisa terlihat (data silos) ataupun hanya menampilkan informasi spesifik dari satu atau beberapa organisasi dalam perusahaan saja (data mart).
Melalui analitik graph, maka teknologi ini akan dapat memberikan skenario digital secara terperinci dan langsung, dengan menunjukkan dampak dan risiko gangguan seperti memberikan informasi terjadinya kegagalan dan kesalahan sistem apapun dalam jaringan perusahaan.
Analisis graph ini akan menggabungkan seluruh detil terkecil yang bersifat individu/ spesifik ke dalam peta data besar (data storage) untuk menghasilkan gambaran informasi komprehensif atas seluruh bagian organisasi yang ada di suatu perusahaan.
Hal ini membuat sebuah perusahaan dapat membuat keputusan tepat sesuai kebutuhan dengan pegangan data masalah taktis dan general ketika akan mengambil sebuah keputusan tertentu.
“Oleh karena itu, teknologi inovatif ini memungkinkan perusahaan atau lembaga untuk membuat analisis “situasi” dari setiap perubahan lengkap dengan masukan skenario alternatif yang dapat digunakan sebagai landasan dalam pengambilan keputusan investasi. Digital Twins dapat membantu menghindari konsekuensi yang tidak diinginkan dengan merencanakan jalur yang dapat menghindari hal-hal yang tidak diinginkan seperti perubahan yang bersifat tumpang tindih yang secara individual tampaknya aman, tetapi dalam kombinasi data menciptakan risiko.” tambahnya.
“Keajaiban Database graph analitik ini adalah bersifat generik, mudah beradaptasi, dan cukup andal sesuai kebutuhan digital twins dengan cara yang sederhana, langsung, dan cepat. Hal ini mengindikasikan bahwa teknologi ini dapat dengan cepat diaplikasikan dalam domain apapun yang dapat memberikan manfaat. Hasilnya, sudut pandang gabungan yang dibutuhkan oleh perusahaan akan mendorong ketahanan data dalam bentuk operasi yang berbasis real time.” Tutupnya.
TERPOPULER
