Graph Technologies Akan Menjadi Tren di Dunia Digital

Kedua, Graph akan semakin terintegrasi dengan Machine Learning dan Artificial Intelligence.

Sepanjang tahun 2022, diprediksi akan ada lebih banyak perusahaan yang menerapkan graph analytics untuk mendukung penggunaan data analisis dan machine learning untuk memetakan problematika khusus seperti deteksi penipuan (fraud) dan pencucian uang (money laundry), evaluasi dan resolusi bisnis, analisis konsumen customer 360, rekomendasi produk, infografik, keamanan siber, rantai pasok, internet of things, dan analisis jaringan.

“Graph data telah menjadi trendsetter. Menurut Garner, 50 persen pertanyaan klien Gartner dari diskusi-diskusi yang dilakukan selama ini mengarah kepada topik bisakah AI diintegrasikan dengan Teknologi Graph.” Ungkap Dr Jay Yu.

Ketiga, Graph Query Language (GQL) segera terstandarisasi.

TigerGraph terus menggencarkan pengembangan graph database serta berkomitmen penuh menawarkan graph berskala petabyte/ petabita dalam dua tahun mendatang. Tigergraph saat ini sedang memfinalisasi standar LDBC-SNB Versi 100 Terabyte untuk bisa rampung tahun 2022.

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.