Platform data AI menjadi fondasi baru untuk menyiapkan data tidak terstruktur menjadi data yang siap AI. Artikel ini membahas tantangan, solusi GPU accelerated storage, dan bagaimana desain referensi NVIDIA membantu perusahaan mempercepat nilai bisnis AI.
AI agent menjanjikan efisiensi besar dalam mengotomatisasi pekerjaan, tetapi membawa mereka ke tahap produksi bukan hal yang mudah. Gartner mencatat bahwa hanya sekitar 40 persen pilot AI yang berhasil memasuki produksi, dan hambatan terbesar datang dari ketersediaan serta kualitas data.
Sama seperti karyawan manusia, AI agent membutuhkan data yang relevan, akurat, aman, dan terbaru. Industri menyebutnya sebagai AI-ready data atau data siap AI.
Tantangannya adalah sebagian besar data organisasi masuk dalam kategori data tidak terstruktur. Volumenya mencapai 70 hingga 90 persen dari total data.
Data jenis ini ada di email, dokumen PDF, presentasi, video, audio, dan berbagai format lain yang tidak memiliki struktur seragam. Selama data tidak terstruktur ini belum diubah menjadi data yang siap AI, maka perusahaan belum dapat memaksimalkan nilai investasi AI.
Terdapat tiga rintangan dalam menyiapkannya menjadi data siap AI.
- Kompleksitas data: Perusahaan memiliki ratusan sumber data dalam berbagai format yang tersebar dalam banyak silo.
- Kecepatan bertambahnya data: volume data global diprediksi berlipat ganda dalam empat tahun ke depan.
- Kekacauan data: penyalinan data atau transformasi yang tidak terkontrol dapat menimbulkan risiko keamanan.
Platform data AI berusaha untuk mempercepat pemrosesan data tidak terstruktur menjadi data yang siap diasup oleh AI. Dengan menempatkan GPU acceleration langsung dalam data path, platform ini menyiapkan data tidak terstruktur menjadi data siap AI, sebagai proses latar belakang yang berjalan otomatis. Data diproses di tempatnya sehingga tidak perlu membuat salinan tambahan yang menambah risiko keamanan.
Platform data AI menjalankan empat langkah dalam menyiapkan data:
- Mengumpulkan dan mengelola data dari berbagai sumber.
- Menerapkan metadata untuk memastikan tata kelola data.
- Melakukan chunking pada dokumen agar menjadi unit informasi yang relevan.
- Membuat vector embeddings yang memudahkan pencarian dan retrieval untuk pelatihan, fine-tuning, maupun RAG pipeline.
Integrasi persiapan data secara native di dalam storage memastikan ketepatan, keamanan, dan sinkronisasi data. Setiap perubahan pada source of truth, termasuk perubahan izin, langsung diperbarui pada embeddings yang digunakan aplikasi AI.
