Dalam dunia data engineering, model AI generatif seperti Gemini dari Google Cloud mulai mengubah cara kita menangani dan memproses data. Salah satu tantangan terbesar dalam tim data engineering adalah mengelola skema data saat mengintegrasikan dataset baru. Perbedaan struktur antara berbagai sumber data sering kali menyebabkan kesalahan dan memerlukan pemetaan manual yang rumit. Proses ini dapat diotomatisasi dengan bantuan AI generative, sehingga bisa lebih cepat dan akurat karena model dapat menganalisis skema, mencocokkan data, serta memberikan tingkat kepercayaan untuk setiap pemetaan
AI generative dapat meningkatkan kualitas data dengan mendeteksi kesalahan yang sulit ditemukan metode tradisional. Misalnya, Gemini memiliki kemampuan untuk menghilangkan data duplikat data pelanggan dengan lebih cerdas, mengenali perbedaan nama atau alamat meskipun ada variasi kecil dalam ejaan, menstandarkan format seperti alamat dan nomor telepon, serta mengenali perbedaan ejaan nama yang sering terjadi. Dengan begitu, data menjadi lebih konsisten dan akurat untuk analisis bisnis.
Kemampuan lainnya adalah bisa membuat data sintetis yang menyerupai data asli tetapi aman dari informasi pribadi. Data ini berguna untuk pengujian model machine learning dan simulasi bisnis tanpa risiko privasi. Dengan teknik khusus, Gemini memastikan data yang dihasilkan tetap sesuai dengan kebutuhan industri.
Untuk mengintegrasikan teknologi AI generatif ke dalam sistem produksi, tim data engineering perlu menerapkan pendekatan DataOps. Ini mencakup otomatisasi proses menggunakan alat seperti Vertex AI Pipelines, pemantauan kinerja model untuk mendeteksi bias atau penurunan akurasi, serta menerapkan version control pada konfigurasi model. Strategi ini penggunaan AI generatif dalam data engineering dapat berjalan lebih stabil dan memberikan hasil yang lebih andal.
Sekarang adalah waktu yang tepat bagi perusahaan untuk mulai mengadopsi AI generatif dalam pengolahan data mereka demi efisiensi yang lebih tinggi dan wawasan bisnis yang lebih dalam.
