Ini 4 Alasan Graph Database Menjadi Penting

Hasil riset yang dilansir perusahaan riset teknologi informasi Gartner menyatakan perkembangan inovasi dan teknologi digital akan kian pesat. Salah satu tren yang akan berkembang pesat pada masa depan adalah teknologi graph, dan membuat graph database menjadi komponen penting.

Teknologi graph akan menjadi tren dan kebutuhan dalam pengelolaan data. Pada 2025, tren implementasi teknologi graph diprediksi meningkat hingga 80 persen dibandingkan dengan total utilisasi teknologi graph yang hingga tahun  ini hanya sekitar 10 persen.

Vice President Product and Innovation TigerGraph Dr Jay Yu menyatakan graph database akan menjadi komponen analisis dan manajemen data yang penting dalam lanskap digitalisasi data tahun 2022. Ada 4 alasan besar graph database menjadi penting. 

1. Graph menjadi solusi inovatif bagi perusahaan di berbagai sektor

Seiring dengan meningkatnya volume data yang dibuat dan direplikasi oleh perusahaan, teknologi graph yang terskala dengan baik mampu menjadi katalisator penghubung penting antar data yang berlimpah.

Graph yang dihasilkan pun akan terpusat pada bisnis iti perusahaan pengguna. Graph juga memiliki keluwesan yang sangat baik sehingga bisa digunakan pelaku usaha multisektor mulai dari layanan keuangan dan kesehatan, hingga ritel dan manufaktur.

Sebab, teknologi dari teknologi graph dapat dengan cepat menyoroti, menemukan, dan memprediksi hubungan kompleks dalam data sehingga dapat menyajikan masukan yang berguna. Keandalan teknologi graph bisa mengungkap kemungkinan penipuan keuangan (fraud) ataupun membantu memecahkan permasalahan logistik dalam rantai pasok industri.

2. Graph akan semakin terintegrasi dengan Machine Learning dan Artificial Intelligence

Sepanjang 2022 diprediksi akan ada lebih banyak perusahaan yang menerapkan graph analytics untuk mendukung penggunaan data analisis dan machine learning.

Mereka menerapkan graph analytics untuk memetakan problematika khusus seperti deteksi penipuan dan pencucian uang (money laundering), 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.” Katanya.

3. Graph Query Language (GQL) segera terstandardisasi

Diperlukan standardisasi tersendiri bagi properti graph layaknya standardisasi digital yang sudah ada seperti SQL yaitu standar bahasa pemograman untuk tabel.

Tahun depan diharapkan standardisasi GQL mengalami kemajuan signifikan dan memasuki tahap finalisasi.

4. Awareness terhadap data graph meningkat pesat

Pada tahun-tahun mendatang, masyarakat akan menyaksikan adopsi yang cepat dan masif dari graph data science karena data dan pembelajaran data saling berkaitan dan berkembang.

Kondisi 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).

Jadi, masyarakat akan menyaksikan bukti nyata perpaduan distribusi graph database, analisis yang berkesinambungan, dan machine learning dalam waktu dekat.


Editor: Indyah Sutriningrum