Peran Manajemen Data dalam Pengembangan AI

IDNStart.com — AI sangat bergantung dengan data. Ini bukan hanya tentang penyimpanan data yang super banyak, tapi juga bagaimana manejemen yang baik. Semua itu akan meningkatkan kinerja AI.

Menurut perkiraan IDC, AI akan menghasilkan 394ZB data pada tahun 2028, yang menyiratkan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 24% dari tahun 2023 hingga 2028.

Perkiraan ini menunjukkan meningkatnya permintaan akan solusi penyimpanan AI yang efisien dan dapat diskalakan.

Dengan pesatnya perkembangan teknologi AI, pembuatan dan konsumsi data juga meningkat secara dramatis.

Pertumbuhan data yang eksplosif mendorong kemajuan signifikan dalam AI. Semakin banyak data yang dibuat, semakin baik hasil AI, yang mengarah pada lebih banyak data yang disimpan dalam model AI.

Saat ini, sebagian besar AI digunakan untuk menghasilkan teks, video, gambar, dan banyak konten menarik lainnya.

Semua ini berarti bahwa penyimpanan akan menjadi semakin penting dalam pertumbuhan dan evolusi AI di masa mendatang.

Meskipun AI mengubah kehidupan dan menginspirasi aplikasi baru, intinya tetap pada pemanfaatan dan pembuatan data.

Saat memproses dan menganalisis data yang ada, sistem AI membuat data baru yang sering disimpan karena nilai praktisnya.

Pada saat yang sama, data ini membuat basis data yang ada dan sumber data tambahan lebih berharga untuk konteks dan pelatihan model, sehingga menciptakan siklus yang saling memperkuat.

Peningkatan pembuatan data mendorong perluasan penyimpanan data, yang pada gilirannya mendorong lebih banyak pembuatan data.

Siklus Data AI

Singkatnya, siklus data AI dapat dibagi menjadi enam tahap:

1. Pengarsipan data mentah dan penyimpanan konten, Ini adalah langkah pertama dalam siklus data, mengumpulkan dan menyimpan data mentah dari berbagai sumber secara aman dan efisien.
2. Persiapan dan impor data, Pada tahap ini, data diproses, dibersihkan, dan diubah untuk mempersiapkannya untuk pelatihan model.
3. Pelatihan Model AI, Pada tahap ini, model AI menjalani pelatihan berulang untuk membuat prediksi akurat berdasarkan data pelatihan.
4. Integrasi antarmuka dan prompting, Tahap ini melibatkan pembuatan antarmuka yang mudah digunakan untuk model AI, termasuk API, dasbor, dan alat yang menggabungkan data spesifik konteks dengan petunjuk pengguna akhir.
5. Mesin inferensi AI, Tahap ini melibatkan penerapan model terlatih ke dalam lingkungan produksi.
6. Hasilkan konten baru, Tahap terakhir adalah pembuatan konten baru.

AI Juga Melibatkan Manajemen Data

Keberhasilan sistem AI generatif bergantung pada manajemen dan penyimpanan data berkualitas tinggi.

Misalnya, arsitektur Retrieval-Augmented Generation (RAG), yang bertujuan untuk "membuat model bahasa besar menjadi lebih cerdas," bergantung pada basis data besar untuk mengambil informasi yang relevan dan menghasilkan respons yang bermakna.

Yang Terjadi kalau Data AI Berantakan

Jika kualitas data buruk atau mengandung kesalahan, hal itu akan secara langsung memengaruhi keakuratan hasil pengambilan dan keandalan konten yang dihasilkan.

Manajemen data yang baik dapat memastikan pembersihan data, praproses yang teratur, dan meningkatkan kualitas data, yang pada gilirannya meningkatkan kinerja model RAG.

Data yang tidak akurat dapat menyebabkan pengguna kehilangan kepercayaan pada sistem, sehingga mengurangi penggunaan dan penerimaannya.

Basis data vektor adalah kumpulan data vektor multidimensi. Peningkatan kuantitas dan dimensi data akan secara signifikan meningkatkan kebutuhan ruang penyimpanan.

Ruang penyimpanan yang tidak memadai dapat menyebabkan kegagalan penulisan data, yang mengakibatkan ketidakkonsistenan data yang memengaruhi keakuratan hasil pengambilan.

Data internal dalam arsitektur RAG perlu menjaga konsistensi dan integritas di berbagai node penyimpanan.

Kesalahan, ketidakkonsistenan, atau kerusakan pada pencadangan data dapat menyebabkan pengambilan dan pembuatan hasil yang tidak akurat.

Model RAG perlu mengambil sejumlah besar data dalam waktu singkat. Struktur penyimpanan data dan teknik pengambilan yang dirancang dengan baik dapat meningkatkan kecepatan pengambilan secara signifikan, mengurangi latensi, dan meningkatkan pengalaman pengguna.

 Akses data yang tidak efisien akan meningkatkan beban komputasi pada sistem dan mengurangi kinerja secara keseluruhan.