Di era digital yang bergerak begitu cepat seperti sekarang, data menjadi jantung dari setiap inovasi. Kita hidup di dunia yang terus-menerus menghasilkan data, mulai dari transaksi keuangan, interaksi media sosial, hingga sensor-sensor pintar di berbagai perangkat. Untuk benar-benar memanfaatkan potensi data ini, terutama dalam ranah Artificial Intelligence (AI), dibutuhkan sistem yang canggih dan mampu mengalirkan data secara real-time. Di sinilah peran Confluent menjadi sangat krusial sebagai pemimpin dalam bidang Data Streaming Platform.
Baru-baru ini, Confluent Bagikan Tiga Inovasi Current 2025: Bantu Pemanfaatan AI dan LSI Artificial Intelligence yang menjanjikan sebuah lompatan besar dalam cara kita mengelola dan memanfaatkan data. Inovasi-inovasi ini, yaitu Confluent Intelligence, Confluent Private Cloud, dan Confluent Tableflow, dirancang untuk menyederhanakan kompleksitas data streaming dan mempercepat adopsi Ai di berbagai sektor industri. 
Kita akan membahas lebih dalam bagaimana setiap inovasi ini berkontribusi pada ekosistem data yang lebih cerdas, aman, dan efisien.
Memahami Tantangan dalam Pemanfaatan AI Skala Besar
Meskipun potensi Artificial Intelligence sangat besar, penerapannya di dunia nyata sering kali dihadapkan pada berbagai tantangan. Salah satu tantangan terbesar adalah pengelolaan data. Model Ai membutuhkan data yang bersih, relevan, dan tersedia secara real-time untuk dapat berfungsi secara optimal. Namun, data seringkali tersebar di berbagai sistem, memiliki format yang berbeda-beda, dan datang dengan kecepatan yang bervariasi.
- Kompleksitas Data dari Berbagai Sumber: Perusahaan modern mengumpulkan data dari beragam sumber seperti aplikasi web, perangkat seluler, sensor IoT, basis data tradisional, dan layanan pihak ketiga. Mengintegrasikan semua data ini ke dalam satu platform yang konsisten adalah tugas yang sangat sulit.
- Kebutuhan akan Data yang Bersih dan Terkini: Model Ai sangat sensitif terhadap kualitas data. Data yang kotor, tidak lengkap, atau usang dapat menyebabkan keputusan yang salah dan performa model yang buruk. Proses pembersihan dan validasi data secara manual membutuhkan waktu dan sumber daya yang besar.
- Integrasi Sistem yang Rumit: Mengalirkan data dari sumber ke sistem Artificial Intelligence sering melibatkan banyak alat dan teknologi yang berbeda. Proses ini bisa menjadi sangat rumit, mahal, dan rentan terhadap kesalahan.
- Meningkatnya Kebutuhan akan DSP (Data Streaming Platform): Tanpa DSP yang kuat, upaya untuk memberikan data real-time ke model Ai akan sangat terbatas. Perusahaan membutuhkan platform yang dapat menangani volume data tinggi, latensi rendah, dan memiliki kemampuan pemrosesan event secara berkelanjutan.
Tantangan-tantangan inilah yang menjadi fokus utama bagi Confluent dalam mengembangkan inovasi Current 2025 mereka. Tujuannya adalah untuk menghilangkan hambatan teknis sehingga organisasi dapat lebih mudah dan cepat dalam memanfaatkan kekuatan Ai.
Confluent dan Visi untuk Masa Depan Data Streaming
Sebagai pionir dalam teknologi Data Streaming Platform, Confluent selalu berada di garis depan inovasi. Dengan Kafka sebagai inti teknologi mereka, Confluent telah memberdayakan ribuan organisasi untuk mengalirkan, memproses, dan menyimpan data secara real-time. Visi Confluent adalah menciptakan dunia di mana data mengalir bebas dan dapat diakses kapan pun dibutuhkan, di mana pun data tersebut berada.
Visi Current 2025 dari Confluent adalah untuk lebih menyederhanakan akses dan pemanfaatan data, khususnya untuk aplikasi Artificial Intelligence. Mereka berupaya untuk mengatasi “jurang pemisah” antara data yang dihasilkan secara real-time dan sistem yang membutuhkan data tersebut untuk analisis dan pengambilan keputusan cerdas. Fokus utama mereka meliputi:
- Kecepatan: Memastikan data mengalir dengan latensi serendah mungkin, memungkinkan respons instan.
- Skalabilitas: Mampu menangani volume data yang terus bertambah tanpa mengorbankan performa.
- Kemudahan Penggunaan: Menyederhanakan kompleksitas infrastruktur data sehingga lebih banyak pengembang dan analis dapat memanfaatkannya.
Melalui ketiga inovasi yang akan kita bahas, Confluent bertekad untuk menjadi fondasi utama bagi setiap inisiatif Ai, memastikan bahwa data yang tepat tersedia di tempat yang tepat, pada waktu yang tepat.
Inovasi Pertama: Confluent Intelligence – Jembatan Data ke AI yang Lebih Cerdas
Apa itu Confluent Intelligence?
Inovasi pertama yang diperkenalkan Confluent adalah Confluent Intelligence, sebuah solusi revolusioner yang dirancang untuk menjadi jembatan antara data mentah yang mengalir dalam platform Confluent dan kebutuhan model Ai yang kompleks. Pada intinya, Confluent Intelligence adalah serangkaian kemampuan yang mengotomatiskan dan menyederhanakan proses persiapan data untuk Artificial Intelligence dan analitik canggih.
Tujuan utamanya adalah untuk menghilangkan friksi yang sering terjadi dalam proses Extract, Transform, Load (ETL) atau Extract, Load, Transform (ELT) ketika menyiapkan data untuk model Ai. Dengan memanfaatkan kemampuan Ai dan LSI Artificial Intelligence internal, Confluent Intelligence dapat secara cerdas memahami struktur data, mendeteksi anomali, dan menyarankan transformasi yang relevan, sehingga menghemat waktu dan upaya yang signifikan bagi para insinyur data dan ilmuwan data.
Fitur Utama Confluent Intelligence
Confluent Intelligence hadir dengan berbagai fitur canggih yang secara fundamental mengubah cara data disiapkan untuk Artificial Intelligence:
- Automasi Data Pipeline: Mampu secara otomatis membuat, mengelola, dan mengoptimalkan pipeline data, mengurangi intervensi manual yang diperlukan. Ini mencakup kemampuan untuk menyesuaikan diri dengan perubahan skema data atau volume data.
- Peningkatan Kualitas Data Otomatis: Menggunakan algoritma Ai untuk mendeteksi dan memperbaiki inkonsistensi, duplikasi, atau kesalahan dalam data, memastikan data yang masuk ke model Ai memiliki kualitas tinggi.
- Transformasi Data Berbasis Konteks: Mampu menyarankan dan menerapkan transformasi data yang paling sesuai berdasarkan konteks penggunaan, misalnya, untuk model pembelajaran mesin tertentu yang membutuhkan format atau agregasi data khusus.
- Integrasi Mulus dengan Berbagai Model Artificial Intelligence: Dirancang untuk terintegrasi dengan berbagai kerangka kerja dan alat Artificial Intelligence yang populer, memastikan data dapat dengan mudah diumpankan ke model prediktif, sistem rekomendasi, atau aplikasi personalisasi.
- Pemantauan dan Observabilitas: Menyediakan visibilitas penuh terhadap kesehatan pipeline data, kualitas data, dan kinerja transformasi, memungkinkan tim untuk dengan cepat mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah.
Dampak terhadap Pemanfaatan AI
Dampak dari Confluent Intelligence terhadap Pemanfaatan AI sangat besar. Dengan otomatisasi dan penyederhanaan proses persiapan data, organisasi dapat:
- Mempercepat Siklus Pengembangan AI: Waktu yang dihabiskan untuk menyiapkan data seringkali merupakan bagian terbesar dari proyek Ai. Dengan Confluent Intelligence, siklus ini dapat dipercepat secara dramatis, memungkinkan tim untuk lebih cepat menguji, menyebarkan, dan mengulang model Ai.
- Mengurangi Beban Kerja Insinyur Data: Tugas-tugas berulang dan memakan waktu dalam persiapan data dapat dialihkan ke Confluent Intelligence, membebaskan insinyur data untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih strategis dan kompleks.
- Meningkatkan Akurasi Model Ai: Dengan data yang lebih bersih, lebih konsisten, dan tersedia secara real-time, model Ai dapat dilatih dan beroperasi dengan akurasi yang lebih tinggi, menghasilkan prediksi dan keputusan yang lebih andal.
- Mendemokratisasi AI: Dengan menyederhanakan akses ke data yang siap pakai, lebih banyak individu dan tim di dalam organisasi dapat berpartisipasi dalam proyek Artificial Intelligence, tidak hanya mereka yang memiliki keahlian mendalam dalam rekayasa data.
Secara keseluruhan, Confluent Intelligence adalah langkah maju yang signifikan dalam upaya untuk membuat Ai lebih mudah diakses dan lebih efektif bagi semua jenis organisasi.
Inovasi Kedua: Confluent Private Cloud – Fleksibilitas dan Keamanan untuk Data Anda
Mengapa Private Cloud Penting untuk Data Streaming?
Dalam dunia yang semakin mengandalkan data, keamanan, kepatuhan, dan kontrol menjadi prioritas utama, terutama bagi organisasi yang beroperasi di sektor-sektor yang sangat diatur atau yang menangani data sensitif. Meskipun public cloud menawarkan skalabilitas dan kemudahan, banyak perusahaan masih memiliki kebutuhan kuat untuk infrastruktur privat. Di sinilah Confluent Private Cloud berperan penting.
Kebutuhan akan solusi private cloud untuk Data Streaming Platform muncul karena beberapa alasan kunci:
- Kontrol Data yang Ketat: Beberapa organisasi memerlukan kontrol penuh atas di mana data mereka disimpan dan bagaimana data itu diproses, seringkali untuk alasan kepatuhan internal atau kebijakan perusahaan.
- Regulasi Data dan Kepatuhan: Industri seperti keuangan, kesehatan, dan pemerintahan tunduk pada regulasi data yang ketat (misalnya, GDPR, HIPAA) yang mungkin mengharuskan data disimpan di lokasi geografis tertentu atau di lingkungan yang sepenuhnya terisolasi.
- Performa Tinggi untuk Aplikasi Real-time: Untuk aplikasi yang sangat kritis dan membutuhkan latensi ultra-rendah, menjalankan Data Streaming Platform di infrastruktur yang dioptimalkan secara privat dapat memberikan keunggulan performa.
- Kekhawatiran Keamanan Spesifik: Meskipun public cloud memiliki standar keamanan tinggi, beberapa perusahaan lebih memilih untuk memiliki lapisan keamanan tambahan dan kustomisasi yang hanya dapat dicapai di lingkungan privat mereka sendiri.
Keunggulan Confluent Private Cloud
Confluent Private Cloud menawarkan solusi komprehensif yang memungkinkan organisasi untuk menjalankan Data Streaming Platform Confluent di lingkungan privat mereka sendiri, baik itu di pusat data on-premise atau di Virtual Private Cloud (VPC) di penyedia cloud publik. Keunggulan utamanya meliputi:
- Deployment Fleksibel: Mendukung berbagai opsi deployment, memberikan fleksibilitas kepada perusahaan untuk memilih lingkungan yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.
- Keamanan Data Tingkat Lanjut: Menyediakan kontrol keamanan yang superior, termasuk enkripsi end-to-end, manajemen akses yang ketat, dan isolasi jaringan, melindungi data sensitif Anda dari ancaman.
- Kontrol Penuh atas Infrastruktur: Organisasi memiliki kontrol penuh atas konfigurasi, manajemen, dan pemeliharaan infrastruktur data mereka, memungkinkan kustomisasi yang lebih besar.
- Skalabilitas yang Disesuaikan: Meskipun berada di lingkungan privat, Confluent Private Cloud tetap menawarkan skalabilitas yang memungkinkan pertumbuhan volume data dan kebutuhan pemrosesan, tanpa mengorbankan keamanan atau kontrol.
- Kepatuhan Regulasi: Mempermudah organisasi untuk memenuhi persyaratan kepatuhan yang ketat dengan menjaga data di dalam batas-batas yang ditentukan.
Mendukung Pemanfaatan AI dengan Keamanan Optimal
Dalam konteks Pemanfaatan AI, Confluent Private Cloud memiliki peran yang sangat penting. Dengan menyediakan lingkungan yang aman dan terkontrol untuk data, inovasi ini memastikan bahwa:
- Memungkinkan AI Beroperasi di Lingkungan yang Terisolasi: Model Artificial Intelligence yang dilatih dengan data sensitif dapat dijalankan dalam lingkungan yang terisolasi, mengurangi risiko kebocoran data atau akses tidak sah.
- Melindungi Data Sensitif saat Digunakan oleh Model Artificial Intelligence: Data yang digunakan untuk melatih dan menjalankan model Ai tetap aman dan patuh terhadap regulasi, bahkan saat diproses dalam skala besar.
- Kesesuaian dengan Standar Industri: Organisasi dapat dengan percaya diri menerapkan Ai untuk kasus penggunaan yang membutuhkan kepatuhan ketat, seperti analisis penipuan di lembaga keuangan atau diagnostik medis.
Dengan Confluent Private Cloud, perusahaan dapat meraih manfaat penuh dari Artificial Intelligence tanpa mengorbankan keamanan, privasi, atau kepatuhan data mereka.
Inovasi Ketiga: Confluent Tableflow – Menghubungkan Streaming dan Batch Data dengan Mudah
Tantangan Integrasi Data Streaming dan Data Warehouse
Secara tradisional, perusahaan mengelola data dalam dua kategori besar: data streaming (real-time) dan data batch (historis). Data streaming, seperti log kejadian atau transaksi real-time, ideal untuk analisis instan dan aplikasi yang responsif. Sementara itu, data batch, yang biasanya disimpan di data warehouse atau data lake, digunakan untuk analisis historis jangka panjang, pelaporan, dan pelatihan model Ai.
Tantangan terbesar adalah menjembatani kesenjangan antara kedua jenis data ini. Seringkali, ada “jurang pemisah” yang signifikan, di mana data real-time sulit diintegrasikan dengan data historis untuk analisis komprehensif. Ini menyebabkan:
- Kompleksitas Pengelolaan Kedua Jenis Data: Tim harus mengelola dua set infrastruktur dan alat yang berbeda untuk data streaming dan batch, yang menambah biaya dan kerumitan operasional.
- Inkonsistensi Data: Data yang sama mungkin memiliki representasi yang berbeda di sistem streaming dan batch, menyebabkan ketidakakuratan dalam analisis atau keputusan yang didorong oleh Artificial Intelligence.
- Latensi dalam Pengambilan Keputusan: Menggabungkan data real-time dengan data historis untuk mendapatkan gambaran lengkap memerlukan proses ETL yang panjang, menunda pengambilan keputusan penting.
- Kebutuhan akan Platform DSP yang Terintegrasi: Tanpa platform yang kuat yang dapat mengelola kedua jenis data ini, organisasi akan kesulitan untuk mendapatkan “single source of truth” yang konsisten.
Apa itu Confluent Tableflow?
Untuk mengatasi tantangan ini, Confluent memperkenalkan Confluent Tableflow, sebuah inovasi yang dirancang untuk secara mulus menjembatani dunia data streaming dan tabel data yang berbasis batch. Confluent Tableflow berfungsi sebagai konektor cerdas dan terkelola yang secara otomatis mengalirkan data dari Apache Kafka (dan oleh karena itu, dari Confluent Data Streaming Platform) ke format tabel terbuka yang populer seperti Delta Lake, Iceberg, dan Hudi.
Inovasi ini memungkinkan data yang mengalir secara real-time untuk secara otomatis dicatat dan diperbarui dalam format tabel yang konsisten dan dapat diakses oleh alat analitik dan Ai tradisional. Artinya, data yang Anda gunakan untuk analitik batch atau melatih model Ai akan selalu diperbarui dengan informasi terbaru dari aliran data Anda.
Salah satu fitur kunci dari Confluent Tableflow adalah kemampuannya untuk berintegrasi secara mendalam dengan berbagai katalog metadata data lakehouse, termasuk Databricks Unity Catalog dan Microsoft Onelake. Integrasi ini memastikan bahwa tabel yang dibuat atau diperbarui oleh Tableflow dapat ditemukan, dikelola, dan diakses dengan mudah di seluruh ekosistem data Anda.
Manfaat Confluent Tableflow untuk AI dan Analitik
Confluent Tableflow membawa sejumlah manfaat signifikan bagi organisasi yang ingin memaksimalkan Pemanfaatan AI dan analitik data mereka:
- Memastikan Konsistensi Data: Dengan secara otomatis menyinkronkan data streaming ke format tabel terbuka, Tableflow menghilangkan inkonsistensi antara data real-time dan historis, memastikan bahwa semua sistem bekerja dengan satu sumber kebenaran yang sama.
- Mempermudah Akses Data untuk Model Ai: Data yang diatur dalam format tabel terbuka yang konsisten lebih mudah diakses dan digunakan oleh ilmuwan data untuk melatih dan menjalankan model Ai, baik untuk tujuan batch maupun real-time.
- Meningkatkan Efisiensi Analisis Data: Analis dapat dengan mudah melakukan kueri gabungan antara data real-time dan historis, mendapatkan wawasan yang lebih komprehensif tanpa harus mengelola pipeline ETL yang rumit.
- Memfasilitasi Penggunaan Artificial Intelligence untuk Insight yang Lebih Mendalam: Dengan akses ke data yang lebih lengkap dan terkini, model Ai dapat menghasilkan prediksi, rekomendasi, dan wawasan yang lebih akurat dan relevan, mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di seluruh organisasi.
- Mengurangi Biaya dan Kompleksitas Operasional: Dengan otomatisasi integrasi streaming-ke-tabel, organisasi dapat mengurangi kebutuhan akan alat dan upaya manual yang mahal untuk menyatukan dua jenis data ini.
Inovasi ini adalah game-changer bagi siapa saja yang ingin membangun arsitektur data lakehouse yang kuat dan memanfaatkan Artificial Intelligence di atas data yang komprehensif dan terkini. Kemampuan Confluent untuk menghubungkan secara mulus ke ekosistem data yang luas, termasuk format seperti Delta Lake dan katalog seperti Databricks Unity Catalog dan Microsoft Onelake, menunjukkan komitmen mereka terhadap interoperabilitas dan fleksibilitas.
Sinergi Ketiga Inovasi untuk Ekosistem Data Lengkap
Yang membuat inovasi Current 2025 dari Confluent begitu kuat adalah bagaimana Confluent Intelligence, Confluent Private Cloud, dan Confluent Tableflow bekerja sama sebagai satu kesatuan. Mereka tidak hanya menyelesaikan masalah secara terpisah, tetapi juga saling melengkapi untuk menciptakan ekosistem Data Streaming Platform yang sangat kuat dan kohesif.
- Confluent Intelligence memastikan data yang mengalir adalah data yang bersih, relevan, dan siap pakai untuk Artificial Intelligence. Ini adalah lapisan kecerdasan yang mempersiapkan data secara otomatis.
- Confluent Private Cloud menyediakan fondasi yang aman, patuh, dan terkontrol untuk seluruh aliran data ini. Ini memastikan bahwa data, terlepas dari seberapa sensitifnya, dapat diproses dan dimanfaatkan oleh Ai di lingkungan yang terlindungi.
- Confluent Tableflow menjembatani data real-time yang diatur oleh Confluent Intelligence dan diamankan oleh Confluent Private Cloud dengan dunia data historis dan analitik. Ini memastikan bahwa semua data, baik yang baru maupun yang lama, tersedia secara konsisten untuk analisis mendalam dan pelatihan model Ai.
Bersama-sama, ketiga inovasi ini memberdayakan organisasi untuk membangun fondasi data yang kuat, yang tidak hanya mampu menangani volume dan kecepatan data modern, tetapi juga secara aktif mendukung dan memaksimalkan Pemanfaatan AI. Ini adalah langkah maju yang signifikan dalam mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti secara real-time.
Studi Kasus Potensial: Transformasi Bisnis dengan Confluent Current 2025
Untuk memahami lebih jauh dampak dari inovasi Confluent Current 2025, mari kita bayangkan bagaimana inovasi ini dapat diterapkan di berbagai industri:
- Industri Keuangan: Bank dapat menggunakan Confluent Intelligence untuk memproses aliran transaksi keuangan secara real-time, mendeteksi pola penipuan dengan Ai secara instan. Confluent Private Cloud akan memastikan bahwa semua data transaksi dan profil pelanggan tetap aman dan patuh terhadap regulasi keuangan yang ketat. Sementara itu, Confluent Tableflow dapat menyinkronkan data transaksi real-time ke Delta Lake yang terintegrasi dengan Databricks Unity Catalog, memungkinkan analis risiko untuk menjalankan model Artificial Intelligence prediktif yang menggabungkan data historis dan real-time untuk penilaian risiko yang lebih akurat.
- Sektor Ritel: Perusahaan e-commerce dapat memanfaatkan Confluent Intelligence untuk menganalisis perilaku pelanggan secara langsung (klik, pembelian, pencarian), menyiapkan data ini untuk model rekomendasi Ai. Dengan Confluent Private Cloud, data pelanggan yang sensitif tetap terlindungi saat digunakan untuk personalisasi. Confluent Tableflow akan memastikan bahwa katalog produk, riwayat pembelian, dan data inventaris real-time tersedia di Microsoft Onelake, memungkinkan Ai untuk mengoptimalkan harga, promosi, dan manajemen rantai pasokan secara dinamis.
- Kesehatan: Rumah sakit dapat menggunakan Confluent Intelligence untuk mengalirkan data dari perangkat medis IoT dan rekam medis elektronik (EMR) secara real-time, menyiapkan data ini untuk model Ai diagnostik. Confluent Private Cloud menjadi sangat penting di sini untuk memastikan kepatuhan HIPAA dan menjaga kerahasiaan data pasien. Confluent Tableflow dapat mengintegrasikan aliran data pasien real-time dengan data historis dalam format tabel terbuka, memungkinkan para peneliti untuk mengembangkan model Artificial Intelligence yang lebih canggih untuk prediksi wabah penyakit atau personalisasi perawatan.
Ini hanyalah beberapa contoh. Potensi inovasi Confluent Current 2025 sangat luas, memungkinkan organisasi di berbagai sektor untuk benar-benar mentransformasi operasi mereka dengan kekuatan Data Streaming Platform dan Artificial Intelligence yang terintegrasi.
Masa Depan dengan Confluent: Membangun Fondasi AI yang Kokoh
Dengan kecepatan perkembangan teknologi saat ini, terutama di bidang Artificial Intelligence, organisasi yang ingin tetap kompetitif harus terus berinovasi. Confluent, dengan inovasi Current 2025-nya, menempatkan dirinya sebagai mitra penting dalam perjalanan ini. Mereka tidak hanya menyediakan alat, tetapi juga visi tentang bagaimana data harus mengalir dan dimanfaatkan di era Ai.
Peran Confluent di lanskap Artificial Intelligence akan terus berkembang. Dengan fokus pada penyederhanaan kompleksitas data, peningkatan keamanan, dan integrasi mulus antara data streaming dan batch, Confluent membantu perusahaan membangun fondasi data yang kokoh yang dapat menopang aplikasi Ai yang paling canggih sekalipun. Penting bagi setiap organisasi untuk terus beradaptasi dengan teknologi baru dan memanfaatkan platform seperti Confluent untuk memastikan mereka memiliki keunggulan kompetitif.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Berikut adalah beberapa pertanyaan umum tentang inovasi Confluent Current 2025 dan dampaknya:
- Apa itu Current 2025?
Current 2025 adalah inisiatif terbaru dari Confluent yang memperkenalkan tiga inovasi utama: Confluent Intelligence, Confluent Private Cloud, dan Confluent Tableflow. Inovasi ini dirancang untuk memperkuat kemampuan Data Streaming Platform mereka dalam mendukung Pemanfaatan AI dan analitik data yang canggih. - Bagaimana Confluent Intelligence membantu Pemanfaatan AI?
Confluent Intelligence mengotomatiskan dan menyederhanakan proses persiapan data untuk model Artificial Intelligence. Ini membersihkan, mengubah, dan mengirimkan data yang relevan secara real-time ke model Ai, mengurangi beban kerja insinyur data dan mempercepat siklus pengembangan Ai. - Siapa yang harus menggunakan Confluent Private Cloud?
Confluent Private Cloud ideal untuk organisasi yang membutuhkan kontrol penuh atas infrastruktur data mereka, tunduk pada regulasi data yang ketat, atau memiliki kebutuhan keamanan dan kepatuhan yang tinggi. Ini memungkinkan Data Streaming Platform dijalankan di lingkungan on-premise atau VPC. - Apa perbedaan Confluent Tableflow dengan integrasi data tradisional?
Confluent Tableflow secara otomatis dan mulus mengintegrasikan data streaming dari Kafka ke format tabel terbuka seperti Delta Lake, Iceberg, atau Hudi. Berbeda dengan integrasi tradisional yang seringkali manual dan kompleks, Tableflow memastikan konsistensi dan ketersediaan data real-time untuk analitik batch, termasuk integrasi dengan katalog seperti Databricks Unity Catalog dan Microsoft Onelake. - Apakah Confluent terintegrasi dengan Delta Lake dan Databricks Unity Catalog?
Ya, melalui Confluent Tableflow, Confluent menyediakan integrasi yang kuat dengan format tabel terbuka seperti Delta Lake dan katalog metadata seperti Databricks Unity Catalog serta Microsoft Onelake, memastikan interoperabilitas yang luas di ekosistem data lakehouse. - Bagaimana Data Streaming Platform mendukung Artificial Intelligence?
Data Streaming Platform seperti Confluent adalah fondasi penting untuk Artificial Intelligence karena menyediakan aliran data real-time yang berkelanjutan. Ini memungkinkan model Ai untuk dilatih dengan data terkini, membuat prediksi secara instan, dan mendukung aplikasi yang responsif dan cerdas.
Untuk informasi lebih lanjut mengenai bagaimana teknologi Confluent dapat mempercepat inovasi Anda, kunjungi blog resmi Confluent.