Di tengah ledakan volume dan kompleksitas data, banyak perusahaan mulai melirik pendekatan baru dalam arsitektur data: Data Mesh. Pendekatan ini menekankan desentralisasi kepemilikan data dan kolaborasi lintas domain, serta kini semakin kuat dengan integrasi teknologi kecerdasan buatan (AI).
Penerapan Data Mesh memberikan keuntungan besar bagi bisnis yang ingin memaksimalkan nilai data tanpa membangun infrastruktur yang kompleks dan terpusat. Setiap unit bisnis dapat mengelola data secara mandiri layaknya produk, mempercepat pengambilan keputusan berbasis data yang relevan dan terkini.
Kami mewawancarai dua pemimpin teknologi dari perusahaan yang berperan penting dalam implementasi arsitektur ini, dari penyedia database hingga pelaku pengembangan software dan AI. Berikut pandangan mereka tentang bagaimana Data Mesh dan AI membentuk masa depan pengelolaan data.
Mengenal Data Mesh dan Relevansinya
Arsitektur data tradisional biasanya memusatkan pengelolaan data pada satu tim, yang kerap menjadi bottleneck ketika permintaan dari berbagai departemen meningkat. Proses ini cenderung lambat dan tidak kontekstual, karena tim pusat belum tentu memahami seluk-beluk operasional tiap unit.
Data Mesh mengubah pendekatan tersebut dengan mendesentralisasi kepemilikan data ke masing-masing departemen (seperti marketing, sales, atau operasional) yang paling memahami konteksnya. Dengan ini, data dikelola langsung oleh pihak yang membutuhkannya, mempercepat proses analisis dan keputusan.
“Data bukan lagi hanya tanggung jawab tim IT. Dengan Data Mesh, setiap domain menjadi pemilik datanya masing-masing, dan ini mempercepat inovasi perusahaan,” jelas Pingadi Limajaya, CIO di WGS implementor Couchbase Capella, sebuah platform Database yang dapat mendukung Data Mesh.
Meskipun tersebar, standarisasi data tetap dijaga melalui prinsip tata kelola terpadu. Ini memastikan kualitas, interoperabilitas, dan definisi data tetap konsisten antar-departemen. Hasilnya, perusahaan mendapatkan kombinasi optimal antara kecepatan, skalabilitas, dan ketepatan analisis.
Dengan menjadikan data sebagai produk yang siap dikonsumsi, Data Mesh mengurangi ketergantungan pada tim pusat. Pendekatan ini sangat cocok untuk perusahaan modern yang tersebar secara fungsional maupun geografis.
AI + Data Mesh = Skala dan Kecepatan
Integrasi AI dalam arsitektur Data Mesh meningkatkan efisiensi dan keunggulan kompetitif bisnis. AI memungkinkan analisis pola, prediksi tren, serta rekomendasi strategis secara real-time. Infrastruktur Data Mesh yang berbasis domain, dengan prinsip self-serve dan federated governance; menjadi sangat ideal untuk otomatisasi dan skalabilitas melalui AI.
Dengan AI, orkestrasi data pipeline, monitoring kualitas data, serta penerapan machine learning dapat dilakukan secara efisien dan modular di setiap domain. Ini mendorong kecepatan dan skalabilitas sistem data secara keseluruhan.
“Kami memanfaatkan feature mesh untuk membangun pustaka fitur yang reusable antar domain. Ini bukan hanya mempercepat time to market, tapi juga meningkatkan akurasi model karena konteks lokal tetap terjaga,” terang Pingadi.
Studi Kasus Implementasi di Lapangan
Couchbase adalah salah satu penyedia database NoSQL yang mendukung pendekatan Data Mesh, “Arsitektur data terdesentralisasi memberikan peningkatan signifikan dalam waktu respons data dan kemandirian tim. Dengan replikasi data dan manajemen cluster, tiap domain bisa menyajikan datanya tanpa bottleneck pusat,” ungkap Pingadi.
WGS menyoroti pentingnya observabilitas dan otomatisasi dalam Data Mesh. “Koordinasi antar domain adalah tantangan besar. Di sinilah observabilitas AI berperan, membantu dalam deteksi inkonsistensi data, identifikasi delay, dan menyarankan perbaikan,” jelasnya.
Di sisi lain, Emveep sebagai pengembang software dan AI, melihat Data Mesh sebagai fondasi membangun solusi digital yang responsif terhadap klien. “Setiap tim kami memiliki akses ke data yang dibutuhkan, lengkap dengan dokumentasi dan API. Ini mempercepat iterasi dan pengembangan fitur,” ungkap David Prasetya, CEO Emveep.
Tantangan dan Etika dalam Penerapan
Meski menjanjikan, Data Mesh memerlukan standar tata kelola yang kuat dan budaya kerja lintas domain. “Kita tidak bisa bicara desentralisasi tanpa tanggung jawab. Federated governance memastikan integritas, keamanan, dan compliance tetap terjaga,” ujar Aji Saputra, CTO Emveep.
Dalam konteks AI, etika dan bias juga menjadi perhatian. “Setiap fitur AI kami audit dari sisi fairness dan bias. Ini penting karena model digunakan di domain yang berbeda secara sosial maupun bisnis,” tambahnya.
Masa Depan: Organisasi Otonom Berbasis Data
Semua narasumber sepakat bahwa Data Mesh dan AI bukan tren sesaat. Ini adalah fondasi bagi organisasi masa depan yang mampu bersaing dalam ekonomi berbasis data. “Bayangkan sebuah organisasi di mana tiap unit bisnis adalah mini data company yang mandiri, cepat, dan terintegrasi secara cerdas. Itulah arah yang kami tuju,” tutup Pingadi dari WGS.
Integrasi AI dalam arsitektur Data Mesh telah membuka jalan baru dalam mengelola, memanfaatkan, dan berinovasi dengan data. Bagi organisasi yang siap mengadopsi pendekatan ini, manfaatnya mencakup efisiensi operasional, skalabilitas, dan ketahanan bisnis yang lebih baik.
Kini, pertanyaannya bukan lagi apakah organisasi perlu menerapkan Data Mesh dan AI, melainkan seberapa siap mereka membangun fondasi data yang otonom, adaptif, dan siap menghadapi masa depan.
Ditinjau oleh David Prasetya, CEO Emveep & Pingadi Limajaya, CIO WGS
