Data Fabric Kuat: Fondasi Penting AI untuk Nilai Bisnis Perusahaan

JAKARTA, (Rabu, 22 April 2026)

Mengutip laporan dari MIT Technology Review, adopsi Artificial Intelligence (AI) di lingkungan Enterprise berkembang pesat, bergeser dari tahap eksperimen menuju pemanfaatan sehari-hari. Organisasi semakin banyak menggunakan Copilot, AI Agent, dan sistem prediktif di berbagai fungsi seperti keuangan, rantai pasok, sumber daya manusia, dan operasional pelanggan. Sebuah survei terbaru dari McKinsey menunjukkan bahwa pada akhir tahun 2025, separuh perusahaan telah menggunakan AI di setidaknya tiga fungsi bisnis.

Namun, seiring AI semakin terintegrasi dalam alur kerja inti, para pemimpin bisnis menemukan bahwa hambatan terbesar bukanlah performa model atau daya komputasi, melainkan kualitas dan konteks dari data yang menjadi sandaran sistem tersebut. AI pada dasarnya memperkenalkan persyaratan baru: sistem tidak hanya harus mengakses data — tetapi juga harus memahami konteks bisnis di baliknya.

Tanpa konteks tersebut, AI dapat menghasilkan jawaban dengan cepat namun tetap membuat keputusan yang salah, kata Irfan Khan, presiden dan chief product officer SAP Data & Analytics.

"AI sangat piawai dalam menghasilkan hasil," kata Khan. "Ia bergerak cepat, tetapi tanpa konteks, ia tidak dapat membuat penilaian yang baik, dan penilaian yang baiklah yang menciptakan Return on Investment (ROI) bagi bisnis. Kecepatan tanpa penilaian justru tidak membantu, bahkan bisa merugikan kita."

Di era yang berkembang dari Autonomous Systems dan Intelligent Applications, lapisan konteks tersebut menjadi sangat penting. Untuk menyediakan konteks, perusahaan membutuhkan Data Fabric yang dirancang dengan baik yang tidak hanya mengintegrasikan data, kata Khan. Data Fabric yang tepat memungkinkan organisasi untuk menskalakan AI dengan aman, mengkoordinasikan keputusan lintas sistem dan AI Agent, serta memastikan bahwa otomasi mencerminkan prioritas bisnis yang sebenarnya, bukan hanya membuat keputusan secara terpisah.

Menyadari hal ini, banyak organisasi memikirkan ulang arsitektur data mereka. Alih-alih hanya memindahkan data ke satu repositori tunggal, mereka mencari cara untuk menghubungkan informasi di seluruh aplikasi, Cloud, dan sistem operasional sambil mempertahankan semantik yang menggambarkan cara kerja bisnis. Pergeseran ini mendorong minat yang berkembang pada Data Fabric sebagai fondasi bagi infrastruktur AI.

Kehilangan Konteks: Masalah Krusial dalam Implementasi AI

Strategi data tradisional sebagian besar berfokus pada agregasi. Selama dua dekade terakhir, organisasi telah banyak berinvestasi dalam mengekstrak informasi dari sistem operasional dan memuatnya ke dalam data warehouse, data lake, dan dashboard terpusat. Pendekatan ini memudahkan untuk menjalankan laporan, memantau kinerja, dan menghasilkan wawasan di seluruh bisnis, tetapi dalam prosesnya, banyak makna yang melekat pada data tersebut — bagaimana ia berkaitan dengan kebijakan, proses, dan keputusan dunia nyata — hilang.

Ambil contoh dua perusahaan yang menggunakan AI untuk mengelola gangguan rantai pasok. Jika satu menggunakan sinyal mentah seperti tingkat inventaris, lead time, dan skor pasokan, sementara yang lain menambahkan konteks di seluruh proses bisnis, kebijakan, dan Metadata, kedua sistem akan dengan cepat menganalisis data tetapi kemungkinan akan menghasilkan kesimpulan yang berbeda.

Informasi seperti pelanggan mana yang merupakan akun strategis, kompromi apa yang dapat diterima selama kekurangan pasokan, dan status rantai pasok yang diperpanjang akan memungkinkan satu sistem AI untuk membuat keputusan strategis, sementara yang lain tidak akan memiliki konteks yang tepat, kata Khan.

"Kedua sistem bergerak sangat cepat, tetapi hanya satu yang bergerak ke arah yang benar," katanya. "Inilah 'premium konteks' dan keuntungan yang Anda dapatkan ketika fondasi data Anda mempertahankan konteks di seluruh proses, kebijakan, dan data secara desain."

Di masa lalu, perusahaan secara implisit mengelola kurangnya konteks karena pakar manusia menyediakan informasi yang hilang, tetapi dengan AI, ada kekurangan dan itu menciptakan keterbatasan serius. Sistem AI tidak hanya menampilkan informasi; mereka bertindak berdasarkan informasi tersebut. Jika suatu sistem tidak menjelaskan mengapa data itu penting, model AI dapat mengoptimalkan untuk hasil yang salah. Angka inventaris, riwayat pembayaran, atau sinyal permintaan mungkin akurat, tetapi tidak selalu mengungkapkan pelanggan mana yang harus diprioritaskan, kewajiban kontraktual mana yang berlaku, atau produk mana yang secara strategis penting. Akibatnya, sistem dapat menghasilkan jawaban yang secara teknis benar tetapi secara operasional cacat.

Kesadaran ini mengubah cara perusahaan berpikir tentang kesiapan AI. Sebagian besar mengakui bahwa mereka tidak memiliki proses dan infrastruktur data yang matang untuk mempercayai data dan sistem AI mereka. Hanya satu dari lima organisasi yang menganggap pendekatan mereka terhadap data sangat matang, dan hanya 9% yang merasa sepenuhnya siap untuk mengintegrasikan dan berinteraksi dengan sistem data mereka.

Jangan Konsolidasi, Tetapi Integrasikan

Solusi yang muncul adalah Data Fabric: Lapisan abstraksi yang mencakup infrastruktur, arsitektur, dan organisasi logis. Untuk AI Agentic, Data Fabric menjadi antarmuka utama, memungkinkan AI Agent untuk berinteraksi dengan pengetahuan bisnis daripada sistem penyimpanan mentah. Knowledge Graphs memainkan peran sentral, memungkinkan AI Agent untuk query data Enterprise menggunakan bahasa alami dan logika bisnis.

Nilai Data Fabric bergantung pada tiga komponen: komputasi cerdas untuk memberikan kecepatan, wadah pengetahuan untuk memberikan pemahaman dan konteks bisnis, dan AI Agent untuk memberikan tindakan otonom yang didasarkan pada pemahaman tersebut. Yang membuat ini kuat adalah bagaimana kemampuan-kemampuan ini bekerja sama, kata Khan.

Teknologi menyediakan arsitektur — fondasi yang memungkinkan komunikasi dan koordinasi antar-AI Agent. Proses akan menentukan bagaimana bisnis dan TI berbagi kepemilikan, serta menetapkan tata kelola dan budaya di mana orang cukup percaya untuk mengadopsinya. Kini, ketiga hal ini harus bekerja sama agar Data Fabric bisnis benar-benar berhasil.

"Ini memberdayakan keputusan yang percaya diri dan konsisten, dan ketika elemen-elemen ini bersatu, AI tidak hanya menganalisis dan menginterpretasikan data — ia mendorong keputusan yang lebih cerdas dan cepat yang benar-benar menciptakan dampak bisnis," katanya. "Inilah janji Data Fabric bisnis yang dirancang dengan cermat, di mana setiap bagian saling memperkuat, dan setiap wawasan didasarkan pada kepercayaan dan kejelasan."

Secara teknis, membangun lapisan Data Fabric membutuhkan beberapa kemampuan. Data harus dapat diakses di berbagai lingkungan melalui Federation daripada konsolidasi paksa. Diperlukan lapisan semantik atau pengetahuan untuk menyelaraskan makna di seluruh sistem, seringkali didukung oleh Knowledge Graphs dan Metadata berbasis katalog. Tata kelola dan penegakan kebijakan juga harus beroperasi di seluruh Data Fabric sehingga sistem AI dapat mengakses data dengan aman dan konsisten.

Bersama-sama, elemen-elemen ini menciptakan fondasi di mana AI berinteraksi dengan pengetahuan bisnis, bukan sistem penyimpanan mentah — langkah penting untuk beralih dari eksperimen ke otomasi Enterprise nyata.

Melampaui Isolasi Data dan Dashboard

Di era AI Agentic yang berkembang, tanggung jawab untuk memantau, menganalisis, dan membuat keputusan berdasarkan data semakin bergeser ke perangkat lunak. AI Agent dapat memantau peristiwa, memicu alur kerja, dan membuat keputusan secara real-time, seringkali tanpa intervensi langsung dari manusia. Kecepatan itu menciptakan peluang baru, tetapi juga meningkatkan taruhan. Ketika beberapa AI Agent beroperasi di seluruh keuangan, rantai pasok, pengadaan, atau operasional pelanggan, mereka harus dipandu oleh pemahaman yang sama tentang prioritas bisnis.

Tanpa lapisan pengetahuan bersama yang menghubungkan data yang berbeda, koordinasi antar sistem akan cepat rusak. Satu sistem mungkin mengoptimalkan untuk margin, yang lain untuk likuiditas, dan yang lain untuk kepatuhan, masing-masing bekerja dari potongan data yang berbeda.

Pentingnya, sebagian besar Enterprise sudah memiliki banyak pengetahuan yang diperlukan untuk mewujudkan hal ini, kata Khan. Bertahun-tahun data operasional, master data, alur kerja, dan logika kebijakan sudah ada di seluruh aplikasi bisnis — perusahaan hanya perlu membuatnya dapat diakses. Perusahaan yang menerapkan Data Fabric mendapatkan kepercayaan yang lebih besar pada data mereka, dengan lebih dari dua pertiga Enterprise melihat peningkatan aksesibilitas data, visibilitas data, dan kontrol yang lebih besar atas data mereka.

"Peluangnya bukan hanya menciptakan konteks dari awal, melainkan mengaktifkan dan menghubungkan konteks di seluruh bisnis Anda yang sudah ada," lanjutnya, menambahkan bahwa Data Fabric adalah "arsitektur yang memastikan semantik data, proses bisnis, dan kebijakan terhubung sebagai sistem terpadu di seluruh Cloud."

Dampak bagi Indonesia

Adopsi Artificial Intelligence (AI) di Indonesia terus berkembang, didorong oleh inisiatif digitalisasi dan kebutuhan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing. Banyak perusahaan di Indonesia, terutama yang memiliki sistem legacy yang terfragmentasi, menghadapi tantangan besar dalam menyatukan data mereka untuk mendukung AI yang efektif. Konsep Data Fabric ini menjadi sangat relevan.

Investasi dalam infrastruktur Cloud Computing dan Data Center di Indonesia, baik oleh penyedia layanan lokal maupun global, menyediakan fondasi yang dibutuhkan untuk implementasi Data Fabric. Namun, perusahaan-perusahaan di Indonesia mungkin akan menghadapi tantangan dalam hal investasi awal dan ketersediaan talenta dengan keahlian khusus di bidang arsitektur data, Knowledge Graphs, dan Prompt Engineering untuk merancang serta mengelola Data Fabric yang kompleks. Regulasi terkait perlindungan data pribadi juga menjadi pertimbangan penting dalam desain dan implementasi Data Fabric agar sesuai dengan framework hukum yang berlaku di Indonesia.

Dengan mengimplementasikan Data Fabric yang kuat, perusahaan-perusahaan di sektor-sektor kunci seperti perbankan, manufaktur, logistik, dan e-commerce di Indonesia dapat: 1) mengatasi masalah silo data, 2) memastikan konteks bisnis yang akurat untuk AI Agent mereka, dan 3) mendorong pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan terkoordinasi. Ini berpotensi meningkatkan ROI dari investasi AI secara signifikan dan mempercepat transformasi digital di Tanah Air.

---

Artikel ini akan diperbarui seiring tersedianya informasi baru. Join Komunitas Rekayasa AI di Discord untuk diskusi lebih lanjut.