Evolusi Arsitektur dan Kerangka Seleksi untuk Sistem Basis Data pada Platform Data Siap AI

Kerangka evaluasi lintas paradigma untuk desain arsitektur basis data pada platform data siap AI

Mohit Srivastava· 2026· DOI 10.48550/arXiv.2606.08317

Masalah inti

Kebangkitan manajemen data poliglot dan arsitektur basis data siap AI telah menciptakan ruang desain yang kompleks di berbagai paradigma basis data. Namun, pemilihan arsitektur di lingkungan perusahaan modern masih sangat bergantung pada intuisi rekayasa ad-hoc, dengan kerangka sistematis yang terbatas untuk memandu pengambilan keputusan di antara sistem basis data yang heterogen. Makalah ini memperkenalkan kerangka evaluasi dan seleksi lintas paradigma yang terpadu untuk desain arsitektur basis data pada platform data siap AI. Kerangka ini didasarkan pada sembilan dimensi arsitektur dan mencakup proses seleksi bertahap yang terstruktur yang melibatkan karakterisasi beban kerja, penyaringan kendala, dan penilaian kompatibilitas untuk memungkinkan perbandingan dan pengambilan keputusan yang sistematis. Untuk mendasari kerangka ini, kami melakukan analisis komparatif terstruktur terhadap tiga belas paradigma basis data utama yang mencakup sistem transaksional, analitis, dan berorientasi AI. Analisis ini mengungkapkan tiga pola yang berulang dalam evolusi basis data: pemisahan penyimpanan dan komputasi, spesialisasi yang didorong oleh beban kerja, dan konvergensi menuju platform siap

Inovasi

Analisis komparatif terstruktur terhadap tiga belas paradigma basis data utama mengungkapkan tiga pola yang berulang dalam evolusi basis data: pemisahan penyimpanan dan komputasi, spesialisasi yang didorong oleh beban kerja, dan konvergensi menuju platform siap AI yang terintegrasi. Pola-pola ini menyoroti pergeseran dari sistem basis data monolitik ke arsitektur yang terspesialisasi dan terpisah yang melayani beragam kebutuhan beban kerja. Analisis ini mencakup sistem transaksional, analitis, dan berorientasi AI, memberikan pandangan yang komprehensif tentang lanskap basis data. Studi kasus dalam deteksi penipuan keuangan menunjukkan bagaimana arsitektur hibrida dan poliglot muncul sebagai solusi optimal untuk kebutuhan beban kerja multidimensi. Analisis lintas paradigma ini berpuncak pada arsitektur referensi siap AI yang mengintegrasikan penyimpanan lakehouse, pemrosesan fitur, dan lapisan pengambilan semantik sebagai substrat terpadu untuk analitik modern, pembelajaran mesin, dan aplikasi Retrieval-Augmented Generation. Arsitektur referensi ini berfungsi sebagai cetak biru bagi organisasi yang bertujuan membangun platform data siap AI.

Kebangkitan manajemen data poliglot dan arsitektur basis data siap AI telah menciptakan ruang desain yang kompleks di berbagai paradigma basis data. Namun, pemilihan arsitektur di lingkungan perusahaan modern masih sangat bergantung pada intuisi rekayasa ad-hoc, dengan kerangka sistematis yang terbatas untuk memandu pengambilan keputusan di antara sistem basis data yang heterogen. Makalah ini memperkenalkan kerangka evaluasi dan seleksi lintas paradigma yang terpadu untuk desain arsitektur basis data pada platform data siap AI. Kerangka ini didasarkan pada sembilan dimensi arsitektur dan mencakup proses seleksi bertahap yang terstruktur yang melibatkan karakterisasi beban kerja, penyaringan kendala, dan penilaian kompatibilitas untuk memungkinkan perbandingan dan pengambilan keputusan yang sistematis. Untuk mendasari kerangka ini, kami melakukan analisis komparatif terstruktur terhadap tiga belas paradigma basis data utama yang mencakup sistem transaksional, analitis, dan berorientasi AI. Analisis ini mengungkapkan tiga pola yang berulang dalam evolusi basis data: pemisahan penyimpanan dan komputasi, spesialisasi yang didorong oleh beban kerja, dan konvergensi menuju platform siap AI yang terintegrasi. Kerangka yang diusulkan didemonstrasikan melalui studi kasus perusahaan yang representatif dalam deteksi penipuan keuangan, yang menggambarkan bagaimana arsitektur hibrida dan poliglot muncul sebagai solusi optimal untuk kebutuhan beban kerja multidimensi. Analisis lintas paradigma ini berpuncak pada arsitektur referensi siap AI yang mengintegrasikan penyimpanan lakehouse, pemrosesan fitur, dan lapisan pengambilan semantik sebagai substrat terpadu untuk analitik modern, pembelajaran mesin, dan aplikasi Retrieval-Augmented Generation.

Makalah ini mengusulkan kerangka evaluasi dan seleksi lintas paradigma yang terpadu untuk desain arsitektur basis data pada platform data siap AI. Kerangka ini didasarkan pada sembilan dimensi arsitektur dan mencakup proses seleksi bertahap yang terstruktur yang melibatkan karakterisasi beban kerja, penyaringan kendala, dan penilaian kompatibilitas untuk memungkinkan perbandingan dan pengambilan keputusan yang sistematis. Untuk mendasari kerangka ini, penulis melakukan analisis komparatif terstruktur terhadap tiga belas paradigma basis data utama yang mencakup sistem transaksional, analitis, dan berorientasi AI. Metodologi ini mencakup studi kasus perusahaan yang representatif dalam deteksi penipuan keuangan untuk mendemonstrasikan penerapan kerangka tersebut. Analisis lintas paradigma ini berpuncak pada arsitektur referensi siap AI yang mengintegrasikan penyimpanan lakehouse, pemrosesan fitur, dan lapisan pengambilan semantik sebagai substrat terpadu untuk analitik modern, pembelajaran mesin, dan aplikasi Retrieval-Augmented Generation. Proses seleksi bertahap kerangka ini dapat direpresentasikan sebagai diagram alur:

Mengapa penting

Kerangka makalah ini mengatasi kompleksitas pemilihan arsitektur basis data pada platform data siap AI dengan menyediakan proses bertahap yang sistematis. Sembilan dimensi arsitektur dan proses seleksi yang terstruktur memungkinkan organisasi untuk melampaui keputusan ad-hoc dan mengadopsi pendekatan yang lebih ketat. Tiga pola yang berulang dalam evolusi basis data—pemisahan penyimpanan dan komputasi, spesialisasi yang didorong oleh beban kerja, dan konvergensi menuju platform siap AI yang terintegrasi—menegaskan kebutuhan akan arsitektur yang fleksibel dan hibrida. Studi kasus deteksi penipuan keuangan menggambarkan penerapan praktis kerangka ini, yang menunjukkan bahwa arsitektur hibrida dan poliglot sering kali optimal untuk beban kerja multidimensi. Arsitektur referensi siap AI, yang mengintegrasikan penyimpanan lakehouse, pemrosesan fitur, dan lapisan pengambilan semantik, merupakan substrat terpadu untuk analitik, pembelajaran mesin, dan aplikasi Retrieval-Augmented Generation. Arsitektur ini selaras dengan tren konvergensi dan memberikan fondasi untuk platform data siap AI di masa depan. Penekanan kerangka ini pada penilaian kompatibilitas dan penyaringan kendala memastikan bahwa arsitektur yang dipilih memenuhi persyaratan fungsional dan non-fungsional. Secara keseluruhan, makalah ini menyumbangkan alat yang berharga untuk desain arsitektur basis data, meskipun validasi lebih lanjut di berbagai skenario perusahaan akan memperkuat generalisasinya.

Siapa yang sebaiknya membaca

Praktisi dan peneliti ilmu komputer

Membuka konten member…