Graph Bisa Jadi Solusi Pengambilan Keputusan Investasi

Selanjutnya, awareness terhadap Graph Data meningkat pesat. Di tahun-tahun mendatang, masyarakat akan menyaksikan adopsi yang cepat dan masif dari Graph Data Science karena data dan pembelajaran data saling berkaitan dan berkembang. Hal tersebut menyebabkan adanya kebutuhan peningkatan hasil yang diharapkan dari machine learning konvensional tidak lagi hanya sebatas hasil yang umum.

ML dituntut untuk menghasilkan sebuah output data yang unik dan relevan di masing-masing sektor seperti dalam industri kesehatan, rantai pasokan industri , dan layanan keuangan. Sebab itu, masyarakat akan menyaksikan bukti nyata perpaduan distribusi graph database, analisis yang berkesinambungan, dan machine learning dalam waktu dekat.

Berdasarkan empat alasan tersebut, dapat disimpulkan bahwa Graph Data Science memberikan nilai tambah yang sangat signifikan terhadap machine learning melalui analitik graph. Oleh sebab itu akan lebih banyak perusahaan yang beralih dari pola pikir eksplorasi ke produksi pada tahun depan.

Perusahaan-perusahaan ini akan mendapatkan manfaat nyata Graph Data Science yang bisa menampilkan data graph dari pola data deep-link (data yang mendalam), mengungkap pola-pola baru, dan memberikan persepsi mendalam dari rangkaian koneksi rumit data 10-20 hops.

Technical Director TigerGraph Richard Henderson mengungkapkan setelah mengalami disrupsi bisnis signifikan akibat pandemi COVID-19 dua tahun terakhir, pelaku bisnis berfokus untuk menjadi lebih tangguh secara profesional. Hal ini mendorong minat perusahaan untuk mengadopsi konsep industri manufaktur seperti “Digital Twins technology”.

Konsep tersebut mengiplementasikan sebuah model di mana perusahaan mengawasi semua yang terjadi dalam bisnisnya secara realtime beserta ekosistemnya. "Hal ini membuat teknologi Digital Twins yang didasarkan pada basis data graph analitik yang bersifat real time akan muncul dimana-mana," ungkapnya.

Teknologi Digital Twins menampilkan pendataan yang menghasilkan pandangan yang luas dan transparan untuk menghindari adanya informasi di satu bagian organisasi perusahaan yang tidak bisa terlihat (data silos) ataupun hanya menampilkan informasi spesifik dari satu atau beberapa organisasi dalam perusahaan saja (data mart).



Melalui analitik graph, maka teknologi ini akan dapat memberikan skenario digital secara terperinci dan langsung, dengan menunjukkan dampak dan risiko gangguan seperti memberikan informasi terjadinya kegagalan dan kesalahan sistem apapun dalam jaringan perusahaan.

Analisis graph ini akan menggabungkan seluruh detil terkecil yang bersifat individu/spesifik ke dalam peta data besar untuk menghasilkan gambaran informasi komprehensif atas seluruh bagian organisasi yang ada di suatu perusahaan.