Janji dari alat analisis data bertenaga AI telah menarik perhatian di seluruh industri teknologi, namun developer yang mengerjakan sistem-sistem ini menemukan bahwa kesenjangan antara demo yang mengesankan dan solusi yang siap produksi jauh lebih lebar dari yang diperkirakan. Diskusi terbaru di antara para praktisi mengungkapkan bahwa menciptakan analis data AI yang benar-benar berguna melibatkan penyelesaian masalah kompleks yang jauh melampaui query database sederhana.
Masalah Keterbatasan Text-to-SQL
Meskipun banyak alat analisis data AI dimulai dengan konversi text-to-SQL sebagai fondasi mereka, pendekatan ini dengan cepat menemui hambatan ketika berhadapan dengan pertanyaan bisnis yang nyata. Query sederhana seperti tunjukkan pendapatan dari waktu ke waktu mungkin bekerja dengan baik untuk demonstrasi, tetapi analisis bisnis yang sebenarnya memerlukan pemahaman konteks, hubungan antara sumber data yang berbeda, dan perhitungan kompleks yang mencakup beberapa sistem.
Komunitas telah mencatat pola berulang di mana alat data AI unggul dalam agregasi dasar tetapi kesulitan dengan analisis bernuansa dan multi-langkah yang sebenarnya dibutuhkan bisnis. Keterbatasan ini menjadi sangat jelas ketika pengguna mengajukan pertanyaan yang memerlukan pengetahuan domain atau pemahaman tentang bagaimana metrik bisnis yang berbeda saling berhubungan.
Tantangan Dokumentasi dan Kualitas Data
Hambatan signifikan yang secara konsisten dihadapi developer adalah kondisi buruk dokumentasi data di sebagian besar organisasi. Banyak perusahaan kekurangan metadata yang tepat, data lineage yang jelas, atau bahkan dokumentasi dasar tentang apa yang terkandung dalam tabel database mereka.
Seseorang di suatu tempat harus melalui setiap tabel dan field dan mendokumentasikan dari mana asalnya, kapan, dan apa artinya sebenarnya. Sangat sangat sedikit tempat yang melakukan ini.
Realitas ini menciptakan masalah ayam-dan-telur untuk analis data AI. Sistem membutuhkan lapisan semantik yang terstruktur dengan baik untuk berfungsi secara efektif, tetapi sebagian besar organisasi belum berinvestasi dalam menciptakan elemen-elemen dasar ini. Bahkan di perusahaan teknologi, dokumentasi data yang komprehensif tetap langka, sehingga sulit bagi sistem AI untuk memberikan analisis yang akurat dan bermakna.
Titik Kegagalan Umum yang Teridentifikasi:
- Halusinasi dalam query yang dihasilkan
- Interpretasi konteks yang hilang atau tidak tepat
- Kode yang dihasilkan terlalu kompleks
- Masalah latensi dalam proses multi-langkah
- Penanganan maksud pengguna yang ambigu
- Kesenjangan kualitas data dan dokumentasi
Lapisan Semantik sebagai Fondasi yang Hilang
Solusi yang mendapat daya tarik melibatkan pembangunan lapisan pemodelan semantik yang berada di antara query bahasa alami dan data mentah. Lapisan-lapisan ini mengkodekan logika bisnis, mendefinisikan hubungan antara sumber data, dan menyediakan konteks yang dibutuhkan sistem AI untuk menghasilkan hasil yang akurat.
Alat seperti Malloy (disebutkan sebagai MeltDB dalam beberapa diskusi) muncul sebagai cara untuk menciptakan fondasi semantik ini. Namun, mengimplementasikan sistem-sistem ini memerlukan pekerjaan awal yang signifikan untuk memetakan logika bisnis dan hubungan data - pekerjaan yang belum diprioritaskan oleh banyak organisasi.
Pendekatan Multi-Agent dan Realitas Produksi
Developer menemukan bahwa analis data AI produksi perlu mengorkestrasi beberapa komponen khusus daripada mengandalkan satu model bahasa besar. Ini termasuk agen terpisah untuk memahami maksud pengguna, mengambil konteks yang relevan, menghasilkan kode, dan memvalidasi hasil.
Tantangan teknis meluas melampaui hanya menghasilkan query SQL untuk mencakup generasi kode Python , pembuatan chart, integrasi dengan sumber data eksternal, dan mempertahankan konsistensi di berbagai jenis analisis. Setiap komponen ini memperkenalkan titik kegagalan potensial yang perlu dikelola dalam lingkungan produksi.
Komponen Teknis Utama untuk Analis Data AI Produksi:
- Lapisan pemodelan semantik (menggunakan alat seperti Malloy / MeltDB )
- Sistem orkestrasi multi-agen
- Pengambilan dan pengelolaan konteks
- Pembuatan kode untuk SQL dan Python
- Pembuatan grafik dan visualisasi
- Integrasi sumber data eksternal
- Sistem validasi dan penanganan kesalahan
 |
|---|
| Grafik batang ini mengilustrasikan perbedaan kinerja berbagai model AI dalam mengikuti instruksi spesifik domain, menyoroti kompleksitas pendekatan multi-agen dalam analisis data AI |
Paradigma Konteks dan Tools
Wawasan kunci yang muncul dari komunitas developer adalah bahwa konteks dan tooling yang tepat sebenarnya adalah produk inti, bukan hanya elemen pendukung. Komponen AI bekerja paling baik ketika mereka memiliki ruang pencarian yang sempit dan terdefinisi dengan baik serta batasan yang jelas untuk bekerja di dalamnya.
Pendekatan ini memerlukan pemikiran ulang tentang bagaimana alat analisis data AI dibangun - fokus pertama pada menciptakan fondasi semantik yang kuat dan kemudian melapisi kemampuan AI di atasnya, daripada memulai dengan model bahasa besar dan berharap mereka dapat memahami konteks sendiri.
Diskusi mengungkapkan bahwa meskipun teknologi untuk analisis data bertenaga AI terus meningkat, tantangan sebenarnya terletak pada pekerjaan dasar mengorganisir dan mendokumentasikan data dengan cara yang dapat digunakan sistem AI secara efektif. Kesuksesan di bidang ini memerlukan fokus sebanyak pada rekayasa data dan desain proses bisnis seperti halnya pada kemampuan model AI.
Referensi: Lessons on building an AI data analyst