Ilustrasi Layanan Confluent/Dok Confluent
Ia menjelaskan, agentic AI mendorong perubahan yang luas dalam operasi bisnis dengan meningkatkan efisiensi dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dengan menganalisis data. Namun, agar agen AI dapat mengambil keputusan yang tepat, mereka membutuhkan konteks historis tentang apa yang terjadi di masa lalu dan wawasan tentang apa yang terjadi saat ini.
Sebagai contoh, untuk mendeteksi penipuan, industri keuangan seperti bank membutuhkan data real-time untuk bereaksi saat itu juga dan data historis untuk melihat apakah sebuah transaksi sesuai dengan pola yang biasa dilakukan oleh pelanggan. Selain itu, penggunaan AI untuk bank bisa diterapkan dalam sistem kredit scoring hingga penyaluran kredit.
Sedangkan untuk industri kesehatan seperti rumah sakit, biasanya digunakan untuk menganalisis data vital secara real-time bersama dengan riwayat medis pasien untuk membuat keputusan perawatan yang aman dan tepat. Untuk itu, penting untuk mengamankan data yang digunakan untuk analitik dan AI agentic; hal ini untuk memastikan hasil yang dapat dipercaya dan mencegah data sensitif diakses.
Dengan integrasi tableflow yang mulus, lanjut Shaun, perusahaan dapat dengan mudah mendapatkan konteks dari data sebelumnya. Snapshot query memungkinkan tim untuk mengeksplorasi, menguji dan menganalisis data tanpa menambah beban kerja baru.
Jaringan privat juga penting bagi perusahaan yang membutuhkan lapisan keamanan tambahan. Untuk itu, perusahaan dapat menggunakan CCN untuk menghubungkan data perusahaan dengan aman ke beban kerja Flink apa pun, seperti saluran streaming, agen AI, atau analitik. CCN Routing kini tersedia secara umum di Amazon Web Services (AWS) di semua wilayah yang mendukung Flink.
