Sudah bukan rahasia jika MySQL menjadi sistem database open source terdepan di industri, karena andal, mudah digunakan, dan berperforma tinggi. Perusahaan besar seperti Facebook, LinkedIn, dan Twitter menggunakan MySQL untuk mengelola data.
Hal ini senada dengan survei McKinsey, di mana 92 persen pemimpin perusahaan percaya bahwa model bisnis yang ada, tak relevan dengan perkembangan teknologi di era digital yang banyak memanfaatkan data analytics dan Machine Learning untuk perkembangan bisnis.
Namun, ternyata masih banyak bisnis yang kesulitan dalam mengoptimalkan performa MySQL. Hal ini disebabkan MySQL tak dirancang untuk OLAP (Online Analytic Processing). Dampaknya, perusahaan perlu menjalankan analitik secara efisien dan memindahkan data mereka ke database lainnya. Cara-cara inilah yang memicu lebih banyak kerumitan dan biaya tambahan.
Untuk bisa mengatasi masalah tersebut, diperlukan keahlian khusus dalam memahami pengelolaan database secara efektif. Keahlian ini sayangnya bisa memakan waktu dan proses yang lama. Bisnis sebetulnya dapat mengakalinya dengan dukungan teknologi cerdas seperti Machine Learning. Namun, mereka pun harus membutuhkan skill yang perlu dikuasai untuk menerapkannya di dalam database.
Seluruh permasalahan tersebut untungnya bisa diatasi dengan solusi dari Oracle, yakni MySQL HeatWave. Namun sebelum menelusuri kemampuan MySQL HeatWave, pelajari lebih dulu terkait apa saja tantangan yang harus dikuasai perusahaan untuk mengelola database mereka dengan Machine Learning.
Keahlian Machine Learning Menjadi Tantangan untuk Kelola Database
Dalam menerapkan Machine Learning untuk database, perusahaan juga membutuhkan beberapa keahlian, tetapi sayangnya masih menjadi tantangan besar bagi mereka. Sebab, keahlian ini membutuhkan effort dan proses yang besar. Berikut beberapa di antaranya.
-Memilih kandidat/algoritma model
-Menyesuaikan hyperparameter per algoritma
-Memilih fitur yang sesuai untuk engineer mereka
-Cara pra-pemrosesan data harus dilakukan per jenis data
-Melakukan deteksi dan retaining drift
-Memiliki pengetahuan Python yang baik, karena sebagian besar framework algoritma Machine Learning hanya tersedia di Python.
Selain keahlian di atas, perusahaan pun masih perlu melakukan ekstraksi data dari database mereka, di mana nanti modelnya akan diuji dan dilatih. Tak cuma itu, perusahaan pun masih harus menerapkan metode Extract, Transform, and Load (ETL) pada tabel database ketika menerapkan Machine Learning di MySQL.
Data yang diekstraksi akan diambil dari database, dan mereka pun perlu belajar menggunakan tool serta library dari pihak ketiga. Proses ini tentu memakan waktu, dan menuai risiko keamanan dan governance, karena menyebarkan data di luar database.
Mengapa Oracle MySQL HeatWave Jadi Solusi yang Cocok?
Semua tantangan yang disebutkan bisa di-handle secara optimal lewat Oracle MySQL HeatWave. Solusi ini meningkatkan kinerja MySQL dengan urutan besaran untuk analitik dan workload gabungan, serta membantu perusahaan untuk menghilangkan kebutuhan terkait analitik database terpisah, tool Machine Learning terpisah, serta duplikasi ETL.
Oracle MySQL HeatWave adalah satu-satunya layanan cloud MySQL dengan akselerator in-memory query yang dirancang secara built-in dan berperforma tinggi. MySQL HeatWave menjadi solusi terbaik untuk memenuhi kebutuhan pengelolaan database secara cerdas, karena 6,5 kali lebih cepat ketimbang Amazon Redshift, tujuh kali lebih cepat dari Snowflake, serta 1.400 kali lebih cepat dari Amazon Aurora dan tentunya lebih hemat biaya dibandingkan ketiga solusi tersebut.
Selain itu, dengan Machine Learning dari MySQL HeatWave, developer dan data analyst bisa membangun, melatih, men-deploy serta menjelaskan model Machine Learning tanpa harus memindahkan data mereka ke layanan Machine Learning yang terpisah.
Apa Saja Keunggulan Oracle MySQL HeatWave?
MySQL HeatWave memungkinkan pengguna MySQL untuk melatih model, menghasikan kesimpulan dan penjelasan tanpa harus mengekstraksi data dari database MySQL. Kemampuan ini membawa sejumlah keunggulan, berikut beberapa di antaranya.
Otomatis Sepenuhnya
MySQL HeatWave mengotomatisasi model yang disesuaikan, menghasilkan kesimpulan dan penjelasan, serta menghilangkan kebutuhan pengguna untuk menjadi ahli developer ML.
Antarmuka SQL
Menghadirkan interface MySQL yang familiar untuk mendorong kapabilitas Machine Learning.
Keamanan dan Efisiensi
Salah satu keunggulan MySQL adalah memiliki fitur keamanan data yang ketat dengan berbagai metode perlindungan sistem SSH dan SSL untuk memastikan koneksi yang lebih aman.
Explanations
Seluruh model yang diciptakan dengan HeatWave Machine Learning bisa dianalisis, karena perusahaan punya kebutuhan yang terus meningkat untuk menjelaskan prediksi model ML dalam membangun kepercayaan dan mematuhi persyaratan.
Performa dan Skalabilitas
Performa HeatWave Machine Learning lebih baik dengan biaya terjangkau ketimbang layanan seperti RedShift Machine Learning. Selain itu, HeatWave Machine Learning juga bisa diskalakan dengan ukuran cluster.
Upgrade Mudah
HeatWave Machine Learning memanfaatkan paket open-source Python Machine Learning yang memungkinkan penyerapan versi baru dan ditingkatkan yang cepat.
Baca Juga: Oracle Exadata Hadirkan Solusi Anyar Permudah Kelola Database Modern
Dapatkan Oracle MySQL HeatWave dari MBT
Saatnya ciptakan sistem database yang skalabel, terintegrasi, cepat dan otomatis sepenuhnya dengan Oracle MySQL HeatWave. Solusi ini, bisa Anda dapatkan di Mega Buana Teknologi (MBT).
MBT sebagai authorized advanced partner Oracle akan membantu Anda melakukan database management untuk mengatasi berbagi tantangan dan masalah bisnis. Tim IT MBT yang profesional, berpengalaman, dan bersertifikat akan membantu mengatasi setiap isu teknis yang Anda hadapi mulai dari tahap konsultasi, deployment, management, hingga dukungan after-sales. Untuk info lebih lanjut mengenai Oracle MySQL HeatWave, hubungi marketing@megabuana.id.
Penulis: Jeko Iqbal Reza – Content Writer CTI Group
