Penelitian ini menganalisis evolusi platform Big Data Analytics dalam era kecerdasan buatan pasca-2020 melalui pendekatan systematic library research. Transformasi fundamental dari arsitektur on-premise Hadoop yang monolitik menuju solusi cloud-native data lakes menghadirkan paradigma baru dalam pemrosesan data real-time dan efisiensi penyimpanan. Adopsi teknologi pemisahan komputasi dan penyimpanan (compute-storage separation) memperkenalkan fleksibilitas skalabilitas namun meningkatkan kompleksitas latensi jaringan. Tata kelola data mengalami pergeseran signifikan menuju prinsip Data Mesh dengan desentralisasi kepemilikan domain, menggantikan model sentralisasi tradisional. Tantangan privasi meliputi kepatuhan terhadap regulasi perlindungan data global dalam lingkungan terdistribusi, memerlukan adopsi teknologi privasi baru. Pengoptimalan kinerja mengintegrasikan AI-driven optimization untuk mencapai efisiensi biaya operasional dalam ekosistem data modern. Temuan ini memberikan panduan strategis bagi organisasi dalam merancang arsitektur data yang tangguh dan patuh regulasi.
You may also start an advanced similarity search for this article.