Data Engineering

ModelOps 2026: Strategi Pamungkas Mengelola Ratusan Model AI Tanpa Kehilangan Kendali

by

Di tahun 2026, perusahaan besar kini tidak lagi hanya menjalankan satu atau dua model machine learning. Mereka menjalankan ratusan, bahkan ribuan model. Di sinilah ModelOps (Model Operations) menjadi pemain kunci untuk tata kelola (governance), kepatuhan (compliance), dan efisiensi biaya. Apa Perbedaan Mendasar ModelOps vs MLOps? MLOps: Berfokus pada aspek teknis—bagaimana membangun dan melatih model secara … Read more

MLOps 2026: Panduan Strategis Membangun Infrastruktur AI yang Scalable dan Mature

by

Di tahun 2026, kita tidak lagi bertanya “Apakah perusahaan saya butuh AI?”, melainkan “Seberapa cepat kita bisa men-deploy model AI ke produksi?” Banyak perusahaan di Indonesia terjebak dalam fase Proof of Concept (PoC) yang berkepanjangan karena mereka memiliki model yang hebat, namun infrastruktur operasionalnya berantakan. Inilah saatnya kita bicara tentang MLOps (Machine Learning Operations). Jika … Read more

Feast Cloud & Managed Feature Store: Rahasia Efisiensi MLOps di Tahun 2026

by
feast

Dalam ekosistem Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) yang berkembang pesat di tahun 2026, tantangan terbesar bukan lagi sekadar memilih model mana yang paling canggih—apakah itu GPT-5 atau Gemini 3.1 Pro. Tantangan sebenarnya terletak pada Integritas Data. Banyak tim Data Science di Indonesia yang terjebak dalam masalah klasik: “Data yang digunakan saat training berbeda … Read more