Banyak perusahaan berlomba-lomba membangun “Enterprise Ontology” atau Knowledge Graph supaya AI mereka lebih pintar. Tapi realitanya? Sebagian besar proyek ini mangkrak, jadi “zombie project”, atau cuma jadi mainan tim IT tanpa impact bisnis nyata.
Vin Vashishta (Pakar Data Strategy) membongkar alasannya. Ini bedahannya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
* “Boiling the Ocean”: Kesalahan paling fatal adalah mencoba memetakan seluruh data perusahaan sekaligus. Ini butuh waktu tahunan.
* Terlalu Teknis: Proyek sering dipimpin oleh data architect yang fokus pada kesempurnaan struktur data (skema yang rigid), bukan pada masalah bisnis yang mau dipecahkan.
* Disconnect: Ontology yang dibuat terlalu rumit dan tidak “berbicara” bahasa yang sama dengan user bisnis atau stakeholder. Akibatnya? Tidak ada yang pakai.
2. 🛠️ Metodologi & Solusi
Pendekatan yang disarankan adalah “Just Enough” Ontology.
* Use-Case Driven: Jangan mulai dari “data apa yang kita punya?”, tapi mulailah dari “keputusan bisnis apa yang harus kita dukung hari ini?”.
* Iteratif: Bangun graf hanya untuk satu domain atau masalah spesifik dulu. Jangan coba menyambungkan data HR, Sales, dan Supply Chain sekaligus di hari pertama.
* Business Capabilities: Petakan entities berdasarkan kapabilitas bisnis (misal: “Customer Churn”), bukan sekadar tabel database.
3. 📈 Findings & Hasil
Dengan mengubah mindset dari “Big Bang Implementation” ke “High ROI Iteration”:
* ⚡ Faster Value: User bisnis bisa merasakan manfaatnya dalam hitungan minggu, bukan tahun.
* 🔗 Trust: Karena graf dibangun berdasarkan masalah nyata, user lebih percaya pada output-nya (terutama untuk konteks AI/RAG).
* 💰 Scalable: Lebih mudah memperluas graf yang sudah terbukti sukses daripada memperbaiki graf raksasa yang tidak ada yang mengerti.
4. 💡 Key Takeaways
* Stop Building Monoliths: Knowledge Graph bukan gudang data. Jangan masukkan sampah ke dalamnya.
* Context is King: KG harus menyimpan konteks bisnis, bukan cuma relasi teknis antar tabel.
* Product Mindset: Perlakukan ontology sebagai produk yang harus melayani customer (user bisnis), bukan sebagai tugas arsitektur IT.
💻 How to Use / Implementation
Bagaimana cara memulai Knowledge Graph tanpa boncos?
* Pilih 1 Masalah Bisnis Spesifik:
Contoh: “Kenapa pengiriman di region Jawa Barat sering telat?”
* Identifikasi Entities Terkait Saja (“Just Enough”):
Fokus hanya pada: Order, Driver, Warehouse, TrafficData. Hiraukan data HR atau Marketing dulu.
* Bangun Mini-Graph:
Gunakan tool graph database (Neo4j/Amazon Neptune) atau bahkan RDF sederhana untuk menghubungkan titik-titik tersebut.
* Validasi dengan User:
Tanya ke tim operasional: “Apakah hubungan sebab-akibat di graf ini masuk akal?”
* Expand:
Setelah sukses menjawab masalah pengiriman, baru tambahkan data Inventory untuk menjawab masalah stok. Ulangi prosesnya.
🔗 Sumber Artikel:
https://vinvashishta.substack.com/p/why-most-enterprise-ontologies-and
#DataStrategy #KnowledgeGraph #AI #DataScience #EnterpriseArchitecture #VinVashishta #BusinessIntelligence #TechNews
