Tanggal artikel: 31 Desember 2025
📝 Deskripsi Ringkas
Artikel ini menyajikan sepuluh prediksi tentang masa depan infrastruktur data pada tahun 2026, yang ditulis oleh Ian Cook dari Columnar. Berlatar belakang lanskap data yang telah berubah drastis sepanjang 2025, artikel ini menyoroti pergeseran struktural mendalam—mulai dari kaburnya batas antara sistem analitik dan operasional, hingga tantangan keberlanjutan proyek open source vital seperti Apache Arrow, serta kebangkitan standar konektivitas baru seperti ADBC dalam menghadapi era AI agentic.
⚠️ Problem Statement
Beban Sistem Analitik: Sistem data analitik (OLAP) kini dipaksa melayani beban kerja operasional dan aplikasi konsumen (misal: agen AI otonom) yang jauh lebih berat dan tidak terprediksi dibandingkan pelaporan tradisional.
Krisis Pemeliharaan Open Source: Proyek kritis seperti Apache Arrow, meskipun ada di mana-mana, menghadapi risiko "efek penonton" (bystander effect)—kekurangan dana pemeliharaan jangka panjang meskipun diadopsi secara masif.
Konektivitas Usang: API konektivitas lama (ODBC/JDBC) tidak lagi memadai untuk kecepatan dan efisiensi yang dibutuhkan aplikasi data modern, terutama yang berbasis kolom.
Kesenjangan AI & Data Terstruktur: Agen AI kesulitan berinteraksi dengan "kebenaran terstruktur" bisnis (data tabular) karena kesenjangan antara sifat probabilistik LLM dan sifat deterministik analisis data.
🛠️ Solusi / Approach
Solusi dan tren yang diprediksi akan mendominasi 2026 meliputi:
Adopsi Luas ADBC: Arrow Database Connectivity (ADBC) akan menjadi standar de facto untuk konektivitas basis data modern, menggantikan ODBC/JDBC demi efisiensi transfer data kolumnar.
Ekspansi Arrow ke JS/TS: Peningkatan investasi pada implementasi Arrow untuk ekosistem JavaScript/TypeScript guna mempercepat transfer data di browser dan aplikasi Node.js.
Kematangan Open Table Formats: Format seperti Apache Iceberg akan keluar dari fase hype menuju adopsi produksi yang stabil dan terbukti (fase "pencerahan"), didukung oleh fitur baru seperti tipe data Variant.
Arsitektur Multi-Engine: Organisasi akan beralih ke stack data yang tidak terkunci vendor, memisahkan komputasi dari penyimpanan, dan menggunakan mesin lincah seperti DuckDB dan DataFusion di atas data Iceberg.
📊 Findings / Results / Impact
Transformasi Penggunaan Analitik: Sistem "analitik" kini menjadi fondasi aplikasi operasional dan AI, memperluas pasar infrastruktur data jauh melampaui back-office.
Inovasi Komponen Modular: Ketersediaan blok bangunan open source (DuckDB, DataFusion) memicu ledakan inovasi vendor, menggantikan era "kotak hitam monolitik" dengan sistem yang dapat dikomposisi.
Nilai Interoperabilitas: Di era di mana pembuatan perangkat lunak menjadi murah (berkat AI), nilai bergeser ke standar dan interoperabilitas (Arrow, Iceberg) yang memungkinkan sistem berbeda bekerja sama secara efisien.
⚙️ How to Implement (General Pattern)
Adopsi Standar Terbuka: Prioritaskan penggunaan format terbuka (Iceberg, Parquet) dan standar konektivitas (Arrow/ADBC) untuk menghindari vendor lock-in dan memastikan kompatibilitas masa depan.
Dukung Ekosistem Open Source: Organisasi yang bergantung pada proyek infrastruktur kritis (seperti Arrow) perlu berkontribusi balik, baik melalui pendanaan atau kode, untuk memastikan keberlanjutan proyek.
Fokus pada "Plumbing" Data: Untuk mendukung agen AI, jangan hanya menumpuk server di atas gudang data. Bangun jalur akses data yang cepat, aman tipe (type-safe), dan terkelola menuju data tabular bisnis.
💡 Key Takeaways
Operasional > Eksperimen: 2026 adalah tahun ketelitian operasional (operational rigor), bukan lagi sekadar eksperimen.
Infrastruktur Tak Terlihat: Suksesnya standar infrastruktur (seperti Arrow) seringkali membuatnya "tak terlihat" namun sangat vital; pemeliharaannya adalah tantangan kolektif industri.
Agen AI Butuh Data Terstruktur: Keberhasilan agen AI di dunia nyata bergantung pada kemampuannya mengakses dan memproses data tabular bisnis dengan cepat dan akurat, bukan hanya mengolah teks tidak terstruktur.
🗣️ Apakah stack data Anda sudah siap menghadapi era di mana aplikasi operasional dan analitik menyatu? Seberapa bergantung arsitektur data Anda pada standar terbuka seperti Arrow dan Iceberg saat ini?
Sumber:
https://columnar.tech/blog/2026-predictions/
🏷️ #DataInfrastructure #ApacheArrow #ADBC #DataEngineering #OpenSource #ApacheIceberg #AIInfrastructure #DuckDB #TechPredictions2026 #DatabaseConnectivity
