📌 Problem Statement
1. ClickHouse mengelola data internal dalam skala ~2,1 PB, tetapi arsitektur lamanya masih berfokus pada BI tradisional (batch besar, latensi tinggi).
2. Kebutuhan baru: analytics real-time, feature store untuk AI/ML, dan akses cepat lintas-tim.
3. Infrastruktur data harus mampu melayani laporan historis sekaligus query ad-hoc untuk aplikasi AI modern.
🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis
1. ClickHouse merancang ulang data warehouse internal menjadi platform AI-first yang mendukung workload real-time dan AI/ML.
2. Pendekatan utama:
a. Penyimpanan kolumnar berperforma tinggi + kompresi agresif untuk petabyte data
b. Arsitektur low-latency untuk query ad-hoc & feature serving
c. Penyederhanaan pipeline untuk akses cepat tanpa batch processing panjang
3. Hipotesis: Data warehouse yang siap untuk AI akan mempercepat proses pengambilan keputusan, pengembangan model AI, dan mendorong produktivitas lintas-tim.
📊 Findings / Results / Impact
1. Sistem internal ClickHouse saat ini menangani ~2,1 PB data.
2. Query ad-hoc skala besar dapat dijalankan oleh tim non-data-engineer tanpa hambatan—berkat performa sangat cepat.
3. Platform kini mendukung real-time analytics serta feature serving untuk produk berbasis AI/ML.
✅ Key Takeaways
1. Data warehouse modern harus “AI-ready”, bukan hanya penyimpanan untuk BI tradisional.
2. Petabyte-scale + low latency ternyata bisa dicapai tanpa sistem batch rumit.
3. Organisasi yang ingin unggul di AI harus memastikan arsitektur data mereka memungkinkan akses cepat, fleksibel, dan real-time.
4. ClickHouse membuktikan bahwa arsitektur kolumnar + kompresi + execution engine cepat adalah fondasi ideal untuk AI-first analytics.
5. Transformasi ini menjadi blueprint bagi perusahaan yang ingin membangun data warehouse generasi berikutnya.
Sumber:
https://clickhouse.com/blog/ai-first-data-warehouse
🔥 #ClickHouse #DataWarehouse #AIReady #AIEngineering #RealTimeAnalytics #BigData #DataPlatform #PetabyteScale #ColumnarStorage