Tanggal artikel: 16 Desember 2025
📝 Deskripsi Ringkas
Artikel ini memperkenalkan paradigma baru dalam platform data, beralih dari gudang data terpusat yang kaku (monolithic) menuju ekosistem terdistribusi berbasis AI Agents. Penulis mendemonstrasikan prototipe open-source bernama Da2a, di mana agen-agen otonom (marketing, sales, dll) berkolaborasi untuk menjawab pertanyaan bisnis yang kompleks tanpa memerlukan pipa ETL manual yang rumit.
⚠️ Problem Statement
Sentralisasi yang Lambat: Platform data tradisional bersifat monolitik dan sangat bergantung pada tim engineering untuk membangun pipa ETL dan dashboard.
Ketergantungan pada Ahli: Pengguna bisnis tidak bisa bertanya langsung ke data; mereka harus mengajukan tiket ke tim data, menunggu proses teknis yang panjang (query SQL kompleks, join tabel raksasa), dan sering kali mendapatkan jawaban yang sudah basi.
Bottleneck Engineering: Fokus utama platform lama adalah "bagaimana memindahkan data" (engineering-focused), bukan "apa jawaban bisnisnya" (insight-focused).
🛠️ Solusi / Approach
Penulis mengusulkan pendekatan Agentic Data Platform menggunakan proyek Da2a:
Arsitektur Agen Terdistribusi: Alih-alih satu database raksasa, sistem terdiri dari agen spesialis (misal: Marketing Agent, E-commerce Agent) yang ahli dalam domain data mereka sendiri.
Root Orchestrator: Sebuah agen pusat yang menerima pertanyaan pengguna (bahasa alami), merencanakan strategi, dan mendelegasikan tugas ke agen spesialis yang relevan.
Protokol Agent-to-Agent (A2A): Standar komunikasi yang memungkinkan agen saling mengenali kemampuan satu sama lain melalui "Agent Cards" (kartu nama digital berbentuk JSON) dan berkolaborasi menyelesaikan tugas.
Abstraksi Kompleksitas: Pengguna hanya bertanya dalam bahasa manusia (misal: "Berapa total penjualan dari seller yang didapat dari iklan Display?"), dan agen bekerja di belakang layar untuk mengambil, menggabungkan, dan menghitung data.
📊 Findings / Results / Impact
Kolaborasi Lintas Domain: Root Agent berhasil memecah pertanyaan kompleks menjadi subtugas: meminta Marketing Agent mencari daftar seller dari channel 'Display', lalu mengirim daftar itu ke E-commerce Agent untuk hitung omzetnya.
Skalabilitas Organik: Menambah domain data baru semudah men-deploy agen baru tanpa merombak arsitektur platform keseluruhan.
Fokus pada Insight: Menggeser fokus dari penulisan SQL dan manajemen pipeline ke logika bisnis dan pertanyaan tingkat tinggi.
⚙️ How to Implement (General Pattern)
Gunakan Agent Framework: Manfaatkan framework seperti Google ADK atau LangChain untuk membangun agen yang mengekspos kemampuan mereka sebagai tools.
Definisikan "Agent Cards": Buat metadata standar (JSON) untuk setiap layanan data yang menjelaskan apa datanya, kapabilitasnya, dan cara aksesnya.
Bangun Orkestrator Cerdas: Implementasikan LLM di layer atas sebagai perencana (planner) yang bisa memecah masalah besar menjadi panggilan fungsi ke agen-agen bawahannya.
Desentralisasi Data: Biarkan setiap domain (Marketing, Finance) mengelola agen dan datanya sendiri, lalu hubungkan lewat protokol standar (A2A).
💡 Key Takeaways
Masa Depan Data adalah Kolaboratif: Platform data masa depan bukan tentang database yang lebih besar, tapi tentang jaringan agen cerdas yang bekerja sama.
Shift dari ETL ke Agentic: Peran data engineer akan bergeser dari pembuat pipa data statis menjadi arsitek ekosistem agen yang dinamis.
Tantangan Masih Ada: Transfer data besar antar agen (data gravity) dan memori jangka panjang (stateful agents) adalah tantangan teknis yang perlu dipecahkan untuk adopsi skala industri.
🗣️ Apakah Anda siap menyerahkan query SQL kompleks Anda kepada pasukan agen AI? Menurut Anda, apakah pendekatan desentralisasi ini akan mengurangi bottleneck di tim data Anda, atau justru menambah kompleksitas governance?
Sumber:
https://mlops.community/da2a-the-future-of-data-platforms-is-agentic-distributed-and-collaborative/
🏷️ #DataPlatform #AgenticAI #DistributedSystems #DataEngineering #LLM #MultiAgentSystems #OpenSource #DataArchitecture #A2AProtocol
