architect

🚀 ClickHouse ‘AI-First’ Data Warehouse: Evolusi Internal Skala Petabyte

📌 Problem Statement1. 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 / Hypothesis1. … Read more🚀 ClickHouse ‘AI-First’ Data Warehouse: Evolusi Internal Skala Petabyte

🚀 650GB Data Delta Lake di S3: Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark

📌 Problem Statement1. Dataset ~650 GB dalam format Delta Lake di S3 sering dianggap “cukup besar” sehingga harus menggunakan engine cluster seperti Spark — padahal belum tentu.2. Banyak organisasi masih mempercayai infrastruktur besar (cluster terdistribusi) meskipun kebutuhan query mereka sederhana, sehingga biaya dan kompleksitas tetap tinggi.3. Dibutuhkan studi perbandingan kuantitatif antara engine ringan (single-node) dengan … Read more🚀 650GB Data Delta Lake di S3: Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark

🚀 Anthropic, Microsoft & Nvidia Menjalin Aliansi AI Senilai Puluhan Miliar

📌 Problem Statement1. Anthropic membutuhkan kapasitas komputasi masif untuk melatih dan mengoperasikan model frontier Claude — namun pasokan compute global sangat terbatas.2. Microsoft dan Nvidia ingin mendiversifikasi ekosistem AI agar tidak hanya bergantung pada satu pemain (OpenAI).3. Industri AI menghadapi tekanan untuk mengamankan infrastruktur chip, cloud, dan kapasitas model agar mampu bersaing pada skala global. … Read more🚀 Anthropic, Microsoft & Nvidia Menjalin Aliansi AI Senilai Puluhan Miliar

🚀 Batch vs Real-Time Data Pipelines — Apakah Kita Masih Harus Memilih?

📌 Problem Statement1. Data engineering sering dihadapkan pada pertanyaan: apakah pipeline harus batch atau real-time? — meskipun kenyataannya banyak use-case yang bisa menggunakan salah satu. 2. Real-time terdengar “lebih bagus”, tetapi seringkali biayanya jauh lebih tinggi, kompleksitas operasional naik, dan nilai bisnis yang didapat tidak selalu sebanding. 3. Banyak tim memilih real-time tanpa mempertimbangkan seberapa … Read more🚀 Batch vs Real-Time Data Pipelines — Apakah Kita Masih Harus Memilih?

🚀 Mempercepat Produk Data: Perbaiki Pondasi Terlebih Dahulu

📌 Problem Statement1. Banyak tim data gagal dalam menskalakan produk data bukan karena model yang buruk, melainkan karena pondasi data yang lemah. 2. Pipeline sering dianggap sebagai tugas teknis—padahal harus diperlakukan sebagai produk dengan roadmap, pemilik, dan SLA yang jelas. 3. Praktik seperti skrip sekali jadi, schema yang tidak stabil, dan kurangnya observabilitas menyebabkan pipeline … Read more🚀 Mempercepat Produk Data: Perbaiki Pondasi Terlebih Dahulu

🚀 “SQL Direkayasa Ulang untuk Era AI dengan Fungsi-Fungsi AI di BigQuery”

📌 Problem Statement1. Bahasa SQL telah lama menjadi tulang punggung analitik data terstruktur—namun ketika kita masuk ke era data tak terstruktur (teks, gambar, video) dan AI generatif, SQL saja tidak cukup fleksibel. 2. Integrasi model besar (LLM) dengan alur SQL sering dibebani oleh pemindahan data, prompt‐engineering, pemilihan model, dan tuning parameter—yang mahal dan sulit di … Read more🚀 “SQL Direkayasa Ulang untuk Era AI dengan Fungsi-Fungsi AI di BigQuery”

🤖 “100 Use Cases Agen AI di Notion AI” — Panduan Lengkap

🚩 Problem StatementTidak sedikit tim internal (sales, produk, TI, HR) masih menghabiskan banyak waktu untuk pekerjaan rutin: membuat dokumen laporan, mensinkronisasi catatan rapat, menyusun tugas dari hasil brainstorming, memindahkan informasi antar sistem. Notion mendeteksi bahwa tantangan utama bukan kurang tools, tapi tools tidak otomatis menyelesaikan pekerjaan berulang secara cerdas. 🛠️ Metodologi / SolusiNotion menyediakan panduan … Read more🤖 “100 Use Cases Agen AI di Notion AI” — Panduan Lengkap

🚀 “AI in Practice” Survey oleh Theory Ventures – November 2025

📌 Problem Statement1. Ekosistem AI bergerak sangat cepat — banyak kerangka kerja dan model baru setiap minggu — namun belum jelas apa yang benar-benar diadopsi dalam produksi. 2. Banyak pembicaraan tentang AI, tetapi tim pembangunan (builders) jarang dilibatkan dalam survey mendalam mengenai adopsi di lapangan. 3. Perlu pemetaan jelas: teknologi mana yang digunakan, di sektor … Read more🚀 “AI in Practice” Survey oleh Theory Ventures – November 2025

🚀 Perusahaan AI Mulai Memperluas Ekosistem di Luar Nvidia

📌 Problem Statement1. Meskipun Nvidia tetap menjadi pilihan utama untuk GPU dalam banyak startup AI karena performa dan ekosistemnya, data kemitraan dan perekrutan menunjukkan perusahaan AI kini mulai mencari alternatif atau strategi “multi‐supplier”. 2. Ketergantungan tunggal pada satu pemasok chip atau satu arsitektur hardware senantiasa membawa risiko: lonjakan harga, kelangkaan pasokan, dan vendor lock-in.3. Perusahaan … Read more🚀 Perusahaan AI Mulai Memperluas Ekosistem di Luar Nvidia

📉 Perang AI Makin Gila: Anthropic Rilis Claude Opus 4.5 & Banting Harga API! 🥊

Baru saja kita ngomongin soal mahalnya model “pintar”, Anthropic langsung merespons dengan Claude Opus 4.5. Berita terbesarnya bukan cuma soal kecerdasannya, tapi soal dompet. Ars Technica melaporkan perubahan strategi harga yang agresif.Ini bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * The “Intelligence Tax”: Menggunakan model tercanggih (seperti Opus lama atau GPT-4) biasanya sangat mahal ($15-$30 per … Read more📉 Perang AI Makin Gila: Anthropic Rilis Claude Opus 4.5 & Banting Harga API! 🥊