Backup data kini jadi kalkulasi ekonomi AI

JAKARTA (IndoTelko) — Proyeksi IDC yang memperkirakan volume data dunia mencapai 393,9 zettabyte pada 2028 mendorong Cloudera menilai ulang paradigma ketahanan data, dari sekadar isu teknis menjadi kalkulasi ekonomi yang langsung memengaruhi efisiensi adopsi AI di kalangan enterprise.

Country Manager Indonesia Cloudera, Sherlie Karnidta, menegaskan bahwa lonjakan volume data tersebut memberi tekanan besar terhadap keberlangsungan bisnis, perlindungan data, tata kelola, serta biaya yang harus ditanggung organisasi untuk mempertahankannya.

Sherlie menyebut setiap penambahan dataset yang disimpan dan dilindungi akan meningkatkan biaya secara langsung. "Mulai dari penyimpanan, operasional backup, kepatuhan, hingga kualitas AI dan kebutuhan remediasi di hilir — semua ini menjadi bagian dari perhitungan ekonomi AI yang tidak bisa diabaikan," ujarnya menjelang peringatan World Backup Day dan World Cloud Security Day.

Urgensi persoalan ini semakin nyata di Indonesia, di mana kapasitas pusat data meningkat signifikan namun diiringi lonjakan ancaman siber. "Sepanjang 2025, Indonesia mengalami ratusan juta serangan siber yang sebagian besar terkait pencurian data dan ransomware, bahkan menimbulkan kerugian finansial ratusan miliar rupiah hanya dalam beberapa bulan," ungkap Sherlie.

Cloudera mengingatkan bahwa program ketahanan data yang tidak dikelola dengan tepat justru berpotensi menjadi beban finansial dan operasional. "Backup tidak bisa diperlakukan seperti polis asuransi yang terus diperluas tanpa batas. Tanpa kebijakan retensi yang jelas dan tata kelola yang kuat, prioritasnya harus melindungi data yang tepat dengan tingkat perlindungan yang tepat agar pemulihan berjalan optimal saat gangguan terjadi," tegas Sherlie.

Cloudera mendorong organisasi menerapkan klasifikasi data berbasis dampak bisnis sebagai pendekatan yang lebih proporsional. "Tidak semua data harus diperlakukan sama — dataset kritis membutuhkan perlindungan berlapis, sementara data yang kurang penting bisa dikelola dengan pendekatan yang lebih efisien," kata Sherlie. Ia juga mengingatkan bahaya kebiasaan menyimpan data "untuk berjaga-jaga" yang berujung pada penumpukan data bernilai rendah namun tetap menanggung biaya penyimpanan dan perlindungan penuh.

Persoalan ini semakin kompleks ketika perusahaan mengadopsi AI dalam operasional mereka. "Data yang tidak terkelola dengan baik akan masuk ke pipeline analitik dan model AI, menciptakan noise yang menurunkan kualitas insight. Pada akhirnya organisasi membayar dua kali — untuk menyimpan data yang tidak bernilai dan untuk memperbaiki dampaknya di hilir," tegasnya. Di lingkungan hybrid dan multi-cloud, replikasi data yang berlebihan juga dinilai meningkatkan kompleksitas pengelolaan sekaligus menekan efisiensi adopsi AI.

Sherlie menekankan pengujian pemulihan secara berkala sebagai langkah krusial yang kerap diabaikan organisasi. "Pengujian ini memastikan strategi tata kelola benar-benar bekerja dalam kondisi nyata, sekaligus membantu mengidentifikasi celah dan prioritas perbaikan sebelum gangguan sesungguhnya terjadi," ujarnya. Ketahanan data, simpulnya, bukan soal memperbanyak salinan atau menambah kontrol keamanan, melainkan tentang pengambilan keputusan berbasis tata kelola yang tepat untuk mengoptimalkan biaya sekaligus meningkatkan keandalan AI.(mas)