Datafikasi & AI: Detail dan wawasan penting

Era digital telah mengubah data menjadi kelas aset baru yang dapat membangun atau menghancurkan perusahaan, dan proses pengelolaannya disebut datafikasi.

Datafikasi telah menghasilkan miliaran dolar bagi banyak organisasi dan pendirinya dan juga menghancurkan mereka yang menolak untuk melakukan datafikasi.

Bila dipadukan dengan kecerdasan buatan, datafikasi menawarkan alat unik untuk mengubah industri, membentuk kembali interaksi bisnis dan pelanggan, serta meningkatkan keuntungan yang sebelumnya tidak mungkin ada.

Blog ini mengeksplorasi sinergi antara datafikasi dan AI, menyoroti berbagai peluang dan inovasi bisnis yang dapat dilahirkannya.

Apa itu Datafikasi?

Datafikasi adalah proses pengumpulan, analisis, dan pemanfaatan data yang dihasilkan dari berbagai sumber, untuk membuat keputusan bisnis yang tepat. Datafikasi dapat membantu mengubah bisnis apa pun dengan memecah berbagai bagian operasinya menjadi informasi yang dapat diukur yang selanjutnya dapat dilacak, dipantau, dan dianalisis. Proses ini secara alami mengarah pada peningkatan produk dan layanan.

Filosofi datafikasi berlandaskan pada pemahaman informasi sebagai aset – karena perusahaan dapat dengan mudah memperoleh keuntungan ekonomi dengan memanfaatkan informasi yang tersedia. Oleh karena itu, banyak Gratis ke freemium Layanan ini ada saat ini berkat manfaat ekonomi dari datafikasi.

Manfaat Datafikasi

Ada banyak manfaat datafikasi bisnis dengan AI, yang akan meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan laba bagi perusahaan. Berikut ini beberapa manfaatnya.

1. Memahami Pelanggan: Analisis akan memberi Anda wawasan mendalam tentang pelanggan, perilaku, keinginan, dan preferensi mereka. Jadi, datafikasi adalah suatu keharusan bagi setiap bisnis yang berfokus pada pelanggan.
2. Meneliti Tren: Menganalisis data dari bisnis Anda akan menunjukkan arah perkembangannya. Anda dapat menemukan tren, meneliti tren tersebut, dan menemukan wawasan yang dapat memungkinkan bisnis Anda untuk ikut serta secara menguntungkan.
3. Wawasan:Menjalankan analisis data dari waktu ke waktu dapat memberi Anda informasi berharga yang tidak pernah Anda duga, dan yang dapat mengubah bisnis dan nasib Anda.
4. Meningkatkan Efisiensi: Wawasan berbasis data sering kali membuat perusahaan menjadi lebih efisien saat beralih ke proses yang lebih produktif atau mengurangi pemborosan. Ini juga dapat mencakup otomatisasi.
5. Kurangi Biaya: Wawasan dan pola dari datafikasi dapat membantu Anda memangkas biaya operasional, yang merupakan nilai tambah.
6. Fokus Dengan 80/20: Datafikasi dapat mengungkap semua sistem dan penggunaan sumber daya yang tidak merata dalam suatu perusahaan, membantu organisasi untuk menyelaraskan kembali fokusnya dan meningkatkan produktivitas.
7. Predictive Analytics: Datafikasi AI dapat menggunakan data historis perusahaan untuk memprediksi tren masa depan, dan wawasan tersebut mengarah pada fokus industri yang lebih baik dan investasi untuk hasil yang lebih baik.

Peran AI dalam Datafikasi

Sementara analisis data secara tradisional merupakan urusan manual yang dilakukan oleh analis, pengenalan kecerdasan buatan membuat pekerjaan lebih mudah dan memungkinkan perusahaan rintisan yang lebih kecil untuk mampu melakukan intelijen bisnis tingkat tinggi yang sebelumnya hanya diperuntukkan bagi orang-orang istimewa.

Berikut ini adalah peran utama AI/manfaat bagi datafikasi.

• Ekstrak Intelijen dengan Cepat:Dari pola hingga tren dan semua jenis wawasan, AI dapat dengan cepat menariknya dari kumpulan data besar – jauh lebih cepat daripada yang dapat dilakukan oleh analis data manusia.
• Peningkatan Pengambilan Keputusan: Memiliki sumber intelijen bisnis yang cepat dan relatif dapat diandalkan akan memungkinkan tim atau perusahaan mana pun untuk mengambil langkah yang tepat dengan cepat dan tegas.
• Peningkatan Efisiensi: AI memungkinkan organisasi mana pun untuk menambang lebih banyak data dengan biaya murah, sehingga meningkatkan efisiensi operasional dengan mengurangi upaya, waktu, dan energi manusia.
• Otomatisasi Tugas: Keindahan mengintegrasikan AI ke dalam proses datafikasi perusahaan adalah bahwa otomatisasi penuh menjadi lebih mudah karena sebagian besar pekerjaan telah dilakukan. Yang Anda perlukan hanyalah beberapa aturan untuk menentukan kondisi yang harus memicu proses otomatis, dan itu saja.

Sumber Data Populer

Data untuk keperluan datafikasi Anda dapat berasal dari sumber mana saja, asalkan dapat diandalkan. Sumber ideal Anda akan bergantung pada jenis bisnis Anda dan apa yang ingin Anda capai. Berikut ini beberapa sumber populer.

• Perangkat & Sensor IoT: Ini dapat mencakup perangkat Internet of Things yang terhubung langsung ke web atau sensor biasa yang informasinya dapat diperoleh perusahaan dengan cara lain.
• Media sosial:Perusahaan yang berfokus pada pelanggan dapat memperoleh banyak wawasan dengan mengumpulkan sebanyak mungkin data dari interaksi media sosial.
• E-commerce: Semua platform e-dagang adalah tambang emas perilaku bagi perusahaan yang ingin menambang data.
• Aplikasi Seluler:Aplikasi seluler gratis dan premium dapat mengumpulkan banyak informasi tentang penggunanya yang dapat digunakan oleh pengembang dalam berbagai cara inovatif.
• web Analytics:Bahkan situs web yang tampaknya biasa pun dapat menghasilkan banyak data yang berarti jika dilacak dengan benar menggunakan alat seperti Google Analytics.
• Alat Kesehatan:Catatan medis, gadget elektronik, dan segala sesuatu yang mengambil data medis dapat menjadi sumber data yang baik.
• Transaksi Keuangan:Perusahaan yang menyediakan infrastruktur keuangan biasanya menambang kumpulan besar catatan keuangan mereka untuk berbagai informasi pelanggan, penipuan, dan pengoptimalan.
• Gudang & Rantai Pasokan: Dengan memantau setiap tingkat rantai pasokan dan gudang, perusahaan dapat menghasilkan cukup data untuk menyederhanakan operasi mereka untuk selamanya.
• Basis Data Publik & Privat:Dari file datar hingga MySQL, MariaDB, dan basis data khusus dalam berbagai penerapan lokal dan cloud, setiap sumber informasi yang terorganisasi adalah sumber data yang baik.
• Catatan Pemerintah: Cukup jelas.
• Sistem Pengawasan:Baik gambar maupun data video dapat ditambang oleh AI.

Bidang Aplikasi Datafikasi & AI

Secara teori, data dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan penawaran organisasi mana pun di pasar mana pun. Namun, berikut adalah industri tempat datafikasi dan AI telah diterapkan dengan sukses.

• Manufaktur
• Perbankan dan Keuangan
• Tenaga Kesehatan
• Robotika
• Pertanian
• Sistem pembelajaran yang dipersonalisasi
• Rekomendasi produk dan layanan yang dipersonalisasi
• Sistem berbagi tumpangan seperti Uber dan Lyft
• Navigasi menggunakan GPS & teknologi terkait
• Ritel dan penjualan
• Sistem asuransi
• Sumber daya manusia dan pencocokan pekerjaan
• Kendaraan otonom
• Pemeliharaan mesin yang prediktif
• Deteksi penipuan
• Mesin pencari dan peringkat

Pertimbangan & Tantangan

Ada beberapa tantangan dan isu yang perlu dipertimbangkan dalam proyek datafikasi dan kecerdasan buatan. Berikut ini adalah beberapa di antaranya yang utama.

1. Kompleksitas: Pengelolaan data dan penggunaan AI untuk menganalisisnya dapat menjadi urusan yang rumit, seringkali membutuhkan personel yang terlatih atau berpengalaman.
2. Bias Algoritmik: Model AI dapat memiliki prasangka buruk jika dilatih dengan data sepihak. Misalnya, melatih model robot hanya dengan wajah Kaukasia. Tentu saja, model ini akan bermasalah dengan wajah Asia dan Afrika.
3. Sumber Daya Komputasi:Datafikasi dengan AI dapat memerlukan sumber daya komputasi yang tinggi jika Anda menjalankan operasi besar.
4. Kualitas Data: Sampah masuk, sampah keluar selalu ada. Tidak peduli seberapa bagus model AI, masukan yang Anda berikan menentukan hasil yang Anda dapatkan darinya.
5. Tantangan Keamanan: Model AI rentan terhadap serangan. Selain itu, ada pula privasi data dan risiko terkait yang perlu dipertimbangkan.
6. Kepatuhan terhadap Regulasi:Jika Anda hendak menambang informasi dari pengguna Anda, maka sebaiknya Anda mengetahui undang-undang dan peraturan perlindungan data di yurisdiksi terkait.
7. Konsekuensi yang tidak diinginkan: Model AI dapat memulai tindakan yang nantinya dapat menimbulkan konsekuensi yang tidak diinginkan atau baru terlihat ketika sudah terlambat. Siapa yang harus disalahkan?
8. Pemindahan Pekerjaan: Mengotomatiskan datafikasi dengan kecerdasan buatan secara alami akan menyebabkan disrupsi tenaga kerja. Meskipun hasil datafikasi mungkin juga meningkatkan permintaan untuk pekerja terampil baru.

Cara Mengolah Data Organisasi Anda

Mengolah data organisasi Anda merupakan proses berkelanjutan yang mengharuskan Anda mengambil langkah-langkah ke arah yang benar. Namun, seperti yang dibuktikan oleh banyak perusahaan di luar sana, tidak ada aturan ketat untuk mengolah data. Berikut adalah beberapa langkah yang perlu Anda ambil.

• Berinvestasi dalam infrastruktur data, termasuk perangkat keras, perangkat lunak, sensor, dan perangkat IoT.
• Kumpulkan dan simpan data dari sumber sebanyak mungkin.
• Bangun budaya berbasis data di perusahaan Anda dengan menentukan bagaimana Anda akan menggunakan informasi untuk bekerja.
• Tetapkan kebijakan untuk memastikan kualitas data yang Anda kumpulkan.
• Integrasikan data dari sebanyak mungkin sistem dan departemen dengan memusatkan pergudangan data Anda.
• Dorong kolaborasi antara ilmuwan data dan seluruh organisasi.
• Mulailah dari yang kecil dengan proyek yang mudah, lalu perluas datafikasi Anda seiring bertambahnya pengalaman Anda.

Cara Melakukan Analisis Data AI

Setelah organisasi Anda didata, Anda dapat melakukan analisis AI terhadap data perusahaan Anda menggunakan langkah-langkah berikut.

1. Tentukan Tujuan: Pertama-tama, Anda perlu mengetahui jenis wawasan, hasil, atau pola yang ingin Anda dapatkan dari proses tersebut. Hal ini juga harus selaras dengan kebutuhan bisnis Anda.
2. Pilih Pendekatan AI: Anda juga perlu memilih disiplin AI yang tepat yang dapat membantu Anda mencapai tujuan. Misalnya, pemrosesan bahasa alami, algoritma pembelajaran mesin, atau model pembelajaran mendalam.
3. Kumpulkan & Bersihkan Data: Di sini Anda perlu mengatur semua data Anda dari berbagai sumber dan memprosesnya terlebih dahulu serta menyiapkannya untuk digunakan.
4. Melatih Model Kustom Atau Menggunakan Model Yang Sudah Dibuat Sebelumnya: Beberapa alat analisis AI dilengkapi dengan model yang telah dilatih sebelumnya yang dapat langsung Anda gunakan. Jika tidak, Anda harus melatih model terlebih dahulu atau menyempurnakan model yang telah dilatih menggunakan sebagian besar data yang Anda kumpulkan.
5. Validasi & Perbaiki Model:Setelah pelatihan, Anda perlu mengevaluasi kualitas model Anda dalam mengekstrak wawasan, mengidentifikasi pola, dan prediksi untuk melihat apakah hasilnya sesuai dengan harapan Anda atau perlu pelatihan lebih lanjut.
6. Analisis & Visualisasi: Jika semuanya berjalan lancar, kini Anda dapat membuat analisis dan menerbitkan hasil dengan visualisasi yang baik untuk membantu memetakan arah perusahaan Anda. Mereka yang ingin mengotomatiskan proses dapat melangkah lebih jauh dari sini.

Daftar Alat Analisis Data AI Teratas

• Tablo
• RapidMiner
• PISAU
• PyTorch
• H2O.ai
• MonyetBelajar
• Google Cloud AutoML
• google colab
• Robot Data
• Microsoft Power BI
• Akkio
• Polimer

Perusahaan yang Menggunakan Datafikasi & AI

Banyak perusahaan di seluruh dunia telah menggunakan datafikasi dan kecerdasan buatan untuk mendapatkan keunggulan atas pesaing mereka atau untuk tujuan lain. Berikut ini adalah daftar singkat dari beberapa perusahaan besar tersebut dan bagaimana mereka menerapkan teknologi tersebut.

1. Google:Google secara besar-besaran menerapkan algoritma datafikasi dan AI untuk banyak tugas, termasuk pemeringkatan mesin pencari, pengenalan gambar, penargetan iklan, dan pemrosesan bahasa alami.
2. Amazon: Raksasa ritel ini menggunakannya untuk rekomendasi produk dan pengoptimalan rantai pasokan, antara lain.
3. Facebook:Dari umpan yang dipersonalisasi hingga penargetan iklan dan pengenalan gambar, Facebook tidak ketinggalan dari datafikasi dengan AI.
4. Netflix: Data tentang preferensi dan perilaku pengguna ditambang untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi untuk film dan acara TV. Selain itu, perusahaan juga menggunakannya untuk memprediksi permintaan atas produksi konten orisinalnya.
5. uber: Rekomendasi rute bergantung pada AI dan data agar berfungsi dengan baik. Serta untuk mengoptimalkan harga.
6. TeslaMobil self-driving Tesla mengandalkan data langsung dari lingkungan mobil untuk membuat keputusan mengemudi dan menavigasi jalan.
7. Airbnb:Dari hasil pencarian hingga rekomendasi yang dipersonalisasi, dan deteksi penipuan, Airbnb juga memanfaatkan datafikasi dengan strategi AI.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Berikut adalah beberapa pertanyaan yang sering diajukan mengenai datafikasi bisnis dengan kecerdasan buatan.

T: Bagaimana datafikasi dan AI bekerja bersama?

J: Datafikasi adalah proses yang menyediakan sejumlah besar data bagi perusahaan untuk ditambang guna mendapatkan wawasan, sementara AI menemukan pola dan tren dari data tersebut.

T: Apa sajakah aplikasi datafikasi dan AI?

A: Aplikasinya meliputi mesin pencari, rantai pasokan, rekomendasi yang dipersonalisasi, otomatisasi tugas, manufaktur, dan masih banyak lagi.

T: Akankah datafikasi dan AI mengambil alih pekerjaan manusia?

A: Ya dan tidak. Ya, karena mengurangi kebutuhan akan pekerjaan manual oleh manusia, yang menyebabkan berkurangnya posisi yang berhubungan dengan data. Dan tidak, karena hal itu juga menciptakan lebih banyak peluang kerja di perusahaan.

T: Apakah datafikasi merupakan ancaman terhadap privasi individu?

J: Hal ini bergantung pada perusahaan yang mengumpulkan data dan tujuan penggunaannya. Banyak yurisdiksi memiliki undang-undang privasi data untuk melindungi pengguna.

Kesimpulan

Sebagai penutup, Anda telah melihat bagaimana sinergi algoritma datafikasi dan kecerdasan buatan membantu mengganggu industri daring dan di seluruh dunia, mulai dari pembayaran digital hingga mesin pencari, manufaktur, pemeliharaan prediktif, dan kendaraan self-driving.

Tentu saja, tren ini tidak akan hilang dalam waktu dekat. Jadi, perusahaan Anda sebaiknya segera melakukannya atau sebaiknya mulai sekarang.