Bagaimana AI Mengubah Pengelolaan Data?

Tutorial ini merupakan kontribusi berharga dari komunitas kami dan telah disunting oleh DataCamp demi kejelasan dan ketepatan.

Tertarik membagikan keahlian Anda? Kami ingin mendengarnya! Silakan kirimkan artikel atau ide Anda melalui Formulir Kontribusi Komunitas kami.

“Ada 5 eksabita informasi yang tercipta sejak awal peradaban hingga 2003, tetapi kini jumlah itu tercipta setiap dua hari.” Kutipan dari Eric Schmidt, Executive Chairman di Google, ini disampaikan pada 2011. Saat ini, angkanya mencapai sekitar 0,33 zettabita per hari (328,77 juta terabita). Di dunia modern, semuanya berpusat pada data; setiap klik mouse, geseran, ketukan, dan tayangan berpotensi memengaruhi keputusan bisnis. Namun, masalah sesungguhnya adalah mengelola volume dan kecepatan data yang dihasilkan.

Pengelolaan data berkembang seiring dengan meningkatnya kecepatan pembangkitan data. Kita memulai dengan basis data relasional sederhana dan ETL, lalu hadir big data dan data tidak terstruktur, membuka jalan bagi pipeline data otomatis dan data lake. Namun, tampaknya longsoran data ini tidak berujung. Data modern bersifat kompleks, sangat tidak terstruktur, berasal dari beragam sumber, dan karenanya melampaui kapasitas teknologi konvensional. Untungnya, kini kita memiliki AI untuk menyelesaikan persoalan pengelolaan data.

AI telah menjadi kata kunci selama beberapa waktu. Terutama sejak diperkenalkannya AI generatif, teknologi ini dengan cepat meresap ke setiap aspek kehidupan kita. Jadi, masuk akal jika kita memanfaatkannya juga untuk mengelola data.

Lantas, bagaimana AI mengubah pengelolaan data? Dalam artikel ini, kita menilik lebih dekat bagaimana kecerdasan buatan memengaruhi ekstraksi, pemetaan, kualitas, dan analisis data.

Perpaduan AI dan Pengelolaan Data

Tahun 2023 mempercepat adopsi AI dengan hadirnya AI generatif. Menurut survei terbaru dari McKinsey, sepertiga responden menyatakan AI generatif digunakan setidaknya dalam satu fungsi bisnis. Sebanyak 40% organisasi mengatakan mereka telah mengadopsi AI, dan perusahaan mereka berencana berinvestasi lebih jauh dalam AI.

Terkait adopsi AI dalam pengelolaan data, penting memahami bahwa kebutuhan data juga ikut berkembang. Berbagi data dengan cepat menjadi hal yang lazim. Organisasi ingin mendesentralisasikan data dan menyajikannya sebagai produk bagi pelanggan internal dan eksternal mereka. Selain itu, dengan meningkatnya permintaan akan data fabric, pasar menginginkan solusi yang memungkinkan integrasi data yang otomatis dan teraugmentasi.

AI sangat siap mengikuti perubahan kebutuhan data ini. Mulai dari ingest data hingga analisis, AI mampu mengabstraksikan kompleksitas proses pengelolaan data sehingga mempercepatnya.

Amazon adalah contoh utama bagaimana adopsi AI dalam pengelolaan data dapat melesatkan pendapatan. Peritel raksasa ini meninjau titik data seperti aktivitas belanja sebelumnya, jumlah pengeluaran di situs, daftar keinginan, dan lokasi geografis, lalu memanfaatkan AI dan analitik prediktif untuk memperkirakan kebutuhan pelanggan bahkan sebelum mereka menyadarinya.

Jadi, apa yang terjadi di balik layar? Bagaimana cara kerja AI? Teknologi AI, seperti algoritma pembelajaran mesin, dapat mempercepat tugas-tugas rutin seperti pembersihan data, klasifikasi, pengelompokan, dan deteksi anomali. Selain itu, ada pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mendalam yang menyederhanakan analisis teks, analisis sentimen, dan analisis gambar, dan seterusnya.

Mari uraikan setiap langkah pengelolaan data untuk melihat dampak AI.

AI dan Ekstraksi Data

Langkah pertama dalam setiap siklus pengelolaan data adalah ekstraksi data. Mengingat sumber data tidak terstruktur seperti teks, PDF, gambar, dan sebagainya, hal ini menjadi tantangan bagi alat tradisional. Awalnya, alat yang digunakan berbasis templat, di mana Anda dapat mengekstrak data secara otomatis dari dokumen yang mengikuti templat yang sama. Namun, AI menghilangkan kebutuhan akan keseragaman templat. Alat ekstraksi data bertenaga AI menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk memahami kolom yang perlu diekstrak bisnis. Misalnya, jika bisnis ingin mengekstrak informasi pelanggan dari faktur atau pesanan pembelian, cukup tentukan kolomnya, dan alat akan mengekstraknya terlepas dari formatnya.

AI dan Pemetaan Data

Setelah data diekstraksi, data dipetakan dari sumber ke tujuan target. Dahulu, ini merupakan proses manual yang melibatkan profesional TI menulis kode. Tak lama kemudian, muncul alat pemetaan data tanpa kode yang memungkinkan profesional data memvisualisasikan dan melakukan pemetaan data dengan drag-and-drop. Kini, AI sepenuhnya mentransformasi pemetaan data.

Kecerdasan buatan memungkinkan penemuan otomatis sumber data, atribut, dan relasi. Algoritma pembelajaran mesin menganalisis data yang ada untuk mengidentifikasi pola dan keterhubungan, sehingga mengurangi waktu dan upaya. Selain itu, AI menyederhanakan pemetaan skema karena algoritma menggunakan pengenalan pola dan analisis semantik untuk mengidentifikasi kesamaan antar skema yang berbeda.

AI dan Kualitas Data

Meski bisnis telah piawai menghasilkan data dalam volume tinggi, mereka masih bergulat dengan masalah kualitas data. Menurut IBM, biaya tahunan akibat buruknya kualitas data mencapai $3,1 triliun di AS saja, menunjukkan bahwa evolusi perangkat lunak pengelolaan data belum banyak membantu. Namun, AI bisa menjadi pembeda.

Algoritma AI dapat memindai kumpulan data untuk mencari kesalahan, inkonsistensi, dan anomali serta segera memperbaikinya. Keunggulan utama algoritma AI adalah kemampuannya menangani data hilang. Algoritma AI dapat mendeteksi nilai yang hilang dalam data dan kemudian mengisinya dengan nilai estimasi tanpa mengorbankan akurasi.

AI dan Analisis Data

AI mungkin memberikan kontribusi terbesar pada analisis data, langkah terakhir dalam setiap proses pengelolaan data. Dengan hadirnya GPT, terjadi peningkatan integrasi NLP yang ringan dalam analitik data. Teknik NLP menganalisis data tekstual dari sumber seperti media sosial, umpan balik pelanggan, dan dokumen. AI juga dapat mengelompokkan data serupa menggunakan algoritma pengelompokan.

Pohon keputusan dan analisis regresi adalah teknik mendasar dalam analisis data. Model pembelajaran mesin bertenaga AI dapat dengan mudah membuat pohon keputusan yang kompleks, bahkan pada kumpulan data multidimensi.

Kesimpulan

Peran AI dalam pengelolaan data tidak dapat disangkal. Ini bukan sekadar cara canggih untuk melakukan analisis; melainkan kebutuhan mendesak. Bisnis saat ini memerlukan wawasan waktu nyata, dan AI dapat menyediakannya. Peran AI hanya akan menjadi semakin menonjol seiring waktu.

Kemajuan dapat mengarah pada Edge AI, artinya analisis dan komputasi data dilakukan di sumber pengumpulan data. Teknologi ini akan menghilangkan banyak tugas manual dan mempermudah pengelolaan data.

Siap menyelami lebih dalam dunia AI dan Pengelolaan Data? Jelajahi jalur AI Fundamentals dan kursus Understanding Artificial Intelligence dari DataCamp untuk mengungkap tantangan dan implikasi sosial AI.