Kursus
Konsep Generative AI
2 jam
121.2K
5 Cara Unik Menggunakan AI dalam Analitik Data
Dalam artikel terpisah, kami membahas apakah AI akan menggantikan pemrograman. Kesimpulannya, hasil yang paling mungkin adalah AI justru akan melengkapi pekerjaan mereka yang bergerak di analitik data dan pemrograman. Berikut beberapa cara menggunakan AI dalam analisis data:
1. Menghasilkan kode & men-debug galat
Pertama, Anda kemungkinan besar akan menggunakan AI untuk menghasilkan kode atau men-debug galat dalam analisis data. Ini sangat membantu untuk tugas-tugas kompleks, seperti memvisualisasikan himpunan data besar dan membangun model machine learning.
Beberapa asisten pengodean AI yang umum digunakan antara lain Asisten AI DataLab, Anaconda Assistant, Jupyter AI, dan GitHub Copilot.
Untuk menghasilkan kode, Anda dapat menggunakannya untuk membuat blok kode analisis. Misalnya, Anda dapat memanggil Jupyter AI dari dalam lingkungan pemrograman Anda di Python asalkan berjalan pada kernel IPython.
Selain itu, jika Anda menulis kode yang lebih kompleks sendiri dan kesulitan menjelaskannya dalam bentuk teks, Anda dapat meminta AI memberi komentar pada kode Anda. Dengan cara ini, Anda dapat menghemat waktu pada proses dokumentasi yang melelahkan.
Anda juga dapat meminta AI memberikan pelengkapan kode, di mana Anda mulai mengetik sebuah fungsi dan AI melengkapi sisa kode berdasarkan informasi yang Anda cantumkan di komentar.
Alat-alat ini juga mampu men-debug galat yang Anda temui, sehingga proses mencari solusi menjadi jauh lebih singkat.
Jika Anda pengguna Excel, Microsoft 365 Copilot juga dapat membantu membuat rumus dan makro.
2. Menjelaskan analisis & wawasan
Dalam analitik data, menjelaskan wawasan dan menggali lebih dalam data terkadang diperlukan untuk mendapatkan wawasan bisnis yang sebenarnya. Di sinilah AI dapat membantu.
Menggunakan alat analisis data berbasis AI seperti Tableau GPT, Anda dapat dengan cepat menjelaskan mengapa sebuah titik data tertentu pada bagan berperilaku dengan cara tertentu dan memberikan wawasan yang lebih mendalam.
Misalnya, Anda dapat mengajukan pertanyaan langsung seperti:
- "Mengapa penjualan menurun pada bulan Maret?"
- "Apa yang bisa menjadi penyebab lonjakan jumlah pengguna?"
- "Kuartal mana yang menjadi pendapatan terbaik kami tahun ini?"
Chatbot AI kemudian akan memindai kumpulan data Anda untuk mengidentifikasi tren dan korelasi yang dapat memberikan jawaban atas pertanyaan Anda.
Fungsi ini juga dapat digunakan untuk tujuan lain, seperti analisis data eksploratif ketika menemui kumpulan data atau basis data baru dalam proyek analitik data Anda.
3. Membuat data sintetis
Aplikasi lain yang bermanfaat dari AI di bidang analitik adalah pembuatan data sintetis. Bahkan, menurut laporan Gartner, diprediksi bahwa model AI di masa depan sebagian besar akan dilatih menggunakan data sintetis pada tahun 2030.
Infografik dari laporan Gartner - sumber
Ini sangat berguna bagi insinyur machine learning dan ilmuwan data.
Misalnya, himpunan data pelatihan dapat dibuat dan dimasukkan ke dalam model machine learning. Ini dapat dilakukan melalui alat gratis seperti ChatGPT atau alat berbayar seperti Mostly AI.
Ini memudahkan untuk menguji berbagai model dan melihat kinerjanya dengan data yang dihasilkan. Ini sangat berguna jika Anda membutuhkan himpunan data pelatihan yang lebih sulit diperoleh, seperti berbagai bentuk media, termasuk gambar dan video.
Cara lain AI dapat membantu analisis data adalah melalui imputasi data otomatis. Imputasi otomatis dapat membantu melengkapi himpunan data dengan nilai hilang atau pencilan secara lebih akurat dan cepat.
4. Membuat dasbor dan laporan
Selanjutnya, AI dapat digunakan untuk membuat dasbor dan laporan interaktif.
Misalnya, Anda dapat menggunakan alat berbasis AI seperti Tableau GPT untuk dengan cepat mengagregasikan data dari berbagai sumber ke dalam dasbor atau laporan yang ramah pengguna.
Anda bahkan tidak perlu memiliki pengalaman sebelumnya di bidang visualisasi data. Yang perlu Anda lakukan hanyalah memilih data yang ingin disertakan dalam visualisasi, dan AI akan secara otomatis memformatnya menjadi bagan atau grafik yang mudah dipahami.
Selain itu, cara unik lain menggunakan AI untuk membantu membuat bagan yang menarik adalah dengan menggunakan Midjourney AI untuk menghasilkan ide-ide mencolok bagi dasbor yang relevan dengan analisis Anda. Lihat panduan kami tentang cara menggunakan Midjourney untuk detail lebih lanjut.
Ide-ide ini kemudian dapat dijadikan inspirasi untuk membuat dasbor.
5. Mengotomatisasi entri data dari gambar
Terakhir, bagi semua analis data yang sering menggunakan Excel atau spreadsheet lainnya, AI dapat digunakan untuk mengotomatiskan proses entri data dari gambar.
Ini sangat berguna untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar dari gambar atau dokumen, memungkinkan Anda memasukkan informasi yang diperlukan dengan cepat tanpa harus melakukannya secara manual.
Alat seperti fitur "insert data from picture" pada Excel dapat membantu fungsi ini. Dengan computer vision di sisi backend, fitur ini dapat mengonversi gambar data tabular menjadi himpunan data digital yang dapat menghemat banyak waktu dan tenaga.
Fitur ini sangat berguna bagi bisnis di industri kesehatan yang perlu memproses banyak gambar, seperti rontgen atau MRI. AI dapat membantu bisnis-bisnis ini dengan cepat mengekstrak dan memasukkan informasi penting yang ditemukan dalam gambar-gambar tersebut secara akurat dan cepat.
6. Meningkatkan kualitas data melalui pembersihan otomatis
Cara penting lain AI dapat membantu analis data adalah melalui pembersihan data otomatis. Memastikan data Anda bersih dan bebas dari kesalahan adalah langkah krusial sebelum analisis dimulai, namun seringkali memakan waktu. Alat AI dapat mengotomatiskan proses ini dengan mengidentifikasi dan memperbaiki inkonsistensi, menghapus duplikasi, serta mengisi nilai yang hilang.
Misalnya, alat pembersihan data berbasis AI dapat secara otomatis mendeteksi dan membetulkan kesalahan pemformatan, seperti format tanggal yang tidak konsisten, atau mengidentifikasi pencilan yang dapat memengaruhi hasil analisis. Alat tersebut juga dapat menyarankan koreksi potensial atau menandai area yang memerlukan peninjauan manual, sehingga proses menjadi lebih efisien. Sebagai contoh, Monte Carlo adalah platform yang secara otomatis memantau kualitas data sehingga analis tidak perlu menulis pengujian manual.
Dengan memanfaatkan AI untuk pembersihan data, analis dapat menghabiskan lebih sedikit waktu pada persiapan data dan lebih banyak waktu untuk menghasilkan wawasan, yang pada akhirnya meningkatkan akurasi dan keandalan analisis mereka.
Tren Masa Depan dalam AI dan Analitik Data
AI dan analitik data saling terkait erat, dan masa depan keduanya kemungkinan akan semakin terintegrasi. AI akan menjadi semakin penting untuk memahami data—mulai dari menemukan pola hingga menghasilkan wawasan dari himpunan data besar.
Kita dapat mengharapkan perkembangan lebih lanjut dalam pembuatan laporan otomatis, serta pemanfaatan NLP untuk memungkinkan perintah dalam bahasa alami agar data lebih mudah diakses dan dipahami.
Selain itu, AI akan menjadi kekuatan yang lebih besar dalam keamanan data seiring meningkatnya jumlah data pribadi yang disimpan perusahaan. Alat AI dapat mengidentifikasi perilaku atau pola mencurigakan yang dapat mengindikasikan aktivitas berbahaya, membantu melindungi data pengguna dari pelaku kejahatan siber.
Kesimpulan
Singkatnya, penggunaan dan pentingnya AI dalam analitik data akan semakin lazim seiring waktu karena manfaatnya dalam kecepatan, validasi data, demokratisasi data, dan otomatisasi.
Masa depan AI dalam analitik data terlihat menjanjikan, dengan banyak alat dan aplikasi baru yang terus dikembangkan. Beberapa di antaranya mencakup pengodean untuk analisis data, menjelaskan temuan, membuat data sintetis, merancang dasbor, dan mengotomatisasi entri data.
Mempelajari cara menerapkan teknik dan alat ini akan membantu Anda tetap relevan sebagai profesional data, mendukung Anda dalam bekerja dengan baik. Dengan AI di sisi Anda, Anda akan mampu menangani tugas analisis data dengan lebih efisien dan akurat.
Ingin mendalami AI dan Analitik Data? DataCamp memiliki beragam kursus dan tutorial khusus untuk membantu Anda memperluas pengetahuan dan keterampilan di bidang ini.
- Fundamental Kecerdasan Buatan. Mulailah dari dasar dan pahami konsep fundamental AI, penerapannya, serta kemungkinan masa depannya.
- Machine Learning Scientist dengan Python. Jelajahi algoritma dan model machine learning, serta pelajari cara mengimplementasikannya menggunakan Python untuk analisis data yang efektif.
- Membuat Dasbor dengan Tableau. Pelajari cara membuat dasbor interaktif dan informatif menggunakan Tableau untuk menyajikan hasil analisis data Anda.
- Visualisasi Data dengan Python. Tingkatkan keterampilan presentasi data Anda dengan mempelajari berbagai teknik visualisasi menggunakan Python.
