Kita hidup di dunia yang sangat terhubung di mana setiap interaksi menghasilkan data. Dari suara kita yang ditangkap oleh asisten virtual hingga gambar dan video yang dibagikan di jejaring sosial, aliran informasi yang konstan memberi makan apa yang disebut data “era of” hype ini berbicara tentang AI (Generatif atau tidak), sayangnya saya melihat bahwa ada sedikit kejelasan tentang beberapa konsep dasar yang penting untuk mengekstrak nilai penuh dari jenis teknologi inovatif ini.
Menurut laporan IDC, volume data secara keseluruhan harus melebihi 175 Zettabyte pada akhir tahun 2025, pertumbuhan eksponensial yang didorong oleh Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI) dan layanan digital.
Ledakan data ini membawa serta kebutuhan untuk memahami, menyimpan dan, di atas semua, menggunakan informasi strategically.This adalah di mana konsep-konsep fundamental seperti data warehouses, "data lakes" tetap sama dalam bahasa Indonesia. Tidak ada perubahan dalam terminologi teknis ini. Jadi, dalam bahasa Indonesia, tetap "data lakes". Dan **Big data**, mereka telah mengubah cara perusahaan membuat keputusan dan membentuk strategi mereka.
Data, agar berguna, perlu diatur dan dapat diakses. Ini dimulai dengan penyimpanan, Dilakukan pada kerangka kerja mulai dari database relasional tradisional hingga platform modern seperti data warehouses (repositori terorganisir dioptimalkan untuk kueri) dan "data lakes" tetap sama dalam bahasa Indonesia. Tidak ada perubahan dalam terminologi teknis ini. Jadi, dalam bahasa Indonesia, tetap "data lakes". (di mana data mentah, terstruktur, dan tidak terstruktur disimpan tanpa skema yang ditentukan).
5V Big Data
Konsep Big Data sering digambarkan oleh 5Vs:
- Volume: jumlah besar data yang dihasilkan secara terus menerus.
- Speed: seberapa cepat data ini diproduksi dan diproses.
- Variety: keragaman format, dari teks ke video hingga data media sosial hingga sensor IoT.
- Kebenaran : kualitas dan keandalan data.
- Value: potensi wawasan yang dapat ditawarkan data.
Perusahaan yang dapat mengintegrasikan elemen-elemen ini ke dalam operasi mereka mengubah data menjadi aset strategis, menggunakannya untuk berinovasi, mengoptimalkan proses dan memprediksi tren.
Strategi berbasis data: keputusan yang terinformasi dan optimal
Analisis data menjadi penting dalam konteks revolusi Industri ke-4, di mana otomatisasi, konektivitas, dan AI telah mendefinisikan ulang daya saing bisnis, organisasi sekarang bergabung intuisi eksekutif com análises preditivas, perusahaan seperti Amazon, Netflix, dan General Electric menggambarkan bagaimana penggunaan data secara strategis dapat mengubah bisnis di berbagai industri.
Amazon, misalnya, adalah kasus klasik keputusan berbasis data, menggunakan analisis real-time untuk merekomendasikan produk, mengoptimalkan inventaris, dan memberikan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi.
Netflix menonjol karena kemampuannya mengumpulkan dan menganalisis data penayangan untuk memutuskan serial dan film mana yang akan diproduksi, menghindari investasi dalam proyek dengan daya tarik populer yang kecil dan menghemat jutaan dolar.
Di sektor industri, General Electric (GE) menggunakan sensor IoT untuk memantau kinerja mesin, memprediksi kegagalan, dan mengurangi biaya pengoperasian, menunjukkan bagaimana mengintegrasikan Big Data dengan AI dapat menghasilkan efisiensi dan inovasi
dalam skala industri.
Penggunaan AI dalam kualitas data
Untuk memanfaatkan potensi data, banyak perusahaan beralih ke AI. Algoritma canggih memungkinkan identifikasi pola yang kompleks, prediksi skenario, dan otomatisasi keputusan.
Namun, kualitas data adalah kuncinya. Studi menunjukkan bahwa data yang tidak konsisten atau tidak akurat dapat menyebabkan kerugian finansial, seperti dalam kasus perusahaan yang telah menghabiskan jutaan untuk kampanye pemasaran berdasarkan informasi yang salah kebenaran data sama pentingnya dengan berinvestasi dalam teknologi analitik.
Dalam beberapa tahun terakhir, analisis data telah berubah dari topik teknis menjadi agenda strategis di dewan direksi. Menurut laporan MIT Sloan Management Review, 87% dari pemimpin bisnis mereka menyatakan bahwa analisis data sangat penting untuk mencapai tujuan organisasi.Selain itu, Generatif AI dan alat seperti ObrolanGPT mereka digunakan untuk membuat simulasi dan mengeksplorasi skenario hipotetis dalam pertemuan eksekutif.
Pindah ke Revolusi Industri ke-5
Saat kita bergerak maju ke revolusi Industri ke-5 , keseimbangan antara otomatisasi dan kustomisasi manusia menjadi prioritas. analisis data dengan pendekatan yang lebih intuitif, menciptakan lingkungan di mana keputusan didasarkan pada angka tetapi diperkaya oleh pengalaman manusia.
Masa depan analisis data menunjukkan tren yang menjanjikan untuk lebih mengubah lanskap bisnis.Salah satunya adalah Data as a Service (DaaS), di mana perusahaan memonetisasi data mereka dan memberikannya sebagai layanan untuk bisnis lain, menciptakan peluang pendapatan baru.
Secara paralel, privasi dan peraturan menjadi penting dengan undang-undang seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) dan Undang-Undang Perlindungan Data Umum (LGPD), yang menyoroti perlunya tata kelola data yang kuat dan bertanggung jawab.Selain itu, meningkatnya permintaan akan wawasan segera telah mendorong kemajuan teknologi streaming data, memungkinkan analisis real-time dan keputusan yang lebih tangkas.
Oleh karena itu, pengumpulan dan analisis data pada masa Generative AI tidak lagi hanya sekedar keunggulan kompetitif; mereka telah menjadi kebutuhan strategis. perusahaan yang menguasai teknologi ini berkembang di pasar yang semakin dinamis dan menantang.
Integrasi data dengan teknologi dan keahlian manusia menjanjikan untuk membentuk masa depan keputusan bisnis dan mengantarkan era baru inovasi dan pertumbuhan, didukung oleh keheranan yang diberikan oleh beberapa hal baru yang dihasilkan AI setiap minggu kepada kita.
