Diterbitkan pada: 6 Januari 2025 / Pembaruan dari: 6 Januari 2025 - Penulis: Konrad Wolfenstein
Harta karun data perusahaan yang belum ditemukan: Bagaimana AI generatif dapat mengungkap nilai-nilai tersembunyi - Gambar: Xpert.Digital
Kekayaan data yang belum dimanfaatkan: Mengapa 80% dari seluruh data perusahaan masih belum digunakan
Terdapat kekayaan yang tak terukur dalam arsip informasi digital, sebuah kekayaan data berukuran sangat besar yang sebagian besar masih belum tersentuh di sebagian besar perusahaan. Diperkirakan sekitar empat dari lima bit data yang ditimbun perusahaan tidak pernah muncul dalam dunia analitis, meskipun data tersebut memiliki potensi besar untuk penerapan kecerdasan buatan. Data yang tidak terpakai ini tidak hanya mewakili peluang yang menggiurkan, namun juga menyimpan risiko laten, karena informasi sensitif mungkin ada di kedalamannya, yang keberadaan dan ledakannya tidak diketahui oleh siapa pun.
Potensi tersembunyi dari data tidak terstruktur
Sebagian besar dari kekayaan data yang belum dimanfaatkan ini terwujud dalam bentuk data tidak terstruktur - kumpulan informasi beragam yang tidak dapat dikategorikan secara tradisional dalam tabel database. Bayangkan banyaknya kontrak pelanggan yang terbengkalai dalam arsip digital, masing-masing merupakan mosaik perjanjian, kewajiban, dan preferensi pelanggan. Pikirkan tentang spesifikasi produk terperinci yang merupakan hasil kerja pengembangan intensif dan berikan wawasan berharga mengenai keputusan desain dan seluk-beluk teknis. Tak ketinggalan buku pegangan karyawan, yang berisi konsolidasi pengetahuan dan praktik terbaik perusahaan.
Namun dunia data tidak terstruktur jauh melampaui contoh-contoh ini. Ini mencakup aliran email yang tiada henti yang menjadi ciri komunikasi sehari-hari, segala jenis dokumen mulai dari laporan internal hingga materi pemasaran, dan semakin banyaknya gambar, file audio dan video yang mengabadikan momen, mendokumentasikan proses, dan menyampaikan pengetahuan. Data tidak terstruktur ini diyakini mewakili hingga 80 persen volume data global. Mereka sering kali mengandung banyak detail dan kompleksitas yang tidak mendapat ruang dalam struktur database konvensional yang teratur. Mereka mengandung nuansa interaksi manusia, kehalusan deskripsi teknis dan bukti visual dan akustik dari realitas.
Cocok untuk:
Tantangan kegunaan
Terlepas dari potensi yang sangat besar ini, banyak perusahaan menghadapi kesulitan besar dalam memanfaatkan sepenuhnya data tidak terstruktur mereka. Hambatan terbesarnya adalah kurangnya pengetahuan khusus dan kurangnya alat yang memadai. Seringkali terdapat kekurangan tenaga profesional yang mampu menerapkan algoritma dan teknik pembelajaran mesin yang kompleks untuk mengekstrak pola dan wawasan dari membanjirnya data ini. Pada saat yang sama, terdapat kekurangan solusi perangkat lunak yang mudah digunakan dan kuat yang dapat memfasilitasi dan mempercepat proses analisis.
Tantangan-tantangan ini tercermin dalam penerimaan yang ragu-ragu terhadap teknologi terkait. Mayoritas perusahaan belum melakukan investasi signifikan pada alat yang memungkinkan mereka mengekstrak informasi berharga dari data tidak terstruktur. Faktanya, hanya sekitar 16 persen perusahaan yang telah membeli alat khusus untuk menyelesaikan tugas ini. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar upaya untuk memanfaatkan data tidak terstruktur masih berada pada tahap awal, seringkali tidak lebih dari proyek percontohan atau langkah tentatif pertama menuju strategi data yang lebih komprehensif. Banyak perusahaan yang masih berada di awal perjalanan untuk mewujudkan dan membuka potensi sebenarnya dari data tidak terstruktur mereka. Kompleksitas data, kebutuhan akan keterampilan khusus dan biaya investasi awal merupakan hambatan besar bagi pendatang baru.
AI Generatif sebagai kunci untuk membuka nilai data
Di tengah tantangan-tantangan ini, AI generatif muncul sebagai kunci yang menjanjikan untuk mengungkap nilai tersembunyi dari data tidak terstruktur. Kemajuan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin membuka kemungkinan baru untuk memproses dan menyusun sejumlah besar informasi tidak terstruktur secara otomatis. Bayangkan formulir cerdas yang dapat mengekstrak informasi relevan dari dokumen yang dipindai atau catatan tulisan tangan dan mengubahnya menjadi data terstruktur. Atau pertimbangkan untuk secara otomatis mengekstrak informasi produk mendetail dari gambar, yang dapat mengurangi upaya manual secara signifikan.
Alat yang didukung AI tidak hanya dapat membantu penataan, tetapi juga bertindak sebagai pengamat yang penuh perhatian yang menunjukkan anomali dalam kualitas data atau bertindak sebagai asisten digital untuk mendukung mereka yang bertanggung jawab atas data dalam berbagai tugasnya. Namun, AI generatif melangkah lebih jauh. Dia tidak hanya dapat menganalisis dan menyusun data, namun dia juga dapat membuat konten baru, merangkum teks, mengembangkan ide, dan mengusulkan solusi inovatif berdasarkan pola dan wawasan yang dia temukan dari data tidak terstruktur. Misalnya, tim pemasaran dapat menggunakan AI generatif untuk membuat kampanye iklan yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi yang terdapat dalam email dan masukan pelanggan. Pengembang produk dapat menggunakan AI untuk menghasilkan ide desain baru dengan menganalisis informasi yang terdapat dalam spesifikasi produk dan komentar pelanggan.
Kemampuan AI generatif untuk mengenali hubungan yang kompleks dan mendapatkan solusi kreatif darinya menjadikannya alat yang ampuh bagi perusahaan yang ingin memaksimalkan nilai data tidak terstruktur mereka. Hal ini dapat membantu mengungkap pola tersembunyi, memperoleh wawasan baru, dan mengembangkan produk dan layanan inovatif. Mengotomatiskan tugas pemrosesan dan analisis data melalui AI juga memungkinkan perusahaan menghemat waktu dan sumber daya serta fokus pada inisiatif strategis.
Cocok untuk:
Langkah-langkah yang diperlukan agar penggunaan data berhasil
Untuk membuka potensi besar data yang belum dimanfaatkan untuk AI generatif dan aplikasi lainnya, perusahaan harus mengambil langkah proaktif dan memikirkan kembali strategi pengelolaan data mereka secara mendasar.
1. Investasi dalam sistem manajemen data yang modern dan kuat
Berinvestasi dalam sistem manajemen data modern membentuk dasar yang kuat dalam menggunakan data. Hal ini tidak hanya mencakup penerapan database dan gudang data yang kuat, namun juga pengenalan teknologi yang memungkinkan pengumpulan, penyimpanan, pemrosesan, dan analisis data dalam jumlah besar secara efisien. Solusi berbasis cloud sering kali menawarkan infrastruktur yang fleksibel dan terukur guna memenuhi kebutuhan yang terus berkembang. Pemilihan teknologi yang tepat harus disesuaikan dengan kebutuhan spesifik perusahaan dan mempertimbangkan data terstruktur dan tidak terstruktur.
2. Pertimbangkan arsitektur seperti data mesh
Ketika lanskap data menjadi semakin kompleks, perusahaan harus mempertimbangkan untuk mengadopsi arsitektur seperti Data Mesh. Data Mesh adalah pendekatan terdesentralisasi terhadap manajemen data di mana departemen bertanggung jawab atas produk data mereka sendiri. Hal ini memungkinkan kelincahan dan fleksibilitas yang lebih besar dalam penggunaan data dan mendorong budaya berbasis data di seluruh organisasi. Mendesentralisasikan tanggung jawab data dapat menghilangkan silo dan meningkatkan kolaborasi antar tim yang berbeda.
3. Mendorong literasi data melalui pelatihan
Data hanya berharga jika karyawan memiliki keterampilan yang diperlukan untuk menggunakannya secara efektif. Oleh karena itu, perusahaan harus menawarkan pelatihan literasi data yang komprehensif untuk memastikan bahwa karyawannya mampu mengambil keputusan berdasarkan data. Kursus pelatihan ini tidak hanya ditujukan untuk analis data dan pakar TI, namun harus mencakup seluruh bidang perusahaan, mulai dari manajer hingga karyawan dalam bisnis operasional. Mengajarkan pengetahuan dasar tentang analisis, visualisasi, dan interpretasi data sangat penting untuk membangun budaya berbasis data.
4. Menerapkan platform konten tidak terstruktur yang terukur
Memproses dan menganalisis data tidak terstruktur memerlukan alat dan teknologi khusus. Perusahaan harus berinvestasi pada platform terukur yang memungkinkan mereka mengintegrasikan, memproses, dan menganalisis konten tidak terstruktur dari berbagai sumber. Platform ini harus menyediakan kemampuan untuk analisis teks, pengenalan gambar, analisis audio dan video, dan ekstraksi informasi yang relevan. Skalabilitas platform sangat penting untuk mengimbangi pertumbuhan volume data tidak terstruktur.
5. Menetapkan pedoman yang jelas dalam menangani AI dan data
Penggunaan AI dan penggunaan data menimbulkan pertanyaan penting mengenai etika dan hukum. Perusahaan harus menetapkan kebijakan yang jelas dalam menangani AI dan data untuk memastikan teknologi tersebut digunakan secara bertanggung jawab dan sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Hal ini mencakup aspek-aspek seperti perlindungan data, keamanan data, transparansi dan keadilan. Pedoman ini harus mengikat seluruh karyawan dan harus ditinjau dan disesuaikan secara berkala untuk mencerminkan kemajuan teknologi dan perubahan ekspektasi sosial.
Dari kekacauan data hingga keunggulan kompetitif: Bagaimana perusahaan dapat membuka kekayaan datanya
Dengan secara proaktif mengadaptasi strategi pengelolaan data mereka terhadap kebutuhan spesifik sistem AI, perusahaan dapat memperoleh keunggulan kompetitif yang menentukan di masa depan. Mereka dapat mengungkap nilai tersembunyi dari data yang sebelumnya tidak terpakai, mengembangkan produk dan layanan inovatif, mengoptimalkan proses bisnis, dan mengambil keputusan yang lebih tepat. Transformasi dari perusahaan yang hanya menyimpan harta karun berupa data menjadi perusahaan yang secara aktif menggunakan harta karun tersebut memerlukan visi strategis, investasi dalam teknologi dan keterampilan, serta budaya perusahaan yang mengakui dan mempromosikan data sebagai aset yang berharga. Era AI generatif menawarkan peluang unik untuk mengeluarkan potensi data tidak terstruktur dengan cara yang tidak terbayangkan dan membuka potensi penciptaan nilai baru. Perusahaan yang memanfaatkan peluang ini akan dapat memperoleh keuntungan berkelanjutan dalam lingkungan kompetitif yang semakin didorong oleh data. Perjalanan untuk menemukan harta terpendam berupa data baru saja dimulai.
Cocok untuk: