Bagaimana AI dapat Memproses Data Tidak Terstruktur?

Di era digital, data tidak hanya berasal dari spreadsheet atau database yang rapi, tetapi juga dari berbagai sumber tidak terstruktur seperti media sosial, email, dokumen teks, gambar, video, atau bahkan suara. Data tidak terstruktur ini mencakup sekitar 80% dari keseluruhan data global, menurut beberapa estimasi. Mengolahnya menjadi informasi yang bernilai adalah tantangan yang dapat diatasi dengan bantuan Artificial Intelligence (AI).

Lantas, bagaimanakah AI bisa memproses data tidak terstruktur yang seberantakan ini? Apalagi kuantitas jumlah yang begitu besar tentu tidak sanggup bila ditangani oleh manusia. Buat kamu yang penasaran soal cara kerja AI ketika dihadapkan pada situasi ini, simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Apa itu Data Tidak Terstruktur?

Data tidak terstruktur adalah data yang tidak memiliki format, pola, atau model tertentu yang bisa diatur dalam tabel atau database tradisional. Jenis data ini muncul dalam bentuk teks, gambar, video, atau bahkan suara yang sering kita temui dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya, pesan media sosial, log sistem sensor, rekaman video, atau email yang kamu terima setiap hari, semuanya adalah contoh data tidak terstruktur.

Keunikan data ini terletak pada keragamannya. Sebuah gambar tidak dapat langsung dianalisis seperti angka di spreadsheet. Begitu pula dengan komentar di media sosial, yang memuat opini, emosi, dan bahkan bahasa slang yang tidak bisa dimengerti oleh sistem biasa. Data tidak terstruktur adalah tambang emas informasi yang tersembunyi, tetapi hanya dapat diolah dengan alat yang tepat.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Cara Kerja AI dalam Memproses Data Tidak Terstruktur

AI memanfaatkan algoritma canggih untuk menganalisis, memahami, dan mengekstraksi informasi dari data tidak terstruktur. Proses ini mencakup beberapa langkah utama:

Ekstraksi Data

Pertama, AI mengidentifikasi data yang relevan dari sumbernya. Misalnya, dari ribuan tweet, AI memilih tweet yang berisi kata kunci tertentu.

Pemrosesan Awal

Data mentah sering kali memiliki noise, seperti typo dalam teks atau kualitas rendah pada gambar. AI membersihkan data ini dengan proses pre-processing. Misalnya, teks akan dihapuskan dari karakter yang tidak penting, sementara gambar diperbaiki kualitasnya.

Analisis dan Interpretasi

Setelah data bersih, algoritma AI seperti natural language processing (NLP), computer vision, atau deep learning akan memprosesnya. NLP menganalisis teks untuk memahami konteks dan sentimen. Computer vision membaca gambar atau video untuk mengenali pola, wajah, atau objek.

Pembuatan Wawasan

Langkah terakhir adalah menghasilkan wawasan dari data. Dalam bisnis, ini bisa berarti memprediksi tren konsumen dari ulasan produk atau menyusun laporan dari ribuan dokumen yang sulit diakses secara manual.

3. Seberapa Besar Noise yang Ditimbulkan Bila Memiliki Data Tidak Terstruktur

Data tidak terstruktur sering kali penuh dengan "noise" atau informasi yang tidak relevan dan membingungkan. Contohnya adalah komentar di media sosial yang mengandung spam, kata-kata kasar, atau konten yang tidak relevan dengan topik analisis.

Noise ini menciptakan tantangan besar:

• Meningkatkan Beban Pemrosesan: Sistem AI harus memilah informasi yang penting dari yang tidak relevan, yang memperlambat proses analisis.

• Mengurangi Akurasi Hasil: Jika noise terlalu banyak, algoritma AI bisa menghasilkan wawasan yang salah atau tidak akurat.

• Menambah Biaya: Pemrosesan data yang tidak bersih memerlukan lebih banyak sumber daya komputasi, waktu, dan biaya.

Namun, AI modern dirancang untuk menangani noise ini dengan teknik seperti filter data, deteksi anomali, dan pemodelan ulang, yang memastikan hasil analisis tetap berkualitas tinggi.

Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning

4. Manfaat Pengolahan Data Tidak Terstruktur dengan AI

Pemrosesan data tidak terstruktur dengan AI membuka peluang besar bagi organisasi dan individu untuk mendapatkan wawasan yang sebelumnya tersembunyi. Beberapa manfaat utamanya meliputi:

Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat dan Tepat

Dengan AI, organisasi dapat menyusun laporan real-time dari data yang kompleks, seperti analisis sentimen pelanggan dari ribuan komentar di media sosial. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang cepat dan berbasis data.

Efisiensi Operasional

AI dapat mengotomatisasi tugas yang sebelumnya memakan waktu. Contohnya, mesin AI dapat membaca ribuan dokumen hukum untuk menemukan informasi penting, pekerjaan yang akan memakan waktu berhari-hari jika dilakukan secara manual.

Peningkatan Pengalaman Pelanggan

Melalui analisis data tidak terstruktur, bisnis dapat mempersonalisasi layanan mereka. Misalnya, AI dapat merekomendasikan produk berdasarkan pola belanja pelanggan atau membantu chatbot menjawab pertanyaan dengan lebih relevan.

Identifikasi Tren Baru

Data tidak terstruktur sering menyimpan tren tersembunyi yang sulit diidentifikasi. Dengan AI, perusahaan dapat menemukan pola baru yang bisa menjadi landasan strategi bisnis berikutnya, seperti preferensi produk atau perilaku konsumen.

Kemampuan AI dalam memproses data tidak terstruktur adalah revolusi dalam dunia analitik. Dengan menangkap potensi dari data yang beragam ini, kita tidak hanya mengubah cara melihat data tetapi juga bagaimana data dapat mengubah dunia di sekitar kita. Di tangan yang tepat, data tidak terstruktur adalah kekuatan yang dapat mendorong inovasi, efisiensi, dan kesuksesan.

Jika kamu ingin meningkatkan kemampuan bahasa pemrograman kamu dan memanfaatkan fitur AI ChatGPT di DQLab, kami mengundangmu untuk bergabung dengan kursus data science kami.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan diikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid