Serunya Mengenal AI dalam Pengolahan Data Besar

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah topik yang lagi ngetrend banget akhir-akhir ini. Dari film sci-fi sampai kehidupan sehari-hari, AI ada di mana-mana. Tapi, tahukah kamu bagaimana AI bekerja dalam mengolah data besar atau yang biasa disebut Big Data? Buat kamu yang penasaran dan ingin tahu lebih banyak, yuk kita bahas lebih dalam tentang apa itu AI dalam pengolahan data besar dan teknologi keren apa saja yang digunakan!

Big Data adalah istilah untuk menggambarkan kumpulan data yang sangat besar dan kompleks sehingga sulit untuk diproses dengan metode tradisional. Nah, disinilah AI berperan penting. Dengan menggunakan AI, data yang sangat banyak ini bisa dianalisis dan dipahami lebih cepat dan efisien. Jadi, AI itu ibarat otak super cerdas yang bisa membantu kita mengolah dan mengerti data yang luar biasa banyaknya. Seru, kan?

1. Apa Itu AI dalam Pengolahan Data Besar (Big Data)?

AI dalam Big Data adalah penggunaan teknologi kecerdasan buatan untuk memproses, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam jumlah besar. Dengan AI, kita bisa menemukan pola, tren, dan wawasan yang mungkin terlewatkan oleh metode tradisional. AI memungkinkan kita untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang ada.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Machine Learning: Otomatisasi Analisis Data

Machine learning adalah salah satu teknologi AI yang sering digunakan dalam Big Data. Dengan machine learning, komputer dapat belajar dari data yang ada tanpa harus diprogram secara eksplisit. Misalnya, mesin bisa belajar untuk mengenali pola pembelian pelanggan di sebuah toko online dan memberikan rekomendasi produk yang sesuai. Ini membantu bisnis untuk meningkatkan penjualan dan memahami pelanggan mereka lebih baik.

3. Deep Learning: Lebih dalam, Lebih Cerdas

Deep learning adalah bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk memproses data. Teknologi ini sangat kuat dalam mengenali gambar, suara, dan teks. Contoh penerapannya adalah pada sistem pengenalan wajah di media sosial atau asisten virtual seperti Siri dan Alexa. Deep learning membantu komputer untuk memahami data dengan lebih mendalam dan memberikan hasil yang lebih akurat.

4. Natural Language Processing (NLP): Komunikasi dengan Bahasa Manusia

NLP adalah teknologi AI yang memungkinkan komputer untuk memahami dan merespons bahasa manusia. Ini digunakan dalam aplikasi seperti chatbots, penerjemah bahasa, dan analisis sentimen di media sosial. Dengan NLP, mesin dapat menganalisis teks dalam jumlah besar dan mengekstrak informasi yang berguna, seperti opini publik terhadap suatu produk atau layanan.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

5. Keuntungan Menggunakan AI dalam Big Data

Menggunakan AI dalam pengolahan Big Data membawa banyak keuntungan. Pertama, mempercepat proses analisis data sehingga kita bisa mendapatkan hasil lebih cepat. Kedua, meningkatkan akurasi dalam pengambilan keputusan dengan analisis yang lebih mendalam. Ketiga, mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang sehingga kita bisa fokus pada hal-hal yang lebih strategis. Keempat, AI membantu dalam prediksi tren masa depan berdasarkan data historis.

Menariknya, tren AI juga terus berkembang. Menurut laporan IDC FutureScape: Worldwide AI and Automation 2025 Predictions Asia/Pacific (Excluding Japan), diperkirakan pada tahun 2028 nanti, 80% model AI yang digunakan secara luas akan memiliki kemampuan multimodal yakni mampu memproses teks, gambar, suara, hingga video secara bersamaan. Hal ini akan membawa AI ke level yang lebih cerdas dan relevan dalam mendukung pengambilan keputusan bisnis. Selain itu, adopsi AI di kawasan Asia Pasifik pun semakin meningkat, terutama dengan hadirnya model AI yang lebih ringan dan spesifik sesuai kebutuhan industri, pemanfaatan AI di edge computing untuk keputusan real-time, serta meningkatnya perhatian pada keamanan dan transparansi AI. Di sisi lain, pengembangan skill dan kepatuhan terhadap regulasi menjadi fokus penting dalam mengadopsi AI secara luas dan bertanggung jawab.

6. Tantangan dalam Implementasi AI pada Big Data

Meskipun AI menawarkan segudang manfaat dalam pengolahan Big Data, faktanya implementasi teknologi ini tidak semudah membalik telapak tangan. Salah satu tantangan terbesar adalah kualitas dan kesiapan data itu sendiri. AI tidak akan bekerja maksimal jika data yang diberikan masih berantakan atau tidak terstruktur dengan baik.

Menurut laporan dari Sopact, hanya sekitar 12% organisasi yang merasa data mereka benar-benar siap digunakan untuk AI. Sementara itu, tim data di berbagai organisasi justru menghabiskan hingga 80% waktu mereka hanya untuk membersihkan dan menyatukan data dari berbagai sumber. Ini jelas menyita waktu dan menghambat proses analisis.

Masalah utamanya sering kali berasal dari cara data dikumpulkan dan dikelola sejak awal. Banyak organisasi belum menerapkan prinsip “design your data for AI from day one”, seperti:

• Menggunakan ID unik yang konsisten untuk setiap individu (bukan hanya nama atau email),

• Menghubungkan data-data yang berasal dari waktu atau sumber yang berbeda,

• Mengombinasikan data kuantitatif (angka) dan kualitatif (narasi),

• Membangun sistem input yang mencegah kesalahan seperti isian "usia: pisang".

Tanpa fondasi ini, AI justru hanya akan "menyoroti kekacauan", bukan menyelesaikannya. Ibaratnya, kita meminta mesin canggih membaca buku yang halamannya acak dan tulisannya kabur (blur) maka hasilnya tentu tidak akan maksimal.

Oleh karena itu, sebelum berpikir tentang kecanggihan AI, penting untuk terlebih dahulu membangun sistem data yang kuat, bersih, dan rapi. Dengan cara inilah AI bisa benar-benar memberikan hasil yang akurat, cepat, dan bermanfaat.

FAQ

1. Apa perbedaan antara AI, machine learning, dan deep learning?

AI (Artificial Intelligence) adalah teknologi yang membuat mesin bisa berpikir dan bertindak seperti manusia. Machine learning adalah bagian dari AI yang memungkinkan mesin belajar dari data tanpa diprogram ulang. Sementara itu, deep learning adalah cabang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk memproses data yang lebih kompleks, seperti suara, gambar, dan teks.

2. Mengapa data harus disiapkan dengan rapi sebelum digunakan oleh AI?

Karena AI hanya secerdas data yang diberikan kepadanya. Jika data tidak bersih, tidak lengkap, atau tidak terstruktur, maka hasil analisis AI bisa menyesatkan. Menurut laporan Sopact, banyak tim data menghabiskan hingga 80% waktunya hanya untuk membersihkan data. Maka, menyiapkan data dengan benar sejak awal adalah kunci agar AI bisa bekerja optimal.

3. Apakah semua perusahaan bisa langsung menggunakan AI dalam pengolahan data mereka?

Tidak selalu. Meskipun teknologi AI semakin terjangkau dan ringan, banyak organisasi belum memiliki infrastruktur dan data yang siap untuk AI. Selain itu, perusahaan juga perlu mempertimbangkan keamanan data, kepatuhan terhadap regulasi, dan pengembangan skill SDM sebelum mengadopsi AI secara penuh.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid