Mulai muncul di hampir setiap lapisan teknologi, kita akan melihat manfaat AI dan ML dalam pendekatan baru untuk analitik data. Organisasi sekarang dapat memanfaatkan kemampuan AI/ML modern di dalam tool analitik data yang mereka gunakan dan dengan demikian mengotomatiskan beberapa pekerjaan yang lebih dapat didefinisikan, dapat diulang, serta dapat diukur dan perlu mereka pegang secara teratur.
Dan pada sisi analitik, penggunaan AI/ML yang lebih cerdas dapat membantu kita membangun algoritme analitik, mempelajari serta meningkatkannya secara berulang, menemukan pola dan wawasan baru tanpa pemrograman, juga mengoptimalkan kinerja run time data analytics run-time. Kita juga dapat melihat bahwa AI dan ML diterapkan dalam tool manajemen data untuk mengurangi beban kerja dengan mengotomatiskan proses manual seperti data discovery dan data matching, data model design, dan optimalisasi query.
Advanced Data Analytics untuk Masa Depan
Sebagai landasan kelima--dan merefleksikan judul tulisan ini--mari pikirkan tentang analisis data tingkat lanjut (advanced data analytics) untuk masa depan. Organisasi kini memiliki kesempatan untuk memecah silo yang membentuk pendekatan total mereka terhadap mekanika data.
Misalnya, di sebagian besar organisasi, manajemen metadata, manajemen data master, tata kelola data, katalog data, pemodelan data, kualitas data, keamanan data, serta integrasi data biasanya merupakan solusi terpisah. Hal yang sama juga terdapat pada aplikasi pelaporan, visualisasi, analitik, dan aplikasi ilmu data. Silo ini menyebabkan kompleksitas yang lebih besar, biaya yang lebih tinggi, serta gesekan internal yang lebih besar. Singkatnya, makin banyak usaha, nilai tambah justru berkurang.
Pendekatan yang lebih progresif dan berorientasi masa depan melihat organisasi merangkul konvergensi teknologi saat mereka memperbarui tooling terbaik di kelasnya dengan analitik data yang mampu melakukan visualisasi secara swalayan, data science tingkat lanjut, streaming analytics, dan pelaporan.
Data terus ada di mana saja, di setiap aplikasi, di setiap perangkat, dan sekarang di dalam setiap mesin cerdas. Saati mulai membangun pendekatan analitik data yang lebih bertenaga untuk masa depan, kita secara alami akan bekerja dengan lebih banyak jenis data dari lapisan pengguna akhir atas hingga file log yang lebih rendah serta system event. Sekarang adalah waktunta memanfaatkan data analytics masa depan dan, masa depan itu adalah sekarang.
*Siaran Pers IDC, IDC's Global DataSphere Forecast Shows Continued Steady Growth in the Creation and Consumption of Data, May 2020
| Penulis | : | Liana Threestayanti |
| Editor | : | Liana Threestayanti |
KOMENTAR