Apa itu Analitik Data?

Apa itu Analitik Data?

Pengetahuan memiliki kuasa, tetapi nilai informasi dibatasi oleh apa yang dapat Anda lakukan dengan informasi itu. Saat ini, bidang analitik data menggunakan teknik AI seperti AI machine learning (ML) dan deep learning (DL) untuk mengubah data yang terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur menjadi kecerdasan bisnis (BI).

Pada akhirnya, hasil yang diinginkan dari penggunaan analitik data yang ditingkatkan AI adalah untuk membantu pemimpin bisnis membuat keputusan yang tepat untuk memenuhi tujuan organisasi.

Analitik Data Telah Berkembang dalam Beberapa Tahun Terakhir

Pertumbuhan data yang eksponensial—mulai dari gigabyte ke petabyte dan seterusnya—terus menantang bisnis, bahkan bisnis dengan infrastruktur analitik yang solid. Jumlah dan jenis sumber data yang semakin meningkat juga menyebabkan semakin banyak sistem yang berbeda—yang disebut silo data—untuk mengumpulkan dan memproses data. Untuk mengimbangi, bisnis perlu menganalisis data dengan kecepatan yang lebih tinggi, dan analis data perlu terus mengembangkan keterampilan mereka, atau mereka berisiko tidak dapat memproses informasi sama sekali. ML, AI, dan komputasi canggih hadir untuk mengumpulkan, menganalisis, dan mengekstrak informasi dari kumpulan data yang besar ini.

Pengaruh AI terhadap Analitik Data

AI membantu mengotomatisasi langkah-langkah utama dalam alur kerja analitik data tradisional, memfasilitasi kemajuan secara lebih cepat, serta hasil yang lebih baik di setiap langkah.

Karena AI dapat bekerja secara efisien dalam skala besar, AI juga dapat membantu analis membuka wawasan yang lebih dalam dan memahami pola yang lebih kompleks di dalam data dibandingkan operator manusia. Potensi analitik AI memiliki nilai yang luar biasa, tetapi konsekuensinya adalah memerlukan lebih banyak waktu pengembangan untuk membangun dan melatih model AI yang digunakan untuk mengotomatisasi analisis dan menemukan pembangun AI dengan keterampilan yang diperlukan untuk memastikan keberhasilan.

Alur Data

Analitik data yang didukung AI dibangun melalui pendekatan yang disebut alur data. Meskipun proses ini dapat berbeda dari satu bisnis ke bisnis lainnya, solusi analitik data akan bekerja melalui tahapan alur data inti yang kurang lebih sama:

• Pemasukan, eksplorasi, dan prapemrosesan data
• Pemilihan dan pelatihan model
• Penerapan produksi

Pemasukan, Prapemrosesan, dan Eksplorasi Data

Untuk memulai, berbagai jenis data dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti interaksi dengan pelanggan, postingan media sosial, serta multimedia yang mencakup audio dan video. Data ini mungkin terstruktur atau tidak terstruktur. Data terstruktur adalah informasi yang didefinisikan secara sempit dan sesuai dengan skema yang telah ditentukan sebelumnya, seperti data numerik dalam spreadsheet. Data tidak terstruktur dapat mencakup segalanya mulai dari coretan di catatan tempel hingga file audio.

Setelah semua data terkumpul, langkah penting untuk melakukan prapemrosesan terjadi. Langkah ini mencakup persiapan data untuk analisis dan pemodelan, baik oleh AI atau ilmuwan data. Hal ini dapat terjadi melalui proses ekstrak, muat, ubah (extract, load, transform/ELT), di mana pemilik data akan menyusunnya sesuai kebutuhan, atau melalui proses ekstrak, ubah, muat (extract, transform, load/ETL), yang melibatkan pembersihan data sebelum digunakan.

Setelah data disusun ke dalam format yang konsisten, eksplorasi data dimulai. Di sinilah ilmuwan data mencoba memahami data dan mengembangkan gambaran yang komprehensif tentang data tersebut dengan menggunakan statistik, perhitungan probabilitas, dan visualisasi data seperti bagan dan plot. Untuk mengungkapkan pola dan hal-hal yang menarik, berbagai alat analisis—termasuk AI—dapat membantu ilmuwan data mengidentifikasi hubungan di antara karakteristik yang berbeda, seperti struktur kumpulan data, keberadaan outlier, dan distribusi nilai data.

Pemilihan dan pelatihan model

Selama tahap ini, ilmuwan data mengandalkan algoritma atau model AI untuk memahami data melalui analitik deskriptif atau memperhitungkan hasil di waktu yang akan datang melalui pemodelan prediktif. Pemodelan prediktif adalah pendekatan matematika yang digunakan untuk membuat model statistik untuk memprediksi perilaku di waktu yang akan datang berdasarkan data pengujian yang dimasukkan.

Ilmuwan data dapat menggunakan satu atau lebih pendekatan matematika—yang disebut algoritma—untuk mendapatkan model yang seakurat mungkin dalam menjawab pertanyaan yang ada. Contoh algoritma mencakup regresi, pengelompokan, aturan/pohon keputusan, deret/urutan waktu, k-nearest neighbor, dan random forest. Pada akhirnya, ilmuwan data akan memilih model dan algoritma yang menurut mereka akan memberikan hasil terbaik menggunakan kapasitas komputasi yang tersedia.

Setelah algoritma dipilih, ilmuwan data akan beralih ke pelatihan. Pelatihan pada dasarnya mengotomatiskan penyesuaian berbagai parameter dalam algoritma yang kemudian digunakan pada data pengujian untuk membuat prediksi. Penyetelan ini berupaya untuk mencapai keakuratan data semaksimal mungkin dengan hasil yang diketahui dalam machine learning yang diawasi. Teknik lain yang disebut machine learning tanpa pengawasan mengandalkan algoritma untuk mengelompokkan dan memahami data secara mandiri.

Untuk mempercepat pemilihan dan penyetelan model, ilmuwan data dapat menggunakan model siap pakai, yang juga dikenal sebagai model dasar, sebagai titik awal. Model ini dapat dikustomisasi dan disempurnakan agar sesuai dengan kebutuhan kasus penggunaan tertentu. Secara keseluruhan, proses menyempurnakan model dasar lebih mudah dan lebih cepat daripada membangun dari awal, sehingga menjadikannya cara yang efektif untuk menyederhanakan dan mengakselerasi jalur menuju penerapan.

Penerapan produksi

Pada tahap akhir alur data, yaitu fase penerapan produksi, ilmuwan data menggunakan algoritma yang terlatih pada data baru untuk mendapatkan hasil baru. Di sini, model yang terlatih dapat menyediakan klasifikasi dan prediksinya bagi pengguna atau sistem lainnya. Setelah model memproses data baru, ilmuwan data masih dapat mengoptimalkan model untuk memastikan output seakurat dan seinformatif mungkin.

Bagaimana AI Mengubah Alur Data?

Munculnya AI tidak mengubah alur analitik data tradisional, tetapi memengaruhi persyaratan persiapan. Yaitu, data perlu disiapkan untuk algoritma ML dan DL yang mengotomatisasi proses yang kompleks dan panjang dalam menangani kuantitas data yang besar. AI memberikan berbagai manfaat terhadap analitik data, termasuk kecepatan, konsistensi, dan kemampuan untuk bekerja pada skala kompleksitas dan volume data yang ekstrem melebihi kemampuan para ahli.

Empat Tipe Analitik Data

Keempat jenis analitik data dimulai dengan metode tradisional yang berfokus pada pemahaman realitas saat ini dan historis melalui data. Hal ini dikenal sebagai analitik deskriptif dan diagnostik. Metode analitik tingkat lanjut, yang mencakup analitik prediktif dan preskriptif, berusaha untuk bergerak melampaui realitas yang didokumentasikan untuk memperkirakan peristiwa dan tren di waktu yang akan datang serta menyelaraskan tindakan yang mungkin dilakukan dengan tujuan bisnis.

• Analitik deskriptif: Apa yang terjadi di masa lalu
• Analitik diagnostik: Mengapa masa lalu terjadi seperti itu
• Analitik prediktif: Apa yang akan terjadi di masa depan
• Analitik preskriptif: Apa jalur terbaik untuk ke depannya

Bidang analitik data terus berkembang, seiring dengan berkembangnya dampak dan adopsi AI. AI memungkinkan jenis analitik data tingkat lanjut baru, seperti:

• Analitik kognitif: Memanfaatkan teknologi semantik dan algoritma ML, DL, dan AI untuk menerapkan kecerdasan mirip manusia ke analisis data.
• Analitik yang didukung AI: Menggabungkan algoritma ML, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan aplikasi AI lainnya dengan alat analitik untuk mengekstrak wawasan dan pemahaman yang lebih luas dari data yang kompleks. Analitik yang didukung AI juga dapat digunakan untuk mengotomatiskan tugas analitik agar alur kerja lebih cepat dan untuk memperluas akses data ke lebih banyak orang dalam organisasi.
• Analitik real-time: Menganalisis data tepat setelah data tersebut masuk, sehingga informasi siap digunakan untuk pengambilan keputusan secepat mungkin. Banyak kasus penggunaan seperti deteksi penipuan, peluang penjualan silang, penentuan harga variabel, deteksi anomali, dan mengelola data sensor menggunakan analitik real-time.
• Analitik dalam memori: Menggunakan data dalam memori, bukan dari disk untuk mengurangi latensi agar analitik kumpulan data yang jauh lebih besar menjadi lebih cepat. Penempatan data dalam memori juga penting dalam analitik real-time.

Solusi Analitik Tingkat Lanjut dan Big Data

Istilah “big data” digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang sangat besar yang umumnya mencakup informasi lebih dari satu terabyte. Big data tidak terstruktur; bervolume tinggi; dan berkecepatan tinggi, yang berarti data tersebut datang secara real time dengan volume tinggi; dan variasi tinggi yang berarti data terdiri dari banyak format dan jenis data. Karena ukuran dan karakteristiknya, big data memerlukan ML, AI, dan komputasi canggih untuk memindahkannya melalui alur data.

Solusi analitik tingkat lanjut mengakselerasi pemrosesan volume data tidak terstruktur yang lebih besar dari sumber yang lebih beragam, termasuk perangkat dan sensor IoT edge. Bisnis menerapkan solusi analitik canggih untuk mengatasi beban kerja big data yang lebih menantang ini untuk kasus penggunaan seperti deteksi penipuan, analisis sentimen, dan pemeliharaan peralatan industri secara prediktif.

Kasus Penggunaan Analitik Data

Analitik data dapat diterapkan ke hampir setiap industri, di mana saja di dunia. Praktik menggunakan data untuk memahami situasi dan peristiwa dalam skala mikro atau makro berarti ada peluang bagi setiap bisnis untuk menemukan nilai dalam data yang mereka buat. Cara umum penggunaan analitik data meliputi:

• Analisis pelanggan: Data dari perilaku pelanggan digunakan untuk membantu membuat keputusan penting dalam bisnis melalui segmentasi pasar dan analitik prediktif.
• Perkiraan permintaan: Penggunaan analisis prediktif data historis untuk memperkirakan dan memprediksi permintaan produk atau layanan di waktu yang akan datang. Pada akhirnya, hal ini membantu bisnis membuat keputusan pasokan yang lebih baik.
• Deteksi anomali: Identifikasi item, peristiwa, atau pengamatan langka yang menyimpang secara signifikan dari sebagian besar data dan tidak sesuai dengan gagasan perilaku umum yang terdefinisi dengan baik.
• Analisis aliran pengguna: Menunjukkan pergerakan orang sebagai data dan membantu mengungkapkan pola tersembunyi di balik perilaku.
• Analisis deret waktu: Memberikan pemahaman tentang data yang diamati sehingga bisnis dapat membuat model untuk perkiraan, pemantauan, atau bahkan kontrol umpan balik dan umpan maju.
• Analisis media sosial: Menemukan makna dalam data yang dikumpulkan dari saluran sosial untuk mendukung keputusan bisnis dan mengukur performa tindakan berdasarkan keputusan tersebut melalui media sosial.
• Rekomendasi pelanggan: Menghadirkan rekomendasi yang dipersonalisasi yang sesuai dengan selera dan preferensi setiap pelanggan di semua titik kontak mereka dengan bisnis.

Organisasi menerapkan kasus penggunaan analitik data ini di berbagai industri, seperti:

• Ritel: Peritel dapat menggunakan analitik data untuk perkiraan permintaan, analisis jalur pergerakan di toko fisik, dan rekomendasi pelanggan yang dipersonalisasi melalui email, iklan di toko, dan media sosial.
• Manufaktur: Produsen dapat menggunakan analitik data untuk analisis pelanggan dan deteksi anomali melalui inspeksi visi komputer di jalur produksi.
• Telekomunikasi: Penyedia layanan komunikasi dapat menggunakan analitik data untuk mendeteksi anomali lalu lintas jaringan dan analisis deret waktu untuk memperkirakan kemacetan jaringan.
• Penelitian medis: Peneliti dapat menggunakan deteksi anomali untuk meningkatkan akurasi pencitraan medis atau analisis data pasien untuk mengidentifikasi faktor risiko kesehatan yang mungkin tidak diperhatikan.

Membuat Keputusan yang Lebih Strategis dengan Analitik Data dan Intel

Analitik data yang didukung AI adalah persyaratan bagi organisasi yang ingin memastikan daya saing dan mendorong inovasi. Bisnis yang lebih proaktif dalam menggunakan data akan lebih berhasil daripada yang kurang aktif.
Intel dapat mempermudah bisnis dalam menerapkan solusi analitik canggih dengan perangkat keras berperforma tinggi yang dibuat untuk AI dan solusi perangkat lunak yang dioptimalkan.
Pelajari lebih lanjut tentang teknologi Intel® untuk analitik canggih yang disempurnakan AI sekarang.