Data Berkualitas: Kunci Utama untuk Keberhasilan AI

pibitek.biz -Bayangkan kamu lagi ngerjain proyek besar, penuh semangat, dan punya rencana gede untuk ngembangin bisnis dengan bantuan AI. Tapi, eh, pas kamu mulai ngelatih AI, muncul masalah. Data kamu berantakan! Data yang seharusnya jadi fondasi kuat buat AI malah jadi kayak bom waktu, bisa meledak kapan aja. Coba kamu bayangkan, kamu lagi masak, eh, bahannya kadaluwarsa. Atau kamu mau bikin kue, eh, ragi-nya basi. Pasti rasanya jelek dan hasilnya bisa-bisa jadi bencana. Nah, AI juga gitu. Kalau datanya jelek, AI-nya pasti gak becus.

Kayak mobil tanpa bensin, nggak jalan kemana-mana. Bos-bos besar di dunia bisnis udah paham banget tentang pentingnya data buat AI. Mereka sadar kalau data yang solid itu penting banget buat ngembangin AI. Mereka kayak pengrajin yang ngerjain kerajinan dengan teliti. Kalau bahannya jelek, hasilnya pasti jelek juga. Makanya, mereka berlomba-lomba buat bikin data jadi fondasi kuat buat AI. Mereka gak mau AI-nya jadi bom waktu. Jadi, gimana caranya bikin data jadi fondasi kuat buat AI? Banyak cara, tapi yang paling penting adalah ngejaga kualitas data.

Kayak ngejaga kesehatan, harus rutin check up. Data juga gitu, harus dijaga kualitasnya agar tetap sehat. Claire Thompson, jagoan data di L&G, bilang kalau data itu kayak fondasi. Kalau mau bikin bangunan megah, ya harus punya fondasi kuat. Kayak ngebangun rumah, harus dari pondasinya dulu. Kalau pondasinya rapuh, rumahnya pasti roboh. Makanya, data harus terstruktur, jelas, dan akurat. Data itu kayak tulang punggung, harus kuat buat ngedukung AI. Thompson bilang, penting banget buat ngejelasin keuntungan data yang rapi.

Gak cukup cuma ngomong data penting, tapi harus ngejelasin manfaatnya. Kenapa alamat email harus benar? Karena bisa buat ngirim notifikasi ke pelanggan. Kenapa data pelanggan harus lengkap? Karena bisa buat ngasih rekomendasi produk yang pas. Kenapa data transaksi harus akurat? Karena bisa buat ngitung profit dan loss. "Emang sih, bikin strategi data itu kayak ngerjain PR. Ribet, lama, dan kadang-kadang bikin males. Tapi, kalau mau dapet untung dari AI, ya harus ngerjainnya. Bayangkan, kalau mau bikin cake, masa dough-nya enggak diuleni dulu? Pasti rasanya jadi keras dan gak enak", kata Thompson.

Thompson juga bilang, penting banget kerja sama tim data dan tim IT. Kayak dua sahabat, yang saling bantu. Tim IT, jago ngatur data, sedangkan tim data jago ngolah data. Mereka harus kerja sama kayak tim basket, yang saling ngegolin bola. Tim IT harus ngasih data yang bagus ke tim data, dan tim data harus ngolah data yang bagus buat ngedukung AI. "Jangan lupa, data quality by design. Gampangnya, bikin data bagus dari awal. Kayak ngebangun rumah, ya dari pondasinya harus kuat. Jangan nunggu bangunan udah jadi baru ngebenerin pondasinya.

Pasti ribet dan mahal", kata Thompson. Data yang bagus itu penting, karena bisa bikin pengalaman pelanggan jadi lebih kece. Misalnya, AI bisa ngebantu buat ngasih rekomendasi produk atau layanan yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan. AI juga bisa ngebantu buat ngatur jadwal meeting, ngasih informasi tentang produk baru, dan ngasih promo yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan. AI bisa jadi kayak asisten pribadi yang selalu siap bantu. Jon Grainger, kepala teknologi di DWF, juga setuju. Dia bilang, buat data strategy itu kayak ngelatih lari maraton.

Gak bisa langsung tancap gas. Harus latihan dulu, ngebangun stamina, dan ngejaga kesehatan. Data strategy juga gitu, harus dikerjain secara bertahap, ngebangun fondasi yang kuat, dan ngejaga kualitas data. "Banyak orang males bikin data strategy karena ribet. Mereka mikir, 'Ah, ribet banget bikin data strategy. Ntar aja deh. ' Padahal, data itu kunci buat AI. Gimana mau ngelatih AI, kalau datanya masih ngambang? AI-nya kayak anak kecil yang belum bisa ngomong, gak bisa ngerti apa-apa", kata Grainger.

Grainger ngasih contoh, data yang bagus itu bisa bikin DWF lebih gampang ngasih layanan yang sesuai dengan kebutuhan klien. Kayak ngasih saran hukum yang tepat, atau ngebantu proses billing. AI bisa ngebantu buat ngecek dokumen, ngecek legalitas, dan ngasih saran tentang hukum yang berlaku. AI bisa jadi kayak pengacara virtual yang selalu siap bantu. "Gimana mau ngasih layanan yang bagus, kalau datanya berantakan? Data yang rapi itu kayak peta. Jadi, kamu bisa tau arah yang tepat. Kalau datanya berantakan, kayak kamu lagi nyasar di hutan belantara.

Gak tau arah, gak tau jalan keluar", kata Grainger. DWF pake teknologi SnapLogic buat ngatur data. SnapLogic bisa ngebantu ngecek data, ngebenerin kesalahan, dan ngelengkapin informasi yang kurang. SnapLogic kayak dokter data yang bisa ngecek kesehatan data, ngebenerin kesalahan, dan ngasih obat buat data yang sakit. "SnapLogic bisa ngebantu ngebenerin kesalahan data. Misalnya, ada dua alamat yang sama, tapi ditulis beda. SnapLogic bisa ngebenerinnya. SnapLogic juga bisa ngelengkapin data yang kurang.

Misalnya, nama lengkap pelanggan yang kurang lengkap. SnapLogic bisa ngelengkapinya dengan ngecek database yang lain. SnapLogic kayak detektif data yang bisa nemuin informasi yang hilang", kata Grainger. DWF juga ngembangin model data buat ngejawab pertanyaan bisnis. Model data itu kayak roadmap, yang ngasih tau jalan yang tepat buat ngambil keputusan bisnis. Model data bisa ngasih tau mana produk yang paling laku, mana layanan yang paling dibutuhkan pelanggan, dan mana strategi bisnis yang paling efektif.

Model data kayak guru bisnis yang bisa ngasih tau jalan yang benar buat ngembangin bisnis. "Dengan data strategy yang bagus, DWF bisa ngembangin AI dengan lebih gampang. Kayak udah punya bahan bangunan, jadi tinggal ngebangun rumah aja. Gak perlu ngumpulin bahan dulu, gak perlu nyari tukang dulu, tinggal ngebangun aja", kata Grainger. Nic Granger, bos data di NSTA, punya cara yang berbeda. Dia ngajak semua pihak, baik perusahaan, pemerintah, universitas, dan lainnya, buat ngebagi data. "Bayangkan kalau semua orang ngebagi data.

Kayak ngebagi resep masakan. Semua orang bisa ngebikin makanan enak. Data itu aset bersama. Kalau semua orang mau ngebagi, kita bisa ngebangun ekosistem data yang kuat. Granger ngetua di Offshore Energy Digital Strategy Group (DSG). DSG ini kayak organisasi yang ngumpul-ngumpul data dari sektor minyak dan gas. DSG ngebagi data buat ngebantu ngembangin teknologi baru, ngebantu ngerjain penelitian, dan ngebantu ngembangin bisnis. "Data yang dibagikan bisa dipake buat ngembangin AI. Kayak ngasih bahan bakar ke AI.

AI bisa belajar dan ngasih hasil yang lebih akurat. AI kayak anak kecil yang belajar dari data. Semakin banyak data yang dia belajar, semakin pintar dia. DSG fokus ke tiga hal. Pertama, data, standar, dan prinsip. Kedua, bikin toolkit data dan interoperabilitas. Ketiga, digitalisasi lintas sektor. "Ngerjain data strategy itu kayak ngerjain proyek besar. Ada banyak pihak yang terlibat. Tapi, kalau semua pihak kerja sama, ya hasilnya pasti bagus. Kayak ngebangun rumah, kalau semua tukang kerja sama, rumahnya pasti jadi dengan cepat dan bagus.

Dengan data strategy yang bagus, AI bisa ngebantu ngembangin sektor minyak dan gas. Kayak ngebantu nemuin sumber energi baru atau ngebantu proses eksplorasi. AI kayak penemu minyak yang bisa ngasih tau mana tempat yang paling banyak minyaknya. "Data itu aset yang berharga. Kayak emas. Makanya, harus dijaga dan dirawat dengan baik. Data harus disimpan di tempat yang aman, dijaga keamanannya, dan dirawat agar tetap bersih. "Data itu kayak kunci buat membuka pintu masa depan. Dengan data strategy yang tepat, AI bisa membantu kita buat ngembangin bisnis, ngasih layanan yang lebih baik, dan ngebantu ngebuat dunia jadi lebih baik.

AI kayak kunci ajaib yang bisa membuka pintu menuju masa depan yang lebih cerah. "Data itu kayak roadmap. Dengan data yang akurat, kita bisa tau arah yang tepat buat ngembangin AI. AI bisa ngebantu kita buat mencapai mimpi kita. Ngobrolin AI memang seru, tapi jangan lupa data! Data itu jantungnya AI. Kalau datanya berantakan, AI bisa jadi monster. Kayak robot yang diprogram salah, bisa jadi senjata yang berbahaya. Makanya, penting banget buat punya data strategy yang bagus. "Data strategy itu kayak pondasi.

Kalau pondasinya kuat, bangunannya pasti kuat. AI juga begitu, kalau datanya bagus, kinerja AI pasti bagus. AI kayak mobil yang butuh bensin. Kalau bensinya bagus, mobilnya bisa jalan lancar. "Gak ada jalan pintas buat ngembangin AI. Kita harus ngelatih AI dengan data yang bagus. Kayak ngelatih atlet, ya harus ada latihan yang terstruktur. AI juga butuh latihan yang terstruktur agar dia bisa ngambil keputusan yang benar. "Dengan data yang bagus, AI bisa membantu kita ngembangin bisnis dan ngebuat dunia jadi lebih baik.

AI itu kayak superhero. Tapi, jangan lupa, hero juga butuh data yang kuat. AI itu kayak senjata yang powerful. Tapi, jangan lupa, senjata juga butuh peluru yang bagus. "AI itu kayak pisau. Bisa dipake buat ngebantu orang, tapi bisa juga dipake buat ngebuat orang celaka. Semua tergantung data yang dipake. Data yang bagus, AI bisa jadi alat kebaikan. Data yang jelek, AI bisa jadi alat kejahatan. "Data itu aset yang sangat berharga. Jangan sampai data kamu rusak. Data itu kayak harta karun. Simpan dan rawat dengan baik. "Data itu kayak bahan bakar. AI itu kayak mesin. Dengan bahan bakar yang bagus, mesin bisa jalan dengan baik. Dengan data yang bagus, AI bisa ngebantu kita mencapai tujuan. "Data itu kayak pintu. AI itu kayak kunci. Dengan data yang tepat, kita bisa membuka pintu masa depan".