Menggunakan AI dalam Analisis Data – Cara Memahami Big Data

Beberapa tahun terakhir telah terlihat kemajuan pesat dalam kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Mereka memengaruhi semua jenis bisnis dan memberikan banyak dampak positif pada periklanan dan pemasaran. Satu kasus penggunaan khusus untuk AI adalah analitik data. Bisnis modern menghasilkan data dalam jumlah besar, dan analisis data AI memahami semua data ini dengan cara yang dapat dikelola, mengubahnya menjadi informasi yang berguna. Pemasar menganggap aplikasi AI dan ML sangat membantu saat menyaring Big Data untuk menemukan wawasan yang relevan saat menargetkan pelanggan tertentu. Data ini sebelumnya tidak dapat ditembus, tetapi sekarang, berkat kekuatan AI, bisnis dapat lebih mudah menyaring prospek potensial dan menemukan kepada siapa mereka harus fokus dan mencurahkan sumber daya.

Salah satu tanda yang terlihat dari penggunaan kecerdasan buatan secara online adalah Google Ads. Seberapa sering Anda melihat iklan untuk produk tertentu dan orang lain yang menyukainya, mengikuti Anda di internet? Dan itu tidak akan menjadi produk acak. Iklan biasanya untuk sesuatu yang menarik minat Anda, yang mungkin baru-baru ini Anda cari secara online. Ini terjadi karena Google menggunakan AI dan ML untuk memahami produk yang kita sukai. Semakin banyak waktu yang kita habiskan untuk online dan semakin banyak pencarian yang kita lakukan, semakin baik Google memahami selera kita. Ia menggunakan pengetahuan ini untuk menentukan iklan mana yang harus ditayangkannya kepada kami.

Penggunaan penting AI lainnya adalah untuk memahami sejumlah besar Big Data yang sekarang tersedia. Ekstraksi data tradisional dan alat intelijen mencapai batas fisik, namun kemajuan AI sekarang memungkinkan analisis data yang lebih menyeluruh dan praktis.

Analisis Data AI – Bagaimana AI Dapat Memahami Big Data:

Memahami Big Data

Technopedia mendefinisikan Big Data sebagai, "suatu proses yang digunakan ketika teknik penambangan dan penanganan data tradisional tidak dapat mengungkap wawasan dan makna dari data yang mendasarinya." Ini menunjukkan bahwa Big Data bukan hanya sejumlah besar data; itu juga melibatkan proses yang diperlukan untuk mengubah data itu menjadi informasi yang berguna. Jenis data ini memerlukan pendekatan pemrosesan yang berbeda dari apa yang telah kami gunakan di masa lalu.

Tidak hanya lebih banyak data yang dihasilkan dari waktu ke waktu, tetapi juga ada jenis data baru yang dibuat. Awalnya, bisnis berfokus pada pemrosesan data terstruktur, misalnya jenis yang dapat Anda simpan dalam file teks atau spreadsheet. Namun saat ini, banyak data yang tidak terstruktur – dan ini tidak selalu jelas. Misalnya, meskipun sebagian besar berbasis teks, email tidak dalam bentuk yang dapat diakses dan dipahami oleh alat penambangan data tradisional. Dan pikirkan saat ini, berapa banyak data yang ada sebagai file audio, video, dan gambar.

Internet of Things telah memperluas pengumpulan data lebih luas lagi, misalnya, memikirkan semua sensor di ponsel Anda, atau bahkan Fitbit, merekam dan mengumpulkan.

Ekspansi baru-baru ini dalam kemampuan dan ketersediaan pengenalan wajah dan suara menyumbangkan data dalam jumlah besar dan ini membutuhkan kemampuan pemrosesan Data Besar untuk memiliki nilai apa pun.

Munculnya Big Data telah menyebabkan peningkatan permintaan akan cara memprosesnya secara efisien dan hemat biaya. Kalau tidak, mengumpulkan data itu menjadi sia-sia dan membuang-buang sumber daya secara besar-besaran. Anda memerlukan cara untuk memindai data dalam jumlah besar untuk mencari pola atau koneksi, yang kemudian dapat Anda gunakan dalam perencanaan strategis Anda.

Ilmuwan data menggambarkan Big Data dalam istilah 3V:

Volume – jumlah data yang dihasilkan dari berbagai sumber
Velocity – kecepatan data yang dihasilkan
Varietas – campuran tipe data yang termasuk dalam keseluruhan kumpulan data – terstruktur / semi terstruktur / tidak terstruktur.

Setiap sistem analisis data harus mempertimbangkan 3V data yang ditanganinya, terutama saat menentukan kemampuannya.

Apa itu Analisis Data?

Analisis data adalah proses mempelajari data dan menggambar pola. Itu berada di pusat bidang analitik data. Analisis data meliputi analisis deskriptif (menganalisis data dan menggambarkan apa yang terjadi) dan analisis prediktif (memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan, berdasarkan aktivitas saat ini dan masa lalu).

Banyak bisnis berjuang untuk mengakses semua data yang berkaitan dengan bisnis mereka. Seringkali, data yang sesuai sudah tersedia, tetapi bisnis kekurangan alat untuk menganalisisnya menjadi bentuk yang dapat digunakan. Data mungkin tersebar di banyak tempat, artinya bisnis pertama-tama perlu mengumpulkan semua data yang diperlukan bahkan sebelum mereka memulai analisis data. Dan setelah perusahaan mengumpulkan data dari berbagai sumber, mereka sering perlu mengubahnya menjadi bentuk umum dan menggabungkannya. Ini bisa sesederhana membandingkan data dalam format file .CSV dan Excel.

Oracle mengamati bahwa proses pengumpulan data bisa jauh lebih sulit dan memakan waktu daripada analisis data aktual, terutama jika dilakukan secara manual dan tidak dapat diulang. Biasanya, perusahaan harus "menemukan kembali roda" setiap kali mereka perlu melakukan analisis data ini.

Ada empat jenis utama analitik data, menurut Model Ascendency Gartner:

1. Analitik data deskriptif – menjawab pertanyaan dasar seperti “berapa banyak, kapan, di mana, dan apa.” Ini adalah fokus alat dan dasbor intelijen bisnis (BI). Analitik deskriptif dapat dipisahkan lebih lanjut menjadi pelaporan ad hoc (laporan khusus yang dibuat untuk Anda sesuai kebutuhan) dan laporan kalengan (laporan terjadwal mengikuti template atau format umum). [Apa yang telah terjadi?]

2. Analitik data diagnostik – proses pemeriksaan data untuk memahami sebab dan akibat atau mengapa sesuatu terjadi. [Kenapa ini terjadi?]

3. Analitik data prediktif – Anda dapat menggunakannya untuk mengidentifikasi tren, korelasi, dan penyebab. Ini dapat mencakup pemodelan prediktif dan pemodelan statistik. [Apa yang akan terjadi?]

4. Analitik data preskriptif – gabungan AI dan data besar untuk membantu memprediksi hasil dan mengidentifikasi tindakan yang harus diambil. [Bagaimana kita bisa mewujudkannya?]

Masing-masing jenis analisis data ini memiliki tujuan tertentu, dengan beberapa berfokus pada masa depan, dan yang lainnya untuk lebih memahami masa lalu. Apa pun jenis yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda, bagaimanapun, tujuan utama seorang analis data adalah menggunakan data untuk meningkatkan efisiensi dan meningkatkan kinerja, dengan menemukan pola dalam data.

Tujuh teknologi mencakup analitik data dan Big Data:

• Analitik Prediktif – algoritme statistik yang mengerjakan data yang menentukan hasil di masa mendatang berdasarkan data historis
• Hadoop – kerangka kerja perangkat lunak yang mampu memproses dan memuat data dalam jumlah besar
• Penambangan Data – analisis sejumlah besar data untuk mengungkap koneksi dan pola
• Pembelajaran Mesin – bagian dari AI yang melibatkan pemrograman komputer untuk belajar dari pengalaman, sehingga mereka dapat menghasilkan model untuk menganalisis kumpulan data besar dan menghasilkan hasil yang lebih baik dan lebih halus.
• Text Mining – seperti Data Mining, tetapi bertujuan untuk menganalisis teks yang tersedia untuk mengembangkan wawasan dan pemahaman – terkait erat dengan Natural Language Processing (NLP)
• In-memory Analytics – analisis data memori sistem untuk mendapatkan wawasan
• Manajemen Data – meningkatkan penyimpanan, kualitas, dan pengaturan data dalam organisasi.

Menggunakan AI untuk Analisis Data

Seperti yang kita lihat di What is AI Marketing?, kemunculan AI telah menyebabkan pergeseran seismik yang telah mengubah industri pemasaran tanpa bisa dikenali lagi. Salah satu alasannya adalah kekuatan AI untuk mempercepat dan memahami analisis data. AI telah memberi pemasar kemampuan untuk memanfaatkan data dalam jumlah besar, mengotomatiskan proses kompleks, mempersonalisasi konten, dan membuat prediksi dengan akurasi yang sebelumnya tidak diketahui.

AI menggunakan perangkat komputasi untuk mensimulasikan proses kecerdasan manusia. Biasanya dibutuhkan sejumlah besar data pelatihan, "belajar" dari ini, dan kemudian menganalisis data langsung untuk korelasi dan pola, membuat prediksi tentang apa artinya ini di masa depan.

Analisis data tradisional membutuhkan input manusia yang cukup besar untuk memanipulasi kode setiap kali seseorang membutuhkan perubahan. AI, bagaimanapun, menghilangkan persyaratan ini, karena dapat membuat penyesuaian yang diperlukan secara mandiri, terutama jika menggabungkan pembelajaran mesin.
AI dapat mencakup ketujuh teknologi yang kami sebutkan di atas untuk membuat pemrosesan Big Data menjadi mungkin dan dapat dikelola.

Bagaimana Analisis Data AI Berbeda dari Analisis Data Tradisional

Perbedaan utama antara AI dan analisis data tradisional berkaitan dengan kapasitas dan independensi komputer. Kami sebelumnya telah mencapai batas jumlah data yang dapat diproses secara efisien oleh manusia. Untuk melangkah lebih jauh ke dalam analisis data biasanya diperlukan begitu banyak sumber daya sehingga dengan cepat menjadi tidak praktis dan tidak ekonomis. Sistem berbasis AI dapat menangani lebih banyak data yang dilemparkan ke mereka dan bekerja dengan kecepatan manusia super untuk mencapai hasil yang lebih baik.

Selain itu, sistem yang menyertakan pembelajaran mesin, memungkinkan komputer untuk belajar dan bekerja secara mandiri, mengubah berbagai bentuk data mentah menjadi analisis yang berarti. Sistem ini membutuhkan masukan manusia pada awalnya, tetapi tidak lama kemudian mereka dapat berfungsi secara mandiri, meninggalkan staf untuk melakukan tugas-tugas lain dengan prioritas lebih tinggi.

Penggunaan untuk Analisis Data AI

Pembelajaran mesin memberi peluang bagi bisnis untuk memproses data dalam jumlah besar dan menemukan tren dan pola. Ini memberi mereka kesempatan untuk mengoptimalkan sistem dan memberikan layanan yang dipersonalisasi kepada pelanggan mereka.

Bisnis dapat memperoleh data dari berbagai sumber. Mereka bahkan dapat menggunakan perangkat lunak deteksi dan pengenalan wajah untuk mempersonalisasi pemasaran kepada individu. Perangkat lunak otomasi cerdas dapat belajar dari reaksi emosional yang ditampilkan konsumen, dan perangkat lunak tersebut dapat menyesuaikan pesan pemasarannya. Perusahaan dapat meningkatkan layanan pelanggan, dan pada gilirannya, pengalaman pelanggan, dengan menggabungkan data pelanggan historis, algoritme kompleks, pemrosesan bahasa alami, dan bahkan analisis emosional untuk memprediksi keinginan pelanggan dengan lebih baik.

Walmart, misalnya, menggunakan model kecerdasan buatan untuk memprediksi dengan lebih baik campuran inventaris yang optimal untuk toko mana pun pada hari tertentu. Misalnya, mereka memasukkan informasi cuaca ke dalam sistem mereka sehingga mereka dapat mengadopsi stok toko untuk mencerminkan permintaan pelanggan dengan lebih baik. Mereka tahu bahwa toko di area yang diperkirakan akan terjadi badai akan meningkatkan permintaan untuk hal-hal seperti karung pasir, air kemasan, dan penyedot debu basah/kering. Walmart tahu untuk segera mengirimkan barang-barang ini dari pusat distribusi mereka ke toko itu. Semakin banyak peristiwa cuaca, semakin banyak sistem mempelajari permintaan pelanggan.

Kasus lain di mana Walmart beradaptasi secara real-time dengan analitik datanya adalah dengan AI smart pricing. Mereka bereksperimen dengan kamera berkemampuan Wi-Fi dengan data real-time di lorong daging, menyesuaikan harga untuk mengurangi pembusukan dan pemborosan. Walmart telah menemukan bahwa penetapan harga yang cerdas ini telah menghasilkan peningkatan penjualan sebesar 30% di departemen tersebut.

Bagaimana AI Dapat Digunakan untuk Mengungkap Wawasan dan Tren dari Data Pelanggan?

Seperti yang diamati oleh Deeper Insights, AI dapat merevolusi cara kita mengumpulkan wawasan produk dan konsumen. Bisnis dapat memanfaatkan kekuatan analitik data tidak terstruktur untuk melacak perilaku konsumen seperti pola pembelian atau menemukan kebutuhan yang tidak terpenuhi dalam kategori produk yang ramai. Ini dapat membantu bisnis untuk berinovasi, memperluas, meningkatkan penjualan, dan menjual silang produk dan layanan mereka ke pasar yang sebelumnya tidak terpikirkan.

Data tidak terstruktur, seperti ulasan, komentar, postingan media sosial, dan forum, benar-benar dapat menangkap pandangan pelanggan Anda. Namun data ini sebelumnya akan dikeluarkan dari pengambilan keputusan bisnis Anda, kemungkinan besar ditempatkan dalam kategori "terlalu sulit". Ini memberi merek pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku pelanggan dan peluang tersembunyi.

Analitik teks dapat memberikan wawasan tentang sentimen pelanggan, tren percakapan, topik yang dibahas, dan informasi bermanfaat lainnya. Analitik teks bertenaga AI memberikan kemampuan analisis prediktif yang memungkinkan bisnis mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan tren pasar dengan lebih baik.

Analitik data prediktif dan preskriptif membantu Anda menentukan apa yang diinginkan pelanggan sebelum mereka melakukannya. Ini memastikan Anda dapat memesan jenis dan jumlah inventaris yang tepat dengan sedikit pemborosan, meningkatkan layanan pelanggan, memaksimalkan efisiensi bisnis, dan meningkatkan nilai seumur hidup pelanggan Anda.

Membungkus Barang

Analisis data AI menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk memantau dan menganalisis data dalam jumlah besar, mengotomatiskan pekerjaan yang memakan waktu yang biasanya dilakukan oleh analis data. AI dan pembelajaran mesin sekarang mengubah analitik data dengan menawarkan tingkat kecepatan, skala, dan perincian yang mustahil secara manusia dan tidak terbayangkan sebelumnya.

Keuntungan lain menggunakan analisis data AI adalah, tidak seperti analis data manusia, algoritme AI tidak terhalang oleh asumsi dan bias yang sudah ada sebelumnya. Analitik AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar dan memberikan analisis yang sepenuhnya objektif. Selain itu, algoritme pembelajaran mesin dapat merespons perubahan bisnis segera setelah terjadi.