nadla via iStock / Getty Images Plus
Ikuti ZDNET: Tambahkan kami sebagai sumber pilihan di Google.
**Poin Penting ZDNET**
* Kemampuan Anda memanfaatkan data bergantung pada proses dasar yang kuat.
* AI dapat menjadi sekutu terbaik dalam integrasi data.
* Fokuslah pada konsistensi, orkestrasi, kapabilitas, dan budaya.
Sebanyak 63% pemimpin bisnis menggambarkan organisasi mereka sebagai berbasis data. Namun, hanya satu dari dua eksekutif yang percaya diri dengan kemampuan organisasinya dalam memberikan wawasan bisnis yang tepat waktu.
Jika bisnis Anda ingin memaksimalkan potensi informasinya, diperlukan suatu teknik untuk membuat datanya tersedia dan dapat diakses. Di sinilah peran teknologi berkembang, di mana bukti-bukti yang semakin banyak menunjukkan bahwa teknologi ini dapat menjadi kunci membuka nilai dari informasi.
Baca juga: 5 cara menggunakan AI saat anggaran terbatas
Baik dalam integrasi platform, merger perusahaan, atau kerja lintas geografi, para profesional harus mengelola beragam sumber yang kompleks. Berikut adalah cara para ahli mengatakan bahwa AI dan automasi dapat membantu.
1. Dorong Konsistensi Internal
Joel Hron, CTO di spesialis konten dan teknologi global Thomson Reuters (TR), menyatakan organisasinya menggunakan AI untuk mengatasi tantangan integrasi data dan sistem dalam rekayasa perangkat lunak.
“Kami menemukan manfaat besar dalam berbagai aktivitas modernisasi dan migrasi,” ujarnya. “Kami banyak menggunakan alat AI untuk membantu memastikan kepatuhan terhadap standar aksesibilitas dan hal-hal sejenisnya.”
Pekerjaan perintisan itu terus berlanjut dengan cepat. Hron mengatakan tim pengembangan korporat TR saat ini sedang membuat sistem AI internal untuk due diligence guna mendorong konsistensi yang lebih baik dalam evaluasi kesepakatan, penilaian risiko, dan mitigasi potensi risiko.
“Ini benar-benar ide yang sangat kuat,” katanya. “Mereka telah membangunnya selama satu atau dua bulan terakhir, mengintegrasikannya dengan cukup baik dengan produk operasi hukum yang kami jual di pasar bernama HighQ.”
Baca juga: 90% proyek AI gagal – ini 3 cara memastikan proyek Anda tidak
Hron menjelaskan TR adalah perusahaan yang akusitif dan menghabiskan waktu untuk mengintegrasikan sistem. Meskipun manfaat pengembangan berbasis AI ini bagi perusahaannya jelas, mungkinkah alat di atas suatu hari digunakan oleh klien eksternal? Mungkin, katanya.
“Jika kami dapat menciptakan sesuatu yang sangat berguna bagi kami, mengapa tidak dibawa ke pasar? Tapi saat ini, fokus kami adalah bagaimana membuat teknologi ini berguna untuk seluruh aktivitas M&A kami dan membantu mendorong tidak hanya kecepatan dan efisiensi, tetapi juga konsistensi dalam kesepakatan yang kami lakukan.”
2. Orkestrasikan Wawasan Anda
Miko Chen, lead data engineer di Create Music Group, menggunakan data dan AI untuk meningkatkan proses operasional perusahaannya, dan ia menyarankan profesional lain untuk mengeksplorasi alat-alat terkini.
Spesialis teknologi musik yang berbasis di Los Angeles ini menggunakan AI dan kemampuan orkestrasi dalam layanan Astro (Airflow) dari Astronomer untuk mengelola lebih dari 600 *pipeline* data.
Create telah menggunakan Astro untuk mengintegrasikan teknologi BigQuery dan Google Cloud Storage-nya, serta API dari Spotify, YouTube, Apple Music, dan Amazon Music, ke dalam sebuah lapisan yang mengelola *pipeline* data untuk aktivitas operasional, seperti analitik dan peramalan keuangan untuk label dan artis.
Baca juga: 5 cara menghentikan pengujian AI dan mulai *scaling* dengan bertanggung jawab pada 2026
“Kami ingin menyediakan data yang lebih baik untuk membantu klien kami mengambil keputusan, alih-alih sekadar berpikir secara acak tentang apa yang harus mereka lakukan,” katanya.
“Misalnya, jika mereka ingin mengadakan konser, mereka dapat menggunakan wawasan kami untuk mempertimbangkan kota mana yang harus dipilih versus kota mana yang dapat dipilih lain waktu. Jadi, dengan data kami, artis dan klien kami dapat membuat keputusan proaktif ini.”
Create adalah bisnis yang akusitif, dan Chen mengatakan timnya juga menggunakan Astro untuk mengkonsolidasikan data.
“Dengan Astro, kami dapat dengan mudah memindahkan data ke berbagai tempat, seperti dari satu organisasi ke organisasi lain, atau dari satu negara ke negara lain,” jelasnya.
3. Eksplorasi Kapabilitas yang Ada
Huy Dao, direktur platform data dan pembelajaran mesin di Booking.com, mengatakan penting bagi para profesional untuk memahami kapabilitas teknologi dalam *stack* data yang mereka miliki saat ini.
Booking sudah menjadi pelanggan Snowflake ketika Dao bergabung dengan perusahaan pada Agustus 2023. Meskipun platform ini telah membuktikan nilainya, ia tahu teknologi ini menawarkan kapabilitas tambahan, terutama untuk menciptakan layanan yang didukung AI.
“Kami sekarang menggunakannya untuk jauh lebih banyak dari sekadar komponen *warehousing*,” kata Dao, yang menjelaskan arah perjalanan timnya selama dua setengah tahun terakhir kepada ZDNET.
“Semua akses data sensitif kami melalui Snowflake, dan kami juga menggunakan kapabilitas terbaru yang tersedia, baik Cortex AI maupun Cortex Analyst. Kami mengeksplorasi Snowflake Semantic View, dan kami juga tertarik pada Horizon Catalog, yang dapat terhubung dengan katalog data lainnya.”
Baca juga: Cara membangun *AI agent* yang lebih baik untuk bisnis Anda – tanpa menciptakan masalah kepercayaan
Daripada hanya menyediakan sumber informasi yang terkonsolidasi, Dao mengatakan Snowflake memberikan solusi berbasis AI yang membantu para profesional menyelesaikan tantangan bisnis yang rumit. Singkatnya, pengguna bisnis kini memiliki kekuatan untuk melakukan perubahan, berkat AI.
“Platform ini mengurangi hambatan masuk. Jadi, alih-alih hanya memiliki 200 pengguna yang dapat mengakses dan menggunakan data kami, kami dapat memiliki 2.000 pengguna karena Snowflake mempermudahnya,” ujarnya.
“Dengan beberapa kapabilitas AI, Anda bahkan tidak perlu menulis SQL untuk meng-*query* data. Hal-hal seperti itu memudahkan orang-orang yang secara tradisional tidak memiliki keterampilan data.”
4. Fokus pada Peningkatan Bertahap
Richard Corbridge, CIO di spesialis properti Segro, mengatakan kepada ZDNET bahwa AI dan automasi dapat memainkan peran penting dalam membantu perusahaannya menyatukan aset data yang berbeda-beda. Ia memberikan contoh data keberlanjutan lintas Eropa kepada ZDNET.
“Kami perlu memantau, sesuai hukum, jejak karbon dan statistik keberlanjutan kami. Di Polandia, mereka mengirimkan pembacaan meter sebagai PDF. Di Jerman, datanya datang sebagai pembacaan digital otomatis. Di Inggris, mungkin datang sebagai foto meteran utilitas,” jelasnya.
“Kami harus mencari cara bagaimana mengambil semua cara pelaporan penggunaan energi yang berbeda-beda itu, memasukkannya ke satu tempat, dan mengubahnya menjadi laporan Segro tentang jejak karbon dan penggunaan energi.”
Baca juga: Khawatir *AI agent* akan menggantikan Anda? 5 cara mengubah kecemasan menjadi aksi di tempat kerja
Sebelumnya, tugas yang melelahkan itu diselesaikan oleh seorang spesialis manusia menggunakan spreadsheet Excel. Kini, dengan bantuan AI dan automasi proses, tim Corbridge menggunakan AI untuk membebaskan sumber daya manusia dan menciptakan manfaat bisnis.
“Kami membangun kemampuan AI untuk mengambil data, membawanya kembali, memasukkannya ke basis data, mengetahui ketika datanya tidak benar, dan menunjuk elemen yang tidak logis, seperti di mana pembacaan meteran sama dengan bulan lalu, jadi pasti ada yang salah,” katanya.
“Ini hal yang keren di area yang kecil namun berdampak. Sangat menarik untuk melihat sedikit sisi *geek* dalam hal ini. Hasilnya sangat menarik.”
5. Kurangi Beban Manajemen
Ankur Anand, CIO di penyedia solusi teknologi dan talenta global Nash Squared, mengatakan dampak terbesar AI pada manajemen data adalah pemetaan dan normalisasi.
“AI mengurangi upaya integrasi Anda hampir 30% hingga 40% dan memberikan hasil yang jauh lebih akurat dibandingkan dengan pendekatan tradisional menggunakan Excel,” ujarnya.
Menggunakan BlueGecko, platform manajemen data berbasis AI dari spesialis teknologi Nextgenlytics, tim Anand telah mengotomasi proses pemetaan data yang memakan waktu, terutama selama aktivitas pasca-M&A.
Baca juga: 5 taktik keamanan yang tidak boleh salah dilakukan bisnis Anda di era AI – dan mengapa itu kritis
Ia menjelaskan kepada ZDNET bagaimana sistem ini menghasilkan hasil yang akurat pada tahap-tahap kunci, seperti selama proses ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat).
“BlueGecko memahami data, memetakan data, menjelaskan bagaimana dua sistem saling berkomunikasi, dan nilai-nilai di dalam sistem tersebut, dan melalui pendekatan itu, teknologi membantu mempercepat pekerjaan Anda seputar pengembangan ETL,” katanya.
Saran Anand untuk profesional lain yang ingin mengintegrasikan data dan sistem adalah untuk fokus pada budaya.
“Pikirkan tentang orang-orang yang telah menggunakan alat lain,” katanya. “Apa proses manajemen perubahan yang dapat Anda terapkan? Kesuksesan bukan hanya tentang penerapan; adopsi juga penting.”