Mengantisipasi Top 10 Tren Data dan Analitik di 2024

Dunia data dan analitik berada di ambang transformasi mendalam pada tahun 2024. Saat kita memulai perjalanan inovasi dan kemajuan teknologi ini, sangat penting untuk mengidentifikasi tren-tren yang akan membentuk lanskap ini. Mari kita menjelajahi 10 tren data dan analitik yang diantisipasi di tahun 2024, dimulai dengan tren utama:

Tren 1: Operasionalisasi AI: Menanamkan AI ke dalam Operasi Bisnis

Dalam upaya untuk mencapai keunggulan operasional, bisnis secara mulus mengintegrasikan AI ke dalam operasi inti mereka. Tren ini menandakan pergeseran dari fase eksperimental ke adopsi AI secara massal, menjanjikan efisiensi yang ditingkatkan, pengambilan keputusan real-time, dan otomatisasi cerdas di berbagai industri.

Teknologi AI dan ML saat ini mengesankan dunia dengan kemampuannya mengekstrak data dari dokumen tak berstruktur dengan tingkat akurasi yang hampir mencapai 95%. Di dunia di mana sekitar 90% data kurang memiliki skema yang terdefinisi dengan baik, organisasi harus belajar menavigasi lautan data yang luas dan sering kali kacau seperti itu.

Ambil sistem rekomendasi Netflix sebagai contoh. Sistem rekomendasi Netflix menggunakan AI/ML untuk menyusun daftar tontonan yang dipersonalisasi berdasarkan karakter pengguna. Operasionalisasi AI menerapkan prinsip yang sama pada cakupan data analitik yang lebih luas. Hal Ini tentang mengotomatisasi, mengoptimalkan, dan menyederhanakan proses yang memberikan pemahaman dari data deluge ( banjir data :

skenario ketika lebih banyak data yang dihasilkan daripada yang dapat dikelola atau dibatasi dengan sukses dan efisien) sehingga perusahaan dapat mengekstrak wawasan berharga dan membuat keputusan yang terinformasi.

Dengan demikian, operasionalisasi AI dapat menjadi tiang yang mendorong organisasi menuju kesuksesan yang didorong oleh data. Jadi, ketika kita melihat ke 2024, merangkul operasionalisasi AI bukanlah pilihan; itu menjadi keharusan bagi mereka yang bertujuan untuk menggali potensi penuh upaya analitik data mereka.

Tren 2 : Literasi Data: Menyamakan Kesenjangan Pengetahuan

Menyadari pentingnya literasi data, organisasi berinvestasi dalam program untuk memastikan bahwa karyawan di semua tingkatan memiliki keterampilan yang diperlukan untuk memahami, menginterpretasi, dan membuat keputusan berdasarkan data. Menyamakan kesenjangan literasi data sangat penting untuk memaksimalkan potensi wawasan yang didorong oleh data.

Menurut Gartner, literasi data merujuk pada keterampilan untuk membaca, mengungkapkan, dan berkomunikasi data secara efisien dalam konteksnya. Ini melibatkan memahami asal data, struktur, teknik analitis, dan kemampuan untuk menyampaikan aplikasi praktis dan manfaatnya. Akibatnya, banyak bisnis saat ini memfokuskan pada pendidikan karyawan untuk meningkatkan literasi data mereka, sejalan dengan evolusi mereka menjadi organisasi yang berpusat pada data.

Banyak perusahaan saat ini fokus pada pendidikan karyawan untuk meningkatkan literasi data mereka, membawa pada hasil analitik data yang lebih baik.

Tren 3: Observabilitas Data untuk Analisis Real-time dan Kehandalan Data

Analisis real-time semakin vital, dan observabilitas data muncul sebagai tren kunci. Organisasi fokus untuk memastikan bahwa data mereka tidak hanya akurat tetapi juga segar, memungkinkan mereka membuat keputusan berdasarkan informasi terbaru.

Menurut Gartner, pada tahun 2026, 30% organisasi yang mengimplementasikan arsitektur data terdistribusi akan mengadopsi observabilitas data, naik dari kurang dari 5% pada tahun 2023. Pada tahun 2024, bisnis dan industri akan semakin memprioritaskan kemampuan untuk mengamati dan menganalisis data seiring dengan penghasilan data. Platform observabilitas data akan melacak saluran data, memantau kualitas data, dan memberikan wawasan instan.

Pergeseran ke arah kebaruan data memungkinkan organisasi membuat keputusan berdasarkan informasi yang paling mutakhir. Baik memantau perilaku pelanggan atau melacak data rantai pasokan, analisis data real-time akan menjadi perubahan permainan untuk mendapatkan wawasan yang dapat diandalkan dan membuat keputusan yang lebih baik.

Tren 4: Data Sintetis untuk Keamanan Data yang Kokoh

Dengan meningkatnya kekhawatiran tentang keamanan data, penggunaan data sintetis semakin mendapat perhatian. Tren ini melibatkan pembuatan data buatan yang mempertahankan karakteristik statistik data asli, memberikan solusi yang kokoh untuk pengujian dan pengembangan tanpa mengorbankan informasi sensitif.

Prediksi Gartner sangat revolusioner, mereka memperkirakan bahwa 60% data yang digunakan oleh solusi AI dan analitik akan menjadi data sintetis pada tahun 2024. Tren data sintetis merupakan lompatan besar menuju membuka potensi analitika data, menjaga privasi, dan memberdayakan bisnis untuk berkembang di dunia yang didorong oleh data.

Sebagai contoh, di sektor kesehatan, UC Davis Health dan Provinzial memimpin penggunaan data sintetis untuk prediksi penyakit dan analitik prediktif masing-masing, menghemat waktu dan menjamin privasi. Sementara itu, Vienna City dengan cerdik memanfaatkan data sintetis untuk mengembangkan berbagai aplikasi perangkat lunak di sektor publik, menghindari batasan GDPR tentang penggunaan data pribadi individu sambil menciptakan alat berharga untuk warga.

Tren 5: Integrasi Data Terpadu dengan Fabric Data

Pada tahun 2024, permintaan untuk integrasi data yang mulus dipenuhi dengan munculnya fabric data. Pendekatan yang terpadu untuk integrasi data ini memungkinkan organisasi menghubungkan sumber data yang berbeda, memberikan pandangan komprehensif dan konsisten untuk pengambilan keputusan yang lebih terinformasi.

Menurut Gartner, fabric data mengurangi waktu implementasi sebesar 30% dan waktu perawatan sebesar 70%. Kemampuan untuk menggunakan kembali kemampuan dan teknologi dari berbagai pusat data, gudang data, dan danau data diharapkan menjadi langkah besar dalam menyesuaikan pengalaman analitika.

Tren 6: Mesh Data: Pendekatan Terdesentralisasi untuk Arsitektur Data

Melangkah dari arsitektur data terpusat, tren data mesh mempromosikan pendekatan terdesentralisasi. Ini melibatkan pembuatan tim data terdesentralisasi berorientasi domain, memberdayakan setiap tim untuk mengelola produk data mereka secara independen, memfasilitasi fleksibilitas dan skalabilitas.

Manfaat dari data mesh sangat meyakinkan; memudahkan beban pada sistem penyimpanan, mempromosikan interoperabilitas, dan memperkuat keamanan serta kepatuhan regulasi. Zhamak Deghani, inovator di balik data mesh, telah memperkenalkan Nextdata, perusahaannya yang dirancang untuk membantu bisnis dalam mengadopsi arsitektur data mesh dan kontainer produk data terdesentralisasi.

Sebagai contoh, penggunaan solusi data mesh dengan AWS oleh JPMorgan Chase Bank menunjukkan konsep ini dalam tindakan. Sebelumnya, mengekstrak dan mengumpulkan data dari berbagai domain adalah proses yang rumit. Namun, data mesh memungkinkan pemilik membuat informasi dapat diakses melalui danau data, menciptakan katalog data perusahaan. Ini akan memimpin aliran data yang lancar antara aplikasi tim dan merevolusi manajemen data dan pengambilan keputusan untuk bisnis berpikir ke depan pada tahun 2024.

Tren 7: Governance Data dan Analitik Adaptif

Dengan lanskap data yang terus berkembang, model governance beradaptasi. Tren menuju governance data dan analitik yang adaptif menekankan fleksibilitas, memastikan bahwa kerangka kerja governance tetap efektif di tengah perubahan teknologi, regulasi, dan kebutuhan bisnis.

Dengan merangkul governance adaptif, perusahaan dapat membina budaya demokratisasi data tanpa mengorbankan keamanan atau kepatuhan. Ketika organisasi mempercepat dan memperluas inisiatif bisnis digital mereka, ekosistem dan platform, kemampuan mereka untuk memberikan nilai bisnis yang diharapkan dan menanggapi gangguan akan semakin bergantung pada produk yang efektif untuk memungkinkan governance data dan analitik yang adaptif.

Tren 8: Edge Computing untuk Wawasan Data Real-time

Edge computing menjadi sorotan ketika organisasi mencari wawasan data real-time. Dengan memproses data lebih dekat ke sumbernya, edge computing mengurangi latensi, membuatnya ideal untuk aplikasi yang membutuhkan pengambilan keputusan instan, seperti perangkat IoT dan sistem automasi.

Bayangkan revolusi industri 4.0 di mana perangkat IoT berada di setiap sudut, terus menghasilkan data. Menurut Gartner, lebih dari 50% data krusial akan segera dikelola di luar batas pusat data dan awan tradisional, menuju edge computing. Apa yang mendorong perubahan cepat ini? Nah, saat ini dunia menghasilkan lebih dari 64 zetabyte data setiap tahun, dengan perkiraan angka tersebut melonjak menjadi 180 zetabyte pada tahun 2025.

Jadi, bisnis harus memanfaatkan analisis edge untuk mempercepat tugas dan menghemat waktu dan sumber  daya berharga untuk meningkatkan produktivitas dan sepenuhnya memanfaatkan revolusi edge komputasi.

Tren 9: Prompt Engineering untuk Wawasan Data Cepat

Kebutuhan akan kegesitan dalam rekayasa data (data engineering) ditekankan oleh tren prompt engineering atau rekayasa cepat. Pendekatan ini berfokus pada mempercepat proses dari data mentah menjadi wawasan yang dapat diambil tindakan, memungkinkan organisasi untuk merespons dengan cepat terhadap kondisi pasar yang dinamis.

Alat otomatisasi canggih yang didukung oleh artificial intelligence dan machine learning merupakan inti dari prompt engineering. Alat-alat ini mengotomatisasi tugas-tugas harian, seperti pembersihan data, normalisasi, dan rekayasa fitur, memungkinkan data engineer dan data scientist fokus pada tugas-tugas berharga yang memerlukan keahlian manusia.

Dengan meminimalkan intervensi manual dan memanfaatkan alur kerja rekayasa otomatis, perusahaan dapat mengurangi waktu untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat diambil tindakan. Prompt engineering meningkatkan produktivitas dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang fleksibel sebagai tanggapan terhadap dinamika bisnis yang cepat.

Tren 10: Keputusan Intelijen: Meningkatkan Pengambilan Keputusan Manusia

Pada tahun 2024, decision intelligence atau kecerdasan keputusan muncul sebagai tren penting, menggabungkan AI dan analitik canggih untuk meningkatkan pengambilan keputusan manusia. Pendekatan ini memberdayakan para pengambil keputusan dengan wawasan dan rekomendasi, memupuk hubungan simbiosis antara intuisi manusia dan kecerdasan mesin.

Dengan menggabungkan wawasan yang didorong oleh data dengan keahlian manusia, decision intelligence memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi, tepat waktu, dan strategis di berbagai domain dan sektor. Gartner memperkirakan bahwa sepertiga perusahaan besar akan memanfaatkan decision intelligence dalam dua tahun mendatang untuk meningkatkan keterampilan pengambilan keputusan mereka.

Saat kita mengantisipasi perkembangan tren-tren transformatif ini, jelas bahwa tahun 2024 akan menjadi tahun penting bagi data dan analitik. Tetaplah terhubung karena kami menjelajahi setiap tren secara mendalam, mengurai inovasi dan peluang yang menanti di masa depan.

Cybertrend adalah partner resmi Tableau di Indonesia dan IT Consulting yang fokus memajukan pengoptimalan bisnis di era transformasi digital melalui solusi data analisis dan visualisasi data serta inovasi produk berbasiskan artificial intelligence dan machine learning seperti CtrendMax dan CtrendVision. Kontak kami untuk mengetahui solusi-solusi layanan dan produk kami melalui email di page contact atau WhatsApp bisnis Cybertrend.

Share:

Facebook
Email
LinkedIn
WhatsApp

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Most Popular

Follow Our Social Media

Get The Latest Updates

Subscribe To Our Newsletter

No spam, notifications only about new products, updates.