Masalah dengan Big Data adalah bahwa ada terlalu banyak. Analytics menunjukkan bahwa data tumbuh pada tingkat yang hampir eksponensial. Jumlah ini tidak mengherankan, terutama jika Anda mempertimbangkan pertumbuhan data yang dihasilkan mesin.

Analisis VisualCue menunjukkan bahwa data yang tersimpan akan meningkat menjadi 44ZB pada akhir 2020 dan ada 2,5 triliun byte data yang dihasilkan oleh orang-orang di seluruh dunia secara teratur, menurut IBM.

Dibutuhkan terlalu banyak personel jika manusia harus menganalisis data yang dihasilkan oleh perusahaan, individu, dan mesin, yang tidak sepadan secara ekonomi.

Di sinilah Big Data dan Artificial Intelligence bekerja sama. Mengelola sejumlah besar data ini menggunakan algoritma perangkat lunak AI adalah satu-satunya cara untuk bekerja secara efektif dengan Big Data.

Big Data dan AI bekerja dalam timbal balik. Melalui pembelajaran mesin, kedua teknologi modern ini, (Big Data dan AI) telah membentuk pasangan yang mengesankan untuk menyediakan proses komputasi pada dimensi yang sama sekali baru dengan memanfaatkan proses pengulangan data secara terus menerus dengan intervensi manusia minimum.

Ketika Big Data dan Artificial Intelligence saling melengkapi, berikut adalah beberapa area di mana keduanya bekerja sama dengan baik.

Big data dan AI bekerja paling baik dalam menemukan wawasan berwawasan ke depan

Di masa lalu, orang menganalisis data untuk memahami apa yang telah terjadi. Tetapi dengan menggunakan Big Data dan AI, sekarang mungkin untuk membuat prediksi di masa depan dan memahami apa yang akan terjadi.

Sekarang, dengan menggunakan analitik prediktif, AI mendorong keputusan Big Data untuk membuat analisis prediktif dengan cara yang lebih rinci. Keputusan big data secara historis difokuskan pada titik data historis dan yang ada, biasanya menghasilkan ROI linier.

Orang Juga Baca: Dampak Big Data untuk Bisnis &Startup

Namun, dengan penerapan AI, tren ini telah berkembang menjadi proporsi epik dan eksponensial. Memanfaatkan AI, analitik Big Data memiliki kemampuan untuk memberikan perspektif bisnis berwawasan ke depan di seluruh perusahaan yang dapat mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik dan peningkatan yang signifikan dalam hasil bisnis.

Big data dan AI dapat membantu bisnis untuk meningkatkan produktivitas dan mengurangi tugas padat karya.

Dengan Big Data menyediakan volume data yang besar, algoritma kecerdasan buatan dapat mereproduksi perilaku tertentu di mesin atau dalam program komputer yang tidak layak di masa lalu.

Analisis data menjadi kurang padat karya dengan penggunaan AI dan Machine Learning. Teknologi ini membantu organisasi untuk menganalisis data mereka lebih efisien dan mudah daripada apa yang biasanya dilakukan karyawan mereka.

Tetapi penting untuk dipahami bahwa AI tidak membuat kesimpulan seperti manusia, tetapi mereka belajar dengan proses trial and error, dan sebagai konsekuensinya diperlukan Big Data untuk meningkatkan akurasi dan ketepatan analisis data mereka.

Big data dan AI dapat bekerja sama untuk meningkatkan akurasi dengan pembersihan data

Nilai data ditentukan oleh kualitas dan konsistensinya. Jika data Anda berkualitas buruk, maka itu berarti memiliki nilai yang sangat sedikit untuk analitik Big Data dan AI, karena wawasan yang keluar darinya tidak dapat dipercaya.

Untungnya, Big Data dapat dibersihkan menggunakan pembelajaran mesin dan AI. Berdasarkan Ness Digital Engineering, rahasia proyek pembelajaran mesin yang sukses adalah bahwa jumlah waktu yang dihabiskan untuk membersihkan dan menyiapkan data biasanya 80% dari keseluruhan kegiatan proyek.

People Also Baca : Mengelola Big Data dengan Telkom Big Box

Algoritma AI dapat mendeteksi nilai outlier dan nilai yang hilang, menemukan duplikasi catatan dan menormalkan data ke terminologi standar.

Sekarang telah menjadi lebih jelas bahwa kombinasi antara Big Data dan AI memiliki potensi besar untuk mengubah cara organisasi bekerja di era ekonomi digital ini.

Ketika Big Data Indonesia dan AI bekerja sama, itu akan memungkinkan perusahaan untuk lebih mempertimbangkan kebutuhan pelanggan mereka dan untuk memberikan respons terbaik yang tersedia.

Selain itu, penggunaan kedua teknologi dapat membantu bisnis untuk memahami harapan pelanggan dalam waktu sesingkat yang dibutuhkan, dan secara real-time jika memungkinkan.