Pentingnya Kualitas Data dalam Implementasi Kecerdasan Buatan

Teknologi Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dapat memberikan manfaat signifikan bagi industri semua ukuran. Menurut laporan McKinsey, bisnis yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan akan menggandakan arus kas mereka pada tahun 2030. Sebaliknya, perusahaan yang tidak mengimplementasikan AI akan mengalami penurunan 20% dalam arus kas mereka. Namun, manfaat tersebut tidak hanya terbatas pada keuangan. AI dapat membantu perusahaan mengatasi kekurangan tenaga kerja. AI juga sangat meningkatkan pengalaman pelanggan dan hasil bisnis, membuat bisnis lebih dapat diandalkan.

Mengingat AI memiliki banyak kelebihan, mengapa tidak semua orang mengadopsi AI? Pada 2019, survei PwC menunjukkan bahwa 76% perusahaan berencana menggunakan AI untuk meningkatkan nilai bisnis mereka. Namun, hanya 15% yang memiliki akses ke data berkualitas tinggi untuk mencapai tujuan bisnis mereka. Studi lain dari Refinitiv menunjukkan bahwa 66% responden mengatakan bahwa data berkualitas rendah menghambat kemampuan mereka untuk mengimplementasikan dan mengadopsi AI secara efektif.

Survei tersebut menemukan bahwa tiga tantangan utama dalam bekerja dengan teknologi pembelajaran mesin dan AI adalah – “informasi akurat tentang cakupan, sejarah, dan populasi data”, “identifikasi catatan yang tidak lengkap atau rusak”, dan “pembersihan dan normalisasi data”. Ini menunjukkan bahwa data berkualitas rendah adalah hambatan utama bagi bisnis untuk mendapatkan analitik AI yang berkualitas tinggi.

Mengapa Data Begitu Penting?

Ada banyak alasan mengapa kualitas data sangat penting dalam implementasi AI. Berikut beberapa alasan paling penting:

1. Sampah Masuk dan Sampah Keluar

Sangat mudah untuk memahami bahwa output sangat bergantung pada input. Dalam hal ini, jika dataset penuh dengan kesalahan atau bias, maka hasilnya juga akan salah. Sebagian besar masalah terkait data tidak hanya tentang kuantitas data, tetapi tentang kualitas data yang Anda masukkan ke dalam model AI. Jika Anda memiliki data berkualitas rendah, model AI Anda tidak akan bekerja dengan baik, tidak peduli seberapa baik model tersebut.

2. Tidak Semua Sistem AI Sama

Ketika kita berpikir tentang dataset, kita biasanya berpikir dalam bentuk data kuantitatif. Namun, ada juga data kualitatif dalam bentuk video, wawancara pribadi, opini, gambar, dll. Dalam sistem AI, dataset kuantitatif terstruktur dan dataset kualitatif tidak terstruktur. Tidak semua model AI dapat menangani kedua jenis dataset. Oleh karena itu, memilih jenis data yang tepat untuk model yang sesuai sangat penting untuk mendapatkan output yang diharapkan.

3. Kualitas vs. Kuantitas

Dipercaya bahwa sistem AI perlu mengonsumsi banyak data untuk belajar dari itu. Dalam debat tentang kualitas versus kuantitas, yang terakhir biasanya lebih disukai oleh perusahaan. Namun, jika dataset berkualitas tinggi tetapi lebih pendek, maka akan memberikan jaminan bahwa outputnya relevan dan kuat.

4. Karakteristik Dataset yang Baik

Karakteristik dataset yang baik mungkin subjektif dan tergantung pada aplikasi yang AI layani. Namun, ada beberapa fitur umum yang harus dicari saat menganalisis dataset.

• Kelengkapan: Dataset harus lengkap tanpa grid atau spot kosong. Setiap sel harus memiliki potongan data di dalamnya.
• Kelengkapan: Dataset harus selengkap mungkin. Misalnya, jika Anda mencari vektor ancaman cyber, maka Anda harus memiliki semua profil tanda tangan dan informasi yang diperlukan.
• Konsistensi: Dataset harus sesuai dengan variabel yang telah ditetapkan. Misalnya, jika Anda memodelkan kotak paket, maka variabel yang dipilih (plastik, kertas, karton, dll.) harus memiliki data harga yang sesuai untuk masuk ke dalam kategori yang ditentukan.
• Akurasinya: Akurasi adalah kunci dari dataset yang baik. Semua informasi yang Anda berikan kepada model AI harus dapat dipercaya dan akurat. Jika sebagian besar dataset Anda salah, maka outputnya juga akan salah.
• Keunikan: Poin ini serupa dengan konsistensi. Setiap titik data harus unik untuk variabel yang dilayaninya. Misalnya, Anda tidak ingin harga bungkus plastik jatuh ke dalam kategori lain dari pengemasan.

Memastikan Kualitas Data

Ada banyak cara untuk memastikan bahwa kualitas data tinggi, seperti memastikan bahwa sumber data dapat dipercaya. Berikut beberapa teknik terbaik untuk memastikan bahwa Anda mendapatkan data berkualitas tinggi untuk model AI Anda:

1. Profil Data

Profil data sangat penting untuk memahami data sebelum menggunakannya. Profil data memberikan wawasan tentang distribusi nilai, nilai maksimum, minimum, rata-rata, dan outlier. Selain itu, membantu dalam memformat inkonsistensi data. Profil data membantu memahami apakah dataset dapat digunakan atau tidak.

2. Mengevaluasi Kualitas Data

Dengan menggunakan perpustakaan pusat aturan kualitas data yang sudah dibangun, Anda dapat memvalidasi dataset apa pun dengan perpustakaan pusat. Jika Anda memiliki katalog data dengan alat bawaan, Anda dapat menggunakan kembali aturan tersebut untuk memvalidasi nama pelanggan, alamat email, dan kode produk. Selain itu, Anda juga dapat memperkaya dan memstandarisasi beberapa data.

3. Memantau dan Mengevaluasi Kualitas Data

Ilmuwan memiliki kualitas data yang sudah dihitung sebelumnya untuk sebagian besar dataset yang mereka gunakan. Mereka dapat mempersempitnya untuk melihat masalah spesifik yang dimiliki oleh suatu atribut dan kemudian memutuskan apakah akan menggunakan atribut tersebut atau tidak.

4. Persiapan Data

Peneliti dan ilmuwan biasanya perlu menyesuaikan data sedikit untuk mempersiapkannya untuk pemodelan AI. Peneliti tersebut memerlukan alat yang mudah digunakan untuk memparse atribut, membalik kolom, dan menghitung nilai dari data.

Dunia kecerdasan buatan terus berubah. Sementara setiap perusahaan menggunakan data dengan cara yang berbeda, kualitas data tetap penting dalam proyek implementasi AI. Jika Anda memiliki data yang dapat dipercaya dan berkualitas tinggi, Anda menghilangkan kebutuhan akan dataset besar dan meningkatkan peluang kesuksesan. Seperti semua organisasi lain, jika organisasi Anda beralih ke implementasi AI, periksa apakah Anda memiliki data berkualitas baik. Pastikan sumber Anda dapat dipercaya dan lakukan due diligence untuk memeriksa apakah mereka sesuai dengan kebutuhan data Anda.