Dapatkah pembelajaran mesin mengamankan keunggulan kompetitif Anda?
Dinamika bisnis berkembang setiap detik. Tidak dapat dipungkiri bahwa persaingan dalam dunia bisnis saat ini jauh lebih ketat dibandingkan satu dekade yang lalu. Perusahaan berjuang untuk mempertahankan keuntungan apa pun.
Digitalisasi dan pengenalan pembelajaran mesin ke dalam proses bisnis sehari-hari telah menciptakan perubahan struktural yang menonjol dalam dekade terakhir. Algoritme terus ditingkatkan dan dikembangkan.
Setiap ide yang telah sepenuhnya mengubah hidup kita pada awalnya disambut dengan kritik. Penerimaan selalu diikuti oleh skeptisisme, dan hanya ketika ide menjadi kenyataan, arus utama benar-benar menerimanya. Pada awalnya, integrasi data, visualisasi data, dan analisis data tidak berbeda.
Lihat juga: Cara mulai memasukkan pembelajaran mesin ke dalam perusahaan
Memasukkan struktur data ke dalam proses bisnis untuk mencapai kesimpulan yang berharga bukanlah praktik baru. Metode, bagaimanapun, telah terus ditingkatkan. Awalnya, data tersebut hanya tersedia untuk pemerintah, di mana mereka menggunakannya untuk membuat strategi pertahanan. Pernah mendengar tentang Enigma?
Di zaman modern, pengembangan dan peningkatan berkelanjutan dalam struktur data, bersama dengan pengenalan platform berbasis cloud open source, telah memungkinkan semua orang untuk mengakses data. Komersialisasi data telah meminimalkan kritik dan skeptisisme publik.
Perusahaan sekarang menyadari bahwa data adalah pengetahuan dan pengetahuan adalah kekuatan. Data mungkin merupakan aset terpenting yang dimiliki perusahaan. Bisnis berusaha keras untuk mendapatkan lebih banyak informasi, meningkatkan proses analitik data, dan melindungi data tersebut dari potensi pencurian. Ini karena hampir semua hal tentang bisnis dapat diungkapkan dengan mengolah data yang benar.
Tidak mungkin mendapatkan manfaat maksimal dari integrasi data tanpa memasukkan jenis struktur data yang tepat. Fondasi organisasi berbasis data diletakkan di atas empat pilar. Semakin sulit bagi organisasi mana pun untuk berkembang jika tidak memiliki salah satu fitur berikut.
Empat elemen kunci
Berikut adalah empat elemen kunci dari sistem manajemen data yang komprehensif:
- Pengelolaan data hibrida
- Tata kelola terpadu
- Ilmu data dan pembelajaran mesin
- Analisis dan visualisasi data
Manajemen data hybrid mengacu pada aksesibilitas dan penggunaan data yang berulang. Langkah utama untuk menggabungkan struktur berbasis data di organisasi Anda adalah memastikan bahwa data tersedia. Kemudian Anda melanjutkan dengan membawa semua departemen dalam bisnis ke kapal. Struktur data primer menyatukan semua departemen individual dalam perusahaan dan merampingkan aliran informasi antar departemen tersebut.
Jika terjadi kesenjangan komunikasi antar departemen, maka akan menghambat arus informasi. Salah urus komunikasi akan mengakibatkan kekacauan dan malapetaka alih-alih meningkatkan efisiensi operasi bisnis.
Awalnya, aturan dan regulasi yang ketat mengatur data dan membatasi orang untuk mengaksesnya. Bentuk baru tata kelola data membuat data dapat diakses, tetapi juga memastikan keamanan dan perlindungan. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang undang-undang Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa yang baru dan tata kelola data terpadu di sini dalam sesi GDPR Rob Thomas.
Dua aspek lain dari manajemen data berkaitan dengan rekayasa data. Spreadsheet yang penuh dengan angka tidak ada gunanya jika tidak dapat disesuaikan untuk menyimpulkan beberapa wawasan yang berguna tentang operasi bisnis. Ini membutuhkan keterampilan analitis untuk menyaring informasi yang tidak relevan. Ada berbagai teknologi visualisasi yang memungkinkan dan memudahkan orang untuk menangani dan memahami data.
Ingin mempelajari lebih lanjut tentang topik tersebut? Daftar sekarang untuk bergabung dengan saya di sesi langsung bersama Hilary Mason, Dez Blanchfield, Rob Thomas, Kate Silverton, Seth Dobrin, dan Marc Altshuller.
Ikuti saya di Twitter dan LinkedIn untuk pembaruan menarik lainnya tentang pembelajaran mesin dan integrasi data.
