Penjelasan Analisis Kognitif:Panduan yang Jelas dan Sederhana

Setiap hari, dunia menghasilkan lebih dari 402 juta terabyte data. Jumlah total data yang diproduksi, ditangkap, dan dikonsumsi di seluruh dunia berkembang pesat dan diperkirakan mencapai lebih dari 612 miliar terabyte pada tahun 2030.

Data ini berasal dari mana saja:catatan transaksi pembelian, sinyal GPS ponsel cerdas, sensor yang digunakan untuk mengumpulkan informasi iklim, konten yang diposting di platform media sosial, gambar dan video yang diambil oleh satelit, dan banyak lagi.

Untuk memahami data ini dan mengungkap pola serta wawasan yang tersembunyi, penting untuk menganalisisnya secara efisien. Saat ini, hampir semua perusahaan menggunakan analisis data untuk mengurangi pengeluaran, membuat keputusan berdasarkan bukti, mengembangkan dan memasarkan produk dan layanan baru, serta mengidentifikasi peluang baru.

Selama bertahun-tahun, analisis data telah berevolusi dari Deskriptif (apa yang terjadi di masa lalu) ke Diagnostik (mengapa hal itu terjadi) ke Prediktif (apa yang paling mungkin terjadi di masa depan) ke Preskriptif (apa yang dapat dilakukan untuk mempengaruhi hasil di masa depan).

Pergeseran paradigma besar berikutnya kemungkinan besar akan mengarah ke Analisis Kognitif, yang akan memanfaatkan kekuatan prosesor berperforma tinggi dan algoritme Kecerdasan Buatan untuk mengungkap pola kompleks yang tersembunyi dalam data dalam jumlah besar.

Di bawah ini, Anda akan mempelajari mengapa Analisis Kognitif penting, cara kerjanya, apa saja aplikasi di masa depan dan ukuran pasar, serta perusahaan mana yang banyak berinvestasi pada alat analisis kognitif. Mari kita mulai dengan pertanyaan dasar.

Apa Sebenarnya Analisis Kognitif itu?

Cognitive Analytics adalah teknologi pintar yang mencakup berbagai metode analisis untuk memeriksa data terstruktur dan tidak terstruktur. Ia dapat menelusuri kumpulan data yang kompleks dan menemukan jawaban yang masuk akal untuk pertanyaan yang diajukan.

Bayangkan analitik kognitif sebagai sistem dengan kecerdasan mirip manusia. Daripada hanya memindai data, alat ini memahami konteksnya, menafsirkan nada kalimat, dan mengenali objek tertentu dalam gambar atau video.

Cognitive Analytics sering kali menggunakan kecerdasan buatan, machine learning, jaringan saraf, dan semantik untuk mengungkap pola dan wawasan yang rumit (yang tidak bisa dilakukan oleh analisis konvensional). Teknologi ini berkembang seiring waktu dengan terus belajar dari data dan interaksi manusia-mesin. Artinya, semakin banyak Anda memasukkan data, semakin cerdas analisisnya.

Sebagian besar perusahaan menggunakan analisis kognitif untuk melacak pola perilaku pelanggan dan mengidentifikasi peluang potensial. Dengan cara ini, mereka dapat memperkirakan hasil di masa depan dan membuat keputusan berdasarkan data untuk meningkatkan kinerja.

Beberapa bagian dari analisis kognitif tumpang tindih dengan analisis prediktif. Area-area ini terutama melibatkan penggunaan data intelijen bisnis untuk memperkirakan kejadian dan tren di masa depan.

Catatan:Cognitive Analytics juga merupakan nama perusahaan swasta, serta nama merek dagang untuk layanan bisnis. Meskipun analis pasar umumnya menggunakan istilah ini ketika berbicara tentang data besar dan intelijen bisnis. 

Bagaimana Cara Kerjanya?

Analisis kognitif adalah pendekatan penerusan data yang dimulai dan diakhiri dengan apa yang ada di dalam data. Ini menggunakan teknik canggih yang memproses seluruh data (semua jenis dan skala apa pun) untuk mengungkap wawasan yang belum pernah terjadi sebelumnya dan tidak terduga. Meskipun sistem analisis kognitif mungkin menggunakan berbagai algoritme untuk mengekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, arsitektur dasarnya tetap sama, dan semuanya mengikuti urutan prosedur dasar:

1. Menelusuri dan Mengumpulkan Data  

Ia mencari seluruh “basis pengetahuan” untuk menemukan data real-time. Data ini dapat berasal langsung dari sensor, perangkat IoT, robot, dan peralatan. Data ini kemudian disusun dan diintegrasikan dengan data yang ada atau data historis dari kuartal sebelumnya.

Beberapa sistem analitik kognitif menampilkan data melalui dasbor intuitif, antarmuka pengguna peralatan, dan representasi lainnya. Alat visualisasi data yang mudah dipahami dapat secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk menemukan pola umum dan melakukan perbaikan.

2. Analisis data 

Langkah selanjutnya adalah menganalisis teks, audio, dan video dengan cermat untuk memahami bahasa alami dan interaksi manusia. Untuk melakukan hal ini, analisis kognitif menggabungkan teknik kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan semantik.

Hal ini terutama bergantung pada Deep Learning Neural Network, bagian dari pembelajaran mesin. Jaringan saraf meniru cara kerja otak manusia. Terdiri dari beberapa lapisan (lapisan masukan, lapisan keluaran, dan lapisan tersembunyi di antaranya) yang terhubung melalui node, dan koneksi ini membentuk sebuah 'jaringan'.

Node yang saling berhubungan ini berfungsi seperti neuron di otak manusia. Mereka membaca semua data yang masuk dan mengenali pola kompleks menggunakan algoritma. Jaringan dapat mengelompokkan dan mengklasifikasikan data mentah, menemukan korelasi, dan terus belajar serta meningkatkannya seiring waktu.

3. Menghasilkan dan mengevaluasi hipotesis berbasis bukti 

Pola dan wawasan yang teridentifikasi kemudian dinilai untuk menemukan apakah hipotesis tersebut berdasarkan bukti. Jika terdapat bukti konkrit yang mendukung hipotesis, sistem akan mengevaluasi hipotesis tersebut untuk menentukan nilai potensialnya. Hal ini membantu mengidentifikasi kemungkinan ancaman di masa depan dan peluang perbaikan.

4. Beradaptasi dan belajar dari pilihan dan respons pengguna 

Karena analisis kognitif menggunakan kecerdasan buatan, ia dapat menyesuaikan perilakunya sesuai dengan interaksi pengguna. Misalnya, jika seseorang terus-menerus mencari jenis informasi tertentu, sistem secara bertahap akan belajar memberikan informasi serupa tanpa membuang banyak sumber daya komputasi.

Manfaat

Analisis kognitif diterapkan di perusahaan dan organisasi untuk menjembatani kesenjangan antara data dalam jumlah besar dan kebutuhan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Wawasan mendetail tentang bisnis ini membantu perusahaan meningkatkan produk mereka, memberikan layanan yang lebih dipersonalisasi kepada pelanggan, dan melihat kinerja pesaing mereka.

Bagi perusahaan besar, analisis kognitif telah terbukti sangat efektif dalam tiga bidang:

1. Keterlibatan Pelanggan

Pandangan 360 derajat yang sulit dipahami mengenai perilaku pelanggan memungkinkan perusahaan menciptakan pengalaman pelanggan yang lancar dan bebas hambatan. Selain itu, hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan pemahaman yang lebih mendalam tentang preferensi pembelian pengguna, mengantisipasi kebutuhan mereka, dan memastikan segmentasi pengguna yang lebih baik.

2. Produktivitas dan Efisiensi 

Prioritaskan dan selesaikan masalah dengan lebih cepat, manfaatkan informasi penting dari percakapan pengguna, otomatisasi tindakan untuk permintaan umum, kurangi pengeluaran untuk sumber daya yang kurang penting, dan berdayakan anggota tim untuk merespons dengan cepat dan dinamis. Dan karena analisis kognitif menggabungkan informasi masa lalu dengan data saat ini untuk terus meningkatkan hasil, Anda dapat dengan cepat beradaptasi terhadap perubahan eksternal dan tren pasar.

3. Pertumbuhan Bisnis 

Analisis kognitif memungkinkan perusahaan memperluas bisnisnya ke pasar baru, menemukan peluang baru di lokasi tertentu, menggali sumber data yang belum dimanfaatkan, dan berinovasi pada produk dan layanan baru. Hal ini juga memudahkan analis dan peneliti pasar untuk mendapatkan manfaat dari big data dan memecahkan masalah di lokasi bisnis mereka.

Adopsi Awal

Selama dekade terakhir, beberapa raksasa teknologi dan startup telah menginvestasikan ratusan juta dolar di bidang teknologi kognitif yang sedang berkembang. Google, Microsoft, IBM, Amazon, Cisco, HPE, SparkCognition, dan DataRobot termasuk di antara kontributor utama.

Menurut studi yang dilakukan oleh IBM, pengguna awal telah melihat hasil positif dari inisiatif kognitif mereka — mulai dari interaksi pelanggan yang lebih baik hingga inovasi produk dan pertumbuhan bisnis.

Pengguna awal ini memanfaatkan berbagai kemampuan kognitif, mulai dari pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami hingga membuka nilai-nilai dari berbagai sumber data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Beberapa perusahaan mengembangkan platform khusus, sementara perusahaan lain memanfaatkan API untuk menerapkan teknologi kognitif ke dalam sistem mereka.

IBM menyelidiki lebih dari 600 pengguna awal yang menerapkan teknologi kognitif. Laporan mereka menunjukkan bahwa kemampuan kognitif memainkan peran penting dalam pertumbuhan perusahaan. Sekitar 65% pengguna awal percaya bahwa teknologi kognitif sangat penting bagi strategi dan kesuksesan bisnis mereka, sementara 58% mengatakan teknologi kognitif adalah bagian penting dari transformasi digital perusahaan mereka.

Era Baru Analytics 

Saat kita memasuki dunia yang hampir semuanya terhubung, bisnis akan semakin bergantung pada analisis kognitif dan alat terkait untuk tumbuh dan beradaptasi terhadap perubahan kebutuhan pelanggan.

Lebih khusus lagi, alat kognitif dapat membantu perusahaan benar-benar memahami pola perilaku pelanggan, mengidentifikasi akar penyebab ketidakpuasan pelanggan, dan menemukan cara inovatif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Analisis kognitif juga sangat cocok dalam mengoptimalkan biaya operasional, meningkatkan retensi pelanggan, dan mengurangi waktu penyelesaian secara signifikan.

Contoh Analisis Kognitif dalam Kehidupan Nyata

Analisis kognitif kini digunakan di hampir setiap industri untuk mengidentifikasi pola, potensi ancaman, dan peluang perbaikan. Misalnya,

Perbankan dan Keuangan 

Komputasi kognitif dapat mengubah sektor perbankan dan keuangan secara radikal. Tidak seperti sistem konvensional yang memodelkan perilaku pelanggan berdasarkan tindakan masa lalu dan memperlakukan semua pelanggan dengan sama, sistem kognitif membuat analisis individu yang lebih tepat dan tepat waktu berdasarkan usia, pendapatan, dan transaksi mereka.

Analisis kognitif dapat membantu bank menyesuaikan produk dan layanan untuk setiap pelanggan, secara cerdas menargetkan individu dengan kekayaan bersih tinggi, menawarkan rencana investasi yang lebih baik, dan menerapkan pengetahuan yang memadai untuk memecahkan masalah dengan cepat.

Secara keseluruhan, paradigma komputasi yang muncul ini dapat diterapkan di tiga bidang:

• Layanan pelanggan:Karena sistem kognitif memahami masalahnya, sistem ini dapat memberikan solusi yang akurat tanpa mengalihkan pelanggan ke departemen lain, sehingga menghemat waktu semua orang.
• Pengambilan keputusan dan pemberian nasihat:Hal ini dapat meningkatkan proses penjaminan pinjaman, yang memerlukan pemahaman lebih dalam tentang bisnis untuk membuat keputusan berdasarkan data.
• Konsultasi investasi:Sistem kognitif memungkinkan bank dan sektor keuangan non-perbankan dengan cepat menelusuri sumber investasi untuk mengeksplorasi tren pasar terkini, mengevaluasi risiko, dan memberikan saran terkini kepada pelanggan.

Keamanan siber

Kecerdasan buatan dan jaringan saraf dalam memudahkan sistem kognitif untuk terus mengekstrak data dari berbagai sumber dan memperoleh pengetahuan melalui analisis tingkat lanjut. Jaringan neural semakin berkembang setiap kali dilakukan iterasi, sehingga sistem dapat belajar memprediksi ancaman dan menciptakan solusi proaktif.

Dengan meningkatnya serangan siber dan kurangnya spesialis keamanan siber yang terampil, alat seperti analisis kognitif memberikan hasil yang sangat baik. Sistem ini dapat memproses dan menganalisis sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur (untuk mengidentifikasi berbagai jenis ancaman dan risiko) yang hampir mustahil dilakukan oleh sistem analisis tradisional.

Perawatan Kesehatan

Informasi terkait layanan kesehatan (seperti gambar radiologi, hasil lab, laporan patologi, catatan kesehatan elektronik, penelitian klinis, dan banyak lagi) sulit untuk dianalisis dan dibagikan karena terfragmentasi. Di sinilah sistem kognitif berguna. Mereka dapat dengan cerdas dan cepat menguraikan berbagai jenis informasi untuk membantu profesional kesehatan.

Wawasan yang ditawarkan oleh analisis kognitif memudahkan penyedia layanan kesehatan untuk memahami kesehatan setiap pasien, mengambil keputusan yang tepat, dan memberikan perawatan yang lebih personal.

Saat ini, komputasi kognitif digunakan di banyak pusat onkologi di seluruh dunia. Misalnya, di MD Anderson Cancer Center dan Memorial Sloan Kettering Cancer Center, analisis kognitif membantu dokter menganalisis data medis berukuran petabyte (termasuk studi klinis, hasil uji coba, dan pedoman praktik terbaik) untuk mendukung diagnosis dan keputusan pengobatan.

Daya dan Energi

Industri minyak dan gas terus menghadapi tantangan dalam mencari, memurnikan, dan mendistribusikan minyak mentah dan produk sampingannya. Dengan bantuan analisis kognitif, para insinyur dan pakar teknis dapat mengambil keputusan penting, seperti lokasi eksplorasi minyak, cara mengalokasikan sumber daya, produk mana yang diprioritaskan, dan cara meningkatkan efisiensi fasilitas yang ada.

Platform kognitif sudah digunakan oleh banyak perusahaan utilitas di Amerika Serikat, termasuk Mega Energy, Arizona Public Service Electric, Gexa Energy, Portland General Electric, dan Avangrid. Sistem ini memberikan beberapa manfaat, mulai dari memperkirakan beban hingga memetakan struktur tarif terhadap model biaya individual.

Logistik dan Ritel

Analisis kognitif berguna di setiap tahap Logistik dan rantai Pasokan, mulai dari manajemen gudang dan otomatisasi hingga pengemasan dan paletisasi. Ini menganalisis data dari ekosistem internal (inventaris, tempat penjualan) dan eksternal (tren pasar, cuaca). Tujuannya adalah untuk meningkatkan efisiensi rantai pasokan, meminimalkan biaya, dan memberikan wawasan berharga bagi bisnis sehingga mereka dapat merespons dengan cepat skenario yang berubah secara dinamis.

Analisis kognitif juga memainkan peran penting dalam industri ritel. Ini dapat diintegrasikan dengan platform e-commerce untuk mengekstrak data tentang pelanggan dan perilaku pembelian mereka. Untuk toko offline, sistem kognitif dapat membantu retailer mengoptimalkan inventaris dan menyediakan produk yang lebih dipersonalisasi dengan harga menarik.

Pendidikan dan Pembelajaran

Komputasi kognitif dapat memberikan hasil yang lebih baik bagi siswa dan pendidik. Hal ini dapat mengidentifikasi sekolah dan guru yang berkinerja buruk, memprediksi kinerja siswa dalam disiplin ilmu tertentu, dan menyediakan materi pelajaran yang dipersonalisasi. 

Pada tahun 2003, sekolah negeri Miami-Dade County di Florida mengadopsi Perangkat Lunak Tutor Kognitif untuk memberikan umpan balik kepada siswa saat mereka mengatasi masalah. Perangkat lunak ini terbukti jauh lebih efektif dibandingkan kurikulum konvensional saja.

Alat Analisis Kognitif Terkenal

Sekarang setelah Anda mengetahui penerapan analisis kognitif di kehidupan nyata, mari kita jelajahi berbagai jenis alat kognitif yang digunakan di berbagai bidang.

1. BukaSMILE

OpenSMILE (Interpretasi Pidato dan Musik Sumber Terbuka dengan Ekstraksi Ruang Besar) secara otomatis mengekstrak fitur dari sinyal audio dan mengklasifikasikan sinyal ucapan dan musik. Ini banyak digunakan untuk pengenalan suara, pengenalan emosi, identifikasi pembicara, deteksi akord, dan pelacakan irama. Itu juga dapat mendeteksi kondisi pembicara, seperti keracunan, depresi, atau gangguan patologis vokal.

Karena program perangkat lunak ini sebagian besar ditulis dalam C++, program ini berjalan dengan lancar di semua platform, termasuk platform tertanam seperti macOS, iOS, Windows, Android, Linux, dan Raspberry Pi.

2. IBM Watson

IBM Watson menggunakan lebih dari 100 teknik berbeda untuk menganalisis bahasa alami, menemukan sumber yang relevan, menghasilkan hipotesis, mengevaluasi bukti, dan memberi peringkat pada jawaban terbaik. Pada dasarnya, ini menerapkan pemrosesan bahasa alami tingkat lanjut, penalaran tingkat lanjut, representasi pengetahuan, dan algoritme pembelajaran mesin pada bidang penjawab pertanyaan domain terbuka.

Dengan Watson, bisnis mendapatkan akses ke portofolio lengkap kemampuan AI, baik itu alat untuk mendeteksi tren yang sedang berkembang atau mengembangkan aplikasi untuk pelanggan. Teknologi ini menghemat waktu dan mengotomatiskan lebih banyak proses, sehingga karyawan dapat fokus pada pertumbuhan dan peluang baru.

3. NuPIC

NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing) adalah platform AI sumber terbuka yang mengimplementasikan algoritma pembelajaran HTM (Hierarchical Temporal Memory). Cocok untuk berbagai masalah, terutama deteksi anomali dan prediksi sumber data streaming.

4. Iris oleh Apixio

Amerika Serikat menghasilkan lebih dari 1,3 miliar dokumen perawatan klinis setiap tahunnya; sekitar 80% dari data ini tidak terstruktur dan sulit diakses. Di situlah Iris berguna. Ini adalah platform komputasi kognitif yang mengekstraksi wawasan berharga dari sejumlah besar data klinis dan informasi lainnya dalam sistem kesehatan.

Mesin analitik Iris menggunakan pembelajaran mesin dan teknologi pemrosesan bahasa alami untuk menghasilkan profil pasien dan mengevaluasi risiko. Ini dapat mengelompokkan pasien dan kasus serupa untuk memberikan data pasien berbasis bukti. Dan karena data berubah seiring waktu, platform ini terus memantau informasi pasien untuk memberi tahu profesional kesehatan mana yang berhasil dan mana yang tidak.

5. Aila oleh Enterra Solutions

Aila menggabungkan matematika tingkat lanjut dan kecerdasan buatan untuk menalar dan memecahkan masalah dengan cara yang mirip dengan manusia. Hal ini dapat menganalisis data internal dan eksternal perusahaan, menarik kesimpulan, dan menghasilkan wawasan berharga sesuai permintaan. Berbeda dengan analisis bisnis tradisional, Aila dapat menangani dunia Big Data yang bervolume tinggi dan multivariat.

Ini dapat menjawab beberapa pertanyaan tersulit —

• Apakah ada peluang untuk mengalihkan pengeluaran tahun depan dalam segmen pasar untuk meningkatkan ROI?
• Apakah ada tujuan tingkat layanan klien kami yang berisiko? Jika ya, bagaimana cara memitigasi risiko tersebut?

6. Ignio Cheetah oleh TCS

Ignio Cheetah adalah rangkaian produk otomasi kognitif untuk operasi TI dan manajemen beban kerja. Teknologi ini dapat secara instan mendeteksi dan memprediksi kondisi TI abnormal yang memerlukan perhatian, mengurangi peringatan palsu, mengumpulkan peristiwa serupa atau terkait, dan memprioritaskan peringatan berdasarkan dampak bisnis. Dan karena sistem belajar dari pengalamannya sendiri, sistem ini menjadi lebih baik seiring berjalannya waktu.

Ignio sudah digunakan oleh banyak perusahaan besar, termasuk perusahaan Fortune 500 dan Global 2000 yang merupakan inovator dan pemimpin di bidangnya masing-masing. Platform ini mengelola lebih dari 1,5 juta sumber daya teknologi secara mandiri untuk 50+ klien.

7. Sertifikasi Korteks

Cortex Certifai memastikan bahwa model pembelajaran mesin bebas dari bias algoritmik untuk mengurangi pengambilan keputusan dan penalaran yang tidak tepat. Hal ini menghasilkan skor kepercayaan gabungan, yang disebut AI Trust Index, yang mengukur model otomatis berdasarkan kualitas data, performa, ketahanan, keadilan, kemampuan menjelaskan, dan kepatuhan.

Indeks Kepercayaan ini membantu bisnis mengevaluasi trade-off dan pertentangan yang biasa terjadi antara kinerja dan risiko. Pemangku kepentingan dapat menggali setiap parameter evaluasi untuk menemukan potensi perbaikan. Hal ini dapat diterapkan pada model kotak hitam apa pun, termasuk model statistik, model prediktif, dan model pembelajaran mesin.

8. SparkCognition EPP

SparkCognition EPP menggunakan AI dan algoritme pembelajaran mesin yang dipatenkan untuk mencegah serangan siber yang belum pernah terjadi sebelumnya sehingga mengganggu operasi bisnis dan mengidentifikasi ancaman phishing dari PDF, dokumen, dan serangan PowerShell langsung ke memori. Agen kognitifnya yang ringan mempelajari pola perilaku khas semua endpoint dalam perusahaan dan memperingatkan tim keamanan tentang potensi serangan.

Sistem ini terintegrasi dengan baik dalam arsitektur keamanan yang ada, memberikan pengoperasian yang lancar di latar belakang hingga 100.000 titik akhir terkelola yang menjalankan macOS, Linux, atau Windows. Teknologi ini telah terbukti mengungguli penyedia perlindungan endpoint konvensional dan generasi berikutnya.

Studi Terkini

Komputasi kognitif telah menarik banyak ilmuwan dan peneliti data selama dekade terakhir. Penelitian terbaru tersebut antara lain:

Mendeteksi parameter psikofisiologis untuk konflik kognitif-emosional 

Peneliti Rusia telah mengembangkan platform untuk mengidentifikasi parameter yang didiagnosis dari jarak jauh (menggunakan alat pesan video seperti Skype), yang secara objektif dapat menunjukkan adanya konflik kognitif-emosional selama dialog. Platform ini menggunakan jaringan saraf untuk secara otomatis menandai reaksi emosional orang-orang dalam data video.

Model kognitif komputasi ACT-R

Meskipun kemampuan rotasi mental merupakan keterampilan penalaran spasial yang penting dalam kognisi manusia, sangat sedikit yang diketahui tentang cara kerjanya saat bermain video game. Peneliti Italia telah memodelkan rotasi mental (melalui model kognitif berbasis ACT-R) untuk menganalisis apakah dan dalam kondisi apa kemampuan tersebut digunakan dalam permainan Tetris™. Hasilnya menunjukkan wawasan yang signifikan mengenai aktivasi rotasi mental selama dinamika permainan.

Analisis Kognitif untuk deteksi anomali 

Para ilmuwan di Pusat Penelitian dan Teknologi Hellas, salah satu pusat penelitian terbesar di Yunani, telah mengembangkan platform analisis kognitif yang dapat memproses, menganalisis, dan memanfaatkan data mesin yang canggih untuk mendukung kebutuhan industri manufaktur yang terus berkembang. Ia mampu memantau anomali kompleks dan menangani kondisi tak terduga. Selain itu, antarmuka penggunanya menggunakan teknik visualisasi tingkat lanjut untuk menyajikan informasi secara efektif.

Bagaimana masa depan Analisis Kognitif?

Menurut laporan Research and Markets, ukuran pasar analisis kognitif akan mencapai $40,8 miliar pada tahun 2030, tumbuh pada tingkat tahunan gabungan (CAGR) sebesar 38%.

Tiongkok diperkirakan akan mencapai ukuran pasar sebesar $6 miliar pada tahun 2030. Pasar penting lainnya termasuk Jepang, Kanada, dan Jerman, yang diproyeksikan tumbuh masing-masing sebesar 33%, 32%, dan 25%, selama periode perkiraan.

Pendorong pertumbuhan utama pasar ini mencakup penerapan teknologi big data dan komputasi awan, serta pengenalan teknik analisis canggih, yang meningkatkan permintaan akan solusi analisis kognitif yang efisien.

Baca: Kecerdasan Buatan vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam | Perbedaannya

Pertanyaan Umum

Ada berapa jenis analisis?

Analisis data modern dapat dibagi menjadi lima kategori:

• Analisis deskriptif:adalah bentuk analisis paling sederhana yang menggambarkan apa yang terjadi dan apa yang sedang terjadi.
• Analisis diagnostik:mengambil satu langkah lebih jauh dengan menjawab mengapa hal itu terjadi. Ini membandingkan tren yang ada dan menentukan hubungan antar variabel jika memungkinkan.
• Analisis prediktif:memperkirakan tren masa depan, menjawab apa yang mungkin terjadi dalam waktu dekat. Ini menganalisis data masa lalu dan saat ini untuk membuat prediksi tentang tren masa depan.
• Analisis preskriptif:mempertimbangkan berbagai faktor dan menyarankan tindakan yang dapat diambil. Ini membantu pengguna membuat keputusan berdasarkan data.
• Analisis kognitif:menggabungkan kekuatan statistik, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk memproses data dalam jumlah besar dan memahami konteks. Hal ini menghadirkan peluang baru untuk menggali sumber data yang belum dimanfaatkan, menemukan pola rumit, dan menyediakan layanan yang dipersonalisasi.

Mengapa analis pasar menggunakan analisis kognitif?

Karena semakin banyak perangkat yang menghasilkan data setiap detiknya, pengumpulan, pemrosesan, dan analisis semua informasi yang disimpan di seluruh server dan di luar server menjadi semakin sulit.

Analisis kognitif mengatasi tantangan-tantangan ini:Analisis ini menggunakan statistik canggih dan model AI untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dalam beragam data dalam jumlah besar. Tidak seperti analitik konvensional, yang mengekstrak informasi dari data terstruktur di domain tertentu, analitik kognitif mengambil pendekatan yang lebih luas dan fleksibel terhadap penemuan data. Ia beroperasi dengan cara yang mirip dengan manusia untuk menafsirkan data, memahami konteksnya, dan mengungkap pola dan tren.

Apa perbedaan antara Komputasi Kognitif dan AI?

Kecerdasan Buatan terdiri dari algoritma yang dilatih untuk menghasilkan hasil yang akurat. Algoritme ini belajar dari perubahan data yang terus-menerus dan metode koreksi mandiri untuk membuat keputusan yang cerdas.

Komputasi kognitif meniru pemikiran manusia dan beradaptasi dengan penalaran manusia. Ini bertujuan untuk memecahkan masalah kompleks dengan cara yang mirip dengan cara manusia mendekatinya. Sebaliknya, model AI berfokus pada menemukan cara baru dan mungkin lebih efisien untuk menyelesaikan masalah, bahkan terkadang mengungguli metode manusia.

Baca Selengkapnya:

• 13 Perusahaan Ilmu Data Terbaik Di Dunia
• 13 Perangkat Lunak Analisis Prediktif Terbaik
• 12 Alat Pembelajaran Mesin Terbaik