Data Integration – Apa hubungannya AI dengan Integrasi Data?

Integrasi data – Apa hubungannya AI dengan Integrasi Data? Dalam skrip untuk integrasi data bisnis Anda yang sukses, apakah ada peran AI?

Bukan rahasia lagi bahwa dunia integrasi data berubah dengan cepat, tugas mengintegrasikan data juga menjadi semakin kompleks. Bisnis saat ini sangat bergantung pada analisis data dan informasi waktu nyata untuk membuat keputusan, meningkatkan taruhan untuk integrasi data. Penggunaan data tidak terstruktur, data besar, data departemen, data pengguna akhir, dan data eksternal semuanya menantang model lama untuk integrasi data.

Dalam kenyataan baru ini, proses sederhana untuk mengekstrak, mengubah, dan memuat (ETL) integrasi untuk data perusahaan terstruktur tidak lagi cukup. Bagi kami yang berkecimpung dalam bisnis pengelolaan data, tidak mengherankan jika dalam survei TDWI 2017, 37 persen responden menyebutkan kesulitan dalam mengakses dan mengintegrasikan semua data yang relevan sebagai tantangan untuk menjadi perusahaan yang “berbasis data” ( standar emas).

Baca Juga: Menerapkan Robotic Process Automation untuk integrasi melalui API

Apa saja tantangannya?

Ketika organisasi terus memanfaatkan data besar dan seluk-beluk data tumbuh, kemampuan untuk mengintegrasikan data menjadi lebih menakutkan. Data tidak lagi berada di dalam organisasi - data itu hidup di cloud dan di seluruh platform cloud. Tipe data baru dan tingkat komputasi menambah warna pada beragam struktur data yang dimiliki banyak organisasi saat ini.

Saat ini, alat integrasi data berfungsi untuk memindahkan dan mengangkut data dari satu tempat ke tempat lain. Tetapi memindahkan dan mengangkut data adalah bagian yang mudah - mengintegrasikan data adalah bagian yang sulit. Sebagian besar perusahaan mengharapkan alat untuk mengintegrasikan data secara ajaib dan marah ketika alat tidak memenuhi harapan.

Baca Juga: Tren teknologi penting yang harus Anda ikuti

Jadi, apa hambatan utama menuju integrasi data yang sukses?

• Data ada di semua bagian organisasi dan tidak lagi hanya berada di dalam organisasi. Itu hidup di cloud dan di seluruh platform cloud, di sistem yang berbeda, dengan skema yang berbeda dan dengan dependensi data yang berbeda.

• Lingkungannya beragam dan rumit. Data memasuki organisasi di banyak tempat dan diduplikasi serta disalin di seluruh ekosistem. Setiap sistem memiliki pemilik yang berbeda, sehingga data dibuat dan dikelola secara berbeda. Informasi diakses oleh banyak pengguna yang berbeda, semuanya membuat perubahan sesuai dengan kebutuhan mereka.

Sampai data muncul di benak para pemimpin bisnis ke tingkat aset perusahaan, data akan dilihat dan digunakan sebagai produk sampingan dari bisnis, yang pada akhirnya menjaga integrasi data sebagai rintangan yang cukup besar bagi organisasi. Selain itu, memenuhi tantangan integrasi data modern memerlukan strategi dan arsitektur integrasi data yang solid - dan menyelesaikannya bukanlah tugas yang mudah.

Baca Juga: Teknologi inovatif yang mengubah bisnis dan menciptakan lapangan kerja baru

Bagaimana AI dapat membantu?

Apakah ada berita yang menjanjikan di sini? Ya, saya percaya ada.

Ada banyak optimisme di antara para pemimpin teknologi informasi dan CIO bahwa munculnya Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) akan secara drastis meningkatkan proses dan hasil integrasi data. Laporan Enterprise Management Associates (EMA) baru-baru ini menyatakan bahwa “Pengaktifan AI harus menjadi prioritas bagi para pemimpin analitik di semua tingkatan karena memberi organisasi kemampuan untuk mengatasi kendala warisan atau pemrosesan data yang kurang otomatis.”

Sederhananya, evolusi alat integrasi data harus mencakup proses AI dan ML untuk membantu integrasi data berdasarkan keputusan manusia di masa lalu. Alat tersebut perlu menggabungkan bagaimana manusia (atau proses buatan manusia) mengintegrasikan data di masa lalu, belajar dari keputusan ini dan menerapkan pembelajaran ke data di seluruh organisasi.

Baca Juga: Akhir dari E-Commerce dan bangkitnya Augmented Reality

Janji masa depan

AI dan ML (serta teknologi IoT dan grafik) akan secara radikal mengubah integrasi data di seluruh lanskap data. Penghapusan upaya yang sangat manual akan mentransisikan integrasi data dari proses satu arah menjadi proses multilateral. Ini berarti bahwa data pada akhirnya akan dapat mengintegrasikan dirinya sendiri berdasarkan apa yang telah dipelajari dan berbagi pembelajarannya dengan mesin dan manusia.

Demikian pula, kita perlu berpikir di luar integrasi data tradisional dan mendorong pendekatan yang lebih cerdas dengan menggunakan kemampuan AI statistik. Misalnya, menggunakan analisis frekuensi untuk membantu mengidentifikasi outlier dan nilai yang hilang yang dapat mendistorsi ukuran lain (misalnya, rata-rata, rata-rata, median), menerapkan statistik ringkasan untuk membantu analis memahami distribusi dan varians (karena data tidak selalu terdistribusi normal, seperti banyak metode statistik berasumsi), dan menggunakan korelasi untuk menunjukkan variabel atau kombinasi variabel mana yang paling berguna berdasarkan kekuatan kemampuan prediksi.

Baca Juga: Prospek Karir Di Big Data Dan Cloud Computing

Jadi, apa hubungannya AI dengan integrasi data? Banyak sebenarnya.

Namun, peringatan: Teknologi AI dan ML hanya akan mewujudkan potensi yang dijanjikan untuk proses integrasi data jika dibangun di atas fondasi program strategi data yang komprehensif untuk mengumpulkan, menghubungkan, dan mengelola data. Dan strategi itu harus didukung oleh tata kelola data, literasi data, dan program manajemen data untuk memindahkan data secara efektif dari produk sampingan ke aset bisnis. Tanpa itu, semua proses integrasi data Anda dapat dengan cepat menjadi kacau, tidak seimbang, atau paling buruk, gagal. https://www.haris.eu.org/