Dengan perkembangan bisnis yang sangat cepat saat ini, data menjadi aset yang sangat berharga. Data bukan hanya berfungsi sebagai informasi, tetapi juga menjadi kunci untuk inovasi dan keunggulan kompetitif. Pemimpin yang mampu membuat keputusan bisnis lebih cepat dengan mengumpulkan data yang kuat, akurat, dan lengkap akan lebih unggul. Hal ini terlihat jelas dalam penggunaan Generative AI (GenAI). GenAI menawarkan kemajuan dan efisiensi yang luar biasa, dan meskipun data yang sempurna tidak selalu diperlukan untuk menghasilkan output yang kreatif dan fleksibel, pada akhirnya Anda perlu memastikan data yang Anda miliki terorganisir dengan baik. Artinya, Anda perlu lebih dari sekadar akses ke data; Anda memerlukan sistem pengelolaan data yang kuat, terutama saat Anda mulai mengembangkan bisnis. Pengelolaan data yang efektif memang penting, tetapi itu bukan hal yang mudah. Menerapkan beban kerja AI melibatkan proses yang rumit di mana para ilmuwan data dan tim terkait memilih dataset yang tepat dan memastikan datanya bersih dan lengkap. Proses ini lebih dari sekadar tantangan teknis, ini melibatkan kolaborasi di seluruh organisasi dan penerapan kerangka kerja pengelolaan data yang solid.

Perjalanan Pengelolaan Data

Untuk membantu Anda memahami pengelolaan data yang kompleks, kami telah menyusun panduan yang menjelaskan langkah-langkah utama dalam proses ini. Panduan ini berdasarkan hasil lokakarya dan konsultasi yang dilakukan oleh para ilmuwan data ahli Dell dengan berbagai organisasi. Ada tujuh langkah penting yang kami soroti, yang mencakup tantangan umum dan strategi yang terbukti berhasil dalam menciptakan model AI yang efektif dan dapat diperluas.

Dengan mengikuti prinsip-prinsip ini, organisasi Anda bisa bergerak dari tahap eksperimen dengan GenAI menuju penerapan transformasi data yang lebih besar. Ini akan mengubah data mentah menjadi aset strategis, membuka peluang untuk inovasi, dan memberikan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan di masa depan yang didorong oleh AI.

1. Identifikasi Kebutuhan Bisnis

Langkah pertama adalah menentukan tujuan dari pengelolaan data Anda, sehingga upaya yang dilakukan selaras dengan kebutuhan bisnis yang lebih besar. Tanpa tujuan dan cara untuk mengukurnya, Anda tidak akan bisa mendapatkan hasil yang berarti. Mulailah dengan memahami apa yang ingin dicapai oleh bisnis dan nilai apa yang diharapkan. Pastikan seluruh organisasi paham tentang tujuan yang ingin dicapai dan bagaimana keberhasilan akan diukur. Dengan menetapkan visi yang jelas, Anda dapat memastikan bahwa setiap langkah dalam pengelolaan data selanjutnya akan terarah dan fokus pada pencapaian tujuan yang spesifik.

2. Mempercepat Penemuan Data yang Relevan

Dengan peta jalan yang jelas, proses menemukan data yang relevan bisa lebih cepat. Tidak semua data yang ada dibutuhkan, jadi ilmuwan data perlu cepat menentukan data yang penting untuk menyelesaikan masalah. Buatlah hubungan yang jelas antara data dan nilai kegunaannya dengan membuat daftar data sumber dan metadata. Pendekatan yang fokus ini membantu menjadikan upaya data lebih efisien dan efektif. Dengan menemukan data yang relevan lebih cepat, Anda menghemat waktu dan sumber daya, sehingga ilmuwan data bisa lebih fokus pada data yang memberikan dampak besar dan mendukung tujuan strategis.

3. Sederhanakan Eksplorasi dan Akses Data

Jika Anda memindahkan data ke satu tempat untuk dianalisis, Anda bisa mengurangi manfaat analisis waktu nyata. Untuk menghindari hal ini, berikan ilmuwan data akses langsung ke data di tempat asalnya. Standarisasi proses dan gunakan otomatisasi untuk mengorganisir data, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur, ke lokasi yang mudah diakses. Pendekatan ini akan menghemat waktu dan membuat operasi data Anda lebih fleksibel, sehingga memungkinkan wawasan yang lebih cepat dan pengambilan keputusan yang lebih responsif. Dengan semakin banyaknya data yang harus dikelola, pengelolaan data yang efektif sangat penting untuk mendukung skala besar beban kerja AI. Pertimbangkan menggunakan alat seperti Dell Data Lakehouse, yang memungkinkan Anda menemukan, mengajukan kueri, dan memproses semua data perusahaan Anda, tanpa memandang lokasi atau sumber data, menggunakan satu sistem terintegrasi.

4. Optimalkan Analisis, Eksperimen ML, dan Pemodelan

Dorong eksperimen dan pemodelan terus-menerus untuk menemukan variabel yang bisa menyelesaikan masalah. Pertimbangkan untuk membuat data sintetis, yang sangat berguna ketika menghadapi tantangan kualitas atau privasi data, dan dapat mempercepat proses, terutama di awal perjalanan AI Anda. Menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya, yang hanya perlu disesuaikan dan disempurnakan, bisa menjadi langkah awal yang baik.

Saat proyek Anda berkembang, pastikan data mudah diakses. Hal ini akan membantu tim Anda untuk mengoptimalkan analisis dengan melakukan pengujian berulang. Gunakan platform yang mendukung berbagai iterasi dan algoritme, yang dapat mengungkap variabel penting dalam data, meningkatkan efektivitas AI generatif, dan membuka nilai dari data tersebut. Proses pengujian dan pembelajaran yang berulang ini memastikan bahwa model Anda tetap kuat dan wawasan yang dihasilkan dapat diterapkan, mendorong perbaikan dan inovasi berkelanjutan.

5. Skalakan Produk Data dan Analitik

Pindahkan proyek data science Anda ke produk data science yang dapat diandalkan dan digunakan berulang kali. Produk ini bisa beroperasi secara mandiri dan dapat diperbarui secara berkala untuk perbaikan. Proses pengumpulan data yang efisien akan mempercepat waktu untuk mendapatkan wawasan, memungkinkan alur data dengan kecerdasan bawaan untuk menganalisis dan menggunakan data secara real-time, serta mencapai tujuan yang sudah ditetapkan.

Dengan menskalakan produk data, Anda memastikan konsistensi dan keandalan, mengubah proyek yang bersifat sementara menjadi aset yang berkelanjutan dan memberikan nilai jangka panjang.

6. Otomatiskan Manajemen dan Tata Kelola Data

Setelah produk data bisa digunakan berulang kali, langkah selanjutnya adalah mengotomatisasi proses manajemen dan tata kelola data di organisasi Anda. Dengan otomatisasi, sistem dapat memantau sendiri dan mendeteksi masalah atau anomali sebelum menjadi besar. Terapkan pengawasan menyeluruh untuk memastikan bahwa alur kerja mengikuti standar, kebijakan, dan langkah-langkah keamanan data yang sudah ditetapkan. Otomatisasi ini tidak hanya mengurangi pekerjaan manual, tetapi juga meningkatkan akurasi dan kepatuhan, serta menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk mengelola data dalam skala besar.

7. Evaluasi Hasil Bisnis

Lakukan evaluasi terus-menerus terhadap hasil yang diperoleh dan bandingkan dengan hasil yang diharapkan. Masukkan hasil evaluasi ini kembali ke dalam proses untuk menciptakan budaya pembelajaran dan adaptasi yang berkelanjutan. Evaluasi ini memungkinkan Anda untuk melakukan perbaikan yang meningkatkan hasil dan mengoptimalkan pencapaian. Dengan meminimalkan intervensi manusia, Anda dapat memastikan kinerja yang stabil dan nilai yang berkelanjutan. Menganalisis hasil secara terus-menerus membantu menciptakan siklus umpan balik yang mendorong peningkatan berkelanjutan dan memastikan bahwa inisiatif data Anda selalu selaras dengan tujuan bisnis yang terus berubah.

Menggunakan Data dengan Dell AI Factory bersama NVIDIA

Pusat data dan sistem IT Anda mungkin tidak cukup kuat untuk mendukung kecepatan dan skala GenAI. Untuk itu, Anda membutuhkan jenis pusat data baru yang dirancang khusus untuk kebutuhan AI. Anda memerlukan “pabrik AI” konsep yang mirip dengan pabrik fisik yang mengubah barang, namun pabrik AI ini menghasilkan kecerdasan buatan.

Pabrik AI bersifat fleksibel dan bisa beroperasi di berbagai tempat, mulai dari cloud, pusat data, stasiun kerja, hingga lokasi edge. Memahami kebutuhan bisnis Anda dan memilih solusi manajemen data yang tepat adalah kunci untuk mengoptimalkan upaya AI Anda.

Dell AI Factory bersama NVIDIA menggabungkan berbagai komponen penting untuk mempercepat inovasi AI, yaitu:

• Infrastruktur yang dioptimalkan untuk AI
• Perangkat lunak dan model AI
• Ekosistem terbuka
• Layanan ahli dan praktik terbaik

Teknologi ini disesuaikan dengan kebutuhan bisnis Anda, memberikan solusi yang cepat dan efektif dengan biaya kepemilikan yang lebih rendah. Dell dan NVIDIA telah menghabiskan lebih dari 340.000 jam untuk memvalidasi solusi ini dan menyediakan desain referensi serta pembandingan yang dapat membantu Anda.

Sapta Tunas Teknologi hadir untuk membantu Anda mengelola data secara efisien, memanfaatkan kecerdasan buatan (AI), dan mendorong transformasi digital yang lebih cepat. Kami menawarkan berbagai solusi IT yang dapat mengoptimalkan pengumpulan, pengelolaan, serta analisis data Anda, sehingga bisnis Anda dapat berinovasi lebih cepat dan mengambil keputusan lebih cerdas.

Mengapa STT?

Sapta Tunas Teknologi (STT) memiliki komitmen yang tinggi dalam membantu pelanggan mencapai tujuan organisasi dan merancang solusi teknologi informasi (TI) sesuai dengan kebutuhan pelanggan yang mengikuti perkembangan tren teknologi di pasar saat ini.

• Dedicated Teams
• Certified Engineer
• Award-Winning
• Demo Solutions Center
• Trusted Partner