Data Driven: Pengertian, Manfaat, dan Aplikasinya dalam AI dan Kehidupan Sehari-Hari

Updated

June 12, 2023

• Waktu baca 6 Menit

Gambar Data Driven: Pengertian, Manfaat, dan Aplikasinya dalam AI dan Kehidupan Sehari-Hari

Reading Time: 6 minutes

Dalam era digital yang sedang kita jalani, data telah menjadi elemen penting dalam berbagai aspek kehidupan kita, termasuk bagaimana kita membuat keputusan. Kemajuan teknologi telah memungkinkan kita untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menggunakan data dalam skala yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Dalam konteks ini, istilah “data driven” seringkali muncul. Namun, apa sebenarnya arti dari data driven? Bagaimana manfaatnya dalam kehidupan kita sehari-hari dan dalam dunia yang semakin bergantung pada kecerdasan buatan (AI)? Dan bagaimana data driven berbeda dengan pendekatan data informed?

Apa Itu Data Driven?

Data driven adalah istilah yang merujuk pada proses, metode, atau sistem yang memanfaatkan data dalam pengambilan keputusan. Dalam pendekatan ini, data berfungsi sebagai penentu utama dari sebuah keputusan, bukan sekadar sebagai pendukung. Data driven memandang data sebagai pengetahuan yang bisa digunakan untuk mendukung berbagai macam keputusan, mulai dari kebijakan strategis organisasi hingga keputusan sehari-hari dalam kehidupan personal.

Untuk menerapkan pendekatan data driven, perlu ada upaya untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data dengan akurat. Data tersebut bisa berasal dari berbagai sumber, misalnya dari survei pelanggan, data transaksi, log sistem, media sosial, dan lainnya. Setelah data dikumpulkan, analisis data dapat dilakukan untuk menemukan pola, tren, dan insight berharga. Insight tersebut kemudian bisa digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.

Apa yang membuat pendekatan data driven unik adalah fokusnya pada bukti konkret dan objektif, bukan pada asumsi atau intuisi. Dengan demikian, data driven mampu mengurangi bias dan memastikan bahwa keputusan yang diambil berdasarkan pemahaman yang akurat dan terkini tentang situasi atau isu yang dihadapi. Sebagai contoh, perusahaan mungkin menggunakan data penjualan untuk menentukan produk mana yang paling laris dan seharusnya diproduksi lebih banyak, daripada hanya mengandalkan intuisi atau perkiraan.

Manfaat Data Driven

Adopsi pendekatan data driven bisa membawa berbagai manfaat, baik untuk organisasi maupun individu. Berikut ini adalah beberapa manfaat utama yang bisa kamu peroleh dengan menggunakan pendekatan data driven:

Meningkatkan Keputusan

Dengan data driven, keputusan yang diambil berdasarkan fakta dan angka, bukan hanya intuisi atau pengalaman pribadi. Ini meningkatkan objektivitas dan keakuratan keputusan.

Mengoptimalkan Kinerja

Data driven bisa membantu kamu mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan dan memberikan insight tentang bagaimana cara mengoptimalkannya. Misalnya, data tentang penggunaan suatu aplikasi bisa digunakan untuk mengetahui fitur mana yang paling sering digunakan dan mana yang jarang digunakan, sehingga pengembangan lebih lanjut bisa difokuskan pada fitur-fitur penting tersebut.

Meningkatkan Keefektifan Strategi

Dalam konteks bisnis, pendekatan data driven bisa digunakan untuk merumuskan strategi pemasaran dan penjualan yang lebih efektif. Analisis data tentang perilaku konsumen, misalnya, bisa membantu perusahaan membuat strategi yang lebih tepat sasaran.

Mengurangi Risiko

Dengan pendekatan data driven, kamu bisa mendeteksi potensi risiko lebih awal dan mengambil tindakan pencegahan. Misalnya, data tentang tren pasar bisa digunakan untuk memprediksi kemungkinan krisis ekonomi dan menyiapkan strategi mitigasi risiko.

Memajukan Inovasi

Data driven juga bisa menjadi dasar untuk inovasi. Dengan memahami pola dan tren melalui data, organisasi atau individu bisa menciptakan solusi atau produk baru yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan harapan pengguna atau konsumen.

Manfaat-manfaat ini menunjukkan betapa pentingnya pendekatan data driven dalam era digital saat ini. Meskipun pendekatan ini memerlukan investasi waktu dan sumber daya untuk mengumpulkan dan menganalisis data, manfaat yang bisa diperoleh jauh lebih besar.

Contoh Data Driven dalam Kehidupan Sehari-Hari

Pendekatan data driven tidak hanya relevan dalam skala organisasi atau bisnis, tetapi juga dalam kehidupan sehari-hari. Setiap hari, tanpa kita sadari, kita sering menggunakan data untuk membantu membuat keputusan. Berikut ini adalah beberapa contoh data driven dalam kehidupan sehari-hari:

Prakiraan Cuaca

Ketika kamu memutuskan apa yang akan dipakai atau apakah perlu membawa payung, kamu mungkin melihat prakiraan cuaca. Prakiraan cuaca ini adalah hasil dari analisis data cuaca dari berbagai sumber.

Review Produk Online

Sebelum membeli sebuah produk, kamu mungkin mencari review dari pengguna lain. Review ini merupakan data yang bisa kamu gunakan untuk memutuskan apakah produk tersebut layak dibeli atau tidak.

Penggunaan Aplikasi Fitness

Jika kamu menggunakan aplikasi fitness, data tentang jumlah langkah yang kamu lakukan, kalori yang kamu bakar, atau waktu tidur bisa digunakan untuk memonitor dan meningkatkan kesehatan dan kebugaran.

Pencarian Lokasi

Ketika mencari tempat baru, kamu mungkin menggunakan aplikasi navigasi. Aplikasi ini menggunakan data lokasi dari berbagai sumber untuk membantu kamu menemukan rute tercepat atau termudah.

Belanja Online

Ketika berbelanja online, data tentang harga, ketersediaan produk, dan waktu pengiriman bisa membantu kamu memutuskan produk mana yang akan dibeli.

Semua contoh ini menunjukkan bagaimana data bisa membantu kita membuat keputusan yang lebih baik dalam kehidupan sehari-hari. Dengan semakin banyak data yang tersedia, peluang untuk menggunakan pendekatan data driven dalam kehidupan sehari-hari juga semakin besar.

Penerapan Data Driven dalam AI

Teknologi AI (Artificial Intelligence) dan machine learning semakin berkembang dan menjadi bagian integral dalam berbagai aspek kehidupan dan bisnis. Dalam pembuatan dan pengoperasian AI, pendekatan data driven memegang peran yang sangat penting. Berikut adalah beberapa cara penerapan data driven dalam AI:

Pelatihan Model AI

Dalam pembelajaran mesin atau machine learning, model AI ‘dilatih’ dengan menggunakan data. Melalui proses ini, model mampu belajar dari data tersebut dan memperbaiki prediksi atau keputusan yang dihasilkan. Oleh karena itu, kualitas dan kuantitas data yang digunakan dalam pelatihan memiliki dampak langsung terhadap kinerja model AI.

Optimalisasi Performa AI

Data juga digunakan untuk mengukur dan meningkatkan performa AI. Misalnya, data tentang keakuratan prediksi model AI dapat digunakan untuk memperbaiki model tersebut. Selain itu, data tentang penggunaan dan interaksi pengguna dengan AI juga bisa memberikan insight yang berharga untuk pengembangan lebih lanjut.

Meningkatkan Interaksi Manusia-AI

Data tentang preferensi dan perilaku pengguna dapat digunakan untuk membuat AI yang lebih user-friendly dan responsif terhadap kebutuhan pengguna. Misalnya, data tentang pertanyaan atau perintah yang sering diajukan kepada asisten virtual bisa digunakan untuk meningkatkan kemampuan asisten tersebut dalam memahami dan merespons pertanyaan atau perintah tersebut.

Membuat Keputusan Berdasarkan Data

AI juga bisa digunakan untuk membantu manusia membuat keputusan berdasarkan data. Misalnya, dalam bidang kesehatan, AI bisa menganalisis data pasien untuk membantu dokter membuat diagnosa atau merencanakan pengobatan.

Pendekatan data driven dalam AI bukan hanya tentang mengumpulkan dan menganalisis data, tetapi juga tentang memahami dan memanfaatkan data tersebut untuk menciptakan solusi AI yang lebih baik.

Perbedaan Data Driven dan Data Informed

Pada dasarnya, baik pendekatan data driven dan data informed sama-sama menekankan pada pentingnya data dalam pengambilan keputusan. Namun, ada perbedaan signifikan dalam bagaimana kedua pendekatan ini memandang dan menggunakan data. Apa saja perbedaan data driven dan data informed?

Data Driven

Dalam pendekatan data driven, data dipandang sebagai penentu utama dalam pengambilan keputusan. Semua keputusan diambil berdasarkan data, dan data digunakan sebagai sumber informasi utama. Dengan pendekatan ini, keputusan dapat dibuat secara objektif berdasarkan bukti dan fakta konkret, mengurangi bias dan asumsi.

Data Informed

Sementara itu, pendekatan data informed memandang data sebagai salah satu faktor penting, tetapi bukan satu-satunya yang menentukan dalam pengambilan keputusan. Dalam pendekatan ini, data digunakan bersama dengan faktor-faktor lain seperti intuisi, pengalaman, dan pengetahuan manusia. Pendekatan ini memungkinkan fleksibilitas lebih besar dan memperhitungkan konteks dan nuansa yang mungkin tidak tercakup oleh data.

Meski terdapat perbedaan, baik data driven dan data informed memiliki kekuatan dan kelemahan masing-masing. Pilihan antara menggunakan pendekatan data driven atau data informed tergantung pada konteks, tujuan, dan sumber daya yang tersedia.

Kesimpulan

Memahami konsep data driven dan data informed menjadi penting dalam era digital yang semakin berkembang. Data membuka jendela ke dunia informasi yang mendalam, memberikan kita kemampuan untuk membuat keputusan yang lebih baik, lebih cepat, dan lebih efisien. Dalam ranah investasi crypto, misalnya, data berperan penting dalam memahami tren pasar dan memprediksi kinerja aset.

Di exchange crypto seperti Pintu, analisis data digunakan untuk membantu investor membuat keputusan investasi yang lebih tepat. Salah satu contoh teknologi yang merubah peradaban manusia dalam dunia ekonomi di antaranya adalah crypto.

Kehadiran crypto membantu mengubah sistem keuangan tradisional yang kuno menjadi modern. Dengan demikian, fasilitas keuangan kini dapat lebih mudah diakses oleh siapa saja, kapan saja, dimana saja.

Tertarik mendalami lebih lanjut mengenai perkembangan aset crypto? Yuk unduh aplikasi Pintu sekarang dan mulai jelajahi peluang investasi yang menarik di industri crypto!

Referensi: