Courtesy of Forbes
Mengatasi Tantangan Data Tidak Terstruktur untuk Meningkatkan Performa AI Bisnis
Mendorong organisasi agar mulai mengelola data tidak terstruktur secara efektif dengan cara memberi konteks dan makna melalui proses seperti vektorisasi dan pembangunan ontologi supaya AI dapat memberikan wawasan yang dapat diandalkan, menjawab tantangan operasional, dan menghasilkan ROI yang nyata.
24 Nov 2025, 19.45 WIB
186 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Data tidak terstruktur menyimpan potensi besar untuk meningkatkan efektivitas AI.
- Mengorganisir data tidak terstruktur dapat menghemat biaya dan meningkatkan keputusan bisnis.
- Membangun ontologi dan graf pengetahuan adalah langkah kunci untuk mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Data tidak terstruktur merupakan mayoritas besar dari semua data digital di dunia, seperti gambar medis, video, dokumen, serta konten sosial media. Volume data jenis ini terus meningkat dan diperkirakan mencapai 175 zettabyte pada tahun 2025. Meski sangat bernilai, data tidak terstruktur seringkali sulit diolah dan dipahami oleh sistem AI, sehingga organisasi seringkali melewatkan kesempatan untuk mengoptimalkan pemanfaatannya.
Banyak perusahaan saat ini masih lebih mudah mengerjakan data terstruktur karena lebih mudah diolah. Namun riset menunjukkan 45% pelaku AI menyebutkan data tidak terstruktur adalah penghalang utama keberhasilan penggunaan AI. Contohnya adalah Zillow iBuyer yang gagal memanfaatkan data tidak terstruktur seperti fitur rumah atau nuansa lokal yang penting dalam nilai properti.
Untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi pengetahuan bisnis yang berguna, diperlukan proses yang dimulai dari menyimpan data dalam sistem yang fleksibel, kemudian vektorisasi data agar bisa dicari dan diolah secara mesin, serta tahap penting yang sering dilewatkan yaitu membangun konteks dan semantik melalui ontologi dan knowledge graph.
Industri kesehatan, keuangan, cybersecurity, dan jasa hukum adalah sektor yang sangat diuntungkan dengan pengolahan data tidak terstruktur. Mereka bisa mendapatkan insight mendalam dari dokumen, rekaman suara, video, maupun data sensor yang selama ini kurang terorganisir dan sulit diinterpretasi AI.
Mengabaikan pengelolaan data tidak terstruktur berdampak langsung pada kerugian finansial besar, seperti menurut Gartner yang memperkirakan kerugian sebesar 12,9 juta dollar setiap tahun bagi perusahaan besar akibat kualitas data yang buruk. Namun dengan membersihkan dan mengorganisir data tidak terstruktur, organisasi dapat menghemat hingga 10 juta dollar per tahun dan membuka peluang besar dalam penerapan AI yang andal dan bertanggung jawab.
Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/24/the-untapped-power-of-unstructured-data-in-enterprise-ai/
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/24/the-untapped-power-of-unstructured-data-in-enterprise-ai/
Analisis Ahli
Rob Buller
"Tanpa pemahaman kontekstual yang kuat, AI hanya akan memberikan output yang dangkal dan tidak bisa dipercaya, sehingga membatasi dampak positif AI dalam bisnis dan masyarakat."
Analisis Kami
"Mengabaikan konteks dalam pengolahan data tidak terstruktur sama saja membuang potensi besar AI yang sebenarnya bisa mengubah cara bisnis beroperasi secara fundamental. Organisasi yang berani menginvestasikan waktu dan sumber daya untuk memahami serta mengolah data tidak terstruktur akan jauh lebih unggul dalam inovasi dan pengambilan keputusan dibandingkan yang hanya berfokus pada data terstruktur."
Prediksi Kami
Dengan semakin pentingnya pengelolaan data tidak terstruktur, sebagian besar perusahaan akan mulai mengimplementasikan knowledge graph dan ontologi untuk AI yang lebih bertanggung jawab dan terpercaya, sehingga mempercepat adopsi generative AI secara luas hingga 80% pada 2026.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa yang dimaksud dengan data tidak terstruktur?A
Data tidak terstruktur adalah informasi yang tidak memiliki format atau struktur yang jelas, seperti gambar medis, video pengawasan, dan dokumen.Q
Mengapa banyak perusahaan fokus pada data terstruktur dalam strategi AI mereka?A
Banyak perusahaan memilih fokus pada data terstruktur karena lebih mudah dikelola dan memberikan hasil yang lebih cepat dalam proyek AI.Q
Apa langkah-langkah untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti?A
Langkah-langkahnya meliputi mengumpulkan dan menyimpan data, melakukan vektorisasi dan segmentasi, serta membangun konteks dan semantik.Q
Sektor mana yang paling diuntungkan dari pengorganisasian data tidak terstruktur?A
Sektor kesehatan, keuangan, keamanan siber, dan layanan hukum adalah beberapa sektor yang paling diuntungkan.Q
Mengapa penting untuk membangun lapisan semantik dalam pengolahan data?A
Membangun lapisan semantik penting untuk memahami hubungan dan makna data, sehingga menghasilkan wawasan yang dapat dipercaya.Artikel Serupa
