Mengatasi Tantangan Data untuk Sukseskan AI dan Otomatisasi di Perusahaan

Banyak perusahaan kini menyatakan diri mereka data-driven dan yakin bahwa data sangat penting untuk mendukung bisnis. Namun, masih banyak kesulitan nyata terutama dalam menghubungkan upaya data dengan tujuan bisnis yang konkret. Hal ini terlihat jelas terutama pada penerapan teknologi AI yang membutuhkan strategi data yang diperbarui dan dikelola lebih baik agar bisa sukses. Perusahaan menghadapi fragmentasi data yang besar dengan rataan hampir 900 aplikasi dalam suatu perusahaan, namun hanya sekitar 30 persen yang terintegrasi dengan baik. Hal ini menyebabkan data menjadi tidak lengkap, usang, dan tidak konsisten sehingga analitik dan AI yang dihasilkan menjadi tidak andal walau teknologi analitik canggih sudah digunakan. Data tidak terstruktur seperti dokumen, e-mail, dan catatan sering menjadi sumber informasi terpenting yang menjelaskan situasi sebenarnya. Namun, data ini sulit dimanfaatkan dalam skala besar karena sifatnya yang berantakan dan tersebar di berbagai sistem tanpa pengelolaan dan tata kelola yang jelas. Kepercayaan pada data menjadi inti keberhasilan penerapan AI dan otomatisasi. Organisasi yang membuat proses tata kelola data formal dan memperhatikan kualitas data secara rutin melaporkan tingkat keberhasilan dan hasil investasi AI yang lebih tinggi karena data dan hasil AI mereka dapat dijelaskan dan dipercaya. Kedepannya, perusahaan yang akan berhasil adalah yang mampu menghapus fragmentasi data, meningkatkan integrasi, mengelola kepemilikan data dengan jelas, serta menjaga kualitas data untuk memastikan bahwa AI dan sistem otomatisasi dapat berjalan secara efektif dan memberikan nilai nyata dalam pengambilan keputusan bisnis sehari-hari.