Saat ini kita hidup pada era dimana teknologi berkembang dengan sangat pesat. Teknologi komputasi pun mengalami peningkatan secara signifikan dengan kelahiran tiga bidang secara bersamaan yaitu data analitik, teknologi machine learning dan Artificial Intelligence.
Lantas, apa sih aspek yang menjadi pembeda di antara ketiga bidang teknologi tersebut?
Agar lebih jelas, pada kesempatan kali ini kita akan berbagi dan membahas terkait apa saja aspek yang menjadi perbedaan antara data analitik, machine learning dan Artificial Intelligence. So, let’s check these out!
Daftar isi
Apa yang Dimaksud dengan Data Analitik?
Data analitik merupakan suatu bidang keilmuan yang kehadirannya mengubah data mentah menjadi suatu instrumen atau wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Kehadiran data analitik mencakup berbagai macam teknologi, alat dan proses yang digunakan untuk menemukan suatu tren serta sekaligus menjadi alat yang dipakai untuk memecahkan suatu masalah melalui pemanfaatan data – data yang sudah didapatkan.
Pada prinsipnya, data analitik dapat diterapkan di hampir semua lini industri atau bisnis. Bahkan saat ini hampir semua jenis industri atau organisasi sudah mempekerjakan seorang Data Analitik untuk membantu mereka membuat suatu keputusan krusial berdasarkan informasi dan data yang dimiliki perusahaan.
Memanfaatkan data analitik dapat membentuk proses bisnis yang baik bagi suatu perusahaan, membantu meningkatkan output yang mumpuni dalam upaya pengambilan keputusan serta mendukung pertumbuhan bisnis bagi perusahaan dengan lebih pesat.
Data analitik juga dapat membantu perusahaan agar bisa mendapatkan pemahaman dan visibilitas lebih banyak. Dengan semua tujuan dan harapan tersebut, data analitik menjadi sangat diperlukan.
Data Analitik Vs Data Analisis, Apa Bedanya?
Lantas, antara data analitik dengan data analisis bedanya apa?
Data analisis merupakan suatu bagian dari data analitik yang berguna untuk membantu seorang analis memahami data dan memberikan insight atau masukan dari data yang sudah ada sebelumnya untuk memahami apa yang selama ini terjadi. Insight atau wawasan yang didapatkan tersebut tentu diharapkan dapat meminimalisir terjadinya resiko, hambatan dan kendala di kemudian hari.
Data yang termuat di dalam data analisis bisa diubah berulang kali sesuai dengan perkembangan data valid dan faktual yang berlaku. Tipe data analitik dan data analisis pun ada banyak, dan masing – masing memiliki instrumen yang berbeda karena tujuan penggunaannya pun berbeda – beda.
Tipe data analitik
Analisis Deskriptif
Tipe data analitik yang pertama ini merangkum kumpulan data besar yang memberikan hasil berupa visualisasi ke stakeholder. ROI (Return of Investment) menjadi matriks yang paling banyak digunakan untuk mengisi, menelaah dan menentukan suatu data dengan metode analisis deskriptif.
Analisis Diagnostik
Analisis diagnostik merupakan tipe data analitik yang digunakan untuk melengkapi analisis deskriptif yang sudah dijelaskan sebelumnya. Tipe data analitik yang satu ini bermanfaat untuk menggali sesuatu lebih dalam salah satunya untuk menjawab pertanyaan mengapa sesuatu terjadi.
Analisis Prediktif
Analisis prediktif dilakukan untuk mengidentifikasi suatu tren dan sekaligus menentukan apakah suatu tren cenderung berulang atau tidak. Jika tren tersebut berulang, analisis ini akan memberi jawaban tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya.
Tipe Data Analisis
Data Mining atau Analisis Berbasis Teks
Analisis ini hadir untuk menemukan suatu pola di dalam kumpulan data besar dengan memanfaatkan database atau alat data mining lainnya.
Analisis Statistik
Merupakan tipe data analisis yang mengumpulkan data dengan memanfaatkan data masa lalu dan dibuat dalam bentuk dashboard. Informasi yang tersaji dalam dashboard tersebut mencakup hipotesis, analisis, interpretasi, sampai dengan penyajian data.
Ada dua kategori analisis statistik yang kamu perlu tahu yaitu analisis deskriptif yang berguna untuk meringkas data numerik dan analisis inferensial yang memanfaatkan sampel dari data yang sudah lengkap.
Analisis Eksplorasi
Tipe data analisis ini bekerja dengan cara menyelidiki hubungan antara data dan variabel yang memungkinkan orang yang memanfaatkan analisis tipe ini untuk menemukan suatu koneksi, menghasilkan hipotesis dan sekaligus mendapatkan solusi terkait masalah tertentu.
Analisis Diagnostik
Dalam data analisis, kita juga mengenal istilah analisis diagnostik. Dalam instrumen data analisis, analisis diagnostik ini bekerja dengan mencari penyebab dari suatu insight yang ditemukan. Jenis data analisis yang satu ini sangat cocok digunakan untuk mengidentifikasi pola perilaku dari suatu data.
Analisis prediktif
Merupakan tipe data analisis yang memanfaatkan hasil analisis yang telah dibuat atau data secara riil untuk memprediksi apa yang akan terjadi dan seperti apa hasilnya di masa datang.
Analisis preskriptif
Jenis analisis ini menggabungkan insight dari semua tipe data analisis yang sebelumnya sudah ditentukan untuk merencanakan tindakan apa yang harus diambil dalam pemecahan suatu masalah yang dihadapi.
Bagaimana dengan machine learning dan Artificial Intelligence?
Apa Itu Artificial Intelligence?
Artificial Intelligence (AI) merupakan suatu simulasi kecerdasan yang dimiliki oleh manusia untuk dimanfaatkan dalam robot, mesin atau suatu program. Dengan memanfaatkan teknologi AI, maka suatu robot, mesin, atau program dapat bekerja dengan kecerdasan selayaknya manusia.
Agar teknologi AI ini kemudian dapat melakukan berbagai pekerjaan dengan kecerdasan selayaknya manusia, maka AI menginput suatu data untuk diolah. Data yang diolah tadi berasal dari data analitik yang sudah diproses.
Oleh karena itu antara data analitik dengan teknologi AI sangat berkaitan. Namun data analitik pada sebuah perusahaan dengan data analitik yang dibutuhkan teknologi AI sangat berbeda kepentingan karena tujuan penggunaannya pun memang berbeda.
Dalam penerapannya, AI memadukan learning, reasoning dan self–correction agar hasil kecerdasan yang dihasilkan sempurna. Selayaknya manusia, AI juga perlu belajar memperkaya pengetahuan. Bagaimana AI belajar tergantung data analitik yang sudah diolah dan diinput sehingga hasil belajar AI akan berbeda – beda.
Secara garis besar, teknologi kecerdasan buatan atau AI terbagi ke dalam beberapa cabang. Ada tujuh cabang AI di antaranya natural language processing, expert system, vision, speech, planning, robotics dan machine learning.
Dari tujuh cabang kecerdasan buatan atau AI, di sini kita akan membahas tentang machine learning atau pembelajaran mesin yang memang sangat erat kaitannya dengan kehidupan manusia.
Mengenal Machine Learning
Di tengah pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan atau articial intelligence saat ini, memang belum banyak orang yang tahu bahwa kecerdasan buatan tersebut terbagi ke dalam beberapa cabang seperti yang sudah kami sampaikan sebelumnya, dan salah satunya adalah pembelajaran mesin atau machine learning.
Lantas, apa yang dimaksud dengan machine learning?
Teknologi machine learning merupakan suatu teknologi mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar sendiri tanpa adanya arahan dari pengguna. Machine learning dikembangkan atas dasar penerapan beberapa disiplin ilmu seperti statistika, matematika dan juga data mining yang menjadikan mesin tersebut dapat belajar secara langsung.
Mesin dapat menganalisa suatu data secara mandiri tanpa perlu adanya program ulang atau perintah apapun dari seseorang yakni operator atau manusia. Dengan demikian bisa dikatakan bahwa machine learning memiliki kemampuan untuk memperoleh data yang ada tanpa bantuan atau dengan perintah sendiri.
Machine learning juga mempelajari data yang ada agar dapat melakukan tugas – tugas tertentu. Tugas yang dapat dilakukan oleh machine learning pun sangat beragam, tergantung data apa yang sebelumnya sudah dipelajari.
Jadi dengan begitu bisa disimpulkan bahwa tugas apa yang bisa dilakukan oleh machine learning, tergantung atas data apa yang sebelumnya sudah dipelajari.
Dalam berbagai bidang, peran machine learning sangat banyak. Bahkan saat ini penerapan machine learning sudah dapat kita saksikan dan temukan dalam kehidupan sehari – hari. Beberapa contoh penerapan machine learning dalam kehidupan sehari – hari seperti penggunaan fitur face unlock yang dapat digunakan untuk membuka perangkat smartphone.
Atau contoh lainnya ketika kamu menjelajah internet atau sosial media, kamu akan disuguhkan beberapa iklan yang muncul dan iklan – iklan tersebut sangat relevan dengan minat dan apa yang kamu sedang cari saat ini.
Nah, iklan – iklan yang muncul itu juga termasuk bagian dari penerapan machine learning dalam teknologi dan kehidupan manusia.
Bisakah Data Analitik, Teknologi Machine Learning dan AI Digunakan Sekaligus?
Pada prakteknya, ada beberapa bidang yang sangat erat kaitannya antara data analitik, teknologi machine learning dan AI salah satunya adalah bidang robotik. Dalam proses pembangunan dan pemrograman robot, data analitik, teknologi machine learning dan AI menjadi suatu kesatuan yang sangat dibutuhkan.
Data analitik diperlukan untuk memproses agar robot mampu mendapatkan informasi dan mengelola informasi melalui kecerdasan buatan atau AI yang disematkan di dalamnya. Sementara machine learning technology dalam robotik memiliki peran yang sangat penting untuk memungkinkan suatu perangkat robotik bereaksi terhadap isyarat visual, ucapan dan respons yang menjadi output dari robot itu sendiri.
Perbedaan Antara Machine Learning dan AI, Apa Saja?
Salah satu pertanyaan yang seringkali ditanyakan banyak orang adalah tentang pembeda antara Machine Learning dan AI. Jadi, apa sih perbedaan keduanya?
Perbedaan antara Machine Learning dan AI terdapat pada beberapa aspek berikut ini :
Output yang dihasilkan
Teknologi AI dan machine learning memiliki perbedaan salah satunya bisa dilihat dari output yang dihasilkan. Artificial Intelligence atau AI menghasilkan suatu output berupa knowledge atau pengetahuan, sementara machine learning menghasilkan suatu output yang berupa data.
Tujuan
AI dan machine learning pun diciptakan dengan tujuan yang pada awalnya berbeda. Kehadiran teknologi Artificial Intelligence atau AI hadir untuk mengembangkan suatu sistem yang mampu meniru kecerdasan manusia guna menyelesaikan berbagai masalah atau persoalan.
Sementara machine learning hadir untuk tujuan mengembangkan algoritma yang bisa belajar secara mandiri dari data yang sudah ada atau sudah disiapkan dan dikelola.
Fungsi
Jika dilihat dari fungsinya, penciptaan AI dan machine learning juga berbeda. AI memiliki fungsi utama untuk membuat suatu mekanisme atau sistem yang cerdas agar ada suatu teknologi yang mampu melakukan tugas selayaknya manusia.
Sementara machine learning berfungsi untuk mengajari mesin melakukan sesuatu berdasarkan data sehingga hasil yang didapatkan nantinya benar – benar akurat.
Jenis Data
Jenis data yang bisa diinput atau digunakan AI dan machine learning berbeda. AI menggunakan jenis dan tipe data yang tidak terstruktur, semi terstruktur dan terstruktur. Sementara machine learning hanya bisa menggunakan jenis data yang semi terstruktur dan terstruktur saja.
Contoh Penerapan atau Penggunaan
Sudah ada banyak aspek di dalam kehidupan manusia yang memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence atau pun machine learning dalam operasionalnya. Beberapa contoh penggunaan atau implementasi dari teknologi Artificial Intelligence (AI) di antaranya :
- Smart assistant
- Voice assistant
- Face ID
- E-payment
- Chatbots
- Sistem pakar
- Peta dan navigasi
- Sosial media
- Dan sebagainya
Sementara penerapan atau penggunaan machine learning di antaranya :
- Google search autosuggest
- Facebook and Instagram photo tagging recommendation (Kalau kamu pengguna Facebook, kamu pasti pernah tag seseorang dan rekomendasi tag tersebut memanfaatkan teknologi machine learning)
- Rekomendasi video di YouTube, Netflix
- Rekomendasi lagu di Spotify
- Fitur home yang ada pada sosial media Facebook, Instagram atau pun Twitter
- Rekomendasi produk di marketplace seperti Shopee, Tokopedia, Bukalapak, dan sebagainya
- Facebook dan Instagram ads
- Penyaring email spam
- Kategorisasi email
- Fitur quick reply dan face detection
- Virtual Asisstant seperti Siri, Cortana atau pun Google Now
- Self-driving car pada mobil berteknologi self-driving (mobil yang dapat menyetir atau mengemudi otomatis)
- Speech recognition
- Speech to text
Bidang Pekerjaan yang Cocok Untuk Ahli Data Analitik, Machine Learning dan AI
Untuk kamu yang merasa memiliki keahlian di bidang data analitik, machine learning atau pun Artificial Intelligence, ada berbagai bidang pekerjaan yang bisa kamu lamar. Apa saja?
Bidang pekerjaan untuk seorang Data Analitik
Berikut beberapa bidang kerja yang sangat potensial untuk keahlian yang dimiliki seorang data analitik:
- Data analyst: bidang pekerjaan yang tugasnya memproses suatu data dalam sebuah bisnis atau pun perusahaan agar data mentah tersebut bisa menjadi informasi yang relevan dan bisa dimanfaatkan untuk kepentingan bisnis dan perusahaan.
- Business analyst: bidang pekerjaan yang tugasnya mengelola data dan informasi terkait bisnis agar pemangku kepentingan dalam bisnis tersebut bisa mengambil sebuah keputusan yang relevan.
Bidang pekerjaan untuk ahli Machine Learning
Berikut beberapa bidang pekerjaan yang tersedia untuk kamu yang memiliki keahlian di bidang machine learning technology:
- Machine learning engineer: seorang machine learning engineer berperan dalam rekayasa perangkat lunak dan ilmu data untuk membuat suatu algoritma dan pemrograman otomatis untuk kepentingan bisnis, perusahaan dan teknologi.
- NLP scientist atau ilmuwan NLP(Natural Language Pocessing): bekerja untuk menjembatani antara bahasa teknologi dengan bahasa alami manusia.
- Machine learning researchers: profesi ini bertugas dalam menjalankan penelitian untuk menemukan suatu metode baru yang berkaitan dengan machine learning domain.
Bidang pekerjaan untuk ahli Artificial Intelligence
Untuk kamu yang memiliki pengetahuan dan keahlian Artificial Intelligence, kamu bisa melamar kerja di beberapa bidang berikut :
- AI Scientist: seseorang yang bekerja sebagai AI Scientist akan bekerja dengan memanfaatkan teknik pembelajaran mesin secara tradisional. Kegiatannya berkaitan dengan pemrosesan bahasa alami pemrograman dan jaringan saraf mesin untuk membangun dan sekaligus mendukung pengaplikasian sistem berbasis AI.
- AI Engineer: seseorang yang tugasnya membangun dan mengoptimalkan sebuah proses AI pada suatu sistem.
- IoT Architect: seseorang yang bertanggung jawab dalam merancang strategi dan mengawasi penyebaran semua aspek terkait IoT dalam sebuah organisasi atau perusahaan. Selain pemahaman AI, profesi ini juga menuntut orang yang bekerja tersebut agar memiliki kemahiran dalam pemrograman, desain perangkat keras dan arsitektur.
Lantas, keahlian apa yang harus dimiliki untuk bekerja di bidang kerja yang sudah kami sebutkan di atas?
Keahlian yang Diperlukan
Tertarik untuk bekerja di bidang pekerjaan yang kami sudah sebutkan di atas?
Jika iya, tentunya kamu perlu memiliki skill dan keahlian agar bisa melamar kerja di berbagai bidang kerja yang tersedia. Berikut skill dan keahlian yang kamu perlukan:
Keahlian untuk Bekerja di Bidang Data Analitik
Berikut beberapa skill atau keahlian yang diperlukan seseorang yang ingin berprofesi sebagai data analitik:
- Memiliki keahlian teknis terkait model data, pengembangan desain suatu database, teknik data mining dan juga segmentasi.
- Memiliki pengetahuan dan pengalaman dengan penggunaan tools untuk menganalisa SQL, XML, kerangkat ETL, javascript dan sebagainya.
- Memiliki pengetahuan dan keterampilan di bidang statistika
- Memiliki kemampuan analisis yang kuat dan dengan hasil analisis yang akurat
- Menguasai berbagai macam pertanyaan, menulis suatu laporan dan menyajikan suatu temuan
- Memiliki kemampuan problem solving yang baik
- Mampu bekerja secara detail
- Memiliki kemampuan untuk berkomunikasi baik secara lisan dan tertulis
- Memahami bahasa pemrograman
- Mampu bekerja sama dengan tim
- Mampu menyelesaikan tugas secara tepat waktu
Keahlian untuk bekerja di bidang Machine Learning Technology
Berikut beberapa keahlian yang diperlukan bagi kamu yang ingin bekerja di bidang Machine Learning Technology:
- Memahami bahasa pemrograman Phyton, Java, dan R
- Mampu mengoperasikan C++, C, JavaScript, Scala, dan Julia
- Memahami struktur data, algoritma, komputasi, dan juga arsitektur komputer
- Mampu memahami dan menguji hipotesis data
- Memahami desain sistem dan software engineering
- Mampu berkomunikasi dengan baik secara lisan atau pun tertulis
- Mampu bekerja dalam tim
- Mampu menulis laporan dan menyatakan temuan
- Memiliki kemampuan problem solving yang baik
- Mau terus belajar karena bidang kerjanya selalu mengalami perubahan, perkembangan dan kemajuan
Keahlian untuk bekerja di bidang Artificial Intelligence Technology
Bagi kamu yang ingin bekerja pada bidang kerja yang tersedia untuk seorang ahli Intelligence Technology, ada beberapa keahlian yang kamu harus miliki di antaranya :
- Kemampuan pemrograman dan memahami bahasa pemrograman Phyton, Java, dan R
- Memahami ilmu statistika
- Memahami matematika
- Memiliki pemahaman terkait algoritma pemrograman
- Menguasai perangkat pengolahan big data
- Mampu berkomunikasi dengan baik secara lisan dan atau tertulis
- Mampu bekerja secara tim
- Memiliki kemampuan problem solving yang baik
- Mau terus menerus belajar karena bidang kerjanya selalu mengalami perubahan, perkembangan dan kemajuan
- Mampu mengejar perubahan agar tidak tertinggal informasi, data dan pengetahuan yang berkaitan dengan bidang kerja yang dijalankan.
Kesimpulan
Antara Data Analitik, Teknologi Machine Learning dan teknologi AI (artificial Intelligence) memang saling berkaitan. Ketiga aspek tersebut memiliki perbedaan fungsi, mekanisme, teknik dan penggunaan. Namun di waktu yang bersamaan, ketiganya juga memiliki persamaan.
Oleh karena itu ada bidang – bidang yang memerlukan ketiganya sekaligus dan ada bidang – bidang yang kontradiktif atau tumpang tindih jika ketiganya bekerja dan digunakan dalam kesempatan yang sama.
Namun baik itu Data Analitik, Machine Learning dan teknologi AI sangat bermanfaat dan diperlukan dalam perkembangan teknologi saat ini dan di masa yang akan datang. Bidang pekerjaan yang berkaitan dengan kemampuan Data Analitik, Machine Learning dan AI juga akan semakin terbuka lebar ke depannya.
