BLOG

Empat cara efektif manajemen data untuk AI

Temukan cara mengoptimalkan penanganan data AI organisasi Anda dengan teknik penggunaan kembali, daur ulang, penentuan tujuan ulang, dan pengurangan.

Daftar Isi

Manajemen data yang buruk bagaikan membangun rumah di atas fondasi yang goyah. Tanpa penanganan data yang tepat, model AI dapat mengalami performa yang buruk, peningkatan biaya, dan waktu yang terbuang. Manajemen data yang efisien adalah kunci keberhasilan proyek AI. Berikut kerangka kerja empat pilar untuk mempertimbangkan manajemen data sebagai bagian dari strategi AI organisasi Anda: penggunaan kembali, daur ulang, penentuan tujuan ulang, dan pengurangan.

1. Penggunaan kembali.

Harta karun data organisasi berisi permata berharga yang dapat bersinar lagi dengan sedikit polesan. 

Metode penggunaan kembali manajemen data melibatkan penentuan tujuan ulang data yang ada untuk analisis atau aplikasi baru. Metode ini memaksimalkan nilai aset data, mengurangi redundansi, dan meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan berbasis data. Berikut dua strategi penggunaan kembali:

  • Transfer pembelajaran dan penyempurnaan. Pikirkan transfer pembelajaran dan penyempurnaan sebagai peningkatan rumah yang sudah dibangun dengan baik, bukan memulai dengan meminta arsitek mendesain rumah baru. Model yang telah dilatih sebelumnya, seperti Microsoft® Copilot, memberikan fondasi yang kuat. Awalnya dilatih pada kumpulan data besar, model yang ada dapat diubah untuk tugas tertentu, seperti chatbot, ringkasan, atau pembuatan puisi. Metode ini memanfaatkan pengetahuan yang ada, menghemat waktu, sumber daya komputasi, dan upaya. Dari sudut pandang manajemen data, pendekatan ini sangat efisien. Penyempurnaan model dasar di ruang GenAI membantu meminimalkan daya komputasi yang ekstensif dan data berlabel dalam jumlah besar. Tindakan ini membuatnya lebih layak untuk mengembangkan model besar yang disesuaikan dengan kasus penggunaan dan kebutuhan bisnis tertentu.
  • Menggunakan kembali kumpulan data berlabel. Data berlabel seperti perpustakaan yang terkelola dengan baik, sangat berharga dan dapat langsung diakses. Di seluruh proyek, kita dapat menggunakan kembali kumpulan data beranotasi. Misalnya, kumpulan data gambar yang diberi label untuk deteksi objek menjadi fondasi yang kokoh untuk berbagai tugas visi komputer. Mengapa repot-repot menciptakan kembali label bila kita dapat membangun yang sudah ada? Cara ini hemat biaya, mempercepat pengembangan, dan mengurangi upaya anotasi, menjadikannya investasi yang cerdas. Menggunakan kembali data berlabel dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dalam model dan proses evaluasi yang lebih efisien.

Dengan menggunakan kembali data secara efektif, kita dapat membuka potensi penuhnya, mendorong inovasi dan efisiensi. Menerapkan strategi ini akan mengoptimalkan sumber daya kita yang ada, membuka jalan bagi peningkatan yang lebih cerdas dan cepat.

2. Daur ulang.

Daur ulang mengacu pada proses pemrosesan ulang dan penentuan tujuan ulang data yang tidak lagi digunakan secara aktif. Metode ini melibatkan pembersihan, perubahan, dan pengintegrasian data lama agar berguna untuk aplikasi atau analisis baru, sehingga memaksimalkan nilainya dan mengurangi pemborosan. Model BERT Google, dilatih pada sejumlah besar teks, yang menunjukkan dampak daur ulang data dalam data. Dengan memproses ulang dan menggunakan ulang sejumlah besar data teks yang ada, BERT mencapai peningkatan signifikan dalam pemahaman bahasa alami. Arsitek data AI terbaik berpikir kritis, mendaur ulang data dengan cara yang inovatif:

  • Beri anotasi pada label tambahan. Memperluas kegunaan data yang ada. Misalnya Anda memiliki kumpulan data analisis sentimen. Beri anotasi dengan label tambahan (mis., sarkasme, urgensi) untuk memperluas penerapannya. Menurut studi oleh IBM, menambahkan label tambahan dapat meningkatkan performa model hingga 15%
  • Buat data sintetis. Saat data dunia nyata langka, data sintetis akan menggantikannya. Model generatif, seperti GAN (jaringan adversarial generatif), yang membuat sampel realistis. NVIDIA StyleGAN menghasilkan wajah seperti aslinya, berguna untuk melatih sistem pengenalan wajah. Data sintetis dapat mengurangi kebutuhan akan data nyata hingga 80%, secara signifikan menurunkan biaya dan menjaga privasi.

3. Penentuan Tujuan ulang.

Penentuan tujuan ulang berarti mengambil data yang ada dan menggunakannya untuk analisis, aplikasi, atau konteks baru di luar maksud aslinya. Metode ini melibatkan transformasi dan adaptasi data untuk memenuhi persyaratan baru, seperti membersihkan, memformat ulang, dan mengintegrasikannya dengan sumber data lainnya. Dengan penentuan tujuan ulang data, organisasi dapat mengekstrak nilai tambahan dari aset data mereka, mengurangi redundansi, dan meningkatkan efisiensi, yang pada akhirnya mendorong pengambilan keputusan dan inovasi yang lebih tepat.

Berikut beberapa teknik yang terlibat dalam keberhasilan penentuan tujuan ulang data:

  • Pembersihan data. Menghapus ketidakakuratan, inkonsistensi, dan duplikat untuk memastikan input data berkualitas tinggi. Langkah ini sangat penting untuk mempertahankan integritas analisis dan aplikasi Anda.
  • Transformasi data. Mengonversi data ke dalam format atau struktur berbeda yang lebih sesuai untuk analisis atau aplikasi baru. Teknik ini dapat melibatkan normalisasi data, perubahan jenis data, atau restrukturisasi kumpulan data.
  • Integrasi data. Menggabungkan data dari berbagai sumber untuk membuat kumpulan data terpadu yang memberikan tampilan lebih komprehensif. Teknik ini dapat membantu mengungkap wawasan dan korelasi baru yang tidak terlihat dalam kumpulan data terisolasi.
  • Pengayaan data. Meningkatkan data yang ada dengan menambahkan informasi baru dari sumber eksternal, menjadikannya lebih bernilai dan penuh wawasan. Teknik ini dapat melibatkan penambahan data demografis, data pasar, atau informasi relevan lainnya.
  • Anonimisasi data. Mengubah data untuk melindungi privasi sekaligus mempertahankan kegunaannya untuk analisis. Ini sangat penting saat berurusan dengan informasi sensitif atau pribadi.
  • Visualisasi data. Gunakan bagan, grafik, dan alat bantu visual lainnya untuk menyajikan data dengan cara yang lebih mudah diakses dan dipahami. Visualisasi yang efektif dapat membuat data yang kompleks lebih mudah dipahami dan dapat ditindaklanjuti.

Dengan menggunakan teknik ini, organisasi dapat memaksimalkan utilitas data mereka, mengungkap wawasan baru, dan mendukung inisiatif strategis.

4. Pengurangan.

Meskipun, khususnya dalam kasus penggunaan AI, menyimpan data sebanyak mungkin cenderung menghasilkan lebih banyak nilai, ada kalanya ruang yang digunakan data perlu dikurangi. Pengurangan dapat dilakukan melalui metode berikut: 

  • Deduplikasi. Bayangkan kumpulan data Anda sebagai ruang kerja yang berantakan. Deduplikasi adalah teknik manajemen data Marie Kondo: cara ini mengidentifikasi dan menghilangkan catatan duplikat. Deduplikasi dapat meningkatkan integritas dan kualitas data. Dengan penghapusan, organisasi menyederhanakan data mereka, menjadikannya lebih efisien untuk pelatihan model.
  • Kompresi. Kompresi data mirip dengan mengecilkan file Anda menjadi paket yang rapi dan hemat ruang. Sama seperti travel cube kompresi yang digunakan untuk mencegah pakaian dalam koper menggunakan ruang ekstra, teknik kompresi (seperti JPEG dan PNG) meminimalkan ukuran data tanpa menurunkan kualitas. Kompresi data mempercepat transfer data dan menurunkan biaya. Baik untuk gambar, teks, maupun data numerik, kompresi mendukung penyimpanan yang efisien sekaligus mempertahankan informasi penting.
  • Normalisasi. Jika Anda pernah mendengarkan daftar putar yang menampilkan lagu dengan tingkat volume yang tidak rata, Anda akan menyukai metode normalisasi. Normalisasi menyelaraskan data dengan memiliki skala yang konsisten di seluruh fitur. Proses ini meminimalkan redundansi data, meningkatkan integritas data, dan menyederhanakan kueri. Saat melatih model AI, ini menghasilkan konvergensi yang lebih cepat dan akurasi yang lebih baik. Anggaplah sebagai campuran volume audio yang diproduksi dengan baik, kumpulan data yang dinormalisasi dengan baik memberikan hasil yang dapat digunakan.

Perkuat aplikasi AI Anda.

Manajemen data AI yang efisien bukanlah kemewahan, tetapi kebutuhan dan landasan keberhasilan proyek AI.

Sama seperti fondasi yang kokoh menghasilkan konstruksi rumah yang stabil, penanganan data yang tepat sangat penting untuk model AI yang kuat. Dengan menerapkan empat metode utama, penggunaan kembali, daur ulang, penentuan tujuan ulang, dan pengurangan, organisasi dapat mengoptimalkan praktik manajemen data AI. Menggunakan kembali kumpulan data berlabel memaksimalkan nilai data yang ada, sementara mendaur ulang data melalui pemrosesan ulang dan penentuan tujuan ulang menghasilkan solusi inovatif. Penentuan tujuan ulang data untuk analisis atau aplikasi baru memastikan kita mengekstrak nilai maksimum dari aset data kita. Terakhir, pengurangan data dapat menyederhanakannya, mempercepat pelatihan, dan meningkatkan performa model.

Organisasi yang sukses menerapkan strategi ini, dan hasilnya, proyek AI mereka berkembang pesat.