Media Asuransi, GLOBAL – Pasar analitik data diperkirakan bernilai US$190 miliar pada 2028 atau mencatatkan pertumbuhan eksponensial, yang didorong oleh kemajuan IoT, komputasi awan, dan kecerdasan buatan (AI), sehingga mengubah cara bisnis beroperasi dan membuat keputusan.
Nilai pasar tersebut menyiratkan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 11,1% antara tahun 2023 dan 2028. Dengan volume data yang diproyeksikan akan melebihi 175 zettabyte pada tahun 2025, organisasi harus memanfaatkan alat analitik canggih untuk mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Laporan Intelijen Strategis terbaru GlobalData, “Analisis Data,” mengungkapkan bahwa analitik data adalah pasar yang relatif matang, tetapi inovasi signifikan telah terjadi dalam beberapa tahun terakhir di keempat lapisan rantai nilainya: perangkat keras, manajemen data, aplikasi, dan pengiriman.
|Baca juga: Paten Analitik Data di Industri Asuransi Terus Bertambah, Ternyata Ini Alasannya!
Isabel Al-Dhahir, Analis Utama, Intelijen Strategis di GlobalData, menjelaskan vendor analitik data tradisional sedang diganggu oleh vendor berbasis AI yang bertujuan membantu perusahaan mengotomatiskan pengambilan keputusan operasional menggunakan pembelajaran mesin.
“Lebih jauh, munculnya alat AI generatif (GenAI) telah mendorong vendor analitik data untuk menanamkan solusi tersebut di platform mereka, mendemokratisasi akses ke kemampuan ilmu data. Misalnya, Microsoft telah meluncurkan Copilot, menanamkan ChatGPT ke dalam produk analitik seperti Excel dan PowerBI,” katanya dalam riset dikutip, Minggu, 22 Desember 2024.
Pertumbuhan volume data yang cepat dan harapan akan analitik tingkat lanjut memerlukan manajemen, tata kelola, dan keamanan yang patut dicontoh. Tata kelola data adalah tentang kualitas dan keandalan data; data yang baik dan dapat dipercaya sangat penting untuk analitik data. Sementara tata kelola data ditambah dengan teknologi, pada dasarnya tata kelola data adalah tentang individu dan perusahaan yang menerapkan kebijakan dan prosedur perlindungan yang ketat.
|Baca juga: Benarkah AI dan Analitik Data Dapat Rugikan Hasil Klaim?
Al-Dhahir melanjutkan kemampuan GenAI untuk membuat model dan simulasi yang sangat canggih dari kumpulan data yang sangat besar menimbulkan kekhawatiran yang signifikan tentang potensi penyalahgunaan informasi pribadi. “Risiko tereksposnya data sensitif meningkat seiring sistem AI ini menjadi lebih mahir dalam menghasilkan keluaran yang terperinci dan realistis. Hal ini membutuhkan kerangka tata kelola data yang ketat.”
Chief information officer, chief data officer, dan chief analytics officer sangat penting untuk strategi analitik data yang sukses dalam perusahaan. Mengelola alur kerja analitik data memerlukan pekerja terampil, termasuk ilmuwan data, teknisi data, dan spesialis data lainnya.
Demikian pula, analisis data terbaik tidak ada artinya tanpa visualisasi, pelaporan, dan komunikasi. Seiring dengan terus bertambahnya volume data dan diluncurkannya proyek analitik data di berbagai organisasi, kebutuhan akan karyawan dengan keterampilan yang beragam akan terus meningkat.
Al-Dhahir menyimpulkan organisasi harus menarik, melatih, mempertahankan, dan meningkatkan keterampilan tenaga kerja mereka saat ini untuk mengisi peran ini. Perusahaan juga dapat mencoba untuk menutup kesenjangan keterampilan data dengan mendorong karyawan yang kurang teknis untuk bertindak sebagai ilmuwan data warga negara.
“Bisnis harus membangun kemampuan internal mereka, tetapi dalam beberapa kasus, akuisisi strategis atau kemitraan dengan perusahaan layanan analitik data kecil mungkin lebih disukai. Seiring dengan perkembangan pasar, inovasi dalam pengelolaan data, integrasi AI, dan tata kelola akan membentuk masa depan strategi berbasis data.”
Editor: Achmad Aris
| Cek Berita dan Artikel yang lain di Google News
1 
1 
