Analisis Data Menggunakan Artificial Intelligence

Pada dasarnya dunia analis di bidang komputerisasi atau model analisis data yang sekarang sedang digembar-gemborkan sebagai bisnis dan pekerjaan yang paling potensial tidaklah mudah 

Pada dasarnya dengan banyaknya model informasi yang harus diolah diantaranya pengolahan data teks pengolahan data video pengolahan data suara ini merupakan perbedaan yang jauh sekali 

Komponen data analis tidak hanya mengendalikan database dan mengolah datanya 

Karena besarnya nilai data yang terkumpul dan bersebaran di mana-mana maka data tersebut harus dibersihkan dahulu 

Pola dasar masing-masing pengolahan data analis berbeda-beda sehingga tentu saja banyak orang yang harus memahami betul-betul tentang data analis 

Proses pengumpulan data juga merupakan salah satu hal yang cukup sulit dilakukan oleh para orang yang berkepentingan untuk menganalisis data 

Sebagai contoh standar yang kecil saja pengolahan data di Twitter yang merupakan model data teks tetapi data tersebut bukan merupakan data yang diukur lewat sebuah record dan rangkaian database yang terintegrasi 

Nggak ada di Twitter adalah pengolahan data yang merupakan message dengan teks dengan jumlah tertentu yang tentu saja kita bisa lihat bahwa data tersebut merupakan data-data yang tidak terstruktur 

Dari data tidak terstruktur ini tentu saja kita harus mengolah data tersebut atau memfiltrasi data tersebut dari pengelompokan-pengelompokan tertentu 

Proses ini saja sudah cukup sulit di mana data-data tersebut harus mengalami filtrasi dan mengalami berbagai model algoritma sehingga data-data yang terkumpul tersebut bisa menjadi data yang dapat dianalisis dengan baik 

Proses ini tidak mudah penggunaan berbagai perangkat untuk birokrasi data tersebut merupakan satu hal yang cukup sulit 

Sebagai contoh penggunaan data tersebut kita filtrasi menurut kata-kata tertentu seperti misalnya ada nilai-nilai positif yang harus diambil dari permintaan sebuah perusahaan terhadap sebuah produk yang di media tersebut 

Kita harus memfiltrasi data-data tersebut dengan nilai-nilai yang mungkin sesuai dengan produk-produk tersebut diantaranya tipe atau merek nilai-nilai positif baik buruk 

Baru data-data tersebut harus kita capture menjadi sebuah bagian yang dapat dianalisis 

Sebagai contoh sederhana saja data itu dianalisis seberapa banyak orang yang meng-capture data tersebut menjadi sebuah produk yang baik dan berapa persen data tersebut di capture menjadi data yang buruk atau produk yang buruk digunakan 

Orang tersebut merupakan data yang sederhana tapi proses filtrasinya atas pengolahan datanya merupakan suatu proses yang cukup rumit 

Selanjutnya lagi bila data itu merupakan rangkaian relasional database management system maka data tersebut sudah cukup rapi tapi data tersebut merupakan data-data yang juga harus dilihat 

Dianalisis secara tepat contohnya apakah data tersebut merupakan data observasi yang betul-betul tepat di kurun waktu yang tepat dan sistem yang tepat 

Sebagai contoh bahwa data tersebut adalah data history dari hasil wawancara seseorang terhadap sebuah UMKM 

Kenyataannya udah tahu UMKM itu data history kadang-kadang orang menceritakan data history itu tidak tepat sesuai dengan koridor yang sudah diterapkan 

Sebagai contoh data history 2003 dia mulai merintis dengan modal rp300.000 saja sekarang omsetnya sudah menjadi 2 juta 

Ini adalah data historis tapi untuk menganalisis data tersebut bukan hal yang mudah karena permintaannya adalah pengolahan data di mana data tersebut menjadi data yang dapat dianalisis dan dapat dibantu oleh pemerintah 

Data tersebut data yang harus difiltrasi atau dihilangkan tetapi data yang sebenarnya adalah bagaimana pada saat ini omset tersebut tidak mencukupi dari hasil modal yang dikeluarkan pada saat sekarang 

Sehingga data-data ini harus dipilih dari hasil wawancara yang tepat di mana misalnya sebuah hasil usaha kecil dimodali dengan 20 juta kemudian menghasilkan omset rata-rata per hari hanya 500.000 

Maka data tersebut harus difiltrasi menjadi data-data yang cocok dengan kategori-kategori tertentu seperti misalkan jumlah omset yang terlalu besar dan menghasilkan keuntungan yang kecil atau jumlah modal utamanya trampo besar menghasilkan nilai keuntungan per harinya kecil sekali 

Hal tersebut memerlukan data yang akurat sehingga menghasilkan sebuah nilai tertentu yang dapat dievaluasi sehingga menghasilkan sebuah gambaran tentang kemajuan dan kemunduran UMKM 

Itu harus dari satu sisi saja tapi di dalam sisi lain tentu kita harus melihat-melihat grafik yang tepat dalam kenaikan dan penurunan data UMKM tersebut 

Sehingga perlu ada analisis terhadap kapan UMKM tersebut didirikan dan perkembangannya dari tahun ke tahun seperti apa 

Tentu saja hal tersebut memiliki algoritma yang berbeda dan melakukan filtrasi yang lebih luas lagi 

Data-data tersebut harus mempunyai range yang sama waktu yang sama dan kita dapat melihat dari satu UMKM jadi um dan UMK yang lain untuk membandingkan nilai-nilai tersebut di. Dan waktu yang sama mengalami penurunan 

Atau dengan kategori lain adalah UMKM tersebut mengalami peningkatan dalam satu satuan waktu maka ada peningkatan penjualan atau omset serta keuntungan 

Ini dianalisa terus-menerus sehingga menghasilkan sebuah analisa yang tepat terhadap nilai-nilai orang KM tersebut 

Artinya kita harus memiliki perangkat atau tools yang dapat mereduksi berbagai data-data yang tidak diperlukan dari data-data yang sembarangan tersebut di relasional database 

Hal tersebut berarti mengalami filtrasi dan pengurutan atau sorting sebagai langkah awal dan dilanjutkan dengan pemilihan berbagai aspek yang memang cocok untuk dianalisis 

Tentu saja untuk mendapatkan sebuah data yang goalnya tepat sehingga menghasilkan sebuah nilai perlu ada langkah-langkah analisis yang tepat 

Seperti misalnya permintaan dari sebuah perusahaan untuk mengetahui kenaikan dan penurunan produk dari tahun 2006 sampai 2024 

Hal yang perlu diperhatikan adalah perkembangan produk yang dikeluarkan oleh perusahaan tersebut 

Dilihat dari nilai penjualan dan trend yang berlaku pada tahun tahun sebelumnya 

Selanjutnya proses gol yang diharapkan adalah kita mengetahui nilai tren terhadap barang yang akan datang yang dapat diproduksi dan dikembangkan oleh perusahaan 

Hal ini merupakan hal yang merupakan tantangan terhadap analisis data di mana data tersebut harus dapat memprediksi 

Tentu saja berbagai konsep pola prediksi harus dapat dilakukan dengan analisis yang tepat dan metodologi yang tepat 

Konsep ini merupakan konsep yang sekarang sedang dikembangkan untuk mendapatkan tools dan perangkat-perangkat yang cocok untuk dapat menganalisis data dan melakukan sebuah filtrasi dan proses observasi yang tepat terhadap data 

Maka dengan itu perlunya adalah sebuah konsep yang notabene memiliki nilai tertentu 

Selanjutnya artificial intelijen memegang peranan penting untuk mengembangkan proses-proses bisnis yang berlaku dan analisa analisa bisnis yang berlaku pada saat ini 

Dan selanjutnya artificial intelligence dapat mendeskripsikan secara tepat apa yang terjadi pada analisis data yang sudah ada 

Artificial intelligence mengambil peranan penting dalam proses analisis data tersebut pada masa yang akan datang sehingga orang dapat dengan cepat menghasilkan sebuah proses pengambilan keputusan 

Algoritma ini akan terus dikembangkan untuk menghasilkan sebuah proses yang serba cepat dan dapat mengambil keputusan dan saran-saran terhadap proses-proses penjualan pada masa yang akan datang