Data sering kali disamakan dengan minyak atau emas baru. Namun, perbandingan ini kurang tepat, terutama dalam konteks AI. Data bukanlah sumber daya yang dapat habis setelah digunakan. Sebaliknya, data terus mengalir dari berbagai perangkat dan sensor, sehingga menjadi lebih kaya dengan setiap interaksi. Alur data ini menciptakan wawasan dan inovasi yang tidak pernah terbayangkan sebelumnya. Dalam era AI, data berperan sebagai modal yang nilainya terus bertambah seiring waktu.
Ketika miliaran perangkat dan sistem terhubung menghasilkan data dalam jumlah besar setiap detik, model AI terus belajar darinya. Intuisi, pemahaman, dan jangkauan model AI menjadi lebih baik. Pada kenyataannya, banyak data yang kurang dimanfaatkan. Penelitian Seagate pada tahun 2020 menunjukkan bahwa perusahaan tidak menggunakan 68% data yang mereka miliki. Perusahaan melewatkan peluang untuk memanfaatkan sumber daya yang paling berharga.
Wujudkan Nilai Data
AI membutuhkan data dalam jumlah besar agar dapat berfungsi dengan baik. Model bahasa besar belajar dengan melatih diri menggunakan volume data teks, gambar, dan video yang jumlahnya masif. Kumpulan data yang lebih besar dan lebih beragam dapat meningkatkan akurasi model, khususnya di domain yang tidak terstruktur seperti layanan pelanggan, keamanan siber, atau pemeliharaan prediktif.
Menyimpan semua data yang dapat disimpan adalah investasi yang cerdas, tetapi memiliki data tersebut adalah pembeda ekonomi yang sesungguhnya. Kumpulan data yang unik adalah modal yang tidak dapat ditiru, yang membangun keunggulan kompetitif spesifik domain. Ketika pasar mengakui kenyataan ini, perusahaan yang memperlakukan data sebagai aset akan dihargai lebih tinggi oleh investor. Pasar melihat data dan kapabilitas AI sebagai pendorong kuat untuk pertumbuhan di masa depan.
Nilai lain dari data adalah kemampuannya untuk membangun kepercayaan. Data yang bersih dan bersumber secara etis dapat meningkatkan hasil AI sekaligus mengurangi risiko kepatuhan dan reputasi. Data yang transparan dan dapat dilacak dengan sumber yang jelas menjadi sangat penting untuk membuat model AI dapat diaudit dan akuntabel. Verifikasi asal-usul data dan kejelasan model membantu mengurangi risiko reputasi.
Mewujudkan nilai data memerlukan infrastruktur penyimpanan yang memadai. Di era AI, data menjadi lebih padat, lebih kaya, dan tidak ada habisnya. Oleh karena itu, infrastruktur penyimpanan yang tepat harus mampu menahan beban dan terus menghasilkan. Data adalah modal ekonomi AI, sementara penyimpanan adalah landasan dari nilai data itu sendiri. Keduanya saling bekerja sama untuk menghasilkan keunggulan kompetitif dan transformasi bisnis yang sesungguhnya.
