Data adalah landasan kesuksesan bagi perusahaan berskala kecil maupun besar. Dengan banyaknya data yang harus dikelola, perusahaan mencari cara untuk menyederhanakan proses arsip data, tapi tentu harus 100% aman juga.
Membangun sistem arsip data secara manual dalam skala besar membutuhkan sumber daya manusia yang besar dan waktu yang tidak sebentar. Karena itu, hadirlah AI untuk mengatasinya, sekaligus menjadikan arsip jadi lebih mudah diintegrasikan dengan platform perusahaan lainnya. Untuk lebih memahami arsip data dengan AI, simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!
Apa Itu Arsip Data?
Arsip data adalah pengumpulan informasi atau dokumen yang disimpan secara teratur untuk berbagai macam tujuan. Data yang disimpan bentuknya sangat beragam, misalnya berupa teks, gambar, data numerik, bahkan dalam bentuk audio dan video sekalipun. Secara tradisional, arsip data dilakukan secara manual. Namun era digital menjadikan arsip data memasuki babak baru.
Menyimpan data sangat penting bagi perusahaan karena berfungsi sebagai sumber yang terdokumentasi. Informasi ini terbukti sangat berharga dalam berbagai kondisi, misalnya audit keuangan, membuat laporan, investigasi sebagai bukti penting, hingga sengketa hukum.
Data yang diarsipkan memainkan peran penting dalam pengelolaan data, yang mampu memandu membentuk solusi strategis bagi perusahaan. Saat perusahaan memanfaatkan pengarsipan data dengan tepat, maka pihaknya dapat memaksimalkan nilai aset data sekaligus memperkecil risiko dan biayanya.
Arsip data bukan hanya sekedar menyimpan informasi saja, tapi merupakan pendekatan strategis untuk melestarikan data dalam jangka panjang. Data penting disimpan secara efisien, memastikannya dapat diakses saat dibutuhkan, dan mengurangi biaya penyimpanan. Intinya, pengarsipan data adalah investasi cerdas dalam jangka panjang.
Peran AI dalam Arsip Data
Lalu apa dampak penyimpanan dokumen digital yang menggunakan sistem elektronik dan berbasis AI? Berikut ini 3 peran AI dalam pengarsipan data:
1. Mendeteksi Pola
AI sangat unggul dalam mengungkap pola, meningkatkan keamanan, dan layanan pelanggan. Arsip data memberikan konteks historis yang diperlukan untuk melatih model AI. Data yang diarsipkan dapat mencakup insiden keamanan di masa lalu, interaksi dengan pelanggan, dan masih banyak lagi, sehingga memungkinkan AI mengenali dan merespons pola secara efektif. Data yang diarsipkan menjadi dasar deteksi pola yang dapat digunakan untuk memprediksi kejadian di masa depan.
2. Metadata
Dalam perusahaan, data disertai dengan metadata. Konteks yang disediakan oleh metadata sangat penting dalam pelabelan untuk klasifikasi, perbandingan, pemahaman, dan pengendalian data. Ini memungkinkan pengambilan dan pengelolaan data yang lebih tepat. Data arsip yang kaya sepenuhnya didorong oleh metadata dan dapat menjadi sumber untuk memperbaiki layanan/produk ke depannya.
3. Menciptakan Basis Pengetahuan
AI memanfaatkan pola untuk menciptakan basis pengetahuan yang adaptif. Pola ini terus berkembang untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang terus berubah. Arsip data berfungsi sebagai sumber informasi yang dapat digunakan AI untuk mengisi, menganalisis, memahami, dan menyempurnakan basis pengetahuannya. Data berbasis AI akan memberi info yang lebih akurat secara real-time.
Penerapan AI dalam Arsip Data
Seperti apa penerapan AI dalam arsip data yang sudah dilakukan sehari-hari? Saat ini sudah banyak perangkat AI yang sangat membantu dalam pengarsipan data di berbagai sektor industri. Ini dia beberapa contohnya:
1. Menganalisis Sentimen dan Mendeteksi Emosi Pembicara
Fungsi ini sangat penting untuk pengambilan keputusan yang tepat. Dengan memasukkan sampel suara atau teks, sentimen dapat diketahui melalui nada bicara dan struktur kalimatnya. Info ini penting sekali dalam bidang yang berkaitan dengan kepuasan pelanggan.
2. Memindai Data
AI dapat mengklasifikasikan dan mengategorikan konten dokumen, membantu pengaturan dan pengambilan arsip data. AI yang diprogram selalu mengikuti perkembangan informasi yang relevan sangat penting dalam pengambilan keputusan yang efektif. Alat pemindaian data membantu mengumpulkan, mengatur, dan memindai data dari berbagai sumber secara rutin.
3. Klasifikasi Data Otomatis
AI dapat mengklasifikasikan data berdasarkan kriteria yang telah ditentukan secara otomatis, sehingga memudahkan untuk identifikasi dan mengelola info sensitif dan penting. Sistem layanan kesehatan, contohnya, dapat memanfaatkan kemampuan klasifikasi data AI dalam arsip datanya untuk memastikan privasi data pasien.
4. Mengontrol Akses
Mekanisme kontrol akses yang didukung AI memastikan bahwa hanya personel yang berwenang saja yang dapat akses dan mengelola data yang diarsipkan. Sehingga mampu meningkatkan keamanan dan kepatuhan data. Sistem perbankan menggunakan AI untuk mengontrol aksesnya, guna melindungi data keuangan.
5. Kebijakan Penyimpanan
AI dapat menerapkan kebijakan penyimpanan data secara otomatis. Misalnya untuk menghapus atau mengarsipkan data ketika mencapai periode tertentu atau sudah tak lagi diperlukan untuk keperluan operasional. Contohnya adalah layanan email yang menggunakan AI untuk mengarsipkan atau menghapus pesan lama secara otomatis.
6. Peningkatan Pencarian dan Pengambilan Data
Algoritma pencarian berbasis AI mampu meningkatkan kecepatan dan akurasi pengambilan data tertentu dari arsip. Contohnya adalah platform e-commerce yang memanfaatkan pencarian berbasis AI untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
7. Migrasi Data
AI dapat membantu proses migrasi data agar lebih lancar antara sistem atau format penyimpanan yang berbeda. AI memiliki kemampuan integritas yang baik dan akan lebih baik lagi ke depannya. Dalam hal aksesibilitas data pun AI menawarkan kemudahan.
8. Pemeliharaan Prediktif
Dalam konteks infrastruktur penyimpanan data, AI mampu memprediksi kegagalan alat atau masalah di bagian penyimpanan. Hal ini memungkinkan pemeliharaan alat secara proaktif untuk mencegah kehilangan data. Contohnya adalah pabrik manufaktur yang menggunakan pemeliharaan prediktif untuk menghindari downtime di bagian produksi.
9. Meringkas Konten
AI mampu meringkas dokumen atau catatan yang panjang, memberikan gambaran singkat dalam pengambilan keputusan untuk mendapatkan wawasan yang lebih cepat. Contohnya adalah agregator berita menyediakan ringkasan artikel yang dihasilkan oleh AI.
10. Optimalisasi Kerja
AI dapat mengoptimalkan kinerja sistem pengarsipan data karena dilakukan secara otomatis, atau kombinasi antara kerja manual dan kerja AI. Yang pasti, pengarsipan data menggunakan AI akan bekerja lebih cepat dan efisien. Kerja staf manusia pun jadi lebih optimal dengan risiko human error yang lebih sedikit.
Setiap perusahaan tentu memiliki berbagai data penting yang bersifat sensitif dan tidak bisa dilihat oleh pihak eksternal. Agar data tetap mudah diakses sekaligus disimpan dengan aman, dibutuhkan solusi AI yang mampu melakukan tugas arsip data dengan optimal. Pastikan menggunakan platform AI yang dapat diandalkan seperti BigBox.
Sebagai End-to-End Data Management & Analytics Platform dari PT Telkom Indonesia, BigBox menawarkan layanan berkualitas yang telah dipercaya oleh berbagai perusahaan besar di Indonesia. Langsung saja kunjungi website BigBox untuk info lebih lanjut terkait layanannya!
