Apa itu akuisisi data?

Akuisisi data adalah proses memperoleh data dari berbagai sumber menggunakan metode yang berbeda. Ini merupakan langkah penting dalam jalur konsumsi data, diikuti dengan validasi, transformasi, dan pemuatan data.
 

Fundamental bisnis modern—seperti pengambilan keputusan berbasis data, analisis data, dan kecerdasan buatan (AI)—semuanya bergantung pada ketersediaan data berkualitas dalam jumlah besar. Akuisisi data mengambil data yang memungkinkan keputusan dan teknologi yang tepat ini. Meskipun konsepnya mungkin tampak mudah, memperoleh data bisa rumit, terutama di era big data.

Kumpulan data dewasa ini sangat besar dan rumit. Data tersebut dapat berukuran terabyte atau petabyte, hadir dalam format terstruktur atau tidak terstruktur, dan berasal dari beragam sumber. Kompleksitas ini menimbulkan tantangan seputar pengelolaan volume data, tata kelola, dan keamanan selama proses akuisisi.

Namun, jika dilakukan secara efektif, proses akuisisi data dapat menjadi saluran bahan bakar berkualitas tinggi untuk inisiatif strategis. Faktanya, sebuah studi oleh Harvard Business Review menemukan bahwa organisasi yang berhasil memanfaatkan big data dan AI mengungguli rekan-rekan mereka dalam metrik bisnis utama, termasuk efisiensi operasional, pertumbuhan pendapatan, dan Pengalaman pelanggan.¹

Istilah "akuisisi data" juga dapat merujuk secara khusus pada pengumpulan sinyal fisik atau listrik yang mengukur kondisi dunia nyata-biasanya data sensor. Contohnya termasuk pengukuran suhu, tekanan dan fenomena fisik lainnya.

Sinyal-sinyal ini diproses dan diubah menjadi nilai digital yang dapat digunakan menggunakan perangkat akuisisi data, atau perangkat DAQ. Penggunaan ini umum dilakukan di berbagai bidang, seperti pemantauan lingkungan, otomatisasi industri dan penelitian ilmiah.

Menurut Survei Geologi AS, ada empat metode untuk memperoleh data:²

• Mengumpulkan data baru
• Mengonversi atau mengubah data lama
• Berbagi atau bertukar data
• Data pembelian

Organisasi dapat mengumpulkan data melalui sumber yang tampaknya tidak terbatas jumlahnya. Data dapat terstruktur dan tidak terstruktur, serta bersifat internal maupun eksternal. Beberapa sumber data yang paling umum adalah:

• Aplikasi bisnis: Data dari perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), manajemen hubungan pelanggan (CRM), dan sistem lainnya
  
  
• Media sosial: Data interaksi waktu nyata dari platform media sosial
  
  
• Data terbuka: Kumpulan data dari institusi akademis dan pemerintah yang digunakan untuk penelitian dan pembuatan kebijakan
  
  
• Data publik: Data dari pemerintah dan organisasi, seperti sensus dan data ekonomi
  
  
• Data transaksional: Catatan penjualan, faktur, dan informasi pembayaran
  
  
• Survei: Data dikumpulkan melalui masukan pelanggan atau kuesioner penelitian
  
  
• Analitik web: Data dari interaksi situs, seperti kunjungan halaman dan konversi
  
  
• Perangkat IoT: Data real-time dari perangkat yang terhubung, seperti meteran pintar atau peralatan

Organisasi yang memperoleh data memiliki beberapa pertimbangan yang perlu diingat selama proses akuisisi:

• Privasi dan keamanan data
• Kualitas data
• Kompatibilitas data
• Kebutuhan bisnis vs. biaya

Privasi data—juga dikenal sebagai privasi informasi—adalah gagasan bahwa orang harus memiliki kendali atas cara organisasi mengumpulkan, menyimpan, dan menggunakan data pribadi mereka . Selama akuisisi, organisasi mungkin mengumpulkan informasi pengguna seperti alamat email atau data otentikasi biometrik. Sangat penting bahwa mereka mendapatkan persetujuan pengguna sebelum mem proses data ini, melindunginya dari penyalahgunaan dan memberi pengguna alat untuk mengelolanya secara aktif.

Banyak perusahaan secara hukum berkewajiban untuk mengikuti praktik ini di bawah peraturan seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR). Namun, bahkan tanpa undang-undang privasi data formal, ada manfaat untuk menerapkan langkah-langkah privasi data. Seringkali, praktik dan alat yang melindungi privasi pengguna juga membantu mengamankan informasi digital dari akses yang tidak sah, korupsi, atau pencurian.

Memastikan kualitas data harus menjadi prioritas utama bagi organisasi yang memperoleh data dari berbagai sumber. Kualitas data mengacu pada seberapa baik kumpulan data memenuhi kriteria untuk akurasi, kelengkapan, validitas, konsistensi, keunikan, ketepatan waktu, dan relevansi dengan tujuan yang dimaksud. Data berkualitas tinggi mendukung pengambilan keputusan yang akurat, adil, dan efektif yang selaras dengan tujuan bisnis.

Pentingnya pengendalian kualitas data melampaui operasi sehari-hari. Data pelatihan berkualitas tinggi adalah kunci untuk adopsi kecerdasan buatan dan otomatisasi yang efektif. Namun, pepatah AI yang terkenal "sampah masuk, sampah keluar" berlaku secara luas—data berkualitas buruk dalam contoh penggunaan apa pun menghasilkan output berkualitas buruk.

Ketika organisasi memperoleh kumpulan data dari berbagai sumber, mereka perlu mengatasi masalah kompatibilitas sebelum memuatnya ke dalam sistem mereka. Praktik pembersihan data dan standardisasi dapat memastikan bahwa data mematuhi format dan struktur yang konsisten, sehingga lebih mudah untuk dipahami dan dianalisis di masa mendatang. Misalnya, nama jalan biasanya berisi arah, seperti Utara atau Barat. Standardisasi akan memformat nilai-nilai ini menjadi “N” atau “W.”

Organisasi dalam industri yang sangat diatur (seperti keuangan atau perawatan kesehatan) mungkin menghadapi peraturan dan regulasi standar data tambahan. Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA), misalnya, menetapkan set kode standar untuk diagnosis dan prosedur, menciptakan bahasa umum untuk data layanan kesehatan.

Sebelum memperoleh data, organisasi harus menentukan kebutuhan data mereka dan apakah biaya akuisisi dibenarkan. Selain biaya yang terkait dengan pembersihan dan standarisasi data, perusahaan harus mempertimbangkan harga, biaya lisensi (jika ada), dan biaya tambahan apa pun yang diuraikan dalam perjanjian pembelian.

Akuisisi data yang efisien juga membutuhkan infrastruktur data yang kuat yang dapat menangani, mengelola, dan toko data. Organisasi mungkin perlu berinvestasi di berbagai bidang seperti penyimpanan data, analisis, keamanan, dan tata kelola untuk membantu memastikan bahwa data yang diperoleh disimpan, diatur, dan digunakan dengan benar.

Meskipun sering digunakan secara bergantian, akuisisi data dan pengumpulan data memiliki arti yang berbeda.

Pengumpulan data adalah proses pengumpulan informasi mentah secara langsung dari berbagai sumber, biasanya dilakukan oleh ilmuwan data dan analis. Sebaliknya, akuisisi data adalah istilah yang lebih luas yang mencakup pengumpulan data. Namun, ini juga melibatkan memperoleh data melalui metode tambahan seperti kemitraan, perjanjian lisensi, pembelian data dan Transformasi data lama.

Menurut 72% CEO dengan kinerja terbaik, mendapatkan keunggulan kompetitif bergantung pada memiliki AI generatif yang paling canggih . Tetapi bahkan algoritma machine learning yang paling canggih pun hanya seefektif data yang dilatihnya. Data berkualitas tinggi sangat penting bagi sistem AI untuk belajar, beradaptasi, dan memberikan nilai nyata.

Namun, dalam praktiknya, memperoleh data yang cukup relevan untuk melatih model AI bisa menjadi tantangan. Masalah privasi, biaya tinggi, dan kendala hukum atau peraturan dapat membatasi akses ke metode dan sumber akuisisi data yang berharga seperti penggalian web atau kumpulan data publik. Dalam beberapa kasus, peraturan mungkin melarang pengumpulan jenis data tertentu untuk contoh penggunaan AI sama sekali.

Untuk meringankan hambatan ini, banyak organisasi beralih ke data sintetis — datayang dihasilkan secara artifisial yang meniru data dunia nyata. Dibuat menggunakan metodologi statistik atau teknologi kecerdasan buatan tingkat lanjut seperti pembelajaran mendalam dan AI generatif, data sintetis menawarkan beberapa keuntungan: penyesuaian yang lebih besar, akuisisi yang lebih efisien, peningkatan privasi data, dan data yang lebih kaya secara keseluruhan.