Catat Beberapa Hal Ini Sebelum Mengaplikasikan Machine Learning untuk Bisnis

By Prahariezka Arfienda   |   May 8, 2018

Hampir seluruh sektor industri dapat memanfaatkan machine learning. Sistem yang menggunakan teknologi ini bisa membantu customer service, proses forecasting, fraud detection, bahkan rekrutmen.

Banyak hal yang bisa diautomasi dengan menggunakan machine learning. Selain itu, machine learning juga dapat membuat proses pengambilan keputusan dan penyelesaian masalah jadi lebih efisien.

Terdengar menarik, bukan? Namun, sebelum kamu mengaplikasikan machine learning untuk bisnis, ada beberapa hal yang perlu kamu perhatikan.

1. Butuh atau hanya penasaran?

Kesalahan yang sering dilakukan perusahaan saat memutuskan untuk menggunakan machine learning adalah, terkadang mereka tidak memahami kebutuhannya sendiri.

Di satu sisi, mengaplikasikan machine learning memang terlihat keren. Namun, banyak aspek yang perlu diperhatikan dalam manggunakan machine learning untuk bisnis. Jika terlalu memaksakan padahal sebetulnya belum perlu, hal ini akan menyebabkan tim tidak mendapatkan hasil optimal.

Cari permasalahan yang paling berat dan mengganggu, lalu lihat apakah mungkin untuk diselesaikan dengan machine learning. Kamu juga bisa mengukurnya dengan bertanya, apakah ada informasi bisnis yang penting dan ingin kamu ketahui tapi belum pernah mendapatakan jawabannya?

2. Jumlah data yang kamu miliki

Kalau data kamu terlalu sedikit, kamu tidak memiliki cukup data untuk memulai machine learning. Jika kamu memiliki data yang sudah cukup banyak dan lengkap, kamu bisa mulai memanfaatkan machine learning untuk bisnis kamu.

Jangan biarkan “sumber daya data” kamu sia-sia, tapi cobalah untuk megolahnya jadi insight yang berguna. Namun, pastikan juga data yang kamu ambil sesuai dengan kebutuhan dan tidak mengganggu privasi orang-orang yang datanya kamu ambil.

3. Clean Data lebih baik dari Big Data

Data yang berantakan akan mengganggu proses pengambilan keputusan dan bisa membuang waktu kamu untuk merapikan atau membersihkan data. Selain merugikan dari segi waktu dan uang, data yang berantakan juga menimbulkan berbagai permasalahan lain. Di antaranya, profiling konsumen yang konsumen atau subscriber yang tidak akurat, leads yang kurang sesuai. Bahkan dalam kasus tertentu, bisa juga memicu penyalahgunaan data.

Data yang tidak clean memiliki ciri sebagai berikut:

Irrelevant.
Tidak semua data perlu kamu simpan. Terkadang, ada data-data yang tidak akan kamu perlukan dalam proses bisnis kamu. Identifikasi terlebih dahulu data yang kamu butuhkan dan simpanlah data yang memang relevan dengan kebutuhan kamu.

Incomplete value.
Tidak boleh ada kolom kosong dalam data yang kamu kumpulkan. Untuk menghindari hal ini, kamu mungkin bisa menambahkan kolom isian “default” yang sesuai dengan kebutuhan. Data yang tidak lengkap bisa mengganggu proses belajar machine learning.

Duplicated.
Data yang terduplikasi, apalagi dalam jumlah banyak akan membuat pemakaian storage kamu menjadi tidak efisien. Selain itu, data yang repetitif cenderung membuat hasil analisis kurang akurat.

Obsolete.
Kapan terakhir kali kamu memperbarui data yang kamu miliki? Apabila sudah bertahun-tahun, kamu mungkin ingin memeriksanya kembali. Karena dalam jangka waktu itu mungkin banyak hal yang terjadi. Orang tersebut pindah kerja, tidak tinggal di tempat yang sama lagi, dan lain sebagainya. Apabila perlu, berikan formulir atau akses bagi pengguna untuk memperbarui data diri meeka.

4. Perlunya “tim khusus”

Salah satu elemen yang menentukan berhasil atau tidaknya pemanfaatan machine learning dalam sebuah bisnis adalah sumber daya manusia.

Ada banyak hal yang harus diperhatikan dalam mengembangkan machine learning. Dari mulai mengumpulkan, mengolah data, menampilkan hasil analisis hingga “mengajari” sistem. Sebaiknya, pilih beberapa orang dengan spesialisasi berbeda untuk fokus pada hal-hal yang mereka kuasai secara spesifik..

Membagi tugas dengan orang-orang yang sudah ahli akan membuat mereka lebih fokus dan bisa bekerja dengan optimal. Jika hanya satu orang yang menangani, bisa jadi mereka akan kerepotan dan sulit memberikan hasil yang maksimal.


Jadi, apakah kamu sudah siap untuk mengaplikasikan machine learning untuk bisnis? Team Algoritma siap membantu kamu!

Kami akan mengadakan workshop Data Science Series: Azure Machine Learning for Non-Programmers. Dalam workshop ini, kamu akan belajar cara mengaplikasikan machiner learning untuk berbagai industri, tanpa perlu latar belakang programming dengan menggunakan layanan Microsoft AzureML.

Azure Machine Learning for Non-Programmers
Hari, Tanggal: Jumat, 25 Mei 2018
Waktu: 13.00-19.00 WIB
Lokasi: MARQUEE, Cyber 2 Tower Lvl. 17, Jakarta
Investasi: IDR 2,000,000

Dalam workshop ini, kamu akan mempelajari:

  • Introduction to Machine Learning Algorithms
  • Introduction to Azure Machine Learning Studio
  • Vehicle Price Prediction Regression Machine Learning Experiment
  • Loan Granting Binary Classification Machine Learning Experiment
  • IMDB Movie Recommendations Machine Learning Experiment
  • Publishing Your Experiment as a Web Service

Untuk pendaftaran dan informasi lebih lanjut, klik tombol di bawah ini: