Sebelum memulai perjalanan AI, sangat penting untuk menilai kualitas data Anda, karena data yang buruk dapat secara signifikan menghambat kemajuan. Menurut Gartner, organisasi kehilangan rata-rata $12,9 juta setiap tahun akibat kualitas data yang tidak memadai. Namun, aspek positifnya adalah semakin banyak perusahaan yang menyadari pentingnya menjaga standar data yang tinggi, mengurangi kemungkinan terjebak dalam masalah ini.
Ronnie Sheth, CEO SENEN Group, sebuah perusahaan yang mengkhususkan diri dalam strategi AI dan tata kelola data, membagikan pengalamannya yang luas di sektor data dan AI. Dia telah mengamati tren yang mencolok: banyak organisasi terburu-buru mengadopsi AI tanpa persiapan yang memadai. Seringkali, eksekutif mendorong integrasi AI tanpa rencana yang jelas, yang mengarah pada keterlibatan pengguna yang tinggi tetapi tanpa hasil yang terukur.
Pada tahun 2024, Sheth mencatat bahwa banyak organisasi masih bergelut dengan data yang jauh dari yang seharusnya. Dialog seputar AI telah bergeser menuju fokus yang lebih praktis dan strategis, dengan perusahaan sekarang mencari bantuan untuk kualitas data mereka sebelum terjun ke adopsi AI.
Ketika organisasi mendekati SENEN Group, Sheth menekankan bahwa langkah pertama adalah memperbaiki masalah data mereka. Hanya setelah membangun fondasi data yang solid, mereka dapat mulai mengembangkan model AI. Pekerjaan dasar ini memastikan bahwa inisiatif AI yang mengikuti akan menghasilkan keluaran yang akurat dan dapat diandalkan.
Keahlian SENEN Group memungkinkan organisasi untuk menavigasi tantangan data mereka secara efektif. Sheth menceritakan sebuah kasus di mana seorang klien awalnya mencari bantuan dengan tata kelola data tetapi akhirnya memerlukan strategi data yang komprehensif. Dengan mengatasi alasan dan tujuan mendasar untuk penggunaan data mereka, klien tersebut berkembang dari data mentah ke analitik deskriptif, analitik prediktif, dan sekarang sedang dalam proses merumuskan strategi AI.