Dalam era ketika data tak lagi sekadar aset, melainkan bahan bakar utama inovasi, kemampuan untuk menganalisis dan memahami data menjadi kebutuhan mendesak. Namun, data yang semakin besar dan kompleks sering kali justru membebani analis manusia. Di sinilah augmented analytics muncul sebagai jembatan antara keterampilan tradisional dan kecanggihan kecerdasan buatan.
Alih-alih menggantikan analis, augmented analytics memperkuat mereka. Teknologi ini menggunakan machine learning, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan otomatisasi untuk membantu menemukan pola tersembunyi, menghasilkan insight secara real-time, dan menyederhanakan visualisasi data yang kompleks. Yang tadinya butuh hari untuk diproses, kini cukup dalam hitungan menit.
Menurut laporan dari Gartner (2023), augmented analytics adalah tren utama dalam data analytics karena mampu menurunkan waktu analisis hingga 80%. Alih-alih membuat dashboard manual dan laporan bulanan yang kaku, sistem augmented dapat langsung merekomendasikan insight kepada pengambil keputusan berdasarkan tren terkini.
Salah satu studi kasus menarik datang dari perusahaan ritel global Target. Mereka mengintegrasikan augmented analytics untuk mengidentifikasi pola pembelian lintas wilayah. Dengan bantuan AI, mereka menemukan bahwa lonjakan pembelian produk tertentu ternyata berkorelasi dengan pola cuaca lokal dan tren media sosial yang sedang berlangsung—hal yang sulit dikenali hanya dengan dashboard konvensional.
Hal serupa juga diterapkan dalam sektor keuangan. Perusahaan fintech menggunakan augmented analytics untuk mendeteksi potensi fraud hanya dalam waktu detik, serta memberikan rekomendasi investasi personal berdasarkan analisis profil risiko dan data pasar yang terus berubah.
Namun, keberhasilan augmented analytics bukan hanya karena teknologinya. Kekuatan utamanya terletak pada kolaborasi antara mesin dan manusia. AI bisa menelusuri jutaan baris data dan menemukan pola, tetapi manusia tetap diperlukan untuk memberikan konteks, intuisi, dan pengambilan keputusan strategis. Dengan kata lain, augmented analytics bukan tentang otomatisasi penuh, tapi tentang augmenting—meningkatkan—kapasitas manusia.
Tantangannya adalah membangun ekosistem yang memadai. Dibutuhkan literasi data yang cukup, kesiapan infrastruktur, serta budaya organisasi yang terbuka terhadap insight berbasis data. Organisasi yang mampu menggabungkan analitik tradisional yang berbasis pengalaman dengan augmented analytics berbasis AI akan lebih unggul dalam menghadapi ketidakpastian dan kompleksitas dunia bisnis digital.
Referensi Ilmiah dan Industri
- Gartner (2023). Augmented Analytics: The Future of Data and AI-Driven Decision Making.
- Satyanarayan, A. et al. (2022). The Human Role in Augmented Data Analysis, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics.
- Target Corporate Case Study (2023). Weather-Driven Retail Forecasting Using Augmented Analytics.
- Delen, D. & Zolbanin, H. (2023). The Rise of Augmented Business Intelligence, Decision Support Systems Journal.
- McKinsey & Company (2024). The Next Frontier in Analytics: Combining AI and Human Judgment.