Potensi Tren Data Science 2024, Ada Demokratisasi Data

Deepfake video dan audio merujuk pada teknologi manipulasi konten multimedia dengan menggunakan kecerdasan buatan, khususnya teknik machine learning. Istilah "deepfake" berasal dari gabungan kata "deep learning" dan "fake". Deepfake video melibatkan penggunaan teknik deep learning, terutama menggunakan algoritma generative models, seperti Generative Adversarial Networks (GANs) atau Variational Autoencoders (VAEs). Dengan menggunakan model-model ini, seseorang dapat membuat video palsu dengan mengganti wajah atau tubuh orang yang sebenarnya dengan wajah atau tubuh orang lain. Ini memungkinkan pembuat konten deepfake untuk menciptakan video yang terlihat sangat autentik dan sulit dibedakan dari video yang asli.

Sedangkan, salah satu contoh penggunaan deepfake audio adalah menciptakan rekaman percakapan palsu dengan menggunakan suara seseorang untuk membuatnya terdengar seperti sedang mengucapkan kata-kata atau kalimat tertentu yang sebenarnya tidak pernah diucapkannya. Kedua jenis deepfake ini telah menimbulkan kekhawatiran yang menyangkut kode etik dan keamanan, karena potensi penyalahgunaannya untuk tujuan manipulatif, pemalsuan informasi, atau pencemaran nama baik. Oleh karena itu, perlu upaya yang serius dalam pengembangan teknologi deteksi deepfake serta regulasi yang memadai untuk mengatasi dampak negatif potensialnya.

Jelang 2024, para profesional data science juga menangkap sinyal bahwa setiap organisasi perlu diperkuat pemahaman tentang data literacy. Sejalan dengan derasnya arus informasi dan melimpahnya ketersediaan data yang dengan mudah kita bisa dapatkan membuat keterampilan dalam memahami, menganalisis, dan mengambil keputusan berdasarkan data menjadi sangat penting.

Dalam era di mana keputusan bisnis semakin didorong oleh data, organisasi memerlukan sumber daya manusia yang tidak hanya memiliki kemampuan teknis dalam mengolah data, tetapi juga memiliki literasi data yang tinggi. Pemahaman yang baik tentang data tidak hanya dimiliki oleh tim data science, tetapi juga oleh berbagai departemen di dalam organisasi, termasuk pemasaran, keuangan, dan sumber daya manusia di lingkup perusahaan.

Peningkatan pemahaman tentang data literacy bukan hanya tentang menguasai alat dan teknik analisis data, tetapi juga tentang kemampuan untuk menafsirkan dan mengomunikasikan hasil analisis secara efektif kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Seiring dengan peningkatan permintaan akan profesional data science, terdapat kebutuhan yang mendalam untuk pelatihan dan pengembangan keterampilan literasi data di seluruh organisasi.

Adversarial machine learning juga menjadi salah satu gebrakan baru dalam tren data science di tahun 2024 nanti. Adversarial machine learning merupakan cabang dari machine learning yang fokus pada analisis dan pengembangan sistem yang tahan terhadap serangan atau manipulasi, terutama oleh pihak-pihak yang mencoba memanipulasi model atau data untuk memperoleh hasil yang diinginkan.

Exploding Topics menyebut salah satu penerapan adversarial machine learning ada pada bisnis clothing line yang menawarkan model pakaian dengan look berbeda-beda dalam satu pola senada, seperti bold patterns and lettering. Penerapan adversarial machine learning dalam industri fashion memberikan keuntungan berupa kemampuan untuk menciptakan variasi desain yang lebih kreatif dan unik, meningkatkan daya tarik produk, dan memberikan pengalaman berbelanja yang lebih personal kepada konsumen.

Selanjutnya adalah penggunaan edge computing yang berpeluang masuk dalam tren data science 2024. Edge computing adalah konsep pemrosesan data tidak terfokus di pusat data utama (cloud), melainkan dilakukan lebih dekat dengan pengguna, di tepi jaringan. Dalam bidang data science, edge computing memungkinkan analisis dan pemrosesan data secara langsung di perangkat atau lokasi tempat data dihasilkan, tanpa perlu mengirimkannya ke server pusat. Selain itu, edge computing memiliki potensi untuk mengurangi beban jaringan dan biaya data karena data tidak perlu dikirim ke pusat data untuk diproses. Keuntungan ini sangat bermanfaat terutama dalam aplikasi yang memerlukan kecepatan dan responsif tinggi, seperti aplikasi Internet of Things (IoT) atau aplikasi real-time.

Dalam konteks data science, edge computing memfasilitasi analisis yang lebih cepat dan efisien, yang sangat penting untuk aplikasi real-time seperti pemantauan diagnosis dalam bidang kesehatan, otomatisasi industri, dan autonomous driving. Selain itu, penggunaan edge computing dapat mengurangi beban pada infrastruktur pusat data, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan membantu mengatasi tantangan latensi data yang mungkin timbul dalam aplikasi berbasis waktu nyata.

Penerapan demokratisasi data juga turut meramaikan tren data science di tahun 2024. Demokratisasi data adalah konsep yang berdasar pada kemampuan setiap individu perusahaan dalam mengakses informasi secara langsung dan aktif berpartisipasi dalam proses analisis serta pengambilan keputusan berbasis data.

Dalam era ini, demokratisasi data memberikan kekuatan kepada berbagai lapisan organisasi untuk tidak hanya mengonsumsi informasi, tetapi juga berkontribusi pada pembuatan keputusan. Hal ini memungkinkan setiap pegawai tanpa memandang tingkat hierarki atau latar belakang departemennya untuk mengakses dan memahami data yang relevan dengan tugas dan tanggung jawabnya.

Pendekatan demokratisasi data menekankan prinsip transparansi, akuntabilitas, dan kolaborasi di dalam organisasi. Dengan memungkinkan akses terbuka terhadap informasi, setiap individu memiliki kesempatan untuk menyumbangkan wawasan dan ide-ide yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan.

Sejalan dengan potensi tren data science 2024, penting bagi pegiat data maupun pebisnis untuk selalu waspada dan tetap mengikuti perkembangan di dunia teknologi informasi. Sedangkan bagi pemula yang ingin terjun ke tech industries, tahun 2024 adalah saat yang tepat untuk mengembangkan keterampilan data science demi meningkatkan daya saing di era penggunaan data menjadi elemen penting dalam pengambilan keputusan bisnis.