Telkom Marketing 2
Telkom Marketing 2
blanja 2019
telkomsel halo

AI bantu tata kelola perusahaan di masa depan

04:18:41 | 10 Sep 2019
AI bantu tata kelola perusahaan di masa depan
telkomsat
telkomtelstra januari - maret
JAKARTA (IndoTelko) – Data dapat menjadi sumber kehidupan sebuah bisnis atau menjadi sumber yang paling merusak apabila tidak dikelola dengan baik.

Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering lupa dan kemudian menyimpan dokumen-dokumen penting dalam sistem file yang tidak memadai – atau lebih buruknya, disalin ke dalam cloud dengan kontrol terhadap data yang tidak diperhatikan.

Faktanya, sebanyak 40% dari data perusahaan yang diunggah ke dalam cloud menggunakan aplikasi berbagi file bersifat ad hoc.

Hasilnya, informasi yang diperlukan saat itu juga seringkali hilang ditengah-tengah proses yang tidak rapi ini. Hal ini kemudian berdampak bagi keputusan bisnis yang seharusnya dibuat berdasarkan data menjadi keputusan berdasarkannaluri semata. Kemudian, selama audit, bukan hanya pemegang saham yang tidak memahami keputusan ini, tetapi regulator industri juga akan mendenda Anda karena gagal menunjukkan kepatuhan.

Data kini berkembang dengan tingkat yang fenomenal bagi setiap jenis organisasi. Dengan perkembangan tersebut, muncul kebutuhan baru untuk memastikan bahwa informasi pribadi dan bisnis yang sensitif tidak bocor atau melanggar aturan kepatuhan yang ketat dan berlaku di seluruh dunia.

Namun, Anda dapat menghindari hal tersebut. Jelas, dengan alat-alat data yang canggih, sistem penyimpanan pintar dan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI), tidak ada alasan bagi perusahaan untuk salah dalam menggunaan data mereka.

Jika skandal Cambridge Analytica tidak cukup sebagai wake-up call, regulasi terkait kerahasiaan data —seperti General Data Protection Regulation (GDPR) dan California Consumer Privacy Act (CCPA) — memastikan bahwa perusahaan mengelola informasinya secara aman atau akan berhadapan dengan sanksi dan denda.

Isu terkini dalam penjualan data di Indonesia telah kembali muncul ke permukaan ketika ditemukan adanya sebuah kelompok yang melakukan jual-beli data.

Kejadian ini telah meningkatan kesadaran konsumen untuk mencegah data mereka tidak dijual ke pihak lain. Meskipun kasus tersebut disebabkan oleh individu yang tidak bertanggungjawab, kasus ini juga telah meningkatkan kesadaran perusahaan terkait pengelolaan data mereka.

Mengelola data dalam lingkungan yang tidak teratur akan terbukti tidak praktis, terutama jika setiap departemen dalam perusahaan memakai label yang berbeda dan tanpa satu pemahaman terkait kategori data-data tersebut. Kebocoran dapat lebih mudah dilakukan oleh berbagai departemen.

Lead Data Scientists, Cognigo  Adam Bali mengatakan  Artificial intelligent dapat menunjukkan bagaimana caranya untuk memetakan dan mengamankan data yang sensitif dengan bantuan AI dalam bagaimana untuk menentukan beberapa jenis informasi sensitif ditambah serta menyediakan metode yang jelas untuk mendeteksi lokasinya dalam data keorganisasian yang dirangkum oleh    
 
Pemetaan Data
Dapatkah Anda mengingat informasi pribadi apa saja yang ada di personal computer (PC) Anda? Sekilas melihat pada  ‘My Documents’ atau ‘Downloads’ akan memberikan tanda bagaimana berbagai dokumen dan formulit berisi data pribadi yang terkumpul di PC. Contohnya, perjanjian legal, catatan kesehatan, dan surat-surat pribadi.

Sekarang, bayangkan bagaimana para pengusaha mengelola dokumen-dokumen yang ada di seluruh organisasi, di semua tempat penyimpanan data: end-points, server, dan cloud storage? Organisasi tidak hanya harus menjaga informasi pribadi dengan baik, tetapi juga harus menjaga informasi yang berhubungan dengan bisnis.

Istilah abstrak dari ‘data sensitif’ perlu dibedah kembali ke dalam definisi yang lebih konkret:

Alasan untuk kesensitifan—dapat dipersepsikan sebagai lapisan-lapisan independen: data pribadi, data-data rahasia milik organisasi/departemen atau sensitif secara umum (contoh: perjanjian legal)

Bentuk umum — lapisan data yang berbeda-beda secara bergantian muncul dalam pola-pola dan konten yang bervariasi ukurannya: satu kata, kalimat, paragraf atau seluruh dokumen

Ketika definisi yang jelas dari data sensitif telah dibuat, proses dalam mendeteksi files dan memetakan informasi sensitif menjadi lebih intuitif.  Sebagai contoh, sebuah file dalam penyimpanan cloud mungkin berisi satu kata (misal, SSN —Social Security Number) yang menandakan potensinya yang sensitif— data pribadi yang dapat terkuak. File lain dari komputer seorang salesperson mungkin berisi sebuah paragraf yang mengungkapkan proses operasi rahasia perusahaan.
 
Metode
Secara teknis, cara yang paling tepat untuk menemukan informasi sensitif adalah dengan memberi label secara manual data-data yang muncul. Dalam kata lain, setiap file yang dibuat harus melalui mata dari ahli di departemen/bagian tersebut: profesional yang mampu menentukan apakah sebuah dokumen sensitif, dengan pertimbangan konteks dan domainnya.

Secara ideal, orang ini akan menandai kata-kata atau bagian-bagian yang relevan, dan memberikan alasan-alasan yang tepat dan kuat mengapa data ini menjadi data sensitif. Namun, tentu saja ini memakan waktu, kesalahan manusia pun mungkin terjadi terutama untuk data yang beralih dari sistem lama.

Sebagai referensi, coba pikirkan organisasi yang secara sadar dan khusus memberi label setiap data yang dibuat. Contoh yang langsung terpikirkan biasanya adalah agen keamanan nasional, unit militer, dan mungkin kedutaan besar. Kepentingan perlindungan data bagi mereka sangatlah jelas, dan risiko yang ditimbulkan dari kebocoran informasi akan memberikan dampak yang kurang baik sehingga mereka mendedikasikan waktu dan upaya untuk pelabelan manual.
 
Pelabelan AI  
Sebuah pendekatan yang terukur dan lebih umum dapat melibatkan penggunaan metode otomatis yang akan membutuhkan sedikit keterlibatan manusia dalam proses mendeteksi informasi yang relevan.

Metode berbeda-beda dapat menyelesaikan beragam tugas:

Metode berdasarkan aturan dapat diaplikasikan untuk mendeteksi dan menyocokan kejadian dari berbagai kartu identitas, kartu kredit, dan alamat email

Telkom Marketing 2
Metode machine learning, berdasarkan statistik berguna untuk mengkategorisasikan dokumen-dokumen sesuai dengan kontennya

Metode deep learning context-aware, dapat membantu mengeluarkan nama-nama pribadi dari kalimat atau mendeteksi frasa yang bebas konteks

Angkasa Pura 2
“NetApp percaya machine learning dan AI adalah masa depan untuk bisnis. Perusahaan-perusahaan Indonesia perlu untuk mengadopsi AI untuk dapat menentukan strategi bisnis yang lebih baik sehingga mereka dapat memahami konsumen mereka serta mengelola data mereka lebih efisien. Dalam waktu yang bersamaan, perusahaan juga harus mematuhi regulasi terkait perlindungan data pribadi, oleh karena itu organisasi harus dapat memetakan informasi sensitif dalam berbagai bentuk dan AI mampu berperan dalam hal tersebut,” ungkap Country Manager, NetApp Indonesia Ana Sopia.(wn) 

Ikuti terus perkembangan berita ini dalam topik
telkom sigma
Artikel Terkait
Rekomendasi
Berita Pilihan
telkom solution travel
More Stories
telkom sigma