FinTechnesia.com | Saat Anda memutar musik di platform streaming seperti Spotify, Apple Music atau YouTube Music, Anda secara tidak sadar telah memberi tahu selera musik Anda kepada perusahaan streaming, artis dan label.
Beginilah proses terciptanya lagu hit selanjutnya atau playlist “Daily Mix” Anda dibuat. “Semuanya mengenai pola kesukaan Anda. Lebih banyak Anda memutar lagu, maka semakin baik hasilnya,” terang Stephen McNulty, Presiden Asia Pasifik dan Jepang, Micro Focus, pekan lalu.
Setiap hari kumpulan data ditarik dari platform streaming musik, video game dan bahkan trek balapan. Ssehingga perusahaan dapat menyediakan pengalaman personalisasi baru kepada pengguna.
Data dapat melakukan distrupsi di banyak lingkungan. Di Asia Pasifik, dari tahun 2019 sampai 2027 pasar big data diperkirakan meningkat lebih dari 20% CAGR, Namun di beberapa tahun terakhir ini diskusi mengenai data banyak berputar di sekitar perusahaan.
Ini saatnya untuk melihat bagaimana salah satu sumber daya terbesar di dunia dapat mengubah arena di luar dunia perusahaan.
Kalau tidak asing dengan olah raga otomotif, Anda tahu hubungan antara data dengan keberhasilan.
Dari pengembangan mobil sampai strategi balapan, tim sport otomotif yang memanfaatkan data akan mendapatkan keunggulan di trek balap. Sebagai contohnya tim Jaguar TCS Racing yang berkompetisi di ABB FIA Formula E World Championship, kejuaraan sport otomotif mobil listrik berkursi tunggal.
Tim menggunakan 50 aplikasi dan lebih dari 250.000 baris kode di setiap mobil balap. Ini untuk menganalisa data dari balapan sebelumnya dan test drive.
Informasi yang didapat dari data dapat menghasilkan keputusan strategis – yang harus diambil keputusannya secara real-time – sebagai respon terhadap kondisi trek, tingkat daya listrik dan posisi pesaing.
Di konteks olah raga otomotif, data bisa disandingkan sebagai mesin kedua. Data merupakan elemen penting di sini karena dapat mermperkuat laju pengendara saat balapan.
Salah satu contoh bagaimana data memberikan efek adalah dapat mempercepat laju kendaraan di olah raga otomotif.
Di Formula E, semua tim diharuskan menggunakan chasis mobil dan baterai yang sama. Namun jika sudah berhubungan dengan kendaraannya, fokusnya adalah mengembangkan mesin penggerak yang dirakit dari setiap komponen dengan tujuan memacu mobil sekencang mungkin.
Proses ini menuntut lebih dari sekedar menentukan dan memproduksi komponen seperti motor, transmisi, inverter dan suspensi belakang.
Prosesnya termasuk harus mengelola sistem dan perangkat lunak untuk mengolah algoritma agar dapat mengoptimalkan daya listrik di sepanjang balapan. Solusi ini mengumpulkan begitu banyak data untuk dianalisa sehingga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan performa mobil.
Memanfaatkan kemampuan analitik dan machine learning bisa memastikan para insinyur dan pembuat strategi mendapatkan informasi berharga dari data. Sehingga mampu untuk membuat penyesuaian kepada mobil sebelum balapan selanjutnya.
Berbekal kemampuan ini, Jaguar TCS Racing dapat meraih posisi runner-up di season 7 ABB FIA Formula E World Championship. Sesason paling sukses bagi tim ini.
Kalau Anda menonton balapan otomotif di layar televisi, Anda akan melihat dari segala angle kamera, mendengar komentator berbagi update balapan secara real-time, serta tidak ketinggalan pembicaraan para penggemar di media sosial. Ini semua bagian dari pengalaman untuk menciptakan tontonan yang menarik.
Cakupan informasi ini juga berguna buat tim balap. Misalnya, siaran media yang memperlihatkan posisi mobil di trek dari tampilan atas.
Sementara media sosial memberika informasi di belakang layar dari tim lainnya. Di olah raga yang performanya dihitung milidetik, semua informasi berguna untuk menentukan strategi balapan.
Memilah informasi yang berharga dari arus data yang terus mengalir bisa jadi tugas yang menantang. Bayangkan mendengarkan percakan radio atau posting media sosial dalam berbagai bahasa sekaligus menentukan pola balap yang paling tepat untuk diikuti.
Di sini artificial intelligence (AI) berperan untuk memenangkan kompetisi. Platform AI yang menyediakan analitik data teks, audio, gambar dan video dapat memotong kebisingan dan menyediakan informasi yang dapat ditindaklanjuti terhadap keausan ban, tingkat daya listrik dan aksi berikutnya di balapan.
Mirip dengan contoh memutar lagu di platform streaming musik, lebih banyak mereka berbicara di media sosial atau saluran lain, tanpa disadari penggemar telah memberikan data yang bermanfaat bagi tim balap. Ini indahnya data – dari mana pun berasal, data dapat berguna dan memberikan efek besar.
Apa pun industrinya, memiliki mitra yang tepat untuk menciptakan nilai dari data akan menjadi pembeda utama untuk organisasi mana pun. Baik itu di arena balap, ruang rekaman atau di ruang rapat. (iwa)