Language
Country/Area
No result found
Enam Tingkat Penggabungan Data: Bagaimana Dampaknya terhadap Proses Pengambilan Keputusan Anda?
Dalam dunia yang digerakkan oleh data saat ini, fusi data telah menjadi proses penting yang bertujuan untuk menggabungkan berbagai sumber data menjadi informasi yang lebih konsisten dan akurat daripada yang dapat disediakan oleh satu sumber data saja. Proses ini tidak hanya meningkatkan kualitas informasi tetapi juga meningkatkan efisiensi dalam proses pengambilan keputusan. Menurut tahap pemrosesan fusi data, proses ini biasanya dibagi menjadi tiga tingkat: rendah, sedang, dan tinggi. Tingkat-tingkat ini selanjutnya dapat dibagi lagi menjadi enam tingkat yang lebih spesifik.
Kunci dari fusi data adalah bahwa dengan menggabungkan berbagai sumber informasi, kita dapat memperoleh data yang lebih mendalam yang dapat memengaruhi keputusan kita.
Enam tingkatan fusi data
Enam tingkatan fusi data diusulkan oleh Data Fusion Information Group (DFIG), yaitu:
- Tingkat 0: Praproses sumber (atau evaluasi data)
- Tingkat 1: Evaluasi Objek
- Tingkat 2: Penilaian Situasional
- Tingkat 3: Penilaian Dampak (atau Penyusunan Ancaman)
- Tingkat 4: Penyempurnaan proses (atau manajemen sumber daya)
- Tingkat 5: Penyempurnaan pengguna (atau penyempurnaan kognitif)
- Tingkat 6: Penyempurnaan tugas (atau manajemen tugas)
Meskipun model JDL (Tingkat 1-4) masih digunakan hingga saat ini, model ini menghadapi beberapa kritik, terutama karena model ini menyiratkan bahwa tingkatan-tingkatan harus berurutan dan gagal untuk sepenuhnya menyadari potensi berpusat pada manusia. Model DFIG mempertimbangkan pentingnya kesadaran situasional, penyempurnaan pengguna, dan manajemen tugas. Meskipun ada kekurangan ini, model JDL/DFIG tetap berharga untuk memvisualisasikan proses fusi data, mendorong diskusi dan pemahaman bersama, serta desain fusi informasi tingkat sistem.
Fusi data dalam aplikasi geospasial
Dalam bidang sistem informasi geografis (SIG), fusi data sering kali identik dengan integrasi data. Dalam aplikasi ini, sering kali perlu menggabungkan berbagai jenis set data menjadi satu set data terpadu yang berisi titik data dan langkah waktu dari semua set data masukan. Set data fusi ini berbeda dari superset sederhana karena titik datanya berisi atribut dan metadata yang mungkin tidak disertakan dalam set data asli.
Pada intinya, proses fusi menciptakan pandangan yang lebih lengkap tentang lingkungan, membantu para ilmuwan mengungkap lokasi dan waktu utama serta menghasilkan wawasan baru.
Integrasi data VS fusi data
Di luar bidang geospasial, terdapat perbedaan dalam penggunaan istilah integrasi data dan fusi data. Mengambil contoh intelijen bisnis, integrasi data menggambarkan kombinasi data, sedangkan fusi data adalah pengurangan atau penggantian setelah integrasi. Integrasi data dapat dilihat sebagaikombinasi set, sedangkan fusi adalah teknik pengurangan set dengan keyakinan lebih tinggi.
Bidang aplikasi
Beberapa mode penginderaan lalu lintas
Data dari berbagai teknologi penginderaan dapat digabungkan dengan cara yang cerdas untuk menentukan kondisi lalu lintas secara akurat. Pendekatan berdasarkan fusi data yang memanfaatkan data akustik, pencitraan, dan sensor yang dikumpulkan di pinggir jalan menunjukkan keunggulan dari berbagai pendekatan individual.
Fusi Keputusan
Dalam banyak kasus, sensor yang tersebar secara geografis memiliki keterbatasan energi dan bandwidth, sehingga data mentah suatu fenomena sering diringkas dalam beberapa bit. Saat menyimpulkan peristiwa biner, dalam kasus ekstrem hanya keputusan biner yang dikirim dari sensor ke Pusat Fusi Keputusan (DFC) untuk meningkatkan kinerja klasifikasi.
Meningkatkan kewaspadaan situasional
Perangkat seluler modern sering kali dilengkapi berbagai sensor bawaan, termasuk sensor gerakan, lingkungan, dan lokasi, yang dapat digunakan untuk meningkatkan kewaspadaan situasional. Melalui pemrosesan sinyal dan teknologi fusi data (seperti pembuatan fitur, studi kelayakan, dan analisis komponen utama), data penginderaan ini akan sangat meningkatkan akurasi perangkat dalam mengklasifikasikan gerakan dan status terkait situasi.
Teknologi fusi data tidak hanya meningkatkan pemahaman orang tentang lingkungan, tetapi juga meningkatkan kemampuan untuk membuat keputusan yang cepat dan efektif dalam situasi yang kompleks.
Pengembangan metode statistik
Proses Gaussian Autoregresif Bayesian
Proses Gaussian adalah model pembelajaran mesin yang populer. Jika diasumsikan bahwa ada hubungan autoregresif antara data, dan setiap sumber data adalah proses Gaussian, ini merupakan masalah regresi Bayesian nonlinier.
Estimasi semi-parametrik
Banyak metode fusi data mengasumsikan distribusi kondisional umum di antara beberapa sumber data. Metode yang baru dikembangkan memungkinkan estimasi yang efisien dalam model semi-parametrik yang dihasilkan.
Seiring dengan terus berkembangnya teknologi fusi data, organisasi dan perusahaan harus mempertimbangkan cara menerapkan lapisan ini secara efektif saat membuat keputusan penting, meningkatkan akurasi analisis, dan memandu tindakan di masa mendatang. Apakah Anda siap memanfaatkan kekuatan fusi data untuk meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan Anda di era yang digerakkan oleh data ini?
