Apa itu Predictive Analytics dan Mengapa Itu Penting?

Di dunia bisnis, analitik membantu organisasi mengoptimalkan proses internal dan eksternal mereka, memperluas, dan pada akhirnya meningkatkan profitabilitas mereka. Beberapa jenis analitik data berfokus untuk membantu pengguna memahami apa dan mengapa sesuatu terjadi, sementara jenis analitik data lainnya berfokus pada memberikan wawasan tentang apa yang bisa terjadi di masa depan. Ini adalah konsep analitik prediktif, alat analitik data yang digunakan bisnis untuk mengidentifikasi risiko dan peluang serta memandu pengambilan keputusan mereka.

Apa itu Analisis Prediktif?

Analisis prediktif adalah jenis analisis data yang digunakan untuk memprediksi peristiwa. Ini melihat pola data saat ini dan historis untuk menentukan apakah salah satu dari pola tersebut kemungkinan akan muncul lagi dan kemudian menggunakan algoritme statistik dan teknik pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan. Hal ini memungkinkan bisnis dari berbagai ukuran dan industri untuk menyesuaikan di mana mereka menggunakan sumber daya mereka, meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi risiko, membuat strategi berdasarkan fakta, dan memandu proses pengambilan keputusan mereka.

Bagaimana Cara Kerja Analisis Prediktif?

Saat bekerja dengan analitik prediktif, langkah pertama adalah mengidentifikasi masalah yang Anda coba selesaikan dan apa yang akan dicakup oleh proyek Anda. Dari sini, ada aliran sistematis yang mengikuti proses analitik prediktif:

1. Definisi proyek – Aspek paling penting dari definisi proyek adalah memahami tujuan proyek analitik prediktif Anda. Pertanyaan apa yang ingin Anda jawab? Apakah Anda tahu jenis peristiwa atau hasil yang ingin Anda prediksi? Mengetahui jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini akan membantu Anda mendapatkan penggerak nilai yang tepat dari inisiatif ini.

2. Pengumpulan data – Analitik prediktif paling efektif ketika Anda dapat memanfaatkan volume data yang besar untuk diiris dan dipotong, dan untuk menjalankan algoritme yang diperlukan. Jika organisasi Anda telah menetapkan proses untuk mengumpulkan data, maka seharusnya tidak ada tantangan dalam mengumpulkannya. Tetapi jika tidak, Anda mungkin harus mengonfigurasi penambangan data atau alat agregasi data untuk memanen data dari organisasi Anda. Menentukan bagaimana sumber data harus menjadi bagian dari definisi proyek Anda.

3. Pembersihan data – Sebelum Anda mulai menganalisis data, penting untuk membersihkan data untuk analisis yang efektif. Proses pembersihan melibatkan konsolidasi data dari berbagai sumber ke dalam satu database dan memastikan bahwa data diformat secara konsisten.

4. Analisis data mendalam – Tujuan dari analisis data adalah untuk mengungkapkan tren dan pola dalam data dan menggunakan informasi tersebut untuk membuat model prediktif yang dapat menggambarkan tindakan di masa depan. Langkah ini melibatkan pelaksanaan dua metode umum untuk analisis data – metode regresi statistik dan teknik pembelajaran mesin.

5. Konstruksi model – Setelah data Anda diproses dan dianalisis, Anda dapat mulai membangun model prediktif untuk mengantisipasi peristiwa di masa mendatang. Beberapa model akan dihasilkan, dan Anda harus memilih mana yang terbaik (paling akurat) untuk memprediksi peristiwa masa depan proyek Anda.

6. Deployment – ​​Langkah selanjutnya adalah menerapkan model yang dipilih ke dalam penggunaan sehari-hari. Penggunaan sehari-hari sekali lagi terkait dengan definisi proyek dan tujuan awal Anda. Misalnya, jika model digunakan dalam industri telekomunikasi untuk memprediksi penggunaan jaringan, maka model ini harus digunakan untuk memantau kinerja layanan waktu nyata dan menghasilkan laporan tentang kemungkinan kinerja lambat atau masalah konektivitas.

7. Pemantauan – Setelah model dikerahkan, perlu terus dipantau dan ditinjau untuk memastikan keefektifannya. Data baru dapat diintegrasikan saat tersedia untuk mendukung model secara berkelanjutan.

Coba Ketapel

Teknik Analisis Prediktif

Analisis prediktif sangat bergantung pada model/teknik kompleks yang telah dirancang untuk membuat kesimpulan tentang data yang ditemuinya. Teknik analitik prediktif ini memanfaatkan algoritme dan pembelajaran mesin untuk dapat menganalisis data historis dan terkini untuk memprediksi tren masa depan.

Ada tiga teknik utama yang digunakan dalam analisis prediktif: pohon keputusan, regresi, dan jaringan saraf.

Pohon keputusan – ini adalah salah satu teknik analitik prediktif terbaik karena menangani nilai yang hilang dan mudah dipahami. Pohon keputusan menggunakan percabangan untuk secara visual menunjukkan kemungkinan yang berasal dari setiap hasil atau pilihan. Setiap cabang adalah keputusan yang mungkin antara dua atau lebih opsi, sedangkan setiap daun adalah klasifikasi – ya atau tidak.

Regresi – ada tiga teknik regresi untuk skenario yang berbeda. Pertanyaan data yang berbeda memerlukan aplikasi regresi yang berbeda, tetapi umumnya, teknik regresi analitik prediktif membantu memahami hubungan antar variabel. Regresi linier digunakan jika hanya satu variabel independen yang dapat dianggap berasal dari suatu hasil. Regresi berganda digunakan jika beberapa variabel independen berpengaruh pada suatu hasil. Dan regresi logistik digunakan ketika variabel dependen adalah biner.

Jaringan saraf – adalah teknik analisis prediktif yang paling rumit. Ini menggunakan algoritma untuk mencari tahu kemungkinan hubungan dalam kumpulan data. Jaringan saraf menggunakan AI, sehingga memungkinkan pengenalan pola yang lebih canggih.

Mengapa Analisis Prediktif Penting?

Saat ini, data adalah salah satu aset bisnis yang paling berharga. Analisis data sangat penting dalam dunia bisnis, mengubahnya dalam berbagai cara. Analytics membantu bisnis untuk bertahan di pasar.

Analisis prediktif, khususnya, penting karena memungkinkan organisasi memprediksi secara akurat apa yang mungkin terjadi dan membuat keputusan penting berdasarkan data tersebut. Banyak bisnis saat ini gagal untuk bertahan hidup karena ketidakmampuan mereka untuk meramalkan dan oleh karena itu merencanakan dan melaksanakan strategi bisnis yang sukses.

Bisnis yang membuat keputusan penting berdasarkan intuisi atau tebakan telah kehilangan waktu dan uang yang signifikan karena gagal meluncurkan produk yang diinginkan atau dibutuhkan pelanggan target mereka. Di sisi lain, bisnis yang menggunakan analitik prediktif untuk mendorong pengambilan keputusan mereka mendapatkan keunggulan kompetitif. Analisis prediktif memungkinkan organisasi untuk mengungguli pesaing mereka dengan memanfaatkan peluang baru.

Manfaat Analisis Prediktif

Ada banyak manfaat menggunakan analitik prediktif. Ini hanya beberapa yang terbaik:

Meningkatkan Pengambilan Keputusan

Dengan menganalisis data historis dan tren industri, analitik prediktif membantu organisasi membuat prediksi yang terinformasi tentang apa yang dapat terjadi di masa depan bagi mereka dan oleh karena itu merumuskan strategi berdasarkan skenario yang mungkin terjadi. Kemampuan prediktif ini memungkinkan semua pengguna bisnis untuk membuat keputusan yang lebih cerdas yang didukung oleh fakta. Selain itu, pengambilan keputusan berdasarkan data meningkatkan produktivitas dan meningkatkan kepercayaan diri tim Anda.

Deteksi Penipuan

Analitik prediktif dapat mengidentifikasi pola untuk mendeteksi dan mencegah perilaku curang. Ketika keamanan siber menjadi perhatian yang berkembang, analitik prediktif memeriksa semua tindakan di jaringan secara real-time untuk menemukan kelainan yang mungkin mengindikasikan kerentanan dan ancaman siber. Ini membantu bisnis menerapkan prosedur yang relevan dan menjaga keamanan data mereka.

Kurangi Risiko

Dengan bantuan analitik prediktif, analis dapat memperkirakan area risiko potensial dan mengidentifikasi bagaimana risiko ini dapat memengaruhi bisnis mereka. Ini digunakan di banyak industri yang berbeda, tetapi mungkin ini paling bermanfaat bagi perusahaan keuangan dan asuransi. Misalnya, skor kredit adalah contoh analitik prediktif yang terkenal. Berkat ini, profesional keuangan dapat menentukan kelayakan kredit seseorang dan membuat keputusan yang lebih percaya diri mengenai apakah peminjam akan memenuhi kewajiban utangnya.

Kurangi Biaya

Analitik prediktif juga dapat membantu Anda mengurangi biaya operasional dengan membantu Anda membuat keputusan yang lebih tepat tentang kapan harus membuat pesanan baru, kapan harus berinvestasi lebih banyak dalam kampanye pemasaran, atau bagaimana mengelola inventaris dan menentukan harga produk Anda.

Meningkatkan Efisiensi dalam Operasi

Salah satu kekuatan analitik data yang paling signifikan adalah dalam meningkatkan efisiensi operasi. Banyak organisasi menggunakan analitik prediktif untuk merampingkan alur kerja, mengelola sumber daya, dan mengoptimalkan kinerja. Data membantu mereka mengungkapkan di mana mereka dapat meningkatkan, bagaimana mereka dapat melakukannya, dan mengoptimalkan keseluruhan proses dan kinerja mereka untuk profitabilitas maksimum.

Identifikasi Peluang Produk/Layanan Baru

Karena analitik prediktif pada intinya memprediksi masa depan, sangat penting untuk mengembangkan produk/layanan baru.

''Analisis prediktif dalam pengembangan produk memiliki potensi untuk mempertajam perkiraan tentang kinerja produk, kegagalan produk, dan waktu henti, sehingga menghasilkan nilai luar biasa bagi organisasi,'' kata Amit Joshi.

Analisis Prediktif VS Preskriptif

Analitik preskriptif adalah bentuk analitik data yang paling canggih. Ini menggabungkan wawasan dari proses analitik deskriptif, yang memberikan wawasan tentang apa yang terjadi, proses analitik diagnostik, yang memberikan wawasan tentang mengapa hal itu terjadi, dan proses analitik prediktif, yang memberikan wawasan tentang apa yang bisa terjadi. Dengan cara ini pengguna analitik dapat mengantisipasi apa yang akan terjadi, kapan itu akan terjadi, mengapa itu akan terjadi, dan bagaimana caranya.

Baik analitik prediktif dan preskriptif adalah komponen analitik data bisnis, dan keduanya digunakan untuk menginformasikan dan memandu strategi bisnis Anda dan proses pengambilan keputusan berdasarkan data yang dikumpulkan. Perbedaan utama antara keduanya adalah bahwa analitik prediktif memperkirakan potensi hasil di masa depan, sedangkan analitik preskriptif membantu Anda menyusun rekomendasi spesifik untuk langkah optimal berikutnya.

Tetapi Anda tidak boleh hanya mengandalkan satu atau yang lain. Ketika digunakan bersama, kedua jenis analitik dapat membantu Anda membuat strategi bisnis yang paling kuat dan efektif. Sangat bagus untuk mengetahui apa yang bisa terjadi di masa depan, tetapi jika Anda tidak mengidentifikasi apa langkah Anda selanjutnya untuk memanfaatkan pengetahuan ini secara maksimal, maka Anda akan kehilangan banyak peluang dan tidak akan dapat melakukannya. mencapai hasil yang optimal.

Pembelajaran Mesin Analisis Prediktif VS

Kesalahpahaman yang umum adalah bahwa analitik prediktif dan pembelajaran mesin adalah hal yang sama. Yah, mereka tidak meskipun kita mengerti mengapa beberapa orang mungkin berpikir begitu. Mari kita jelaskan.

Dengan membaca sampai di sini, Anda sudah tahu apa itu analitik prediktif – sederhananya, ini adalah proses analisis yang membantu kami mengidentifikasi dan memahami kemungkinan hasil di masa depan. Pada intinya, analitik prediktif menggunakan serangkaian teknik statistik, termasuk pembelajaran mesin. Di sisi lain, pembelajaran mesin adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan komputer/sistem untuk belajar tanpa pemrograman eksplisit. Pembelajaran mesin menggunakan algoritme untuk memprediksi nilai keluaran baru melalui penggunaan data historis.

Jadi, apa sebenarnya perbedaan antara analitik prediktif dan pembelajaran mesin? Keduanya memainkan peran penting dalam membantu organisasi menumbuhkan budaya berbasis data dan membentuk strategi bisnis yang lebih baik dan lebih cerdas. Namun, di mana pembelajaran mesin sangat berorientasi pada pengkodean dan peran utamanya adalah membiarkan komputer belajar secara otomatis tanpa bantuan manusia dan menyesuaikan tindakan mereka sesuai dengan pembelajaran mereka, analitik prediktif masih mengandalkan intervensi manusia. Analisis prediktif membutuhkan analis data untuk menentukan dan menguji korelasi antara sebab dan akibat.

Contoh Analisis Prediktif

Setiap industri dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengoptimalkan operasi, mengurangi risiko, mengembangkan strategi pemasaran dan bisnis yang lebih baik dan lebih efektif, mengurangi biaya, meningkatkan pendapatan, dan tentu saja, memperkirakan hasil. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana analitik prediktif digunakan di berbagai industri:

Perawatan kesehatan – organisasi perawatan kesehatan, rumah sakit, dan dokter menggunakan analitik prediktif dalam beberapa cara berbeda, termasuk menyederhanakan operasi internal secara cerdas, menyempurnakan pemanfaatan sumber daya mereka, dan meningkatkan koordinasi dan efisiensi tim perawatan. Tetapi yang paling penting, analitik prediktif memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi pasien yang berisiko dan perkembangan penyakit.

Manufaktur – bagi produsen, sangat penting untuk mengungkapkan faktor-faktor yang menyebabkan kegagalan produksi dan penurunan kualitas, serta mengoptimalkan suku cadang, sumber daya, dan distribusi, sehingga mereka menggunakan analitik prediktif untuk memantau kinerja pemasok, memprediksi kebutuhan pemeliharaan, mengoptimalkan kapasitas produksi, dan banyak lagi .

Ritel – pengecer menggunakan analitik prediktif untuk memperkirakan penjualan dan permintaan di masa depan dan mengoptimalkan strategi penetapan harga mereka, menganalisis efektivitas acara promosi, dan menentukan penawaran mana yang paling sesuai untuk konsumen.

Pemasaran – tim pemasaran menggunakan analitik prediktif untuk melihat bagaimana konsumen bereaksi terhadap ekonomi secara keseluruhan ketika merencanakan kampanye baru dan menggunakan wawasan ini untuk membuat dan menjalankan kampanye bertarget yang akan menarik konsumen untuk melakukan pembelian.

Energi – analitik di pembangkit listrik dapat membantu memprediksi kegagalan peralatan dan kebutuhan sumber daya di masa depan, atau ketika turbin pembangkit listrik membutuhkan perawatan. Itu juga dapat memprediksi kapan pelanggan mungkin menerima tagihan yang lebih tinggi dan mengirimkan peringatan pelanggan.

Cuaca – salah satu contoh terbaik dari analisis prediktif adalah prakiraan cuaca. Prakiraan cuaca hari ini dimungkinkan untuk beberapa bulan ke depan berkat satelit yang memantau daratan dan atmosfer. Mereka memasukkan data itu ke dalam model yang menentukan cuaca apa yang diharapkan.

Manfaatkan Analisis Prediktif Tingkat Lanjut dengan Slingshot

Alat analisis data menyederhanakan cara pengguna memproses dan menganalisis data, mengeksplorasi hubungan dan korelasi antara kumpulan data, dan mengidentifikasi pola dan tren untuk interpretasi. Alat tersebut adalah Slingshot.

Slingshot adalah alat yang menggabungkan analisis data, manajemen proyek dan konten, serta obrolan – semuanya dalam satu aplikasi intuitif. Sebagai alat untuk analisis data, Slingshot membantu pengguna memanfaatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti pada titik dampak. Ini menawarkan fungsionalitas analitik canggih yang kuat, termasuk pembelajaran mesin, pencampuran data, penautan dasbor, katalog data, dan banyak lagi. Berkat mesin intelijen bisnis lengkap di dalamnya, Anda dapat dengan cepat terhubung ke data Anda dan membuat dasbor yang indah namun informatif hanya dengan beberapa klik.

Dengan Slingshot, Anda dapat mempercepat waktu untuk mendapatkan wawasan dan membuka potensi penuh data bisnis Anda. Belum yakin? Coba Slingshot secara gratis dan lihat sendiri bagaimana ini dapat membantu tim Anda memanfaatkan data lebih mudah dari sebelumnya.