Business Predictive Analitics

Melansir dari Investopedia, analisis prediktif atau predictive analytics adalah salah satu bentuk analisis lanjutan yang menggunakan data terkini dan data historis untuk memperkirakan aktivitas bisnis, perilaku, dan tren bisnis di masa mendatang.

Jika Anda berkecimpung dalam ranah teknologi, Anda pasti pernah mendengar istilah data analitik dan data analisis. Masih banyak orang yang menganggap kalau kedua istilah tersebut memiliki arti yang sama, padahal mereka berbeda. Secara harfiah, analisis adalah pemeriksaan terperinci dari elemen atau struktur tertentu, sedangkan analitik adalah analisis komputasi sistematis data. Lalu, bagaimana perbedaan dan korelasinya? Yuk, simak artikel ini!

APA ITU DATA ANALITIK?

Data analitik adalah area eksplorasi data mentah yang luas dengan berbagai macam teknik dan alat tertentu untuk menemukan sebuah tren yang berguna dalam menghasilkan prediksi dan keputusan yang tepat di masa depan. Di samping itu, data analisis adalah bagian (subset) dari data analitik yang membantu Anda memahami data dengan pertanyaan spesifik dan informasi tertentu.

Karena areanya yang luas, data analitik bersifat sistematis dan mencakup banyak langkah komputasi serta manajemen.  Alat yang paling umum digunakan dalam data analitik, yaitu R, Python, SAS, SPARK, Google Analytics, Excel, SQL, Tableau, dan lainnya.

TIPE-TIPE DATA ANALITIK

Setiap tipe data analitik digunakan untuk tujuan tertentu bergantung pada pertanyaan yang ingin dijawab. Tipe-tipe data analitik dapat dikombinasikan untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang kebutuhan dan peluang perusahaan. Terdapat empat tipe utama data analitik.

1. ANALISIS DESKRIPTIF – “APA YANG TERJADI”

Analisis ini merangkum kumpulan data besar dengan memberikan hasil berupa visualisasi ke stakeholder. Matriks yang paling banyak digunakan adalah ROI (Return of Investment). Perusahaan juga biasanya memiliki matriks lain yang lebih spesifik untuk melacak kinerja tertentu.

2. ANALISIS DIAGNOSTIK – “MENGAPA SESUATU TERJADI”

Analisis ini melengkapi hasil dari analisis deskriptif dengan menggali lebih dalam untuk menemukan penyebabnya. Analisis ini biasanya dilakukan dalam tiga tahap, yaitu mengidentifikasi anomali data (perubahan tidak terduga dalam pasar tertentu), mengumpulkan data anomali, dan menggunakan teknik statistik untuk menemukan hubungan serta tren yang menjelaskan anomali tersebut.

3. ANALISIS PREDIKTIF – “APA YANG AKAN TERJADI DI MASA DEPAN”

Tipe data analitik yang ketiga adalah analisis deskriptif. Analisis ini menggunakan data historis untuk mengidentifikasi tren dan menentukan apakah tren tersebut cenderung berulang atau tidak. Analisis ini menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk analisis lanjutan, seperti regresi, neural networks, dan decision trees.

4. ANALISIS PRESKRIPTIF – “APA YANG HARUS DILAKUKAN”

Terakhir, ada tipe data analitik berikutnya, yakni analisis preskriptif. Analisis ini menggunakan hasil dari analisis prediktif untuk membuat keputusan dan langkah yang tepat. Teknik dalam analisis ini mengandalkan machine learning untuk menemukan pola dalam kumpulan data yang besar.

Manfaat Big Data Analytics

Big data analytics memberi banyak manfaat bagi perusahaan terutama dalam menemukan peluang-peluang baru yang tentu juga akan meningkatkan profit. Selain itu, terdapat juga manfaat lainnya seperti :

Meningkatkan Produktivitas dan Efisiensi

Big data analytics dapat mengumpulkan dan mengolah sejumlah besar data sehingga lebih bayak input yang didapatkan yang dapat meningkatakan produktivtas kerja, baik perbaikan produk maupun pengembangan (upgrade). 

Big data analytics juga dapat bekerja dengan otomatis dengan pemanfaatan AI dan machine learning sehingga yang dapat mengurang resiko terjadi kesalahan pengolahan data.

Mempercepat Pengambilan Keputusan

Dengan peamnfaatan teknologi, data dalam jumlah besar dapat diolah dengan cepat, termasuk ketika ada sumber data baru. Hal ini memungkinkan akar atau inti masalah ditemukan dengan cepat, sehingga pengambilan keputusan untuk langkah selanjutnya akan lebih efisien.

Mengetahui Kondisi Pasar

Big data analytics mencakup analisis data pasar atau market beserta tren-tren yang sedang berjalan. Dengan input tersebut, perusahaan dapat menghasilkan produk yang dapat bersaing dan berkompetisi bahkan lebih unggul dari kompetitor-nya di pasar, karena telah dilakukan personalisasi pelanggan.

Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Big data analytics mampu meningkatkan pengalaman pengguna dengan menganalisis jejak digital yang ditinggalkan pelanggan untuk mengungkap banyak hal tentang perilaku, kebutuhan dan apa yang disukai atau tidak disukai pelanggan. Dengan demikian, perusahaan dapat memperbaharui produknya untuk memenuhi kebutuhan tersebut.

Mengurangi Biaya

Big data analytics menggunakan kecanggihan teknologi seperti cloud yang memiliki penyimpanan tidak terbatas, untuk menyimpan data-nya, sehingga mengurangi biaya penggunaan banyak perangkat penyimpanan.

Selain itu, dengan menggunakan tools seperti Hadoop dan Spark dapat mengidentifikasikan cara berbisnis yang lebih efisien dan juga hemat biaya. AI dan machine learning juga dapat memprediksi biaya yang diperlukan.

Baca Juga : Apa Itu Model Pembelajaran Active Learning? Ini Jawaban Lengkapnya

Penerapan Big Data Analytics

Langkah Penerapan Big Data Analytics

• Data extraction : pengumpulan data dari halaman website ke dalam database
• Data mining : identifikasi infromasi dari database
• Data collection : penyimpanan data dalam database yang terus bertambah
• Data storing : penyimpanan data dalam storage (ruang penyimpanan) dengan kapasitas besar dan infrastuktur dengan mesin analisis terbaru
• Data cleaning : penyaringan dan penghapusan data yang tidak diperlukan
• Data analysis : pengolahan berbagai jenis data dari berbagai sumber untuk menghasilkan insight
• Data consumption : penggunaan data yang telah diolah sesuai keperluan perusahan atau instansi tertentu

Contoh Penerapan dalam Berbagai Bidang

• E-commerce : memprediksi tren pasar dan pelanggan serta penetuan harga
• Marketing : menganalisis media pemasaran paling efisien untuk produk yang disajikan dan dapat menjangkau lebih banyak pelanggan
• Pendidikan : meningkatkan kualitas pembelajaran mencakup materi dan metode belajar yang efektif untuk berbagai tingkat pendidikan
• Medis : mengetahui kondisi pasien dengan analisis historis pada catatan medis pasien
• Media dan hiburan : memberikan rekomendasi film, video, musik, dsb sesuai preferensi pengguna berdasarkan riwayat pencarian atau yang paling sering dilihat
• Perbankan : menawarkan berbagai layanan berdasarkan pendapatan dan pengeluaran pelanggan
• Pemerintahan : membantu penetapan hukum atau peraturan sesuai situasi dan kebutuhan masyarakat