Apa itu analitik prediktif? … dan 5 jenis utama analitik data.

Apa itu analitik prediktif? Apa lima jenis analitik prediktif? Apa aplikasi analitik prediktif di seluruh industri? Mengapa semakin banyak perusahaan memutuskan untuk menggunakan analitik prediktif? Apakah praktik pemeriksaan data ini diperlukan untuk pengambilan keputusan dan perumusan strategi? Baca artikel dan cari tahu lebih lanjut tentang cara memprediksi tren dan peristiwa masa depan saat ini.

Analisis prediktif – daftar isi:

1. Apa itu analitik prediktif?
2. 5 jenis utama analitik data
3. Contoh penerapan analitik prediktif
4. Manfaat analitik prediktif

Apa itu analitik prediktif?

Analitik prediktif juga dikenal sebagai analitik tingkat lanjut dan digunakan untuk memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya. Semua penelitian dalam analitik prediktif didasarkan pada kumpulan data historis yang sudah dikumpulkan, meskipun jenis data yang digunakan mungkin berbeda. Saat ini tidak mungkin lagi memproses semua informasi yang dikumpulkan menggunakan teknik tradisional (seperti database). Kumpulan data sangat besar dan biasanya tidak terstruktur. Semua pola tersembunyi yang kami cari tidak dapat diakses pada pandangan pertama lagi dan teknik yang rumit dan canggih harus digunakan.

Orang-orang terus memproduksi data, Big Data semakin besar, dan dengan pertumbuhan ini teknik analisis menjadi semakin canggih. Masih untuk menghasilkan hasil yang berarti, peningkatan kekuatan komputer sangat penting. Di sini, perlu diingat, bahwa konsep analitik prediktif telah ada selama beberapa dekade dan hanya baru-baru ini dapat menunjukkan kegunaannya.

Mengapa tidak sebelumnya? Itu semua karena kemajuan teknologi masyarakat kita – kita memiliki komputer yang lebih cepat dan lebih murah, perangkat lunak mudah digunakan dan akhirnya kemampuan untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar. Seperti sebelumnya analisis prediktif adalah domain minat ahli statistik, matematikawan, dan ilmuwan, sekarang analis bisnis atau pakar lain dapat menggunakan analisis prediktif dengan sukses.

5 jenis utama analitik data

Kita sudah tahu apa itu analitik prediktif, tetapi jenis analitik apa saja yang ada? Ada lima jenis analitik, yang dapat digunakan oleh bisnis Anda, semua metode terhubung kuat melalui berbagai teknik terperinci dan umumnya dilihat sebagai langkah-langkah dalam analisis prediktif. Lima jenis analitik meliputi:

Analitik Deskriptif – jenis analitik yang paling umum dan paling banyak digunakan, yang menganalisis data yang datang secara real-time, informasi diambil dari media sosial dan situs web. Laporan keuangan dan penjualan adalah contoh analitik deskriptif yang paling dikenal.

Diagnostic Analytics - jenis analitik kedua yang paling dikenal, yang berkaitan dengan alasan atau faktor, yang memengaruhi berbagai kejadian dalam bisnis.

Analitik Prediktif – jenis analitik ini berkaitan dengan peramalan, di mana analis mencoba memprediksi apa yang mungkin terjadi selanjutnya berdasarkan semua pola atau tren sebelumnya.

Analitik Preskriptif – adalah langkah lain setelah jenis analitik lainnya, yang membantu membuat resep untuk memecahkan masalah, ia menggunakan data yang berasal dari hasil jenis analitik lainnya. Salah satu contoh analisis preskriptif adalah aplikasi Google Maps, yang dapat membantu memilih rute terbaik berdasarkan data yang terkait dengan: jarak, lalu lintas, dan kecepatan.

Analisis Kognitif – ini menggabungkan beberapa bentuk analisis yang berbeda seperti: semantik, kecerdasan buatan, algoritme pembelajaran mesin, model pembelajaran mendalam, semua ini memungkinkan aplikasi kognitif dari perangkat lunak yang digunakan untuk meningkat seiring waktu. Untuk mendapatkan kesimpulan apa pun, kumpulan besar data terstruktur dan tidak terstruktur sedang dianalisis.

Contoh penerapan analitik prediktif

Analisis prediktif digunakan oleh industri yang paling penting, di mana penilaian risiko dan pencegahan kejadian tak terduga sangat penting. Ada banyak industri, yang menggunakan metode analisis prediktif dan tidak mungkin untuk mendaftarkan semuanya karena bidang ini berkembang pesat. Perlu disebutkan industri seperti:

Otomotif – kendaraan otonom atau kendaraan dengan teknologi bantuan pengemudi menerapkan analitik prediktif untuk menciptakan algoritme bantuan pengemudi yang lebih baik.

Layanan keuangan – semua jenis analitik digunakan untuk memprediksi risiko yang terkait dengan kredit atau arus kas masa depan. Segala macam faktor keuangan dapat diprediksi seperti: penjualan, pendapatan atau pengeluaran. Data historis dari semua laporan keuangan taksi digunakan untuk proyeksi. Di sini alat kuantitatif dan teknik pembelajaran mesin sedang digunakan..

Industri energi – produksi energi memerlukan pemantauan tingkat tinggi dari berbagai jenis data seperti: kondisi cuaca, perubahan musim, ketersediaan pembangkit, permintaan dan konsumsi daya, semuanya untuk memprediksi harga dan konsumsi listrik.

Manufaktur – dalam industri seperti penerbangan atau prediksi produksi mesin sedang dibuat mengenai kegagalan yang dapat terjadi pada mesin atau bagian-bagian mesin pesawat. Analytics bertujuan untuk memperkirakan kesehatan elemen mesin, dan membantu mengurangi biaya dan waktu pemeliharaan dan perbaikan. Malfungsi harus dicegah juga untuk menghentikan terjadinya situasi yang berbahaya, berisiko, dan berbahaya. Kerusakan yang dibuat oleh perangkat yang tidak berfungsi dapat menghabiskan jutaan uang tunai karena perbaikan yang mahal serta karena biaya hukum jika terjadi tuntutan hukum dan klaim keamanan.

Kedokteran dan perawatan kesehatan – perangkat medis yang sangat teknis menggunakan semua jenis algoritme pada berbagai tahap prosedur diagnostik. Industri perawatan menginvestasikan jutaan dalam perangkat pintar yang dapat dipakai yang dapat digunakan oleh pasien untuk mengumpulkan data medis – semua perangkat menggunakan beberapa jenis algoritme analitik prediktif untuk mendeteksi dan memperkirakan reaksi tubuh, kekuatannya, dan kemungkinan kebutuhan injeksi obat atau obat-obatan.

Perhotelan – perusahaan perhotelan besar yang memiliki jaringan hotel atau rantai restoran tidak dapat mengandalkan ramalan sederhana, semakin besar perusahaan, semakin besar kebutuhan akan peramalan yang terperinci dan akurat. Operator perhotelan perlu menentukan kebutuhan staf, arus pelanggan untuk menghindari kelebihan staf yang mahal atau kekurangan staf yang merugikan.

Pemasaran – karena ada banyak data yang terkait dengan perilaku konsumen, penggunaan analitik prediktif adalah langkah yang harus dilakukan. Iklan yang lebih baik dengan konten yang disesuaikan dengan hati-hati serta strategi yang hebat dapat menjadi hasil dari analisis prediktif, yang dapat meningkatkan kemungkinan keputusan pembelian. Selain itu, analitik prediktif dapat digunakan dalam situasi seperti: identifikasi pelanggan yang kemungkinan akan berhenti menggunakan layanan atau untuk peningkatan layanan pelanggan.

Manfaat analitik prediktif

Ada berbagai manfaat menggunakan analitik prediktif tetapi yang utama adalah kemampuan untuk membuat prediksi dalam situasi sulit di mana tidak ada data langsung dan jelas yang tersedia. Ramalan dapat diambil dari informasi yang diambil dari banyak sumber dan bahkan fakta, yang tampaknya tidak secara langsung berhubungan dengan masalah kita mungkin bernilai.

Pemimpin bisnis, peneliti, ilmuwan, dan investor dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengurangi risiko semua jenis operasi. Setiap kali risiko diidentifikasi dan dimitigasi, kontrol atas modal dan pendapatan dilindungi. Bahkan kejadian kecil dapat berdampak pada bisnis dan membawa ancaman tak terduga, yang dapat membawa hasil bencana dalam jangka panjang.

Ringkasan

Terlepas dari industri, analitik prediktif dapat digunakan untuk menghasilkan wawasan yang lebih dalam tentang proses rumit apa pun selama data terkait tersedia. Analitik prediktif memungkinkan para pemimpin untuk membuat keputusan yang tepat yang tidak hanya dapat meningkatkan angka penjualan, mengubah strategi penandaan, mencegah malfungsi yang mahal atau menilai kebutuhan staf, tetapi juga menyelamatkan nyawa, mencegah bencana, dan membantu menghindari kejadian tragis yang tidak perlu juga. Tanpa mengetahui, apa itu predictive analytics bisnis kontemporer tidak akan sama.

Baca juga: Apa Itu CEO?

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube.

Pengarang: Andy Nicols

Pemecah masalah dengan 5 derajat berbeda dan cadangan motivasi yang tak ada habisnya. Ini membuatnya menjadi Pemilik & Manajer Bisnis yang sempurna. Saat mencari karyawan dan mitra, keterbukaan dan rasa ingin tahu dunia adalah kualitas yang paling dia hargai.

Lihat semua posting