Apa itu analitik lanjutan?
Analitik lanjutan adalah proses penggunaan machine learning yang kompleks (ML) dan teknik visualisasi untuk memperoleh wawasan data di luar kecerdasan bisnis tradisional. Organisasi modern akan mengumpulkan sejumlah besar data dan menganalisisnya untuk menemukan pola dan tren yang tersembunyi. Mereka menggunakan informasi tersebut untuk meningkatkan efisiensi proses bisnis dan kepuasan pelanggan. Dengan analitik lanjutan, Anda dapat mengambil satu langkah lebih maju dan menggunakan data untuk pengambilan keputusan di masa mendatang dan waktu nyata. Teknik analitik tingkat lanjut juga mendapatkan makna dari data yang tidak terstruktur seperti komentar atau gambar media sosial. Teknik ini dapat membantu organisasi Anda memecahkan masalah yang kompleks secara lebih efisien. Kemajuan dalam komputasi cloud dan penyimpanan data telah membuat analitik lanjutan menjadi lebih terjangkau dan dapat diakses oleh semua organisasi.
Apa saja kasus penggunaan analitik lanjutan?
Organisasi Anda dapat menggunakan analitik lanjutan untuk memecahkan tantangan yang kompleks di luar analisis dan pelaporan bisnis tradisional. Berikut adalah beberapa contoh di seluruh industri.
Pemeliharaan kesehatan
Perusahaan layanan kesehatan dan ilmu hayati menganalisis data klinis dan operasional untuk mengurangi biaya perawatan sekaligus meningkatkan akurasi diagnosis. Misalnya, analisis lanjutan dari citra medis mendukung diagnosis presisi. Demikian pula, mereka menggunakan analitik lanjutan untuk mengubah data pasien, genomika, transkriptomik, dan omik lainnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Analitik lanjutan dapat mempercepat uji klinis, meningkatkan penelitian dan inovasi, serta menyederhanakan multiomik klinis.
Keuangan
Layanan keuangan dapat meningkatkan proses operasional dan inovasi menggunakan wawasan berbasis data dari teknologi transformatif. Misalnya, mereka dapat menggunakan analitik lanjutan untuk tujuan berikut ini:
- Mengoptimalkan operasi perbankan kritis
- Mendorong transformasi dan menata kembali model bisnis di pasar modal
- Memodernisasi sistem inti dan meningkatkan pemodelan risiko dalam asuransi
Industri ini dapat melakukan penambangan data untuk mentransformasi pengalaman bagi para pemangku kepentingan, karyawan, perantara, dan pelanggan. Analitik lanjutan membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik untuk profitabilitas dan kepuasan pelanggan.
Manufaktur
Industri manufaktur menggunakan analitik lanjutan untuk meningkatkan efektivitas perlengkapan keseluruhan (OEE). Analisis diagnostik dan prediktif akan meningkatkan pemeliharaan dan pemantauan perlengkapan. Selain itu, sektor manufaktur dapat melakukan hal berikut:
- Meningkatkan proses dengan mengidentifikasi dan memperbaiki hambatan
- Mendeteksi anomali waktu nyata dalam perlengkapan
- Mengotomatiskan inspeksi, verifikasi, dan proses manufaktur lain yang memakan banyak waktu
Ritel
Industri ritel menggunakan teknologi analitik lanjutan untuk membuat toko cerdas, menyederhanakan perdagangan digital, dan membangun rantai pasokan yang cerdas. Mereka dapat memperoleh wawasan dari interaksi dan perilaku pelanggan untuk berbagai tujuan:
- Meningkatkan keputusan merchandising dan mengembangkan strategi merchandising yang efektif
- Meningkatkan nilai seumur hidup pelanggan dengan mempersonalisasi rekomendasi produk
- Mengoptimalkan operasi bisnis internal untuk menurunkan biaya dan meningkatkan margin
- Menyesuaikan akses ke data untuk berinovasi dan mempercepat hasil yang positif
Apa saja jenis analitik lanjutan?
Kemajuan dalam ilmu data telah membantu mengembangkan beberapa area fokus yang berbeda dalam bidang analitik.
Analitik klaster
Analisis klaster mengatur titik data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kesamaannya. Analisis klaster tidak memerlukan asumsi awal tentang hubungan antara titik data, sehingga Anda dapat menemukan pola dan asosiasi baru dalam data.
Misalnya, Anda dapat menggunakan analisis klaster untuk membuat kategori demografis atau psikografis dalam basis pelanggan. Anda kemudian dapat merencanakan hubungan antara satu kualitas dengan kualitas lainnya. Anda dapat melacak apakah ada hubungan antara demografis pelanggan tertentu dan kebiasaan berbelanja mereka.
Analitik kohort
Seperti analisis klaster, analisis kohort membagi set data besar menjadi segmen-segmen kecil. Meskipun demikian, analisis kohort melacak perilaku kelompok dari waktu ke waktu. Di sisi lain, analisis klaster berfokus pada penemuan kesamaan dalam set data tanpa perlu mempertimbangkan aspek temporal.
Analisis kohort sering digunakan dalam studi perilaku dan retensi pengguna. Anda dapat menggunakannya untuk melacak cara setiap kohort merespons peristiwa yang berbeda. Metode analitik lanjutan ini meningkatkan retensi pelanggan, keterlibatan pengguna, adopsi produk, dan interaksi.
Analitik prediktif
Analitik deskriptif tradisional melihat data historis untuk mengidentifikasi tren dan pola. Pemodelan prediktif menggunakan data masa lalu untuk memprediksi hasil mendatang. Utamanya, Anda menggunakan analisis prediktif di bidang yang terkait dengan risiko atau ketika Anda ingin menemukan peluang baru. Dengan melihat potensi skenario mendatang, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik dengan yakin. Hal ini akan berkontribusi pada pengurangan risiko dan peningkatan efisiensi operasional.
Analitik preskriptif
Analisis preskriptif merekomendasikan tindakan yang dapat Anda ambil untuk memengaruhi hasil yang diinginkan. Tidak hanya menunjukkan tren mendatang, analitik preskriptif juga menyarankan berbagai rangkaian tindakan untuk secara optimal memanfaatkan skenario mendatang yang telah diprediksi. Misalnya, bayangkan skenario bisnis di mana analitik prediktif memberi tahu Anda pelanggan mana yang paling mungkin melakukan churn pada kuartal berikutnya. Analitik preskriptif menyarankan strategi retensi tertentu yang disesuaikan dengan setiap segmen pelanggan yang berisiko, seperti penawaran diskon khusus, program loyalitas, atau kampanye komunikasi yang dipersonalisasi.
Apa saja teknologi yang digunakan dalam analitik lanjutan?
Solusi analitik lanjutan mengombinasikan beberapa teknologi.
Machine learning
Model machine learning seperti analisis deret waktu, pohon keputusan, dan analitik lanjutan dukungan regresi. Dalam teknik analitik lanjutan prediktif dan preskriptif, Anda perlu memahami dan mengekstrapolasi data untuk melakukan pengamatan. Teknik ML dapat membantu dalam saran dan pemantauan prediktif dengan memproses jutaan titik data secara cepat. Analitik lanjutan menggunakan machine learning untuk prakiraan masa depan.
Baca tentang Machine Learning (ML) »
Kecerdasan buatan
Analitik lanjutan menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk menyimulasikan tingkat kecerdasan manusia. Dengan AI, Anda dapat memproses lebih banyak data, bekerja pada pemodelan yang lebih kompleks, dan menggabungkan algoritma yang makin abstrak.
Alat AI mencakup berbagai teknologi yang bekerja bersama-sama untuk memungkinkan analitik lanjutan guna melakukan berbagai fungsi. Teknik deep learning memanfaatkan jaringan neural dengan banyak lapisan untuk menganalisis berbagai bentuk data, seperti gambar, suara, dan teks. Misalnya, pemrosesan bahasa alami (NLP) mengekstrak informasi dari teks yang dihasilkan oleh manusia, dan visi komputer menginterpretasikan gambar serta video untuk menjalankan tugas.
Apa saja teknologi infrastruktur esensial yang diperlukan untuk analitik lanjutan?
Elemen-elemen berikut diperlukan untuk menjalankan program analitik lanjutan di organisasi Anda.
Internet untuk Segala
Anda memerlukan perangkat Internet untuk Segala (IoT) guna menangkap data dunia nyata untuk pemrosesan analitik lanjutan. Sensor pintar menyediakan aliran data waktu nyata yang memberi Anda akses ke informasi yang berkelanjutan. Tanpa adanya perangkat IoT yang memberikan data pada sistem analitik, Anda mungkin akan kehilangan wawasan berharga dan konteks pengambilan keputusan yang berguna.
Pelajari mengenai Internet untuk Segala (IoT) »
Penyimpanan
Perangkat lunak analitik lanjutan membutuhkan set big data untuk memberikan wawasan yang tepat dan berguna. Big data membutuhkan sistem penyimpanan dengan kemampuan terkait kapasitas, toleransi kesalahan, ketersediaan, dan pencadangan otomatis. Anda harus dapat secara otomatis mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam sistem penyimpanan Anda. Big data juga harus mendukung integrasi bawaan dengan machine learning dan perangkat lunak analisis data lainnya.
Komputasi
Alat analitik lanjutan membutuhkan kapasitas pemrosesan data yang tinggi agar dapat berfungsi secara efektif. Anda harus dapat mendukung komputasi terdistribusi agar beberapa simpul server dapat memproses data secara bersamaan. Anda juga memerlukan kemampuan komputasi untuk model prediktif dan machine learning serta alat kecerdasan buatan lainnya.
Baca mengenai komputasi terdistribusi »
Visualisasi
Anda memerlukan alat visualisasi data untuk membuat dan menyajikan laporan tentang temuan analitik lanjutan. Tanpa visualisasi yang jelas, sulit untuk bertindak berdasarkan wawasan yang dihasilkan. Anda mungkin menemukan wawasan yang lebih mendalam dengan analitik lanjutan, tetapi mungkin sulit untuk membagikannya. Dengan teknologi visualisasi, Anda dapat berbagi wawasan tersebut dengan pengguna bisnis dan pemangku kepentingan nonteknis Anda.
Baca tentang visualisasi data »
Keamanan
Kontrol akses, enkripsi, dan perlindungan terhadap akses yang tidak sah sangatlah penting selama proses analitik. Keamanan data sangat penting karena sebagian besar analitik melibatkan data sensitif, terutama dalam bidang-bidang seperti keuangan atau layanan kesehatan. Demikian pula, Anda mungkin memiliki standar peraturan privasi data yang harus dipatuhi.
Bagaimana AWS dapat membantu memenuhi kebutuhan analitik lanjutan Anda?
Amazon Web Services (AWS) menyediakan pilihan layanan analitik terluas. Kami membantu berbagai bisnis dari semua ukuran untuk menemukan kembali bisnis mereka dengan pengambilan keputusan yang didorong data. AWS menawarkan layanan yang dibuat khusus, yang memberikan performa harga terbaik, skalabilitas, dan biaya terendah, mulai dari perpindahan data hingga analitik streaming. Anda dapat menggunakan panduan untuk memilih layanan analitik guna memilih yang terbaik bagi kebutuhan Anda.
AWS juga memiliki ratusan layanan terkelola penuh yang akan membantu di setiap langkah proses analitik lanjutan. Berikut beberapa contohnya:
- Layanan AWS IoT dapat terhubung ke miliaran perangkat IoT dan mengumpulkan, menyimpan, serta menganalisis data dari sensor IoT untuk berbagai beban kerja.
- Solusi machine learning di AWS membantu menginovasikan analitik lanjutan dengan memanfaatkan layanan AI dan ML yang komprehensif. Anda dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam dari data, mengurangi biaya, dan mengakses infrastruktur data terkemuka di industri.
Sebagai alternatif, organisasi juga dapat mencari solusi yang telah dibuat sebelumnya dan siap pakai di AWS Marketplace.
Mulai menggunakan analitik lanjutan di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
Langkah Berikutnya di AWS
