Apa itu Analitik Prediktif?
Apa itu analitik prediktif?
Analitik prediktif adalah studi tentang data saat ini dan data historis untuk memprakirakan hasil masa depan. Organisasi perlu memahami bagaimana keputusan saat ini dapat memengaruhi pertumbuhan dan keuangan masa depan. Analitik prediktif membantu mereka menebak tren masa depan berdasarkan pola dan hubungan dalam data yang ada. Tujuannya adalah untuk meminimalkan risiko, meningkatkan produktivitas, dan memandu pengambilan keputusan strategis.
Analis menggunakan pemodelan matematika, machine learning, dan teknik ilmu data canggih lainnya untuk menjawab pertanyaan what-if untuk bisnis. Misalnya, para analis pemasaran menggunakan analitik prediktif untuk menentukan penjualan produk pada masa mendatang, stasiun cuaca menggunakannya untuk memprakirakan cuaca, dan pialang saham menggunakannya untuk memaksimalkan keuntungan perdagangan.
Apa perbedaan antara analitik prediktif dan tipe analitik lainnya?
Analis menggunakan empat tipe analitik data: analitik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif.
- Analitik deskriptif mengidentifikasi sesuatu yang telah terjadi di masa lalu melalui analisis data historis.
- Analitik diagnostik menggunakan data historis untuk menjelaskan alasan sesuatu terjadi di masa lalu.
- Analitik prediktif memprediksi tren pada masa mendatang berdasarkan pola data historis dan terkini.
- Analitik preskriptif menentukan tindakan dan keputusan pada masa mendatang, yang memungkinkan bisnis mengoptimalkan pengambilan keputusan.
Analitik prediktif vs. analitik deskriptif
Analitik deskriptif adalah ilmu data yang memungkinkan rekayasawan data untuk mempelajari sesuatu yang terjadi dalam peristiwa masa lalu. Ilmu data tersebut mengeksplorasi data masa lalu dan menyajikannya dalam model statistik yang mudah dimengerti, seperti tabel dan grafik. Misalnya, perusahaan telah menggunakan analitik deskriptif untuk mempelajari tren penjualan musiman selama beberapa tahun.
Analitik deskriptif didasarkan pada peristiwa faktual dan pola yang ditemukan melalui teknik penambangan data. Namun, teknik tersebut tidak memprediksi peristiwa pada masa depan, seperti yang dilakukan analitik prediktif.
Analitik prediktif vs. analitik preskriptif
Analitik prediktif memberi tahu Anda sesuatu yang mungkin terjadi berdasarkan peristiwa masa lalu, sedangkan analitik preskriptif memberikan rekomendasi keputusan yang dapat memengaruhi hasil. Misalnya, model prediktif memperkirakan bahwa tim pengiriman tidak akan mampu mengimbangi permintaan pada musim liburan yang akan datang. Manajer pabrik kemudian menggunakan analitik preskriptif untuk menentukan jadwal pengiriman terbaik, layanan kurir yang sesuai, serta pengaturan giliran kerja karyawan.
Mengapa analitik prediktif penting?
Kemampuan untuk memprediksi aspek masa mendatang sangatlah penting. Teknisi, ilmuwan, bisnis, dan ekonom telah lama menggunakan analitik prediktif untuk memandu aktivitas mereka. Perkembangan teknologi machine learning memungkinkan ilmu data untuk memperluas pemodelan prediktif ke area yang sebelumnya terlalu sulit atau rumit. Komputasi yang dapat diskalakan, penambangan data, dan teknik deep learning memungkinkan bisnis menggali lebih jauh ke dalam danau data mereka, serta mengekstraksi informasi dan tren. Analitik prediktif telah tertanam dalam proses bisnis, yang memberikan keunggulan kompetitif signifikan bagi organisasi di garis depan. Manfaatnya meliputi
Mengurangi risiko keputusan
Manajemen dan karyawan membuat banyak keputusan setiap hari yang berdampak performa perusahaan. Alat analitik prediktif membantu pemangku kepentingan untuk mendukung pilihan mereka dengan indikator berbasis data. Misalnya, analis data memprakirakan tuntutan masa depan untuk mendukung peluncuran produk di segmen pasar baru.
Pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi
Aplikasi analitik prediktif memungkinkan perusahaan untuk berinteraksi dengan pelanggan secara lebih efektif dengan menganalisis tren pasar dan data pelanggan. Misalnya, tim pemasaran membuat kampanye yang lebih terarah dengan merekomendasikan produk berdasarkan perilaku pembelian masa lalu sehingga meningkatkan penjualan.
Peningkatan produktivitas
Analitik prediktif sangat penting dalam membantu perusahaan mengoptimalkan dan meningkatkan skala operasi. Manajer bisnis menggunakan analisis data prediktif untuk mengidentifikasi hambatan pada alur kerja jika berbagai variabel seperti tenaga kerja, penjualan, dan biaya material terus berubah. Mereka menyimulasikan skenario yang berbeda untuk mengantisipasi potensi masalah.
Apa saja kasus penggunaan untuk analitik prediktif?
Banyak organisasi secara aktif menggunakan analitik prediktif untuk memberikan hasil secara waktu nyata maupun di masa depan. Berikut adalah beberapa contoh analitik prediktif.
Keuangan
Manajer perbankan dan investasi mengambil keputusan berisiko tinggi yang dapat memengaruhi profitabilitas lembaga keuangan. Dengan analitik prediktif, mereka dapat membuat keputusan yang lebih pasti berdasarkan wawasan bisnis dari data transaksi sebelumnya. Misalnya,
- Manajer pinjaman menggunakan perangkat lunak analitik canggih untuk memprediksi risiko kredit sebelum menyetujui permohonan pinjaman.
- Tim keamanan perbankan menggunakan perangkat lunak analitik prediktif untuk mengidentifikasi data transaksi abnormal yang menunjukkan aktivitas penipuan.
- Perusahaan asuransi dapat menggunakan pemodelan prediktif untuk mengidentifikasi klaim asuransi palsu.
Ritel
Perusahaan ritel menggunakan analitik prediktif untuk memprakirakan permintaan pelanggan regional dan lokal, serta melakukan prapengiriman stok ke stasiun distribusi regional dan lokal untuk mengurangi waktu pengiriman. Perusahaan lain menggunakan model penilaian prospek untuk menaikkan tingkat konversi prospek dan rekomendasi prediktif guna meningkatkan peluang up-selling dan cross-selling berdasarkan profil pelanggan. Dalam hal ini, analitik prediktif menentukan strategi pemasaran yang lebih efektif. Perusahaan juga menggunakan analitik prediktif untuk memprakirakan permintaan dan penjualan pada masa mendatang.
Manufaktur
Produsen menggunakan analitik prediktif untuk meningkatkan produktivitas, efisiensi biaya, dan kualitas di seluruh rantai pasokan. Misalnya, manajer pengadaan menggunakan analitik prediktif untuk memprakirakan harga material dan membelinya dengan harga serendah mungkin. Sementara itu, departemen logistik melakukan analisis prediktif untuk menentukan rute pengiriman paling efisien dan mengurangi biaya pengiriman.
Manufaktur juga menggunakan machine learning prediktif untuk mengidentifikasi potensi kegagalan peralatan. Teknisi dapat melakukan perbaikan terjadwal tanpa banyak mengganggu jadwal produksi. Produsen menggunakan analitik data prediktif untuk memantau peralatan di lini produksi guna mengoptimalkan throughput, mendeteksi ketidakteraturan, dan mengidentifikasi cacat pada peralatan. Perusahaan manufaktur menggunakan analitik prediktif untuk memantau mesin, mengidentifikasi kondisi, dan memprediksi kebutuhan perawatan.
Layanan Kesehatan
Industri layanan kesehatan mendapat manfaat dari analitik prediktif pada tingkat makro dan mikro. Misalnya, para ahli medis menggunakan pemodelan prediktif untuk memetakan penyebaran penyakit global berdasarkan variabel yang terus berubah, seperti pengembangan dan ketersediaan vaksin. Dokter juga menggunakan analitik prediktif layanan kesehatan untuk memantau gejala pasien dan mengantisipasi komplikasi yang mungkin timbul pada masa mendatang. Perusahaan layanan kesehatan menggunakan analitik prediktif pada peralatan pemantauan pasien untuk mendeteksi perubahan kondisi pasien secara waktu nyata sekaligus menghilangkan alarm palsu yang membuat peralatan pemantauan pasien tidak efektif.
Bagaimana cara kerja analisis prediktif?
Analitik prediktif saat ini sebagian besar didasarkan pada teknik machine learning lanjutan. Ilmuwan data menggunakan deep learning dan algoritma kompleks untuk menganalisis banyak variabel dan membuat model prediktif yang dapat memprakirakan kemungkinan perilaku dari big data.
Model analitik prediktif
Model analitik prediktif terdiri dari teknik, rumus, dan prinsip-prinsip matematika yang memungkinkan komputer menghitung probabilitas peristiwa yang terjadi berdasarkan asumsi tertentu. Model-model ini mencoba menjawab pertanyaan probabilistik, seperti:
- Seberapa besar kemungkinan pelanggan tertentu gagal membayar pinjaman?
- Bagaimana keputusan pemasaran dan keuangan tertentu akan memengaruhi harga saham pada masa mendatang?
- Berapa lama mesin dapat berjalan sebelum memerlukan perbaikan?
Model analitik prediktif yang memandu keputusan bisnis pada masa mendatang cenderung kompleks dan melibatkan banyak faktor. Model tersebut umumnya membutuhkan waktu untuk mengembangkan dan memvalidasi serta memerlukan penyempurnaan berkelanjutan untuk beradaptasi dengan perubahan dalam lingkungan bisnis dan ekonomi.
Model analitik prediktif dapat mencakup model klasifikasi
Membangun model
Organisasi menggunakan pemodelan prediktif untuk menganalisis hasil yang mungkin terjadi berdasarkan data historis dan transaksional. Model prediktif dibangun dengan mengikuti langkah-langkah ini:
Tentukan tujuan
Tim mendiskusikan pertanyaan bisnis yang ingin dijawab melalui prediksi untuk memahami tujuan organisasi. Dengan menentukan cakupan tujuan bisnis dari kasus analitik prediktif dengan benar, Anda dapat mulai mengidentifikasi input model, output, dan set data yang relevan.
Kumpulkan data yang diperlukan
Langkah selanjutnya adalah mengonsolidasikan data dari berbagai sumber ke dalam gudang data. Data dikumpulkan dari sumber-sumber seperti email, sistem ERP, spreadsheet, dan aplikasi korporasi lainnya. Pemodelan prediktif biasanya menjadi lebih akurat ketika Anda memberikan set data yang lebih besar ke model statistik, dibandingkan hanya dengan sedikit titik data.
Latih dan lakukan deployment model
Langkah ini kini memungkinkan untuk menganalisis data sampel menggunakan teknik statistik dan teknologi prediktif. Anda dapat mengintegrasikan model dengan aplikasi korporasi setelah teknik pemodelan prediktif menghasilkan hasil yang konsisten dan akurat. Langkah ini memberikan akses ke setiap departemen bisnis sehingga mereka dapat membuat prakiraan yang akurat.
Apa saja teknik analitik prediktif yang umum digunakan?
Sebagaimana banyak aplikasi machine learning, analitik prediktif adalah aktivitas dinamis yang terus menggunakan data baru untuk memperbarui prediksi. Artinya, teknik ini menggunakan pipeline pembersihan data, pelatihan model, deployment, umpan balik, pelatihan ulang, deployment ulang, dan kemampuan untuk menyerap data secara hampir waktu nyata. Ilmuwan data menggunakan teknik analitik prediktif berikut.
Pohon keputusan
Pohon keputusan adalah model machine-learning yang memungkinkan perangkat lunak membuat prediksi dengan menjawab serangkaian pertanyaan ya-atau-tidak. Seperti namanya, teknik ini meniru bentuk pohon dengan simpul dan cabang. Setiap simpul berisi fitur khusus untuk masalah yang harus dijawab sebelum melanjutkan ke simpul berikutnya. Setiap simpul bercabang menjadi dua daun, yang mengarah ke simpul berikutnya.
Pohon keputusan dapat memprediksi data kualitatif dan kuantitatif. Misalnya, Anda dapat menggunakan model prediktif pohon keputusan untuk memprediksi harga properti atau kondisi kesehatan pasien berdasarkan gejala yang terlihat. Pohon keputusan mudah dipahami, tetapi kurang fleksibel ketika menganalisis beragam data baru.
Analisis regresi
Regresi adalah pendekatan statistik yang digunakan para ilmuwan data untuk membuat prediksi dengan mengklasifikasikan atau mengorelasikan data baru dengan set data yang diketahui. Regresi linier memodelkan hubungan antara variabel independen dan nilai dependen pada bagan dua dimensi. Misalnya, manajer SDM menggunakan regresi linier untuk memperkirakan gaji kandidat berdasarkan lamanya pengalaman kerja.
Sementara itu, regresi logistik mengklasifikasikan variabel menjadi dua atau lebih kategori berdasarkan probabilitas. Misalnya, tim IT menggunakan regresi logistik untuk mendeteksi dan memprediksi apakah email tergolong spam. Model mengklasifikasikan email sebagai mencurigakan jika mendeteksi terlalu banyak ciri spam yang melebihi ambang batas yang ditetapkan.
Analisis deret waktu
Analisis deret waktu adalah teknik analitik prediktif yang digunakan untuk menganalisis titik data yang dikumpulkan atau dicatat dari waktu ke waktu, mempertimbangkan urutan waktunya. Hal ini membuatnya sangat berguna dalam aplikasi prakiraan seperti pergerakan harga saham, konsumsi energi, atau perencanaan permintaan dalam manajemen rantai pasokan.
Metode utama dalam analisis deret waktu adalah autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), yang memodelkan hubungan bergantung pada waktu dengan memperhitungkan nilai dan kesalahan masa lalu untuk memprediksi tren masa depan. Pendekatan yang lebih maju, seperti Long Short-Term Memory (LSTM), mempertahankan memori dalam jangka waktu yang lebih panjang dengan memanfaatkan deep learning untuk menangkap ketergantungan jangka panjang dalam data deret waktu.
Jaringan neural deep learning
Deep learning telah merevolusi analitik prediktif dengan memungkinkan model untuk memproses data berdimensi tinggi yang kompleks dan mengungkap hubungan rumit yang mungkin terlewatkan oleh teknik tradisional. Jaringan neural sangat efektif saat membuat prediksi dengan data kompleks, seperti gambar, video, dan rekaman suara. Model deep learning meningkatkan kemampuan prediktif di seluruh industri yang kompleks, seperti layanan kesehatan dan keamanan siber.
Bagaimana cara AWS membantu analitik prediktif?
Analitik di AWS menawarkan serangkaian kemampuan komprehensif untuk setiap beban kerja analitik.
Membangun model analitik prediktif dan alur kerja Anda di AWS dimulai dengan Amazon SageMaker. Amazon SageMaker menawarkan pengalaman terintegrasi untuk analitik, kecerdasan buatan, dan machine learning dengan akses terpadu ke semua data Anda.
Kolaborasikan dan bangun dengan lebih cepat dari studio terpadu menggunakan alat AWS yang umum digunakan untuk pengembangan model di SageMaker AI, AI generatif, pemrosesan data, dan analitik SQL, yang dipercepat oleh Amazon Q Developer, asisten AI generatif yang paling mumpuni untuk pengembangan perangkat lunak. Akses semua data Anda, baik yang disimpan di danau data, gudang data, maupun sumber data pihak ketiga atau gabungan, dengan tata kelola bawaan untuk memenuhi kebutuhan keamanan korporasi.
Anda juga dapat menggunakan Amazon SageMaker Canvas, layanan tanpa kode dengan lusinan model dan kemampuan prediktif bawaan untuk mendukung seluruh alur kerja analitik prediktif, mulai dari persiapan data hingga pembuatan dan pelatihan model, pembuatan prediksi, serta deployment model ke produksi. Alat ini menyediakan antarmuka visual tunjuk-dan-klik bagi para analis bisnis untuk menghasilkan prediksi akurat secara independen—tanpa memerlukan pengalaman machine learning atau menulis satu baris kode.
Mulai analitik prediktif di AWS dengan membuat akun AWS gratis sekarang juga.