Apa itu analitik prediktif?
Analitik prediktif adalah studi mengenai data historis dan terkini untuk membuat prediksi masa depan. Analitik ini menggunakan campuran teknik matematika, statistik, dan machine learning lanjutan untuk menganalisis data guna menentukan dan memperkirakan tren tersembunyi.
Banyak bisnis dan organisasi menggunakan analitik prediktif untuk memandu keputusan di masa mendatang. Misalnya, analis pemasaran menggunakan analitik prediktif untuk menentukan penjualan produk mereka di masa mendatang, stasiun cuaca menggunakannya untuk memprakirakan cuaca, dan pialang saham menggunakannya untuk memaksimalkan keuntungan perdagangan.
Analitik prediktif dan hierarki analitik
Analis menggunakan empat tipe analitik data: analitik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Hierarki dari analitik tersebut dapat dilihat di bawah ini.
- Analitik deskriptif mengidentifikasi sesuatu yang telah terjadi di masa lalu melalui analisis historis
- Analitik diagnostik menggunakan data historis untuk menjelaskan alasan sesuatu terjadi di masa lalu
- Analitik prediktif memprediksi tren di masa mendatang berdasarkan pola yang ditemukan dalam data historis dan terkini
- Analitik preskriptif menentukan tindakan dan keputusan di masa mendatang, yang memungkinkan bisnis mengoptimalkan pengambilan keputusan
Mengapa analitik prediktif penting?
Kemampuan untuk memprediksi aspek masa mendatang sangat penting. Teknisi, ilmuwan, bisnis, dan ekonom telah lama menggunakan analitik prediktif untuk memandu aktivitas mereka. Teknik yang masih digunakan hingga sekarang meliputi analisis regresi dan pohon keputusan.
Perkembangan teknologi machine learning memungkinkan ilmu data untuk memperluas pemodelan prediktif ke area yang sebelumnya terlalu sulit atau rumit untuk ditangani. Komputasi yang dapat diskalakan, penambangan data, dan teknik deep learning memungkinkan bisnis menggali lebih jauh ke dalam danau data mereka, serta mengekstrak informasi dan tren. Analitik prediktif telah tertanam dalam proses bisnis, yang memberikan keunggulan kompetitif signifikan bagi organisasi di garis depan.
Bagaimana cara kerja analisis prediktif?
Analitik prediktif saat ini sebagian besar didasarkan pada teknik machine learning lanjutan. Ilmuwan data menggunakan deep learning dan algoritme kompleks untuk menganalisis banyak variabel guna membuat model prediktif yang dapat memprakirakan kemungkinan perilaku dari big data.
Sebagaimana banyak aplikasi machine learning, analitik prediktif adalah aktivitas dinamis yang terus menggunakan data baru untuk memperbarui prediksi. Ini menandakan bahwa teknik ini menggunakan pipeline alat mesin klasik untuk pembersihan data, pelatihan model, deployment, umpan balik, pelatihan ulang, dan deployment ulang bersama-sama dengan kemampuan untuk menyerap data hampir secara waktu nyata. Tekniknya meliputi pohon keputusan, analisis regresi, analisis deret waktu, dan jaringan neural deep learning.
Model analitik prediktif yang memandu keputusan bisnis di masa mendatang cenderung kompleks dan melibatkan banyak faktor yang diperhitungkan. Umumnya dibutuhkan waktu untuk mengembangkan dan memvalidasi serta perlu terus kembali untuk beradaptasi dengan perubahan dalam bisnis dan lingkungan ekonomi.
Apa saja kasus penggunaan untuk analitik prediktif?
Banyak organisasi secara aktif menggunakan analitik prediktif untuk memandu pengambilan keputusan secara waktu nyata dan di masa mendatang.
Keuangan
Sektor keuangan menggunakan analitik prediktif untuk memandu pengambilan keputusan. Contohnya meliputi perdagangan pasar prediktif, penilaian risiko kredit, dan persetujuan pinjaman. Perusahaan asuransi menggunakan analitik prediktif untuk memprediksi peristiwa cuaca ekstrem untuk mengurangi klaim asuransi dan mendeteksi klaim asuransi yang curang.
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, serta rekomendasi prediktif untuk meningkatkan peluang up-selling dan cross-selling berdasarkan profil pelanggan. Perusahaan juga menggunakan analitik prediktif untuk memprakirakan permintaan dan penjualan di masa mendatang.
Manufaktur
Produsen menggunakan analitik prediktif untuk memantau peralatan lini produksi guna mengoptimalkan throughput, mendeteksi ketidakberesan, dan menyoroti cacat peralatan. Perusahaan manufaktur menggunakan analitik prediktif untuk memantau mesin, mengidentifikasi kondisi mesin, dan memprediksi kebutuhan perawatan.
Layanan kesehatan
Perusahaan layanan kesehatan menggunakan analitik prediktif pada peralatan pemantauan pasien untuk mendeteksi perubahan kondisi pasien secara waktu nyata sekaligus menghilangkan sebagian besar alarm palsu yang menjadikan peralatan pemantauan pasien tidak efektif. Kasus penggunaan lainnya meliputi diagnosis medis dan memprediksi perjalanan penyakit berdasarkan data masa lalu dan kondisi pasien.
Apa saja manfaat analitik prediktif?
Ada empat manfaat utama dari analitik prediktif:
- Analitik prediktif membantu pelanggan mengambil keputusan yang tepat.
- Analitik prediktif dapat memberikan jawaban secara waktu nyata. Model analitik prediktif yang terlatih dapat menyerap data secara waktu nyata dan memberikan jawaban langsung.
- Analitik prediktif dapat membantu pelanggan memahami masalah yang kompleks. Analitik prediktif dapat membantu mengungkapkan pola dalam data lebih cepat dan lebih akurat.
- Analitik prediktif dapat membantu perusahaan mendapatkan keunggulan kompetitif. Perusahaan yang menggunakan analitik prediktif memiliki keunggulan kompetitif dibandingkan mereka yang tidak menggunakan analitik prediktif karena kemampuannya dalam memprediksi peristiwa di masa mendatang lebih akurat.
Bagaimana cara AWS membantu analitik prediktif?
Untuk memulai analitik prediktif, Anda dapat menjelajahi Amazon SageMaker Canvas, yang memperluas akses ke machine learning (ML) dengan menghadirkan analis bisnis yang memiliki antarmuka visual arahkan dan klik. Ini memungkinkan analis untuk membuat sendiri prediksi ML yang akurat—tanpa memerlukan pengalaman machine learning atau harus menuliskan kode garis tunggal. Anda dapat menggunakan SageMaker Canvas untuk berbagai kasus penggunaan, termasuk memprediksi churn pelanggan, memprediksi pengiriman tepat waktu, dan perencanaan inventaris.
Anda juga dapat menjelajahi Amazon SageMaker untuk membangun, melatih, dan melakukan deployment ML untuk setiap kasus penggunaan dengan infrastruktur, alat, dan alur kerja terkelola penuh.
Untuk memulai, jelajahi tutorial SageMaker Canvas.
