top of page

Memprediksi Masa Depan Perusahaan Anda dengan Analisis Prediktif

Diperbarui: 13 Mei

Bagaimana jika seseorang memberi tahu Anda bahwa ada cara untuk memprediksi apa yang bisa terjadi pada perusahaan Anda di masa depan? Apakah Anda ingin mengetahuinya? Dengan bantuan analisis prediktif, sekarang Anda dapat melakukannya!



Apa itu Analisis Prediktif?

Analisis prediktif (Predictive analytics) adalah kategori analisis data yang bertujuan untuk membuat prediksi tentang hasil di masa depan berdasarkan data historis dan teknik analisis seperti pemodelan statistik dan pembelajaran mesin. Dengan bantuan alat dan model analisis prediktif yang canggih, organisasi mana pun kini dapat menggunakan data masa lalu dan saat ini untuk meramalkan tren dan perilaku dalam hitungan milidetik, hari, atau tahun di masa mendatang. Kita bisa melihatnya digunakan di berbagai bidang. Sebagai contoh, peritel sering menggunakan model prediktif untuk meramalkan kebutuhan inventaris, mengatur jadwal pengiriman, dan mengonfigurasi tata letak toko untuk memaksimalkan penjualan. Hotel, restoran, dan pemain industri perhotelan lainnya dapat menggunakan teknologi untuk meramalkan jumlah tamu pada malam tertentu untuk memaksimalkan hunian dan pendapatan. Dengan menggunakan analitik prediktif untuk mempelajari perilaku dan tindakan pengguna, sebuah organisasi dapat mendeteksi aktivitas yang tidak biasa, mulai dari penipuan kartu kredit, mata-mata perusahaan, hingga serangan siber.


Model Analisis Prediktif

Model adalah fondasi dari analisis prediktif. Model adalah template yang memungkinkan pengguna untuk mengubah data masa lalu dan saat ini menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Beberapa jenis model prediktif yang umum meliputi:


  1. Model klasifikasi: Biasanya dianggap sebagai model paling sederhana yang mengkategorikan data untuk respons kueri yang sederhana dan langsung.

  2. Model pengelompokan: Model ini mengelompokkan data yang memiliki atribut yang sama, seperti karakteristik, perilaku, atau strategi rencana yang sama.

  3. Model prakiraan: Model ini bekerja dengan hal-hal yang berbasis nilai numerik dan biasanya bekerja berdasarkan data historis. Sebagai contoh, perusahaan dapat melihat data historis ketika mencari tahu berapa banyak panggilan yang dapat ditangani oleh layanan pelanggan dalam seminggu.

  4. Model pencilan: Model ini menggunakan analisis titik data yang tidak normal atau terpencil.

  5. Model deret waktu: Model ini melihat urutan titik data berdasarkan waktu. Pengguna model memiliki akses ke berbagai teknik pemodelan prediktif yang hampir tak terbatas. Banyak metode yang unik untuk produk dan layanan tertentu, tetapi inti dari teknik generik sekarang didukung secara luas di seluruh platform analisis prediktif. Pohon keputusan, salah satu teknik yang paling populer, mengandalkan diagram skematis berbentuk pohon yang digunakan untuk menentukan suatu tindakan atau untuk menunjukkan probabilitas statistik. Metode percabangan juga dapat menunjukkan setiap hasil yang mungkin dari keputusan tertentu dan bagaimana satu pilihan dapat mengarah ke pilihan berikutnya. Teknik regresi sering digunakan di perbankan, investasi, dan model berorientasi keuangan lainnya untuk meramalkan nilai aset dan membantu pengguna memahami hubungan antar variabel, seperti komoditas dan harga saham. Di ujung tombak teknik analisis prediktif adalah jaringan saraf. Neural network adalah algoritme yang dirancang untuk mengidentifikasi hubungan yang mendasari dalam kumpulan data dengan meniru cara kerja pikiran manusia. Meskipun memulai analisis prediktif bukanlah sesuatu yang mudah, ini adalah tugas yang dapat ditangani oleh hampir semua bisnis jika mereka berkomitmen pada pendekatan ini dan bersedia menginvestasikan waktu dan dana yang diperlukan.

Langkah Apa Saja yang Perlu Diambil?

Langkah 1: Tentukan masalah yang perlu diselesaikan. Identifikasi berbagai aspek dari masalah ini; apa yang perlu dipecahkan, apa yang ingin Anda ubah dari masa lalu, apa yang Anda inginkan terjadi di masa depan.

Langkah 2: Data diperlukan untuk melanjutkan. Data ini dapat berasal dari penyimpanan atau sistem apa pun dan harus disiapkan untuk analisis. Perlu diingat bahwa persiapan data dapat menjadi salah satu bagian yang paling memakan waktu dari keseluruhan proses ini.

Langkah 3: Ketiga, pembuatan model prediktif akan dilakukan. Anda dapat melakukan ini dengan bantuan perangkat lunak yang mudah digunakan atau bahkan bekerja sama dengan profesional Anda sendiri untuk membantu menghasilkan model yang paling sesuai untuk Anda. Di sini, Anda juga akan menerapkan model untuk bekerja dengan data yang Anda analisis di langkah sebelumnya.

Langkah 4: Terkadang, analisis prediktif dapat menjadi proyek yang panjang sehingga Anda memerlukan pendekatan tim. Orang yang berbeda harus mengerjakan bagian yang berbeda. Seseorang yang memahami masalah dan cara mengatasinya harus ada di sana untuk memandu Anda.

Jika Anda memiliki bisnis, gunakan kesempatan ini untuk memahami perusahaan Anda dengan lebih baik lagi! Jangan menunggu dan miliki kendali lebih besar atas seperti apa perusahaan Anda di masa depan dengan mencari tenaga profesional!


Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai analisis prediktif, kunjungi halaman dengan klik tombol di bawah.




12 tampilan0 komentar

Comentarios


bottom of page