Mengapa analitik preskriptif dan optimasi keputusan (decision optimization) sangat penting

Analitik preskriptif membantu bisnis mengidentifikasi tindakan terbaik, sehingga mereka mencapai tujuan organisasi seperti pengurangan biaya, kepuasan pelanggan, profitabilitas, dll. Meskipun menentukan apa yang harus dilakukan merupakan aspek krusial dalam setiap bisnis, nilai dari analitik preskriptif sering kali terlewatkan. Masih ada kecenderungan untuk “mengikuti naluri” ketika melihat serangkaian skenario yang mungkin terjadi.

Baca terus untuk memahami apa itu analitik preskriptif, bagaimana hubungannya dengan analisis prediktif, dan mengapa keduanya sangat penting bagi bisnis saat ini.

Ketika pengambil keputusan bisnis berurusan dengan pertanyaan penting tentang “tindakan apa yang harus kita ambil”, mereka sering bergulat dengan jutaan variabel keputusan, kendala, dan pertukaran. Solusi analitik preskriptif seperti IBM Decision Optimization memungkinkan pengambilan keputusan yang akurat untuk masalah kompleks dengan menyediakan alat untuk membangun dan menerapkan model pengoptimalan yang merupakan representasi matematis dari masalah bisnis. Pemecah optimasi yang canggih kemudian memecahkan model-model ini menggunakan algoritme yang kompleks dan memberikan rekomendasi kepada pengambil keputusan.

Hasilnya? Anda dapat memperoleh panduan mengenai langkah-langkah yang perlu diambil untuk mencapai tujuan, seperti pengurangan biaya, kepuasan pelanggan, keuntungan, dan efisiensi operasional.

Sebelum “apa yang harus kita lakukan?” sering kali ada pertanyaan “apa yang bisa terjadi?” Di situlah analisis prediktif berperan. Analisis prediktif menggunakan algoritme canggih dan machine learning untuk memproses data historis, “mempelajari” apa yang telah terjadi sambil mengungkap pola data yang tidak terlihat, interaksi, dan hubungan. Hal ini kemudian menciptakan model yang menunjukkan kemungkinan skenario atau hasil.

Anda mungkin berpikir bahwa bisnis bisa bertahan hanya dengan menggunakan analisis prediktif dan analitik preskriptif adalah tambahan yang “bagus untuk dimiliki”. Namun, cara berpikir seperti itu meleset dari sasaran. Sebuah laporan Economist Intelligence Unit menyebutkan bahwa 70 persen eksekutif bisnis menilai proyek-proyek ilmu data dan analitik sebagai sangat penting. Namun, hanya 2 persen yang mengatakan bahwa proyek-proyek yang sama telah memenuhi janji mereka.

Mengapa? Model prediktif yang disampaikan oleh machine learning memberikan “insight yang dapat ditindaklanjuti,” tetapi mereka tidak mengatakan tindakan apa yang harus Anda ambil berdasarkan insight tersebut untuk hasil terbaik. Dalam banyak kasus, seseorang yang bias cenderung mengikuti instingnya. Hasil biasanya tidak optimal dan paling buruk mengecewakan. Untuk benar-benar mendapatkan manfaat dari analisis prediktif, sangat penting untuk berinvestasi dalam analitik preskriptif.

Berikut adalah beberapa contoh yang menjelaskan nilai penambahan analitik preskriptif ke kemampuan prediksi Anda. Jika Anda tengah menggeluti sektor manufaktur, analisis prediktif dapat memberi Anda perkiraan berapa banyak waktu yang dibutuhkan karyawan dan alat untuk melakukan pemeliharaan. Setelah menggunakan analitik preskriptif, Anda akan tahu berapa banyak lembur yang diperlukan sehingga Anda dapat menghasilkan jadwal terperinci.

Dalam retail, analisis prediktif dapat memperkirakan lonjakan permintaan yang disebabkan oleh keadaan eksternal. Analitik preskriptif dapat membantu dalam merancang rencana pengisian ulang untuk menentukan gudang mana yang harus memasok ke setiap toko retail guna memenuhi permintaan dengan memadai.

Bagi mereka yang bekerja di industri energi dan utilitas, analitik preskriptif dapat membantu dalam pengambilan keputusan mengenai pembangkit listrik mana yang harus dinyalakan atau dimatikan berdasarkan perkiraan permintaan listrik.

Dan terakhir, jika bisnis Anda adalah maskapai penerbangan atau bagian lain dari industri perjalanan dan transportasi, Anda dapat menggunakan perkiraan permintaan dan analitik preskriptif untuk merancang rencana armada optimal dan jadwal kru.

Menurut siaran pers INFORMS, para finalis Penghargaan Edelman untuk Prestasi dalam Riset Operasi dan Ilmu Manajemen telah memperoleh manfaat yang luas dengan menggunakan teknik decision optimization untuk menyediakan kemampuan analitik preskriptif. Manfaatnya meliputi penghematan langsung senilai jutaan dolar, layanan pelanggan yang lebih baik, dan persediaan yang lebih rendah. Analitik preskriptif membawa pengambilan keputusan bisnis ke level yang lebih tinggi. Anda memiliki alat untuk memprediksi skenario yang mungkin terjadi dan mengintegrasikan insight ini ke dalam mesin preskriptif sehingga keputusan dapat dioptimalkan secara dinamis dengan pandangan ke depan.

Pelanggan IBM, Fleetpride, adalah contoh nyata dari sebuah bisnis yang mendapatkan nilai dari analitik preskriptif. Fleetpride menjual suku cadang dan menyediakan layanan untuk truk dan trailer berat. Mereka membangun model yang menggunakan data pengiriman historis untuk memprediksi jumlah pesanan pengiriman per gudang berdasarkan hari, minggu, dan bulan. Mereka menerapkan decision optimization pada model untuk menentukan tindakan optimal dalam menangani permintaan pelanggan pada hari tertentu, termasuk penempatan tenaga kerja dan persediaan.

Seperti yang ditunjukkan Fleetpride, analitik preskriptif memungkinkan Anda mengubah data dan solusi prediktif menjadi tindakan nyata, berbasis fakta, dan tidak bias. Anda tidak lagi harus bergantung pada intuisi. Sebaliknya, analitik lanjutan, pemodelan statistik, dan mesin keputusan dapat memecahkan tantangan perencanaan bisnis, penjadwalan, penetapan harga, dan inventaris yang kompleks, bersama dengan sejumlah masalah lain yang berada di luar kemampuan spreadsheet dan pikiran manusia. Akibatnya, bisnis Anda dapat siap untuk kesuksesan yang lebih besar dan keunggulan kompetitif.

Untuk mempelajari tentang bagaimana bisnis Anda dapat memperoleh manfaat dari solusi analitik preskriptif, kunjungi halaman web Decision Optimization IBM atau Anda dapat mengikuti tur produk interaktif ini untuk melihat Decision Optimization dalam tindakan.