Apa itu analisis tingkat lanjut?

Teknik-teknik ini melampaui kecerdasan bisnis (BI) tradisional dan statistik deskriptif dengan menggunakan berbagai metode seperti analisis prediktif, kecerdasan buatan (AI), machine learning (ML), penambangan data , dan analisis statistik. Tujuan dari analisis tingkat lanjut adalah untuk memungkinkan organisasi mengambil keputusan berbasis data, memprediksi tren masa depan, dan mengoptimalkan proses bisnis.

Dengan menggunakan algoritma canggih dan kekuatan komputasi, analitik tingkat lanjut dapat menangani kumpulan data yang kompleks dan memberikan insight yang lebih dalam, yang pada akhirnya mengarah pada peningkatan kinerja, inovasi, dan keunggulan kompetitif.

Sejarah analisis tingkat lanjut berakar pada evolusi analisis data dan teknologi komputasi, yang telah berkembang secara signifikan selama beberapa dekade.

Pada awal abad ke-20, analisis data sebagian besar dilakukan secara manual, melibatkan metode statistik dasar dan perhitungan sederhana. Munculnya komputer pada pertengahan abad ke-20 merevolusi pemrosesan data, memungkinkan analisis yang lebih kompleks. Selama tahun 1960-an dan 1970-an, pengembangan database dan sistem manajemen data meletakkan dasar untuk menyimpan dan mengambil data dalam jumlah besar secara efisien.

Tahun 1980-an dan 1990-an menyaksikan munculnya alat BI, yang memungkinkan organisasi untuk menghasilkan laporan dan melakukan analisis deskriptif. Alat-alat ini memberikan insight berdasarkan data historis tetapi terbatas dalam kemampuan prediktifnya. Bersamaan dengan itu, kemajuan dalam perangkat lunak dan metodologi statistik muncul, membuka jalan bagi teknik analisis data yang lebih canggih.

Akhir tahun 1990-an dan awal tahun 2000-an menandai dimulainya era big data, yang didorong oleh pertumbuhan data yang eksponensial dari internet, media sosial, dan teknologi sensor. Periode ini melihat perkembangan alat dan teknik analitik yang lebih canggih, seperti penambangan data, ML, dan analitik prediktif dan analitik preskriptif. Munculnya bahasa pemrograman sumber terbuka seperti R dan Python semakin mendemokratisasi akses ke metode analisis tingkat lanjut.

Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan dalam AI dan ML telah mendorong analitik canggih ke ketinggian baru. Komputasi cloud telah membuatnya lebih mudah untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar titik data. Sementara algoritma AI dapat menganalisis data dengan kecepatan dan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya, dan AI generatif adalah alat yang sedang berkembang di lapangan.

Analisis tingkat lanjut dan analitik bisnis tradisional berbeda dalam beberapa aspek utama, terutama dalam hal kompleksitas, teknik, dan hasilnya.

Analisis tingkat lanjut mencakup berbagai teknik canggih. Beberapa teknik utama yang terlibat meliputi:

Analisis prediktif: Teknik ini menggunakan data historis, algoritme statistik, dan ML untuk memprediksi hasil di masa depan. Ini membantu organisasi meramalkan tren, mengidentifikasi risiko dan memanfaatkan peluang.

Analisis statistik: Teknik ini menggunakan metode statistik untuk mengumpulkan, meninjau, dan menginterpretasikan data. Ini mencakup pengujian hipotesis, analisis regresi dan analisis varians untuk mengidentifikasi hubungan dan tren dalam data.

Analisis teks: Analisis teks, atau penambangan teks, mengekstrak informasi yang berguna dari data teks yang tidak terstruktur melalui NLP, analisis sentimen, dan klasifikasi teks.

Analisis big data: Teknik ini menangani dan menganalisis kumpulan data yang besar dan beragam (terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur) menggunakan teknologi seperti basis data Hadoop, Spark, dan NoSQL.

Analisis klaster: Ini adalah teknik di mana algoritma klaster digunakan dalam analisis tingkat lanjut dan penambangan data untuk mengelompokkan sekumpulan objek atau titik data ke dalam klaster atau kelompok.

Analisis lanjutan bergantung pada berbagai teknologi canggih untuk memproses dan menganalisis kumpulan data yang kompleks. Beberapa teknologi utama yang digunakan meliputi:

Teknologi AI memungkinkan sistem untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi atau keputusan dengan campur tangan manusia yang minimal. Tekniknya meliputi pembelajaran diawasi, pembelajaran tidak diawasi, pembelajaran penguatan, dan pembelajaran mendalam.

Teknologi NLP, seperti yang ditemukan di Google Cloud Natural Language API atau IBM Watson, memungkinkan analisis dan pemahaman bahasa manusia, memungkinkan analisis teks, analisis sentimen, dan fungsi chatbot. Perangkat lunak seperti SAS, RapidMiner dan KNIME digunakan untuk mengeksplorasi kumpulan data yang besar untuk menemukan pola tersembunyi, korelasi dan insight melalui teknik penambangan data.

Teknologi seperti Apache Hadoop dan Apache Spark memfasilitasi pemrosesan dan analisis kumpulan data besar dengan menyediakan penyimpanan terdistribusi dan kemampuan komputasi paralel. Solusi pergudangan data modern memungkinkan organisasi menyimpan, mengelola, dan melakukan kueri data terstruktur dan semi-terstruktur dalam jumlah besar secara efisien.

Ilmuwan data menggunakan basis data NoSQL modern seperti MongoDB, Cassandra dan Elasticsearch, yang dirancang untuk menangani volume yang besar. Apache Kafka dan Apache Flink memungkinkan pemrosesan dan analitik data secara real-time, sehingga memungkinkan organisasi untuk menganalisis aliran data dan mengambil keputusan dengan cepat. R dan Python, dengan pustaka ekstensif untuk analisis statistik dan ilmu data (seperti caret R dan scikit-learn Python), banyak digunakan untuk melakukan analisis statistik yang kompleks dan membangun model ML.

Platform seperti AWS, Microsoft Azure, dan IBM Cloud menyediakan infrastruktur dan layanan yang dapat diskalakan untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis kumpulan data besar, membuat analisis tingkat lanjut lebih mudah diakses dan hemat biaya.

Platform dan aplikasi analitik seperti IBM Cognos SAS Predictive Analytics dan RapidMiner memungkinkan pembuatan model prediktif yang meramalkan tren dan perilaku masa depan berdasarkan data historis. Alat bantu analitik juga mengubah data kompleks menjadi visualisasi data yang interaktif dan intuitif, membantu pengguna untuk lebih memahami tren, pola, dan insight.

Analisis tingkat lanjut menemukan beragam penerapan di berbagai industri, mendorong peningkatan substansial dalam efisiensi, pengambilan keputusan, dan inovasi.

Dalam perawatan kesehatan, analisis tingkat lanjut sangat penting untuk memprediksi wabah penyakit, mempersonalisasi rencana perawatan, dan mengoptimalkan operasi rumah sakit. Dengan menganalisis data pasien dan riwayat medis, penyedia layanan kesehatan dapat mengidentifikasi pola yang menunjukkan potensi masalah kesehatan, memungkinkan intervensi dini dan perawatan yang lebih efektif.

Analisis tingkat lanjut juga membantu dalam mengelola sumber daya rumah sakit dengan memprediksi penerimaan pasien dan mengoptimalkan tingkat staf, sehingga meningkatkan perawatan pasien secara keseluruhan dan efisiensi operasional.

Dalam industri keuangan, praktisi menggunakan analisis canggih untuk mendeteksi penipuan, pengelolaan risiko dan segmentasi nasabah. Lembaga keuangan menggunakan neural networks untuk mendeteksi pola transaksi tidak biasa yang mungkin mengindikasikan aktivitas penipuan, sehingga memberikan tingkat keamanan yang lebih tinggi bagi nasabahnya.

Tim manajemen risiko menggunakan model prediktif untuk menilai dampak potensial dari berbagai skenario ekonomi, sehingga membantu bank membuat keputusan investasi yang lebih tepat. Selain itu, analisis canggih memungkinkan segmentasi nasabah yang lebih tepat, sehingga memungkinkan produk dan layanan keuangan yang disesuaikan untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas nasabah.

Sektor ritel mendapat manfaat yang signifikan dari analisis canggih di berbagai bidang seperti forecasting, optimalisasi harga, dan manajemen rantai pasokan. Peritel menganalisis data penjualan historis dan faktor eksternal seperti indikator cuaca dan ekonomi untuk memperkirakan permintaan secara akurat, memastikan bahwa tingkat inventaris selaras dengan kebutuhan pelanggan.

Analisis tingkat lanjut juga membantu dalam strategi penetapan harga yang dinamis, sehingga memungkinkan peretail untuk menyesuaikan harga secara real-time berdasarkan tren pasar dan persaingan di dunia nyata. Selain itu, dengan mengoptimalkan operasi rantai pasokan, peretail dapat mengurangi biaya dan meningkatkan waktu pengiriman, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Dalam industri manufaktur, analitik canggih mendorong peningkatan dalam pemeliharaan prediktif, kontrol kualitas, dan pengoptimalan produksi. Pemeliharaan prediktif menggunakan data sensor dan model ML untuk memprediksi kegagalan peralatan sebelum terjadi, mengurangi waktu henti dan memperpanjang masa pakai mesin.

Proses kontrol kualitas ditingkatkan dengan menganalisis data produksi untuk mengidentifikasi cacat dan akar masalahnya, memastikan kualitas produk yang lebih tinggi dan mengurangi limbah. Selain itu, analisis tingkat lanjut mengoptimalkan jadwal dan proses produksi, yang mengarah pada peningkatan efisiensi dan biaya operasional yang lebih rendah. Aplikasi ini secara kolektif berkontribusi pada operasi manufaktur yang lebih andal dan efisien.