Apa itu analisis AI?

Analisis AI adalah area khusus dalam analisis data, yang merupakan bagian dari bidang analisis bisnis dan intelijen bisnis yang lebih luas . Semua bidang ini berfokus pada transformasi data menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti.

Analisis tradisional bergantung pada teknik analisis statistik dasar seperti analisis regression, pengujian hipotesis, dan statistik deskriptif. Metode ini memberikan insight tentang pola dan hubungan data tetapi terbatas dalam ruang lingkup dan kompleksitas. Pendekatan tradisional melibatkan pemrosesan data manual yang memakan waktu dalam spreadsheet Microsoft Excel serta pelaporan dan visualisasi manual. Sebelum AI, analisis mengandalkan model dan teknik peramalan yang lebih sederhana, seperti analisis deret waktu dan regresi linier, yang menghasilkan kemampuan prediktif terbatas dan membutuhkan proses padat karya.

Implementasi AI dalam analisis bisnis telah menjadi keharusan bagi organisasi besar yang ingin memaksimalkan keunggulan kompetitif. Kemampuan AI untuk memproses volume data yang besar dengan cepat, mengidentifikasi pola, dan menghasilkan insight prediktif menawarkan keunggulan kompetitif yang signifikan. Hal ini memungkinkan bisnis membuat keputusan berdasarkan data yang meningkatkan berbagai indikator kinerja utama (KPI), mengurangi biaya, dan meningkatkan hasil bisnis.

Ada empat jenis utama analisis data, dan AI dapat digunakan untuk meningkatkan keempatnya.

Analisis deskriptif yang didukung AI memberikan pemahaman yang jelas dan komprehensif tentang kinerja masa lalu. Dengan algoritma machine learning dan pemrosesan bahasa alami (NLP), AI dapat menyaring data terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi. Pertimbangkan pengecer yang menerapkan algoritma AI untuk menganalisis data pelanggan guna mengungkap insight tentang tren dan preferensi pembelian.

Misalnya, sistem AI dapat memproses jutaan catatan penjualan dan tren media sosial untuk mengidentifikasi produk mana yang paling populer selama musim tertentu atau barang mana yang sering dibeli bersama. Analisis perilaku pelanggan ini kemudian dapat divisualisasikan pada dasbor, yang menunjukkan kinerja penjualan dari waktu ke waktu, segmentasi pelanggan berdasarkan kebiasaan pembelian, dan efektivitas kampanye pemasaran. Dengan menyediakan tampilan terperinci dan komprehensif tentang pengalaman pelanggan sebelumnya, analisis deskriptif bertenaga AI membantu pengecer membuat keputusan berdasarkan data untuk mengoptimalkan manajemen inventaris, menyesuaikan strategi pemasaran, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

AI meningkatkan analisis diagnostik dengan mengidentifikasi penyebab dan korelasi yang mendasari dengan cepat dalam kumpulan data yang kompleks, sehingga memungkinkan pemecahan masalah yang lebih akurat dan tepat waktu. Contoh bagaimana AI meningkatkan analisis diagnostik dapat ditemukan dalam perawatan kesehatan. Algoritma AI menganalisis data pasien, termasuk riwayat medis, hasil lab, dan pemindaian pencitraan. Algoritme ini mengidentifikasi akar penyebab penyakit dan kondisi dengan lebih akurat dan cepat daripada metode tradisional. Misalnya, AI dapat mendeteksi pola dalam gambar radiologi yang mengindikasikan tahap awal penyakit seperti kanker, sehingga memberikan insight berharga kepada dokter yang membantu dalam diagnosis yang akurat dan rencana perawatan yang dipersonalisasi.

AI meningkatkan analisis prediktif dengan menggunakan algoritma canggih untuk menganalisis data historis dan mengidentifikasi pola, memungkinkan perkiraan tren dan hasil masa depan yang lebih akurat. Dalam layanan keuangan, model machine learning menganalisis data pasar historis dan indikator ekonomi untuk Forecasting harga saham dan risiko investasi, membantu investor mengambil keputusan yang tepat dan mengelola portofolio mereka secara lebih efektif.

Analis dapat memanfaatkan AI untuk tidak hanya menganalisis data, tetapi juga memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti untuk proses pengambilan keputusan yang lebih baik dan menyarankan tindakan terbaik untuk berbagai skenario. Contoh AI yang digunakan dalam analisis preskriptif adalah dalam manajemen rantai pasokan, di mana sistem AI menganalisis data pada tingkat persediaan, Forecasting, dan kondisi pengiriman. Sistem ini merekomendasikan jumlah pesanan dan jadwal pengiriman yang optimal, sehingga meminimalkan biaya dan meningkatkan efisiensi.

Analisis yang didukung AI biasanya mengikuti langkah-langkah ini:

Praktisi pertama-tama harus mengidentifikasi apa yang diharapkan diprediksi oleh model untuk memilih pendekatan yang paling tepat. Berbagai model disesuaikan untuk contoh penggunaan tertentu, dan memilih model serta data yang tepat sangat penting untuk mencapai hasil optimal dengan cepat dan hemat biaya.

Alur kerja dimulai dengan ilmuwan data atau analis data yang mengumpulkan data relevan dari sumber data internal dan penyedia pihak ketiga eksternal. Keakuratan dan efektivitas model bergantung pada kualitas dan kuantitas data yang dikumpulkan. Setelah dikumpulkan, data diproses terlebih dahulu untuk membersihkan, mengubah, dan mempersiapkannya untuk analisis. Langkah ini melibatkan penanganan missing values, menghapus duplikat, menstandardisasi format, dan mengodekan variabel kategoris untuk memastikan bahwa data konsisten dan siap untuk dimodelkan.

Sebelum menerapkan analisis preskriptif, analis biasanya melakukan analisis deskriptif untuk meninjau kinerja masa lalu dan analisis prediktif untuk memproyeksikan hasil di masa depan. Analisis deskriptif melibatkan peringkasan dan visualisasi data untuk mendapatkan insight tentang tren dan pola historis, sedangkan analisis prediktif menggunakan model statistik dan machine learning untuk melakukan forecasting peristiwa atau perilaku di masa depan.

Analisis preskriptif melibatkan pembuatan model matematika dan algoritma optimasi untuk merekomendasikan keputusan bisnis yang bertujuan mencapai hasil terbaik. Model-model ini mempertimbangkan berbagai faktor seperti kendala, tujuan, ketidakpastian, dan pertukaran, yang dibangun berdasarkan insight dari analisis deskriptif dan prediktif untuk menyarankan bagaimana sebuah organisasi harus merespons skenario yang berbeda.

Setelah evaluasi, model diintegrasikan ke dalam sistem operasional atau aplikasi untuk memberikan prediksi dan rekomendasi secara real-time. Hal ini dapat melibatkan penggabungan model ke dalam sistem perangkat lunak yang ada, API atau dasbor untuk mengotomatiskan proses pengambilan keputusan atau menawarkan insight preskriptif kepada pengguna, sehingga memudahkan penggunaan insight yang lebih mulus.

Pemantauan dan pemeliharaan model yang berkelanjutan diperlukan untuk memastikan efektivitas dan relevansinya yang berkelanjutan. Hal ini termasuk melacak kinerja model, memperbarui dengan data baru, melatih ulang dan menyempurnakan model secara berkala untuk beradaptasi dengan kondisi yang berubah atau pola data yang berkembang.

Sejarah analisis AI melacak evolusi kecerdasan buatan dan ilmu data, menandai tonggak penting dalam teknologi dan metodologi. Sejarah ini memuncak dalam zaman keemasan analisis AI yang menjadi ciri momen kita saat ini.

AI generatif, yang dipopulerkan dalam aplikasi seperti ChatGPT, memberikan dampak yang signifikan terhadap analisis dengan meningkatkan berbagai aspeknya. Misalnya, pembuatan data sintetis dapat menambah kumpulan data yang ada dan memberikan wawasan untuk skenario simulasi. AI generatif juga dapat menyederhanakan dan meningkatkan proses analisis, membuatnya lebih ramah pengguna dengan mengotomatiskan tugas berulang, menghasilkan laporan otomatis, membuat visualisasi data dinamis, dan peningkatan pengalaman lainnya.