Apa yang dimaksud dengan analisis preskriptif?

Analitik preskriptif merupakan subdisiplin dalam analitik data yang berupa praktik di dalam disiplin analitik bisnis dan intelijen bisnis, yang secara luas didefinisikan sebagai konversi data menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti.

Ada empat jenis utama analisis data, dengan analisis preskriptif menjadi yang paling canggih:

• Analitik deskriptif: “Apa yang terjadi?”

• Analisis diagnostik: “Mengapa hal itu terjadi?”

• Analisis prediktif: ”Apa yang mungkin terjadi selanjutnya?”

• Analisis preskriptif: “Apa yang harus kita lakukan selanjutnya?”

Meskipun keempat jenis analitik tersebut bermanfaat untuk menceritakan kisah di dalam data, analitik preskriptif berbeda dari jenis lainnya karena fokusnya tidak hanya memprediksi hasil di masa depan, namun juga merekomendasikan tindakan atau keputusan untuk mencapai hasil yang diinginkan atau mencegah hasil yang tidak diinginkan. Ini bukan hanya soal, “Apa yang mungkin terjadi di masa depan?” tetapi “Apa yang harus kita lakukan untuk mempersiapkan masa depan?”

Organisasi menggunakan analitik preskriptif untuk berbagai tugas seperti segmentasi pelanggan, prediksi churn, deteksi penipuan, penilaian risiko, forecasting permintaan, pemeliharaan preskriptif, dan rekomendasi yang dipersonalisasi. Sementara praktik sudah ada sebelum munculnya big data, prevalensi volume besar data historis dalam organisasi telah mempercepat praktik tersebut.

Saat ini, alat bantu analitik preskriptif menggunakan banyak teknik statistik dari pemodelan prediktif sekaligus memanfaatkan algoritma serta model kecerdasan buatan dan machine learning. Perangkat lunak analitik menggunakan model machine learning dilatih dengan data dalam jumlah besar sehingga analis dapat mengidentifikasi risiko dan peluang secara lebih akurat, yang memandu dan menyempurnakan pengambilan keputusan para pemimpin bisnis.

Analitik preskriptif menambahkan lapisan rekomendasi di atas analisis prediktif, dan berbeda dalam hal fokus, cakupan, dan pendekatan.

Analitik preskriptif menawarkan berbagai manfaat di seluruh industri dan aplikasi. Berikut merupakan beberapa manfaat utama bersama dengan contoh analitik preskriptif:

Analisis preskriptif memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan berbasis data dengan memberikan insight tentang tren dan hasil di masa depan. Misalnya, pertimbangkan rantai ritel yang ingin memperkirakan permintaan untuk produk baru. Dengan insight prediktif berdasarkan data perilaku konsumen historis, rantai ritel dapat membuat keputusan yang lebih tepat tentang apakah, kapan, dan bagaimana cara merilis, menentukan harga, dan mempromosikan produk baru.

Dengan terus menyempurnakan model preskriptif, bereksperimen dengan sumber data baru, dan mengeksplorasi pendekatan inovatif, bisnis dapat membedakan diri mereka di pasar dan mempertahankan keunggulan kompetitif. Dalam perawatan kesehatan, di mana membuat penilaian tentang hasil di masa depan dapat menjadi masalah hidup dan mati, analisis preskriptif dapat digunakan untuk memutuskan perawatan atau obat yang optimal berdasarkan banyak faktor.

Analitik preskriptif membantu organisasi mengoptimalkan operasinya dengan meningkatkan alokasi sumber daya dan merampingkan proses bisnis. Dengan memprediksi kebutuhan pemeliharaan, mengelola tingkat inventaris, dan mengoptimalkan jadwal produksi, bisnis dapat meminimalkan biaya dan mengurangi pemborosan.

Bayangkan sebuah perusahaan manufaktur dengan jalur perakitan yang melibatkan berbagai proses terintegrasi, seperti pengadaan komponen, perakitan, pemeriksaan kualitas, dan pengemasan. Pemeliharaan preskriptif menganalisis data sensor seperti suhu, getaran, dan tekanan untuk memprediksi potensi kegagalan, sehingga manajer fasilitas dapat melakukan perbaikan pada peralatan secara proaktif sebelum kerusakan terjadi.

Analisis preskriptif membantu organisasi mengidentifikasi dan memitigasi risiko dengan mendeteksi anomali dan tren yang mengindikasikan potensi ancaman. Di sektor-sektor seperti layanan keuangan, asuransi, dan keamanan siber, model dapat menilai risiko kredit dan mendeteksi aktivitas penipuan, sehingga melindungi aset dan menjaga kepercayaan.

Analisis preskriptif menetapkan skor risiko untuk transaksi atau entitas individu berdasarkan kemungkinan mereka menjadi penipuan. Dengan mempertimbangkan berbagai faktor risiko seperti jumlah transaksi, frekuensi, lokasi, dan perilaku pelanggan, algoritme analisis lanjutan dapat memprioritaskan peringatan dan memfokuskan upaya investigasi pada transaksi atau entitas berisiko tinggi. Ini membantu tim deteksi penipuan mengalokasikan sumber daya mereka dengan lebih efektif dan merespons potensi ancaman dengan cepat.

Dengan mengantisipasi kebutuhan dan preferensi pelanggan, bisnis dapat memberikan pengalaman yang dipersonalisasi dan solusi yang disesuaikan. Analisis preskriptif memungkinkan organisasi untuk menyegmentasikan basis pelanggan mereka untuk penargetan yang lebih baik, dan menawarkan rekomendasi spesifik serta keterlibatan antisipatif lainnya berdasarkan apa yang menurut model tersebut diinginkan oleh pelanggan.

Perusahaan saat ini dapat mengurangi churn dengan memprediksi bagaimana pelanggan ingin terlibat dengan merek dan produk, menggunakan pengambilan keputusan berbasis data di mana sebelumnya mereka hanya bisa menebak-nebak. Berbagai alat bantu ini tidak hanya untuk penjualan dan pemasaran—tetapi juga untuk seluruh organisasi. Pengembangan dan evolusi produk kini sepenuhnya dapat didukung oleh analisis preskriptif, yang merekomendasikan tindakan terbaik untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.

Analisis preskriptif biasanya mengikuti langkah-langkah berikut:

1. Mendefinisikan masalah: Pertama-tama praktisi harus mendefinisikan apa yang perlu diprediksi oleh model untuk menentukan pendekatan yang tepat. Ada banyak jenis model yang cocok untuk contoh penggunaan tertentu. Menggunakan model dan data yang tepat adalah kunci untuk mendapatkan hasil terbaik dengan lebih cepat, dan lebih hemat biaya.

2. Pengumpulan dan pemrosesan data: Proses dimulai dengan mengumpulkan data relevan dari berbagai sumber internal dan eksternal, termasuk dari penyedia pihak ketiga. Kualitas dan kuantitas data yang dikumpulkan sangat penting untuk keakuratan dan efektivitas model. Ketika dikumpulkan, data diproses terlebih dahulu guna membersihkan, mentransformasi, dan mempersiapkannya untuk analisis. Proses ini dapat termasuk penanganan nilai yang hilang, menghapus duplikasi, standardisasi format, dan enkode variabel kategorikal. Data yang diproses terlebih dahulu membantu memastikan bahwa data tersebut konsisten dan sesuai untuk pemodelan.

3. Pemilihan dan rekayasa fitur: Selanjutnya, fitur yang relevan dipilih atau direkayasa dari kumpulan data untuk digunakan sebagai input bagi model. Langkah ini melibatkan identifikasi fitur yang paling informatif yang memiliki kekuatan prediksi dan mungkin memerlukan keahlian domain untuk menentukan variabel mana yang paling relevan dengan tugas prediksi.

4. Analisis deskriptif dan analisis prediktif: Sebelum menerapkan analitik preskriptif, organisasi biasanya melakukan analisis deskriptif untuk memahami kinerja masa lalu dan analisis prediktif untuk membuat perkiraan hasil di masa mendatang. 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.

5. Pemodelan preskriptif: Solusi analisis preskriptif melibatkan pembuatan model matematis dan algoritme pengoptimalan untuk merekomendasikan keputusan bisnis yang akan memberikan hasil bisnis terbaik. Model-model ini memperhitungkan berbagai faktor seperti kendala, tujuan, ketidakpastian dan pertukaran. Hal ini dibangun berdasarkan hasil analisis deskriptif dan prediktif, yang memberikan rekomendasi tentang bagaimana sebuah organisasi harus merespons berbagai potensi.

6. Penerapan: Setelah evaluasi, model diterapkan ke dalam sistem operasional atau aplikasi di mana model tersebut dapat membuat prediksi real time dan memberikan saran tentang tindakan terbaik. Hal ini dapat melibatkan pengintegrasian model ke dalam sistem perangkat lunak yang ada, API atau dasbor untuk mengotomatiskan proses pengambilan keputusan atau memberikan insight preskriptif kepada pengguna. Otomatisasi dapat membantu membuat pengumpulan dan penggunaan insight menjadi lebih lancar.

7. Pemantauan dan penyempurnaan: Model memerlukan pemantauan dan pemeliharaan berkelanjutan untuk memastikan efektivitas dan relevansinya dari waktu ke waktu. Ini melibatkan pemantauan kinerja model, memperbarui model dengan data baru, melatih ulang model secara berkala dan menyempurnakan model untuk beradaptasi dengan perubahan keadaan atau pola yang berkembang dalam data.