Bekerja di bidang data science umumnya amat berperan dalam kehidupan industri. Perkembangan data science di dunia industri dan bisnis telah banyak diterapkan untuk menganalisis dan menilai tren bisnis hingga memprediksi perkembangan bisnis di masa mendatang. Salah satu metode analisis dalam data science tersebut adalah predictive analytics, dan jika kamu mau tahu lebih lanjut mengenai hal ini, maka simak ulasannya berikut ini.
Apa itu predictive analytics?
Predictive Analytics merupakan proses analisis data untuk memprediksi atau mengambil keputusan berbasis data (Sumber: Pexels)
Dilansir IBM, predictive analytics merupakan kemampuan pemrosesan data yang mampu membuat prediksi tentang masa mendatang menggunakan data historis. Proses predictive analytics ini dilakukan dengan pemodelan statistik, penambangan data (data mining), dan machine learning. Beberapa perusahaan menggunakan metode predictive analytics untuk menemukan pola data dan mengidentifikasi peluang dan risiko bisnis di masa mendatang.
Predictive analytics umumnya dikaitkan dengan big data dan data science karena memang berbasis data transaksional, log dokumen berupa gambar, video, sensor, maupun data lainnya. Perusahaan atau suatu bisnis menggunakan wawasan dari data ini untuk mempelajari secara mendalam pola data secara historis. Lantas, hal ini digunakan sebagai modal untuk mencari regresi linier, non linier, hingga menemukan sebuah predictive analytics atau analisis preskriptif.
Menurut Investopedia, predictive analytics merupakan bentuk teknologi yang membuat prediksi mengenai hal-hal tertentu di masa depan. Hal ini mengacu pada serangkaian teknik membuat penentuan, seperti artificial intelligent (AI), data mining, machine learning, dan pelibatan analisis big data untuk mendeteksi suatu pola.
Secara umum, metode predictive analytics dapat digunakan di semua jenis aplikasi, seperti ramalan cuaca, pembuatan video gim, penerjemahan suara ke teks untuk ponsel, layanan pelanggan, dan pengembangan portofolio investasi. Semua aplikasi tadi secara umum menggunakan pemodelan statistik deskriptif dari data-data yang sudah ada dan digunakan untuk memprediksi kondisi di masa mendatang.
Baca juga: 10 Cara Menjadi Data Analyst Andal dan Informasi Gajinya
Manfaat predictive analytics
Predictive analytics dapat memberi manfaat bagi bisnis untuk memudahkan proses pengambilan strategi (Sumber: Pexels)
Jika dijabarkan, predictive analytics memiliki beberapa manfaat penting bagi dunia bisnis berbasis teknologi dan data. Hal ini terutama didukung dengan ketersediaan bahan penunjang predictive analytics yang meliputi berbagai aspek berikut.
- Kemudahan penggunaan perangkat lunak
- Menumbuhkan volume dan jenis data serta ketertarikan penggunaan data untuk wawasan bisnis yang berharga
- Kemudahan dan murahnya komputer untuk diakses atau digunakan dalam bisnis
- Ketersediaan perangkat lunak interaktif dan mudah digunakan
- Proses predictive analytics tidak lagi menjadi pekerjaan bagi ahli statistik atau matematikawan, tetapi bisa dipelajari oleh data analyst
- Analis bisnis bisa mempelajari predictive analytics sebagai metode pengembangan bisnis
Berdasarkan dari aspek-aspek penunjangnya di atas, predictive analytics dapat digunakan untuk pemecahan masalah sulit di dunia bisnis sembari menangkap peluang baru di masa mendatang. Adapun beberapa manfaat utama predictive analytics adalah sebagai berikut.
1. Optimalisasi pemasaran
Predictive analytics dapat digunakan untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran lewat penentuan tanggapan dan preferensi pelanggan maupun metode penjualan silang. Metode predictive analytics dapat membantu perusahaan untuk mempertahankan, menarik, dan menumbuhkan pelanggan yang paling menguntungkan atau loyal.
2. Mendeteksi penipuan
Salah satu manfaat unggulan dari metode predictive analytics adalah mendeteksi potensi atau pola-pola penipuan. Hal ini dapat digunakan sebagai langkah preventif dari suatu perusahaan untuk sedari dini telah menemukan potensi penipuan dalam suatu transaksi maupun kepentingan bisnis lainnya.
3. Mengurangi risiko
Seiring dengan manfaat mendeteksi penipuan sedari dini, predictive analytics juga dapat digunakan untuk mengurangi risiko dari suatu transaksi bisnis. Hal ini dilakukan dengan menggabungkan dan menganalisis semua data yang relevan sebelum melakukan kesepakatan, baik tunai maupun kredit, dengan perusahaan maupun orang lain.
4. Meningkatkan operasi
Metode predictive analytics merupakan proses yang secara holistik mengumpulkan dan mengurai data sesuai kebutuhannya. Hal ini secara khusus dapat memudahkan pihak perusahaan untuk memperkirakan persediaan dan mengelola sumber daya yang ada untuk suatu operasional dalam periode waktu tertentu. Predictive analytics dapat menunjang proses efisiensi kerja perusahaan secara khusus.
Baca juga: Data Scientist: Tanggung Jawab, Keahlian, dan Kisaran Gaji 2022
6 Industri yang menggunakan predictive analytics
Salah satu industri yang menggunakan predictive analytics adalah perbankan (Sumber: Pexels)
Seperti yang telah disinggung sebelumnya, metode predictive analytics dapat diterapkan di berbagai jenis perusahaan dengan basis teknologi. Jika suatu perusahaan telah memiliki acuan data terintegrasi, maka proses predictive analytics dapat diterapkan. Berikut ini adalah beberapa industri yang dikenal umum menggunakan predictive analytics sebagai metode analisis pengembangan bisnisnya.
1. Industri kesehatan/farmasi
Dalam industri kesehatan maupun farmasi, keberadaan predictive analytics menjadi penting dengan adanya data historis, baik dalam perawatan pasien maupun produksi obat yang tepat untuk masa mendatang. Kegunaan analisis historis di bidang kesehatan ini juga telah didukung dengan adanya rekam medis pasien dan bagaimana asuransi maupun rumah sakit telah mencatat bagaimana kondisi pasien dari waktu ke waktu.
2. Pengelolaan sumber daya manusia (SDM)
Salah satu penggunaan predictive analytics adalah untuk mengelola sumber daya manusia (SDM). Hal ini dapat diterapkan di bidang industri yang berhubungan dengan rekrutmen karyawan atau talent marketing. Tim sumber daya manusia umumnya akan menggunakan predictive analytics untuk mengidentifikasi calon karyawan, penentuan pasar tenaga kerja, dan prediksi tingkat kinerja karyawan.
3. Perbankan
Industri yang paling erat kaitannya dengan predictive analytics adalah perbankan. Industri ini membutuhkan prakiraan atau pola naik turunnya bunga maupun ketertarikan publik terhadap bank dalam periode krisis tertentu. Oleh karena itu, layanan keuangan seperti perbankan umumnya menggunakan bantuan machine learning untuk memprediksi risiko kredit hingga mendeteksi penipuan dari nasabah fiktif maupun kriminal.
4. Industri ritel
Perusahaan ritel umumnya amat bergantung pada metode predictive analytics untuk melakukan identifikasi produk, rekomendasi produk, perkiraan penjualan, analisis pasar, hingga pengelolaan inventaris secara periodik.
5. Pemasaran dan penjualan
Predictive analytics dapat digunakan secara sinergis untuk industri manufaktur maupun produk konsumen lain, baik barang atau jasa. Proses analisis ini umumnya dilakukan dengan memperhatikan data siklus pelanggan dan strategi penjualan selama periode yang telah lewat dan menakar tingkat keberhasilannya. Secara kuantitatif, nantinya data akan menunjukan pola tertentu untuk diikuti sebagai saran strategi pemasaran.
6. Rantai pasokan (supply chain)
Inventarisasi dan manajemen pasokan merupakan hal penting bagi industri maupun badan usaha, khususnya di bidang consumer goods maupun manufaktur. Predictive analytics dilakukan untuk memenuhi permintaan konsumen sembari menyeimbangkan stok pasokan di gudang distribusi.
Baca juga: 9 Data Analytics Tools Terbaik Sesuai Kebutuhanmu
Studi kasus predictive analytics
Predictive analytics digunakan untuk proses pengambilan keputusan dalam sebuah rencana bisnis tertentu (Sumber: Pexels)
Secara umum, terdapat beberapa teknik yang dapat diterapkan untuk implementasi predictive analytics, salah satunya adalah decision tree atau pohon keputusan. Decision tree umum digunakan untuk menemukan prioritas atau keputusan berbasis perbandingan-perbandingan beserta setiap potensi maupun risiko di dalamnya. Studi kasus predictive analytics dengan teknik decision tree dapat dilihat dari contoh berikut.
|
Perusahan A merupakan salah satu perusahaan swasta yang bergerak di bidang pangan, khususnya olahan daging dan pakan ternak. Perusahaan ini ingin membuat strategi pemasaran untuk periode tahun mendatang agar tetap bisa bersaing dengan Perusahaan B yang merupakan perusahaan milik negara di sektor industri sama. Salah satu keunggulan Perusahaan B adalah mereka mendapat kuota impor lebih banyak karena merupakan perusahaan milik negara. Selain itu, proses pemasarannya sudah menyasar pasar-pasar tertentu sesuai dengan tujuan pemenuhan pangan negara. Jika ditilik persaingan harganya dari tiap periode waktu, Perusahaan B menang dalam aspek murahnya harga produk di pasaran. Namun, secara tren analisis pasar menunjukkan bahwa merek produk pangan olahan daging dari Perusahaan A masih menjadi raja di pasaran. Meski begitu, perbedaan harga yang cukup signifikan bisa menggoyahkan preferensi dan persepsi masyarakat sebagai konsumen. Berdasarkan analisis data tanggapan konsumen, ditemukan bahwa secara umum konsumen masih belum mengenal dekat merek dagang yang diusung Perusahaan B. Sebaliknya, merek dagang Perusahaan A sudah umum dikenal. Begitu pula dengan kualitas, merek dagang Perusahaan A dianggap lebih berkualitas karena lebih mengandung banyak daging daripada tepung. Meski begitu, krisis ekonomi dalam dua tahun berjalan membuat daya beli masyarakat menurun dan lebih memilih bahan pangan yang terjangkau. Hal ini ditunjukkan dari analisis penjualan merek produk dari Perusahaan A yang mulai menurun dalam delapan kuartal ke belakang. Oleh karena itu, berdasarkan data-data tersebut, dibuatlah predictive analytics dengan teknik decision tree dimana pokok-pokok keputusan yang hendak diambil adalah sebagai berikut:
Setelah dilakukan beberapa kali jajak pendapat di jajaran manajer dan operasional serta pemasaran, maka diambil keputusan yang paling sesuai dengan data historis adalah opsi pertama. Hal ini ditentukan karena terdapat strategi serupa pada krisis ekonomi di era sebelumnya yang memaksa perusahaan mengurangi jumlah satuan produk dalam kemasan. Saat itu, cara ini dapat secara signifikan mempertahankan loyalitas pelanggan, meski tidak menandakan peningkatan konsumen karena adanya pengurangan jumlah satuan tadi. Setidaknya, opsi ini tetap memberi jalan dan peluang bagi perusahaan untuk tidak merugi dan tetap bertahan di pasaran dan di mata konsumen sebagai produk pangan olahan daging yang utama. |
Baca juga: Big Data Analytics: Pengertian, Jenis, dan Contohnya
Nah, itulah tadi berbagai hal yang bisa kamu ketahui tentang apa itu predictive analytics. Kamu bisa menambah pengetahuanmu mengenai hal ini sebelum mencari pekerjaan di bidang-bidang tertentu seperti data analyst, data scientist, dan sebagainya. Peran data dan teknologi akan mempermudah pekerjaanmu di masa mendatang.
Baca juga: ICT Adalah: Mengenal 5 Peran dan Penerapannya dalam Dunia Pendidikan
Bagi kamu yang telah memiliki kualifikasi untuk profesi-profesi di atas tadi dan kini tengah mencari pekerjaan, maka EKRUT bisa menjadi rekan profesional paling tepat buat kamu. EKRUT menyediakan berbagai informasi mengenai pengembangan karier dan juga kesempatan kerja bagi kamu. Kamu berpotensi direkrut oleh berbagai perusahaan di Indonesia dengan mendaftar lewat EKRUT. Kamu hanya perlu menyiapkan CV terbaik yang kamu punya beserta portofolio pendukung kualifikasimu. Jika sudah, maka langkah berikutnya adalah klik tautan di bawah ini untuk menggapai karier impianmu lewat EKRUT.
Sumber:
- sas.com
- ibm.com
- investopedia.com
.jpg)
