Penjelasan Analisis Prediktif
Di dunia yang semakin tidak pasti, kami melihat bagaimana analitik prediktif membantu organisasi memperkirakan masa depan dengan akurat dan percaya diri.
Analisis prediktif:definisi
Analitik prediktif adalah kategori analitik data yang bertujuan membuat prediksi tentang hasil di masa mendatang, berdasarkan data historis dan teknik analitik.
Teknik semacam itu menjangkau banyak sumber data, dan biasanya mencakup pemodelan statistik dan pembelajaran mesin. Model statistik ini, yang menerjemahkan kumpulan data menjadi wawasan, mewakili struktur analitik prediktif.
Dengan memanfaatkan alat canggih yang tertanam dalam ilmu data, organisasi mana pun sekarang dapat menggunakan data masa lalu dan saat ini untuk memperkirakan tren dan perilaku, milidetik, bulan, atau tahun ke depan dengan andal.
Biasanya dibuat untuk mendukung agenda pemasaran melalui peningkatan nilai seumur hidup pelanggan dan segmentasi pelanggan; atau manufaktur melalui pemeliharaan prediktif dan jaminan kualitas, model ini memanfaatkan pembelajaran mendalam dalam skala dan waktu nyata, untuk menambah nilai pada data besar dan membangun keunggulan.
Sejarah singkat
Tidak diragukan lagi bahwa peningkatan data besar telah mendorong kebutuhan akan analitik untuk memotong, memahami, dan memperoleh nilai dari petak-petak kumpulan data yang melanda organisasi.
Menurut Gartner, pada tahun 2025, 70% organisasi akan mengalihkan fokus mereka dari data besar, ke kecil, dan luas, memberikan lebih banyak konteks untuk analitik, dan membuat AI lebih sedikit data yang haus. Ini sebagian besar sebagai tanggapan terhadap fakta bahwa volume data dalam isolasi sebagian besar tidak relevan.
Namun, data yang bermakna telah menjadi salah satu komoditas paling berharga dalam bisnis dan praktik memanfaatkan, memahami, dan memperoleh makna darinya, telah mengakibatkan munculnya Chief Data Officer, bersama dengan departemen khusus untuk mengelola, memonetisasi, dan memahaminya. itu di luar pengumpulan data murni.
Analisis data dipecah menjadi lima area inti. Deskriptif, yang memberikan ringkasan kinerja historis; Real-time, yang memberikan wawasan tentang data terkini; Diagnostik, yang berfokus pada “mengapa” peristiwa yang melingkupinya; Prediktif, yang menerapkan teknik analisis statistik untuk memastikan kemungkinan yang tepat dari suatu tindakan, peristiwa, atau perilaku yang terjadi; dan Preskriptif, yang berkaitan dengan menyatukan semua bidang yang disebutkan di atas untuk memberi nasihat tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya.
Ke BI atau tidak ke BI?
Analisis prediktif pada dasarnya adalah bentuk lanjutan dari intelijen bisnis (BI), yang menggunakan analisis untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Sementara BI tradisional biasanya menggunakan data dari sumber terbatas seperti keuangan dan akuntansi misalnya, analitik prediktif melihat data baru dan historis multi-dimensi untuk mengidentifikasi pola, perilaku, dan tren.
Memanfaatkan teknik seperti penambangan data, algoritme statistik, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan, praktik ini menciptakan wawasan dinamis untuk mendeteksi risiko dan menggali peluang. Saling ketergantungan dan hubungan antara berbagai faktor perilaku, yang dikenal sebagai model regresi, dapat dianalisis dengan cara yang mustahil dicapai oleh otak manusia.
Faktanya, jaringan saraf, atau algoritme yang dirancang untuk mengidentifikasi hubungan dalam kumpulan data, meniru cara otak manusia berfungsi untuk meningkatkan analisis dan membuat terobosan baru dalam apa yang dapat dicapai. Tingkat wawasan yang mendalam dan tepat ini memungkinkan pengguna membuat keputusan terbaik dan mengarahkan bisnis ke arah yang benar.
Penting untuk dicatat bahwa banyak platform BI telah berevolusi untuk mencakup data besar; awan; IoT dan AI, dan oleh karena itu, beberapa pakar industri menganggap analitik prediktif sebagai cabang dari BI. Istilah ini bisa dibilang saling terkait, dan untuk menambah tumpang tindih yang dirasakan, karena pembelajaran mesin menjadi sangat penting untuk analitik prediktif, proyek analitik prediktif kadang-kadang disebut sebagai pembelajaran mesin.
Pada poin terakhir ini, penting untuk membedakan keduanya. Meskipun pembelajaran mesin adalah pendukung fundamental analitik prediktif, secara terpisah, pembelajaran mesin tidak dapat memberikan wawasan yang identik dengan praktik tersebut.
Prediktabilitas dalam waktu yang tidak terduga
Ketika Anda mempertimbangkan bahwa beberapa penggunaan analitik prediktif yang paling terkenal termasuk prakiraan cuaca; kinerja kampanye politik; perubahan iklim; dan penyebaran penyakit, mudah untuk memahami pentingnya hal itu. Ini semua sangat kompleks, dan di dunia yang semakin tidak dapat diprediksi dalam menghadapi Brexit; Covid; dan ketegangan politik, analitik prediktif membuat melihat ke masa depan lebih akurat dan andal dibandingkan dengan alat sebelumnya.
Selain memiliki akses ke tingkat visibilitas yang dapat membantu mengimbangi tantangan eksternal dan mengurangi ketidakpastian, ia mencari rute untuk mengatasi kemacetan guna mengurangi biaya dan meningkatkan profitabilitas.
Contoh yang baik dari hal ini adalah dalam mencari, mempertahankan, dan memelihara pelanggan yang menguntungkan. Meskipun tidak mungkin untuk memengaruhi masalah seperti kenaikan biaya bahan bakar dan tenaga kerja, dan mengatasi kekurangan pengemudi yang berdampak pada rantai pasokan, menyalurkan sumber daya ke pelanggan yang tepat, dan berkomunikasi dengan cara yang terbuka, bermakna, dan informatif, dapat meningkatkan profitabilitas yang diperlukan untuk mengurangi beberapa dari tantangan-tantangan ini.
Kasus dalam poin
Analitik prediktif menghadirkan pemahaman yang mendalam dan real-time di berbagai aktivitas bisnis, di berbagai departemen. Dari alokasi sumber daya yang tepat pada waktu-waktu tertentu, katakanlah, sebuah perusahaan perhotelan yang ingin mengurangi kenaikan biaya tenaga kerja dan absen karena Covid, hingga pengisian kembali stok dan waktu kampanye pemasaran, peluang untuk menghasilkan nilai yang sangat besar tidak terbatas.
Di bidang manufaktur khususnya, perusahaan sudah menuai dividen melalui peningkatan kinerja dan produktivitas di lantai pabrik.
Karena mesin terus menjadi semakin canggih, dan tingkat waktu henti yang berlebihan, tidak dapat dipertahankan, produsen mengadopsi analitik manufaktur prediktif untuk memprediksi lokasi, sifat, dan frekuensi kegagalan peralatan.
Melalui analisis data dari berbagai sumber seperti sensor; inspeksi visual manual, getaran, konsumsi listrik, dan suhu, dan memetakannya terhadap pola historis dan penggunaan yang lebih luas di industri, jelas untuk melihat bagaimana kejelasan wawasan yang dikumpulkan jauh lebih unggul daripada yang dapat dihasilkan BI tradisional.
Pandangan jauh ke depan dalam menghadapi kesulitan
Dengan latar belakang ini, tidak mengherankan jika pasar analitik prediktif global akan tumbuh dari USD 10,5 miliar pada tahun 2021 menjadi USD 28,1 miliar pada tahun 2026
Tetapi tantangan seputar kekurangan keterampilan terutama ilmuwan data, menang. Secara paralel, metodologi implementasi membutuhkan pengalaman dan keahlian khusus, yang dalam disiplin baru yang berkembang pesat, tidak mudah.
Untungnya, solusi baru telah muncul yang menjembatani kesenjangan antara kebutuhan bisnis, dan potensi kurangnya keterampilan yang tersedia untuk memberikan kemampuan. Senseye PdM misalnya, adalah platform berbasis cloud yang dilengkapi pembelajaran mesin, dan dikembangkan untuk skala, yang mampu memproses data dalam jumlah besar.
Kombinasi teknologi dan inovasi ini akan terus membawa ilmu data ke garis depan industri, memungkinkan semakin banyak organisasi untuk memenuhi potensi mereka dan mengubah wawasan menjadi pandangan ke depan.
Apakah Senseye PdM tepat untuk saya?
Ingin mengetahui lebih lanjut tentang bagaimana Senseye PdM dapat meningkatkan strategi pemeliharaan pabrik Anda? Pesan pertemuan dengan kami hari ini.
