Prediktive Analytics Dibongkar: Mencatat Masa Depan dengan Presisi Data

Di dunia yang semakin tidak pasti, kita melihat bagaimana analitik prediktif membantu organisasi untuk meramalkan masa depan dengan akurasi dan kepercayaan.

Definisi analitik prediktif

Analitik prediktif adalah kategori analitik data yang bertujuan untuk membuat prediksi tentang hasil di masa depan, berdasarkan data historis dan teknik analitik.  

Teknik tersebut mencakup berbagai sumber data, dan biasanya mencakup pemodelan statistik dan machine learning. Model statistik ini, yang menerjemahkan kumpulan data menjadi wawasan, mewakili jaringan analitik prediktif. 

Melalui pemanfaatan alat canggih yang terselubung dalam ilmu data, organisasi apa pun sekarang dapat menggunakan data masa lalu dan kini untuk meramalkan tren dan perilaku secara andal, milidetik, bulan, atau tahun ke depan. 

Biasanya dibuat untuk mendukung agenda pemasaran melalui peningkatan nilai waktu pelanggan dan segmentasi pelanggan; atau manufaktur melalui pemeliharaan prediktif dan jaminan kualitas, model ini memanfaatkan deep-learning secara skala dan waktu nyata, untuk menambah nilai pada big data dan membangun keunggulan.  

Sejarah singkat

Tidak ada ragu bahwa kenaikan big data telah mendorong kebutuhan analitik untuk menembus, memahami, dan mendapatkan nilai dari kumpulan data yang melingkupi organisasi.  

Menurut Gartner, pada 2025, 70% organisasi akan mengubah fokus mereka dari big, ke small and wide data, memberikan lebih banyak konteks untuk analitik, dan membuat AI kurang lapar data. Ini sebagian besar sebagai respons atas fakta bahwa volume data secara terpisah sebagian besar tidak relevan.  

Data yang bermakna, namun, telah menjadi salah satu komoditas paling berharga dalam bisnis dan praktik untuk memanfaatkan, memahami, dan mendapatkan makna darinya, telah mengakibatkan munculnya Chief Data Officer, bersama departemen khusus untuk mengelola, monetisasi, dan memahami data melebihi sekadar pengumpulan data.

Analitik data dibagi menjadi lima area inti. Deskriptif, yang memberikan ringkasan performa historis; Real-time, yang memberikan wawasan tentang data saat ini; Diagnostik, yang difokuskan pada “mengapa” di sekitar peristiwa; Prediktif, yang menerapkan teknik analisis statistik untuk menentukan kemungkinan tepat dari tindakan, peristiwa, atau perilaku yang terjadi; dan Preskriptif, yang berkaitan dengan konvergensi semua area di atas untuk menasihati apa yang harus dilakukan selanjutnya.  

BI atau tidak BI?

Analitik prediktif esensialnya, bentuk canggih dari business intelligence (BI), yang menggunakan analisis untuk meramalkan peristiwa di masa depan. Sedangkan BI tradisional biasanya menggunakan data dari sumber terbatas seperti keuangan dan akuntansi misalnya, analitik prediktif melihat data baru dan historis multidimensi untuk mengidentifikasi pola, perilaku, dan tren.  

Melalui pemanfaatan teknik seperti data mining, algoritma statistik, machine learning dan kecerdasan buatan, praktik ini menciptakan wawasan dinamis untuk mendeteksi risiko dan mengungkap peluang. Ketergantungan dan hubungan antara berbagai faktor perilaku, dikenal sebagai pemodelan regresi, dapat dianalisis dengan cara yang tidak mungkin dicapai oleh otak manusia.  

Faktanya, jaringan syaraf tiruan, atau algoritma yang dirancang untuk mengidentifikasi hubungan dalam kumpulan data, meniru cara otak manusia berfungsi untuk meningkatkan analisis dan memecahkan batas baru dalam apa yang dapat dicapai. Tingkat wawasan yang mendalam dan presisi ini memungkinkan pengguna untuk membuat keputusan terbaik dan mengarahkan bisnis ke arah yang benar.  

Penting untuk dicatat bahwa banyak platform BI telah berkembang untuk mencakup big data; cloud; IoT dan AI, dan sebagai hasilnya, beberapa ahli industri mempertimbangkan analitik prediktif sebagai cabang dari BI. Istilah-istilah ini debatably saling terkait, dan untuk menambah kemiripan yang dirasakan, karena machine learning telah menjadi penting bagi analitik prediktif, proyek analitik prediktif kadang-kadang disebut sebagai machine learning.  

Pada titik terakhir ini, penting untuk membedakan keduanya. Sementara machine learning adalah penggerak dasar dari analitik prediktif, secara terpisah, ia tidak dapat memberikan wawasan yang praktik ini synonymous dengan.  

Kepastian di masa yang tidak pasti

Saat Anda mempertimbangkan bahwa beberapa penggunaan terkemuka analitik prediktif termasuk prakiraan cuaca; kinerja kampanye politik; perubahan iklim; dan penyebaran penyakit, mudah untuk mendapatkan rasa pentingnya. Semua ini sangat kompleks, dan di dunia yang semakin tidak dapat diprediksi di hadapan Brexit; Covid; dan tekanan 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 mengatasi tantangan eksternal dan mengurangi ketidakpastian, ia mencari rute untuk menavigasi hambatan untuk mengurangi biaya dan meningkatkan keuntungan.  

Contoh yang bagus dari ini adalah dalam pencarian, retensi, dan pemeliharaan pelanggan menguntungkan. Sementara tidak mungkin untuk memengaruhi masalah seperti kenaikan biaya bahan bakar dan tenaga kerja, dan mengatasi kekurangan sopir yang mempengaruhi rantai pasokan, mengalokan sumber daya ke pelanggan yang tepat, dan berkomunikasi dengan cara yang terbuka, bermakna, dan informatif, dapat mendorong keuntungan yang diperlukan untuk mengurangi beberapa tantangan ini.    

Contoh kasus

Analitik prediktif membawa pemahaman yang mendalam dan waktu nyata di seluruh berbagai aktivitas bisnis, di seluruh berbagai departemen. Dari alokasi sumber daya yang tepat pada waktu tertentu, katakanlah, di perusahaan hospitality yang mencoba mengurangi kenaikan biaya tenaga kerja dan ketiadaan akibat Covid, hingga pengisian ulang stok dan waktu kampanye pemasaran, peluang untuk membawa nilai yang besar adalah tanpa akhir. 

Di manufaktur khususnya, perusahaan sudah meraih dividen melalui kinerja dan produktivitas yang ditingkatkan di lantai produksi.  

Seiring mesin terus menjadi semakin canggih, dan tingkat downtime yang berlebihan tidak dapat diterima, produsen mengadopsi analitik manufaktur prediktif untuk meramalkan lokasi, sifat, dan frekuensi kegagalan peralatan.  

Melalui analisis data dari berbagai sumber seperti sensor; inspeksi visual manual, getaran, konsumsi listrik, dan suhu, dan memetakan ini terhadap pola historis dan penggunaan yang lebih luas di industri, jelas terlihat bagaimana kejelasan wawasan yang terkumpul jauh lebih baik dari yang dapat dihasilkan oleh BI tradisional.   

Kebijaksanaan di tengah ketidakberuntungan

Di latar belakang ini, tidak heran bahwa pasar analitik prediktif global diproyeksi untuk tumbuh dari USD 10,5 miliar pada 2021 menjadi USD 28,1 miliar pada 2026 

Tantangan di sekitar kekurangan keterampilan terutama ilmuwan data, tetap ada. Secara paralel, metodologi implementasi memerlukan pengalaman dan keahlian yang terdedikasi, yang dalam disiplin baru, yang tumbuh cepat, tidak mudah. 

Untungnya, jenis solusi baru telah muncul yang menjembatani kesenjangan antara kebutuhan bisnis, dan potensi kurangnya keterampilan yang tersedia untuk menyediakan kemampuan. Senseye PdM misalnya, adalah platform berbasis cloud yang diinfus machine learning, dan dikembangkan untuk skala, mampu memproses volume data yang besar.   

Kombinasi teknologi dan inovasi ini akan terus membawa ilmu data ke forefront industri, memungkinkan lebih banyak organisasi untuk memenuhi potensi mereka dan mengubah wawasan menjadi ramalan.  

Apakah Senseye PdM cocok untuk saya? 

Ingin tahu lebih banyak tentang bagaimana Senseye PdM dapat meningkatkan strategi pemeliharaan pabrik Anda? Booking pertemuan dengan kami hari ini.