Proses evaluasi dalam perusahaan seringkali melibatkan analisis untuk pengambilan keputusan yang sudah terjadi. Melalui langkah tersebut, perusahaan bisa mengubah, mengganti, atau tetap melanjutkan sebuah action plan berdasarkan data yang ada.
Tidak berhenti sampai tahap itu saja, Anda juga perlu memikirkan potensi situasi yang akan terjadi di masa depan. Hal ini dikenal sebagai analisis prediktif yang dapat membantu Anda untuk mengantisipasi risiko dan memanfaatkan kesempatan untuk kemajuan bisnis jangka panjang.
Analisis prediktif adalah cabang analisis tingkat lanjut yang membuat prediksi tentang hasil di masa depan. Analisis prediktif menggunakan data historis yang dikombinasikan dengan pemodelan statistik, teknik penambangan data, dan machine learning.
Perusahaan menggunakan analisis prediktif untuk menemukan pola dalam data-data yang ada. Tujuan dari analisis prediktif adalah mengidentifikasi risiko dan peluang. Analisis prediktif sering dikaitkan dengan big data dan data science.
Saat ini, perusahaan memiliki sangat banyak data mulai dari file log hingga gambar dan video yang berada dalam repositori data berbeda di seluruh organisasi. Untuk mendapatkan insight dari data tersebut, data scientist menggunakan algoritma deep learning dan machine learning untuk menemukan pola dan membuat prediksi di masa mendatang.
Beberapa teknik statistik ini mencakup logistics and linear regression models, neural networks, dan decision trees. Beberapa teknik pemodelan ini menggunakan pembelajaran prediktif awal untuk membuat wawasan prediktif tambahan.
Analisis prediktif dapat diterapkan pada berbagai industri untuk berbagai masalah bisnis. Berikut ini adalah contoh industri yang memanfaatkan implementasi analisis prediktif untuk dapat menginformasikan pengambilan keputusan dalam situasi dunia nyata.
Layanan keuangan menggunakan machine learning dan alat kuantitatif untuk memprediksi risiko kredit dan mendeteksi penipuan. Sebagai contoh, BondIT adalah perusahaan yang berspesialisasi dalam layanan manajemen aset pendapatan tetap.
Analisis prediktif memungkinkan mereka mendukung perubahan pasar yang dinamis secara real-time selain batasan pasar yang statis. Penggunaan teknologi ini memungkinkannya untuk menyesuaikan layanan pribadi untuk klien dan meminimalisasi terjadinya risiko.
Analisis prediktif dalam pelayanan kesehatan digunakan untuk mendeteksi dan mengelola perawatan pasien yang sakit kronis. Dalam keadaan tertentu, analisis prediktif juga dapat digunakan untuk melacak infeksi tertentu seperti sepsis.
Geisinger Health menggunakan analisis prediktif untuk mengumpulkan catatan kesehatan guna mempelajari lebih lanjut tentang cara mendiagnosis dan mengobati sepsis. Geisinger menciptakan model prediktif berdasarkan catatan kesehatan lebih dari 10.000 pasien yang pernah didiagnosa sepsis di masa lalu. Model ini memberikan hasil yang mengesankan, dengan tepat memprediksi pasien dengan tingkat kelangsungan hidup yang tinggi.
Tim SDM menggunakan analisis prediktif dan metrik survey karyawan untuk mencocokkan calon pelamar kerja, mengurangi pergantian karyawan, dan meningkatkan keterlibatan karyawan.
Analisis prediktif dimanfaatkan oleh tim SDM dalam bentuk kombinasi data kuantitatif dan kualitatif. Hal tersebut memungkinkan perusahaan mengurangi biaya perekrutan dan meningkatkan kepuasan karyawan. Nantinya, hasil dari pengolahan data tersebut sangat berguna ketika pasar tenaga kerja sedang bergejolak.
Meskipun tim marketing dan sales sangat memahami business intelligence report untuk memahami riwayat kinerja penjualan, analisis prediktif memungkinkan perusahaan untuk lebih proaktif dalam cara mereka berinteraksi dengan klien.
Misalnya, memprediksi churn dapat memungkinkan tim sales untuk mengidentifikasi klien yang tidak puas dengan lebih cepat. Dengan begitu, mereka dapat memulai percakapan untuk mendorong retensi. Tim marketing dapat memanfaatkan analisis data prediktif untuk strategi cross-selling yang biasanya diwujudkan melalui rekomendasi di website brand.
Analisis prediktif juga bisa digunakan untuk mengelola inventaris produk dan menetapkan strategi penetapan harga. Jenis analisis prediktif ini membantu perusahaan memenuhi permintaan pelanggan tanpa menimbun secara berlebihan di gudang.
Cara ini juga memungkinkan perusahaan untuk menilai biaya dan laba produk dari waktu ke waktu. Jika salah satu bagian dari suatu produk menjadi lebih mahal untuk diimpor, perusahaan dapat memproyeksikan dampak jangka panjang terhadap pendapatan jika membebankan atau tidak membebankan biaya tambahan kepada basis pelanggan mereka.
Analisis prediktif dapat menjadi salah satu langkah identifikasi terbaik untuk mengenali environment sebuah bisnis. Hal ini juga sangat relevan dengan program Strategic Business Analysis yang ditujukan bagi para eksekutif perusahaan untuk mengetahui isu strategis demi keberlangsungan dan inovasi perusahaan di masa yang akan datang.
Proses evaluasi dalam perusahaan seringkali melibatkan analisis untuk pengambilan keputusan yang sudah terjadi. Melalui langkah tersebut, perusahaan bisa mengubah, mengganti, atau tetap melanjutkan sebuah action plan berdasarkan data yang ada.
Tidak berhenti sampai tahap itu saja, Anda juga perlu memikirkan potensi situasi yang akan terjadi di masa depan. Hal ini dikenal sebagai analisis prediktif yang dapat membantu Anda untuk mengantisipasi risiko dan memanfaatkan kesempatan untuk kemajuan bisnis jangka panjang.
Analisis prediktif adalah cabang analisis tingkat lanjut yang membuat prediksi tentang hasil di masa depan. Analisis prediktif menggunakan data historis yang dikombinasikan dengan pemodelan statistik, teknik penambangan data, dan machine learning.
Perusahaan menggunakan analisis prediktif untuk menemukan pola dalam data-data yang ada. Tujuan dari analisis prediktif adalah mengidentifikasi risiko dan peluang. Analisis prediktif sering dikaitkan dengan big data dan data science.
Saat ini, perusahaan memiliki sangat banyak data mulai dari file log hingga gambar dan video yang berada dalam repositori data berbeda di seluruh organisasi. Untuk mendapatkan insight dari data tersebut, data scientist menggunakan algoritma deep learning dan machine learning untuk menemukan pola dan membuat prediksi di masa mendatang.
Beberapa teknik statistik ini mencakup logistics and linear regression models, neural networks, dan decision trees. Beberapa teknik pemodelan ini menggunakan pembelajaran prediktif awal untuk membuat wawasan prediktif tambahan.
Analisis prediktif dapat diterapkan pada berbagai industri untuk berbagai masalah bisnis. Berikut ini adalah contoh industri yang memanfaatkan implementasi analisis prediktif untuk dapat menginformasikan pengambilan keputusan dalam situasi dunia nyata.
Layanan keuangan menggunakan machine learning dan alat kuantitatif untuk memprediksi risiko kredit dan mendeteksi penipuan. Sebagai contoh, BondIT adalah perusahaan yang berspesialisasi dalam layanan manajemen aset pendapatan tetap.
Analisis prediktif memungkinkan mereka mendukung perubahan pasar yang dinamis secara real-time selain batasan pasar yang statis. Penggunaan teknologi ini memungkinkannya untuk menyesuaikan layanan pribadi untuk klien dan meminimalisasi terjadinya risiko.
Analisis prediktif dalam pelayanan kesehatan digunakan untuk mendeteksi dan mengelola perawatan pasien yang sakit kronis. Dalam keadaan tertentu, analisis prediktif juga dapat digunakan untuk melacak infeksi tertentu seperti sepsis.
Geisinger Health menggunakan analisis prediktif untuk mengumpulkan catatan kesehatan guna mempelajari lebih lanjut tentang cara mendiagnosis dan mengobati sepsis. Geisinger menciptakan model prediktif berdasarkan catatan kesehatan lebih dari 10.000 pasien yang pernah didiagnosa sepsis di masa lalu. Model ini memberikan hasil yang mengesankan, dengan tepat memprediksi pasien dengan tingkat kelangsungan hidup yang tinggi.
Tim SDM menggunakan analisis prediktif dan metrik survey karyawan untuk mencocokkan calon pelamar kerja, mengurangi pergantian karyawan, dan meningkatkan keterlibatan karyawan.
Analisis prediktif dimanfaatkan oleh tim SDM dalam bentuk kombinasi data kuantitatif dan kualitatif. Hal tersebut memungkinkan perusahaan mengurangi biaya perekrutan dan meningkatkan kepuasan karyawan. Nantinya, hasil dari pengolahan data tersebut sangat berguna ketika pasar tenaga kerja sedang bergejolak.
Meskipun tim marketing dan sales sangat memahami business intelligence report untuk memahami riwayat kinerja penjualan, analisis prediktif memungkinkan perusahaan untuk lebih proaktif dalam cara mereka berinteraksi dengan klien.
Misalnya, memprediksi churn dapat memungkinkan tim sales untuk mengidentifikasi klien yang tidak puas dengan lebih cepat. Dengan begitu, mereka dapat memulai percakapan untuk mendorong retensi. Tim marketing dapat memanfaatkan analisis data prediktif untuk strategi cross-selling yang biasanya diwujudkan melalui rekomendasi di website brand.
Analisis prediktif juga bisa digunakan untuk mengelola inventaris produk dan menetapkan strategi penetapan harga. Jenis analisis prediktif ini membantu perusahaan memenuhi permintaan pelanggan tanpa menimbun secara berlebihan di gudang.
Cara ini juga memungkinkan perusahaan untuk menilai biaya dan laba produk dari waktu ke waktu. Jika salah satu bagian dari suatu produk menjadi lebih mahal untuk diimpor, perusahaan dapat memproyeksikan dampak jangka panjang terhadap pendapatan jika membebankan atau tidak membebankan biaya tambahan kepada basis pelanggan mereka.
Analisis prediktif dapat menjadi salah satu langkah identifikasi terbaik untuk mengenali environment sebuah bisnis. Hal ini juga sangat relevan dengan program Strategic Business Analysis yang ditujukan bagi para eksekutif perusahaan untuk mengetahui isu strategis demi keberlangsungan dan inovasi perusahaan di masa yang akan datang.
