Dalam menjalankan bisnis tentunya perlu mengetahui tren yang sedang muncul dan mengapa tren tersebut terjadi. Begitu pula, peta persaingan bisnis perlu diketahui, dan bagaimana memenangkannya.
Nah, salah satu cara yang bisa dilakukan untuk menjelaskan masalah dan memahami permasalahannya, yaitu dengan menggunakan Predictive Analytics. Apa itu predictive analytics? Menurut Biscobing dan Ed Burns, predictive analytics adalah bentuk analisis lanjutan yang menggunakan data baru dan data historis untuk memperkirakan aktivitas, perilaku, dan tren. Sedangkan menurut Valamis, predictive analytics adalah metode statistik yang menggunakan algoritma dan machine learning untuk mengidentifikasi tren dalam data dan memprediksi perilaku di masa depan.
Dalam melakukan analisa dan membuat prediksinya di masa mendatang, predictive analytics ini menggunakan banyak teknik mulai dari data mining, algoritma statistik, machine learning, neural networks, dan artificial intellegence. Dalam dunia bisnis, hal ini akan membantu untuk menemukan pola transaksi terdahulu untuk mengidentifikasi risiko dan peluang.
Jadi, tujuan penggunaan predictive analytics adalah untuk mengetahui apa yang akan terjadi sehingga nantinya bisa memberikan wawasan terkait apa yang akan terjadi di masa depan. Hal ini, akan membantu perusahaan atau instansi dalam menjalankan bisnisnya untuk mendeteksi risiko dan mengungkapkan peluang dari hasil olahan data yang diprediksi agar dapat ditindak lanjuti bagi perusahaan dalam mencapai tujuannya.
Predictive analytics ini erat hubungannya dengan problem solving. Predictive analytics ini memiliki peran untuk mendeteksi kecurangan dari pesaing, caranya adalah dengan mengombinasikan berbagai metode analisis, meningkatkan pola deteksi serta mencegah tindakan kriminal.
Tak hanya itu, manfaat lain dari predictive analytics adalah untuk mengoptimalkan strategi marketing dari perusahaan. Bahkan metode ini dapat pula digunakan untuk menebak perilaku pelanggan dan juga dapat mempromosikan produk kepada pelanggan yang membutuhkan. Banyak pula perusahaan yang menggunakan metode ini untuk sekadar ingin meningkatkan pengoperasian serta mengorganisir ketersediaan bahan baku.
Belakangan, banyak industri yang memanfaatkan metode predictive analytics ini untuk kebutuhan pengembangan bisnis mereka. Antara lain di industri kesehatan, asuransi, marketing, banking, ritel, travel, telekomunikasi, dan sebagainya.
Misalnya, di industri medis yang sedang menghadapi masalah tentang biaya operasi. Dalam hal ini, predictive analytics berfungsi untuk membantu mendiagnosis kondisi pasien secara benar. Bahkan, menentukan kemungkinan hasil perawatan yang tepat untuk orang dengan kondisi keuangan maupun kondisi kesehatan tertentu.
Sebuah penelitian juga menunjukkan predictive analytics dapat mengurangi waktu tunggu ruang gawat darurat hingga 15%. Sebagai contoh, prediksi tentang kesehatan pasien ini juga dapat membantu manager rumah sakit untuk membuat shift kerja bagi karyawan agar nantinya saat kunjungan pasien membludak jumlah karyawan yang ada juga memadai, sehingga diharapkan tidak akan terburu-buru dalam menangani pasien lainnya.
Ada beberapa proses yang dilalui untuk bisa membuat predictive analytics yang sempurna. Dibutuhkan analisa yang sempurna untuk menemukan dan mengeksploitasi pola yang terkandung dalam data untuk mendeteksi risiko dan peluang. Proses predictive analytics mencakup: pertama, menentukan proyek.Menentukan hasil proyek yang akan diprediksi, hasil kerja, pelingkupan usaha, tujuan dan prospek bisnis, dan melakukan identifikasi set data yang akan digunakan. Dengan menentukan proyek kamu bisa lebih mudah nantinya dalam melakukan analitik.
Kedua, melakukan koleksi data. Tentunya untuk melakukan analitik dibutuhkan data, Data tersebut bisa diperoleh dari berbagai sumber yang sesuai dengan proyek yang akan di prediksi. Dengan melakukan koleksi dan pengumpulan data. Maka akan mempermudah dalam proses analisis dan memberikan pandangan lengkap tentang interaksi pelanggan. Ketiga, analisis data. Proses selanjutnya yaitu melakukan analisis data, Analisis data adalah proses inspeksi, pembersiahan, transformasi dan permodelan data dengan tujuan menemukan informasi yang berguna untuk menentukan Prediktif analisis. Setelah melakukan analisis data, Dilakukan proses penyimpulan data dari semua data yang sudah dianalisa.
Keempat, analisis statistik. Setelah melakukan analisa pada data dan membuat kesimpulan semua data yang ada dilanjutkan dengan melakukan Analisis statistik. Analis ini dilakukan untuk melakukan validasi asumsi, hipotesis dan melakukan pengujuan dengan menguunakan model statistik standar. Kelima, modelling. Proses prediksi modelling dilakukan untuk membuat model prediksi yang akurat tentang masa depan. Modelling juga memberikan kemampuan dalam menentukan opsi solusi terbaik dengan melakukan evaluasi multi model.
Keenam, predictive model development. Dalam proses ini model deployment memberikan opsi untuk menyebarkan hasil analitis. Hasil analitis tersebut disebarkan kedalam proses pengambilan keputuasan setiap hari. Yang nantinya dipergunakan untuk mendapatkan hasil, laporan dan output dengan melakukan otomatisasi keputusan berdasarkan pemodelan. Ketujuh, pemantauan. Pemantauan dilakukan untuk melakukan pemantauan kinerja model untuk memastikan bahwa proses prediktik analitik bisa memberikan hasil yang sesuai diharapkan.
Belakangan, untuk melakukan predictive analytics ini sudah ada beberapa software yang bisa melakukan dan mempermudah dalam melakukan proses tersebut. Antara lain: Rapid Miner, Microsoft Azure Machine Learning, Knime Analytics Platform, SAP Predictive Analytics, IBM Predictive Analytics.
Pada intinya, predictive analytics sangat berguna untuk melakukan banyak hal postif dan bisa meningkatkan kompetitif sebuah perusahaan. (*dari berbagai sumber)