Apa itu Analisis Preskriptif

Analitik preskriptif adalah konsep utama di balik banyak sistem yang dikendalikan mesin dan memungkinkan pengetahuan tingkat lanjut diubah menjadi pilihan yang mudah.

Sekarang lebih mudah untuk mengontrol informasi yang dikumpulkan untuk memberdayakan nilai bisnis nyata karena jumlah data yang tepat sekarang tersedia untuk perusahaan. Tetapi mengenali pendekatan terbaik untuk menganalisis data tertentu bisa jadi menantang. Salah satu opsi terbaik adalah menggunakan analitik preskriptif untuk membantu bisnis Anda menentukan keputusan strategis yang dikendalikan data. Selain itu, analitik preskriptif membantu Anda menghilangkan batasan praktik analitik data standar, termasuk:

• Menjalankan melalui sumber daya berharga pada data perumahan yang tidak menyarankan keputusan bisnis
• Menghabiskan waktu untuk meneliti set data yang tidak terpakai
• Kehilangan aliran pendapatan dan wawasan unik

Definisi Analitik Preskriptif:

Sesuai definisi analitik preskriptif, ini adalah proses yang menganalisis data dan menawarkan rekomendasi langsung tentang cara mengoptimalkan praktik bisnis yang memuaskan berbagai hasil yang diprediksi. Dibutuhkan data sebagai input dan memahaminya secara luas untuk menyarankan prediksi tentang apa yang bisa terjadi. Juga, ini menyarankan langkah terbaik yang harus diambil tergantung pada simulasi yang diinstruksikan.

Analitik preskriptif adalah tingkat terakhir dalam pemrosesan data terkomputerisasi kontemporer. Ini menggunakan struktur pemodelan yang identik untuk memprediksi hasil dan menggabungkan aturan bisnis, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan algoritme untuk mensimulasikan berbagai pendekatan terhadap berbagai hasil yang diprediksi. Terakhir, ini menyarankan tindakan optimal untuk mengoptimalkan praktik bisnis. Jadi, akhirnya menjelaskan "apa yang harus terjadi."

Analitik preskriptif menghilangkan spekulasi analitik data. Untuk pemasar dan ilmuwan data, ini terbukti menghemat waktu. Ini karena ia memahami arti dari datanya dan menentukan titik mana yang harus dihubungkan untuk memberikan pengalaman pengguna yang bermanfaat dan sangat dipersonalisasi kepada audiens. Meskipun analitik preskriptif tampak berskala kecil saat ini, namun terus berkembang selama bertahun-tahun karena Kecerdasan Buatan (AI), dan pembelajaran mesin menjadi lebih mudah diakses.

Contoh Analitik Preskriptif

Analitik preskriptif menguntungkan industri perawatan kesehatan, perbankan, perjalanan, manufaktur, pemasaran, pembelajaran online, dan banyak lagi. Berikut adalah beberapa contoh Analisis Preskriptif di beberapa sektor yang tersebar luas:

1. Penggunaan Analisis Preskriptif di Rumah Sakit dan Klinik:

Salah satu contoh analitik preskriptif terbaik adalah penggunaannya di sektor perawatan kesehatan. Rumah sakit dan klinik menggunakan analitik preskriptif untuk meningkatkan hasil bagi pasien. Ini menggunakan data perawatan kesehatan untuk menilai keuntungan dari berbagai proses dan perawatan. Selain itu, dapat menilai metode klinis resmi.

Jelajahi Program Analisis Bisnis AS kami dari Universitas Top Dunia

Analisis Preskriptif dapat menyelidiki pasien rumah sakit mana yang memiliki risiko maksimum untuk masuk kembali. Berdasarkan analisis ini, ia menginstruksikan penyedia layanan kesehatan untuk tidak masuk kembali ke rumah sakit atau ruang gawat darurat.

2. Penggunaan Analitik Preskriptif untuk Maskapai Penerbangan:

Analitik Preskriptif membantu CEO maskapai penerbangan memaksimalkan keuntungan perusahaan mereka. Ini secara otomatis mengubah harga tiket dan aksesibilitas tergantung pada cuaca, permintaan pelanggan, dan harga bensin.

Misalnya, algoritme Prescriptive Analytics dapat menganalisis apakah penjualan tiket Natal tahun ini dari New York ke Los Angeles tertinggal atau memimpin dibandingkan tahun lalu. Berdasarkan analisis ini, secara otomatis menurunkan harga sambil mempertimbangkan harga BBM yang lebih tinggi.

3. Penggunaan Analisis Preskriptif di Perbankan, Jasa Keuangan, dan Asuransi (BFSI):

Anda dapat menemukan berbagai contoh analitik preskriptif terkait dengan lembaga keuangan. Institusi ini dapat mengusulkan algoritme Analisis Preskriptif untuk mengelola risiko dan efektivitas biaya dengan meneliti data perdagangan historis. Perusahaan asuransi tertentu juga menggunakan model penilaian risiko untuk menawarkan informasi premi yang lebih baik mengenai polis asuransi untuk klien.

Lihat kursus analitik bisnis kami untuk meningkatkan kemampuan Anda

4. Penggunaan Analitik Preskriptif di bidang manufaktur:

Mesin produksi besar dapat memiliki berbagai perubahan kecil. Prediksi harga tidak bisa dihindari untuk mengatasi perubahan ini. Analitik Preskriptif dapat secara akurat memprediksi produksi saat ini, kepraktisan material, konsumsi daya, dan banyak lagi. Ini juga dapat membantu mengoptimalkan kapasitas produktif, menyesuaikan dengan jadwal pengiriman dan mengkonsolidasikan jalur perakitan akhir.

Produsen dapat menggunakan Analitik Preskriptif untuk memodelkan harga pada berbagai faktor seperti penyimpanan, produksi, dan penemuan. Ini membantu menentukan pengaturan optimal untuk meningkatkan hasil tanpa mengorbankan efisiensi.

5. Penggunaan Analitik Preskriptif untuk penjualan dan pemasaran:

Pemodelan preskriptif adalah proses matematis yang menguntungkan merek yang bertujuan untuk memperkuat teknik pemasaran mereka. Ini dapat membantu menjalankan kampanye promosi dan memprediksi minat pelanggan dan konsumsi segmen.

6. Penggunaan Analitik Preskriptif dalam Rantai Pasokan dan Logistik:

Analitik Preskriptif sangat penting untuk pengoptimalan rute dalam industri Rantai Pasokan. Umumnya, perusahaan logistik menggunakannya untuk menghindari masalah logistik seperti lokasi pengiriman yang tidak tepat. Mereka menggunakan Predictive Analytics untuk perencanaan rute yang lebih baik sekaligus menghemat waktu, uang, dan sumber daya.

7. Penggunaan Prescriptive Analytics untuk meningkatkan efisiensi bisnis:

Analitik preskriptif memastikan bisnis dapat menghemat waktu dan menggunakan data untuk mengembangkan proses yang akan membuat mereka menonjol dari pesaing mereka. Efisiensi bisnis meningkat secara signifikan dengan penggunaan alat analitik preskriptif berbasis Cloud.

8. Penggunaan Analisis Preskriptif dalam membuat strategi tata kelola Data:

Analisis preskriptif juga memungkinkan tingkat kehati-hatian dari sudut pandang etika. Misalnya, menghasilkan rekomendasi atau keputusan otomatis yang bergantung pada analisis data siswa komputer dapat menimbulkan pertanyaan tentang privasi dan ketidakberpihakan, seperti– Apakah siswa memberikan persetujuan? Siapa yang dapat mengakses data dan hasil?

Prediksi pembelajar bisa tidak akurat jika data yang dikumpulkan tidak sepenuhnya tepat. Hal ini dapat menyebabkan keputusan atau rekomendasi yang salah tentang pelajar. Strategi tata kelola data dapat diterapkan, dan model analitik preskriptif dapat digunakan untuk menekankan validasi.

9. Contoh preskriptif analitik dalam pembelajaran daring:

Analitik Preskriptif banyak digunakan dalam sistem manajemen pembelajaran (LMS) dan teknologi pembelajaran tertentu. Poin-poin berikut menjelaskan bagaimana hal itu meningkatkan pembelajaran online:

Alat pembelajaran online tertentu menggunakan analitik preskriptif untuk mengenali konten yang dipelajari. Alat-alat ini menyajikan konten yang belum dikuasai. Jadi, ini adalah salah satu contoh analitik preskriptif terbaik dalam mengeksplorasi pembelajaran adaptif.

LMS tertentu memungkinkan administrator untuk menentukan aturan khusus untuk tindakan atau umpan balik otomatis terjadi. Misalnya, jika seorang karyawan akan menyelesaikan kursus pelatihan, sistem dapat merekomendasikan mereka untuk melalui berbagai sumber guna memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk kursus sebelumnya.

LMS tertentu menjanjikan pengurangan waktu pelatihan bagi karyawan dengan mengakui dasar pengetahuan dan kecakapan sebelumnya. Mereka bertujuan untuk merekomendasikan sumber daya atau kursus pelatihan yang paling sesuai dengan peserta didik.

Contoh umum lainnya yang menunjukkan Analitik Preskriptif:

• Analitik preskriptif dapat mengevaluasi apakah pemadam kebakaran setempat perlu meminta penduduk untuk mengosongkan area tertentu saat terjadi kebakaran hutan.
• Itu dapat memprediksi apakah artikel tentang topik tertentu akan populer di kalangan pembaca tergantung pada data tentang hasil pencarian orang dan pembagian sosial dari topik yang relevan.
• Itu dapat mengadaptasi program pelatihan pekerja secara real-time tergantung pada bagaimana pekerja menanggapi setiap pelajaran.

Baca Artikel AS Lainnya Terkait Analisis Bisnis

Bagaimana cara kerja analitik preskriptif?

Menghasilkan rekomendasi atau keputusan otomatis membutuhkan model algoritmik yang unik. Ini juga membutuhkan bantuan dari teknik analisis untuk mendapatkan arah yang jelas. Rekomendasi atau keputusan dapat dihasilkan hanya setelah mengetahui masalah dan solusinya. Akibatnya, analitik preskriptif mulai menangani masalah dan menghasilkan rekomendasi atau keputusan otomatis untuk prediksi yang akurat.

Contoh yang menjelaskan cara kerja Predictive Analytics:

Manajer pelatihan organisasi dapat menggunakan analisis prediktif untuk menemukan bahwa sebagian besar peserta didik tanpa keahlian khusus tidak dapat menyelesaikan kursus tertentu. Dalam hal ini, analitik preskriptif dapat menyarankan strategi yang dapat ditindaklanjuti. Algoritme yang sesuai dapat mengidentifikasi peserta didik yang membutuhkan kursus itu tetapi tidak memiliki keterampilan khusus. Selanjutnya, ini memberikan rekomendasi otomatis bahwa mereka harus menggunakan sumber daya pelatihan tambahan untuk mempelajari keterampilan yang hilang itu.

Kualitas data dan model algoritmik yang dikembangkan berbanding lurus dengan keakuratan keputusan atau rekomendasi yang dihasilkan. Strategi yang bekerja untuk persyaratan pelatihan perusahaan mungkin tidak berguna untuk yang lain. Jadi, sebaiknya sesuaikan model Predictive Analytics untuk setiap kebutuhan secara unik.

Perangkat Lunak dan Alat Analisis Preskriptif Terbaru

• Improvado
• Alteryx
• Tablo
• RapidMiner
• Sisense
• Birst
• Pisau
• TUJUAN
• Bakat
• Penonton

Memulai Perjalanan Analisis Bisnis Anda Dengan UpGrad:

Untuk menambah nilai lebih pada resume analis bisnis Anda, program Sertifikasi Analisis Bisnis upGrad adalah pilihan yang sangat baik untuk meningkatkan keterampilan dan juga membantu memungkinkan kandidat memperoleh pengetahuan mendalam tentang analitik bisnis seperti mengelola struktur data, intelijen bisnis, dan manajemen kinerja. Kursus ini juga akan mengajarkan Anda keterampilan analitik bisnis yang diperlukan seperti MySQL, Excel, Hadoop, MapReduce, dan banyak lagi.

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang kursus ini, hubungi pakar kami hari ini!