5 Contoh Penerapan Analisis Preskriptif

Data menjadi salah satu aset terpenting bagi perusahaan di era digital. Semakin banyak data yang terkumpul, maka semakin baik untuk menganalisis perkembangan perusahaan. Permasalahannya adalah metode analisis apa yang harus digunakan? Seiring berjalannya waktu, metode analisis data yang cukup sering digunakan adalah analisis preskriptif. Apa yang dimaksud dengan analisis preskriptif dan bagaimana contoh penerapannya dalam kehidupan? Simak penjelasan lengkapnya berikut ini!

Pengertian Analisis Preskriptif

Sebelum mengetahui untuk apa saja penerapan analisis preskriptif, ketahui dahulu definisi dari analisis tersebut. Dalam data science, setidaknya ada tiga analisis yang digunakan, yakni analisis deskriptif, analisis prediktif, dan analisis preskriptif. Perbedaan dari masing-masing analisis ini adalah sebagai berikut.

• Analisis deskriptif merupakan metode analisis yang memberikan gambaran umum data terkumpul. Fungsinya untuk memahami data seperti Google Analytics. Informasi yang terkumpul berisi traffic website, halaman yang mendapatkan klik terbanyak, dan jumlah pengunjung secara real-time. Analisis ini tidak menampilkan sebuah prediksi di waktu mendatang.
• Analisis prediktif, sesuai seperti namanya, memberikan prediksi dengan menggunakan perhitungan berdasarkan pada data terkini untuk menggambarkan apa yang terjadi pada website di kemudian hari. Biasanya, analisis ini digunakan untuk melihat website yang berkaitan dengan e-commerce. Nantinya, machine learning akan menganalisis data seperti produk, pembelian, dan sebagainya.
• Analisis preskriptif bisa dibilang sebagai gabungan dari kedua metode analisis di atas. Dengan kata lain, apa yang harus dijawab dengan metode preskriptif adalah pertanyaan mengenai apa langkah yang harus dilakukan selanjutnya. Penggambarannya adalah menggunakan big data dan bukan hanya data mentah saja. Fungsinya adalah memberikan arahan, solusi, maupun saran, dari dua metode analisis sebelumnya.

Adapun keunggulan menggunakan analisis preskriptif ini adalah memudahkan pengguna untuk menyusun strategi dengan memanfaatkan AI. Kemudian, bagi bisnis hal ini akan memberikan gambaran secara real-time mengenai operasional. Keunggulan yang tak kalah pentingnya adalah meminimalkan human error dan menghemat waktu saat melakukan analisis.

Contoh Penerapan Analisis Preskriptif

Di era digital dan perkembangan teknologi yang semakin maju seperti sekarang, analisis preskriptif memang diperlukan di berbagai sektor industri, terutama yang menyangkut aktivitas masyarakat sehari-hari. Misalnya saja, industri keuangan dan perbankan, transportasi, sales dan marketing, investasi, hingga untuk mengetahui algoritma konten.

1. Industri perbankan

Perbankan menjadi sektor yang cukup penting dalam menggunakan analisis preskriptif ini. Mengapa demikian? Tidak sedikit kasus mengenai kebocoran data bank merugikan nasabah. Dengan adanya analisis preskriptif, bank dapat mendeteksi tindakan kejahatan siber seperti fraud.

Apabila menggunakan pengecekan data secara manual, tentu akan memakan waktu dan banyak tingkat kesalahan. Maka dari itu, algoritma yang digunakan dapat mengamankan data nasabah. Misalnya dengan melihat pola transaksi, deteksi terhadap transaksi yang tidak wajar, dan memberikan saran apa yang harus dilakukan oleh pihak bank nantinya.

2. Industri transportasi

Industri transportasi pun menjadi perhatian utama di masa sekarang. Biaya pengeluaran yang efektif memang jadi kunci dalam sektor ini. Dengan menggunakan perencanaan yang matang, akan berdampak pada penggunaan bahan bakar dan ongkos pengiriman serta rute yang dilalui. Data yang terkumpul dan dianalisis akan memberikan gambaran apa saja yang harus dilakukan industri transportasi tersebut, termasuk untuk mengecek ketersediaan armada, tiket yang dijual, dan sebagainya.

3. Sales dan Marketing

Analisis preskriptif juga digunakan untuk melihat performa sales dan marketing di sebuah perusahaan, terlebih jika penjualan dan pemasaran tersebut dilakukan secara online. Metode ini penting untuk melihat lead scoring seperti page views website dan e-commerce, interaksi email dengan konsumen, dan pencarian. Harapannya adalah, konsumen dapat membeli produk yang ditawarkan dan meningkatkan penjualan secara potensial.

4. Investasi

Tahukah Anda jika analisis preskriptif dapat membantu dalam pengambilan keputusan saat berinvestasi? Hal tersebut dikemukakan dalam Harvard Business Review saat ada penelitian di beberapa startup, menyebutkan jika algoritma yang efektif dapat memberikan gambaran kepada investor dalam melihat potensi-potensi yang ada. Algoritma tersebut dianalisis oleh machine learning dan menghasilkan beberapa prediksi dari informasi yang diambil dari big data. Dalam hal ini, seorang data scientist harus memilah informasi agar tidak menciptakan bias.

5. Algoritma konten media sosial

Analisis preskriptif cukup sering digunakan untuk melihat perkembangan dan performa konten. Analisis tersebut akan memberikan saran konten-konten tertentu berdasarkan preferensi dan pencarian pengguna. Misalnya dalam TikTok, ada feed yang disarankan seperti “For You”. Begitu pula dengan beberapa media sosial populer lainnya, yakni Instagram dan YouTube. Dengan begitu, Anda akan selalu terhubung dengan konten-konten yang berkaitan.

Kesimpulan

Dari ulasan di atas, manfaat analisis preskriptif sangatlah penting bagi sebuah sistem informasi perusahaan yang berbasis digital, misalnya dalam industri perbankan, transportasi, sales dan marketing, investasi, hingga untuk menganalisis algoritma konten. Oleh karena itu, diperlukan tenaga profesional untuk mengelolanya.

Untuk itu, Anda dapat mempelajari berbagai hal mengenai data science dengan mengikuti kursus data science di Algoritma Data Science School. Ada berbagai kelas pelatihan yang bisa Anda ikuti dan pilih sesuai dengan keperluan dan kebutuhan, terutama bagi Anda yang ingin berkarir sebagai data scientist di perusahaan-perusahaan ternama seperti para alumni Algoritma.

Referensi:

• talend - What is Prescriptive Analytics? (diakses pada 20 Juni 2022)
• harvardbusinessschool - What Is Prescriptive Analytics? 6 Examples (diakses pada 20 Juni 2022)
• sticht - Prescriptive Analytics Guide: Use Cases & Examples (diakses pada 20 Juni 2022)