Analisis Preskriptif dalam Data Science : Pengertian dan Contoh Penerapannya

Data merupakan salah satu aset yang sangat berharga bagi perusahaan dalam era digital saat ini. Semakin banyak data yang terkumpul, semakin baik untuk mengawasi perkembangan perusahaan. Namun, tantangannya adalah menentukan metode analisis yang tepat. Seiring berjalannya waktu, metode analisis data yang semakin sering digunakan adalah analisis preskriptif. Namun, apa sebenarnya yang dimaksud dengan analisis preskriptif dan bagaimana contohnya dalam kehidupan sehari-hari? Mari kita jelaskan lebih lanjut.

Sekilas Tentang Analisis Preskriptif

Sebelum kita membahas penerapan analisis preskriptif, penting untuk memahami definisi dari analisis tersebut. Dalam data science, terdapat tiga jenis analisis yang umum digunakan, yaitu analisis deskriptif, analisis prediktif, dan analisis preskriptif. Perbedaan antara ketiganya dapat dijelaskan sebagai berikut:

Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah metode yang digunakan untuk memberikan gambaran umum tentang data yang telah terkumpul. Tujuannya adalah untuk memahami karakteristik data, seperti yang dilakukan oleh Google Analytics. Data yang dikumpulkan mungkin mencakup lalu lintas situs web, halaman yang paling sering dikunjungi, dan jumlah pengunjung secara real-time. Namun, analisis ini tidak menyajikan prediksi tentang masa depan.

Analisis Prediktif

Analisis prediktif, sesuai dengan namanya, bertujuan untuk memberikan prediksi berdasarkan perhitungan atas data terbaru guna mengantisipasi apa yang mungkin terjadi di masa mendatang, khususnya dalam konteks situs web yang terkait dengan e-commerce. Metode ini melibatkan penggunaan machine learning untuk menganalisis data seperti produk yang diminati dan pola pembelian.

Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif, sebaliknya, dapat dianggap sebagai gabungan dari kedua metode analisis sebelumnya. Dalam kata lain, fokus analisis preskriptif adalah menjawab pertanyaan tentang langkah apa yang seharusnya diambil selanjutnya berdasarkan pada hasil analisis sebelumnya. Penggunaan analisis preskriptif melibatkan big data, tidak hanya data mentah. Tujuannya adalah untuk memberikan arahan, solusi, atau saran berdasarkan temuan dari analisis sebelumnya.

Contoh Penerapan Analisis Preskriptif

Di tengah pesatnya perkembangan teknologi saat ini, analisis preskriptif menjadi semakin penting dalam berbagai sektor industri, terutama yang terkait dengan aktivitas sehari-hari masyarakat. Berikut adalah beberapa contoh penerapan analisis preskriptif:

1. Industri Transportasi

Industri transportasi juga sangat memperhatikan analisis preskriptif dalam pengelolaan biaya operasional. Perencanaan yang matang berdampak langsung pada penggunaan bahan bakar, biaya pengiriman, dan rute yang diambil. Data yang dianalisis memberikan gambaran yang jelas tentang ketersediaan armada, penjualan tiket, dan faktor-faktor lain yang dapat mengoptimalkan operasional.

2. Industri Perbankan

Sektor perbankan menjadi salah satu yang sangat membutuhkan analisis preskriptif. Hal ini dikarenakan keamanan data nasabah menjadi prioritas utama. Dengan menggunakan analisis preskriptif, bank dapat mendeteksi potensi kejahatan seperti fraud atau penipuan secara lebih efisien. Algoritma yang digunakan dapat melihat pola transaksi dan mendeteksi transaksi yang mencurigakan, serta memberikan saran tindakan yang harus diambil oleh pihak bank.

3. Investasi

Analisis preskriptif juga membantu dalam pengambilan keputusan investasi dengan memberikan gambaran potensi-potensi yang ada. Melalui algoritma yang dikembangkan menggunakan machine learning dan menganalisis big data, investor dapat memperoleh prediksi yang lebih akurat terkait dengan investasi yang akan dilakukan. Namun, penting bagi seorang data scientist untuk memastikan bahwa analisis dilakukan secara objektif tanpa adanya bias.

4. Sales dan Pemasaran

Dalam dunia penjualan dan pemasaran, analisis preskriptif sangat penting terutama jika bisnis dilakukan secara online. Melalui metode ini, performa penjualan dan pemasaran dapat dipantau dengan lebih baik, termasuk melalui analisis lead scoring, interaksi konsumen dengan website dan email, serta tren pencarian. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan konversi penjualan dan efektivitas pemasaran.

Dengan pemahaman yang lebih dalam tentang pentingnya analisis preskriptif dalam berbagai sektor industri, langkah selanjutnya adalah untuk mengembangkan keterampilan dan pengetahuan dalam bidang ini. Cakrawala University menawarkan program studi Data Science yang dirancang untuk membekali Anda dengan keterampilan dan pemahaman yang diperlukan dalam menganalisis data secara preskriptif dan memanfaatkannya secara optimal dalam konteks bisnis dan industri. Bergabunglah dengan Cakrawala University dan mulailah perjalanan Anda untuk menjadi ahli dalam analisis data yang mendorong inovasi dan pertumbuhan.