Apa itu Prescriptive Analytics?
Prescriptive analytics adalah jenis analisis data yang memberikan panduan tentang tindakan terbaik yang seharusnya diambil berdasarkan data yang tersedia.
Prescriptive analytics berkaitan erat dengan descriptive analytics, diagnostic analytics, dan predictive analytics. Descriptive analytics memberikan wawasan tentang kejadian yang telah terjadi, diagnostic analytics mencari tahu penyebabnya, sementara predictive analytics memperkirakan apa yang mungkin terjadi di masa depan. Prescriptive analytics melangkah lebih jauh dengan membantu pengguna menentukan solusi terbaik atau hasil optimal berdasarkan berbagai kemungkinan yang ada.
Secara umum, prescriptive analytics mengubah wawasan dari analitik lainnya menjadi tindakan nyata dengan menggunakan alat seperti recommendation engine, model harga dinamis, sistem persetujuan pinjaman, serta penjadwalan perawatan mesin. Teknologi ini menjadi landasan utama dalam sistem manajemen aturan bisnis.
Menariknya, banyak pengguna bisnis mungkin tidak menyadari bahwa mereka sudah menggunakan prescriptive analytics karena lebih berfokus pada hasil daripada metode analisis yang digunakan. Dengan berkembangnya teknik data science dan machine learning, prescriptive analytics semakin populer dan semakin banyak diadopsi.
Bagaimana Cara Kerja Prescriptive Analytics?
Prescriptive analytics mencakup berbagai keputusan, mulai dari keputusan sederhana seperti ya/tidak, rekomendasi jumlah stok barang, penyesuaian harga, hingga otomatisasi perdagangan saham berdasarkan kondisi pasar.
Dalam skenario yang lebih kompleks, prescriptive analytics dapat menyarankan opsi terbaik untuk memanfaatkan peluang atau mengurangi risiko, serta menjelaskan dampak dari setiap pilihan. Model prescriptive analytics yang lebih canggih bahkan dapat menganalisis keputusan secara real-time dengan memanfaatkan stream processing engines.
Pengembangan aplikasi prescriptive analytics mengikuti tahapan standar dalam data science: mulai dari memahami kebutuhan bisnis, mengidentifikasi sumber data, mengorganisasi data, membangun model, hingga mengimplementasikannya dalam sistem produksi.
Tantangan utama dalam penerapan prescriptive analytics adalah memastikan bahwa keputusan yang diambil memang optimal. Tidak seperti analitik lainnya yang hanya menyajikan wawasan atau prediksi, prescriptive analytics sering kali langsung mengambil keputusan, sehingga jika ada kesalahan, dampaknya bisa lebih besar. Oleh karena itu, sistem ini harus dirancang dengan mekanisme pemantauan dan evaluasi yang baik.
Manfaat dan Tantangan Prescriptive Analytics
Manfaat
- Mengotomatisasi pengambilan keputusan, mengurangi beban kerja manual.
- Mempercepat proses persetujuan yang kompleks.
- Memungkinkan respons lebih cepat terhadap perubahan pasar.
- Meningkatkan ketahanan terhadap gangguan rantai pasokan.
- Mengoptimalkan hasil dari predictive analytics dengan menghasilkan keputusan yang lebih baik.
Tantangan
- Risiko dari keputusan yang salah bisa berdampak besar, misalnya dalam perdagangan saham otomatis.
- Memerlukan persyaratan rekayasa data yang ketat.
- Bias dalam model dapat menyebabkan keputusan yang tidak adil atau tidak akurat.
- Kurangnya kejelasan dapat menyulitkan kepatuhan terhadap regulasi seperti GDPR.
- Model harus terus dipantau dan diperbarui agar tetap relevan.
- Algoritma yang kurang diawasi bisa menghasilkan konsekuensi yang tidak diinginkan, seperti dalam algoritma media sosial yang memperkuat konten negatif.
Contoh Penggunaan Prescriptive Analytics
- Perusahaan ridesharing menggunakan surge pricing untuk menyesuaikan tarif saat permintaan tinggi.
- Penjadwalan perawatan mesin untuk menghindari downtime yang mahal.
- Mesin rekomendasi produk yang menyarankan barang berdasarkan riwayat pembelian pelanggan.
- Sistem persetujuan pinjaman otomatis berdasarkan berbagai faktor ekonomi.
- Manajemen penipuan yang menentukan validitas transaksi berdasarkan pola historis.
- Sistem keamanan berbasis AI yang mendeteksi dan mencegah aktivitas mencurigakan.
Masa Depan Prescriptive Analytics
Seiring dengan berkembangnya teknologi big data, machine learning, dan kecerdasan buatan, prescriptive analytics akan semakin canggih dan mampu memberikan keputusan yang lebih akurat serta cepat.
Kemajuan dalam digital twin akan memungkinkan simulasi keputusan yang lebih kompleks, sementara perkembangan NLP (Natural Language Processing) akan meningkatkan pemahaman konteks dalam pengambilan keputusan bisnis.
Dalam beberapa tahun ke depan, prescriptive analytics akan menjadi bagian penting dalam strategi bisnis berbagai industri, memungkinkan perusahaan untuk beradaptasi dengan lebih cepat dan mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan data.