4 Keunggulan Machine Learning dalam Ekspansi Bisnis

Ada banyak manfaat yang bisa diperoleh ketika perusahaan menerapkan Machine Learning. Dengan kemampuan yang dimiliki Machine Learning dalam mempelajari data dapat meningkatkan perkembangan perusahaan dengan lebih efisien. Masalah yang ada pada perusahaan dapat diidentifikasi lebih dulu tanpa harus melakukan proses yang panjang.

Penggunaan Machine Learning juga dapat diterapkan di berbagai sektor industri. Hal ini karena Machine Learning dapat mengotomatisasi pekerjaan berulang sehingga dapat menghemat tenaga manusia dan mengurangi pengeluaran.

Selain itu, Machine Learning juga dapat membantu dalam memprediksi tren di masa mendatang sehingga mendorong perusahaan melakukan inovasi terhadap produknya. 

Secara garis besar, algoritma Machine Learning ini menjadi teknologi yang sangat dibutuhkan ya. Berdasarkan hasil riset DQLab, ada beberapa manfaat Machine Learning yang cukup membantu pekerjaan para praktisi data.

Kira-kira apa saja sih? Yuk, simak pembahasannya!

1. Perbaikan Berkelanjutan (Continuous Improvement)

Algoritma Machine Learning mampu belajar dari data yang kami berikan. Saat data baru diberikan, akurasi dan efisiensi model untuk membuat keputusan meningkat dengan pelatihan berikutnya. . Ini memungkinkan Machine Learning membuat keputusan yang semakin baik seiring berjalan nya waktu.

Misalkan, saat kita ingin membuat sistem ramalan stock perusahaan, karena jumlah data yang terus bertambah, algoritma Machine Learning terus belajar membuat prediksi yang lebih akurat berdasarkan kejadian atau data historis yang didapat dan otomatis keputusan juga akan lebih cepat didapatkan.

Raksasa seperti Amazon, Walmart, dan sejenisnya mengumpulkan sejumlah besar data baru setiap hari. Keakuratan dalam menemukan produk terkait atau mesin rekomendasi meningkat dengan tersedianya sejumlah data training yang besar ini.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Customer Lifetime Value

Mungkin banyak orang yang tidak tahu bahwa pelanggan juga punya umur. Maksudnya umur disini adalah umur pemakaian maupun umur berlangganan. Hal ini kerap dinamai dengan istilah Customer Lifetime Value. Customer Lifetime Value atau CLV merujuk pada nilai dari seorang konsumen terhadap sebuah brand selama ia menjadi pelanggan.

Seorang pebisnis akan sangat sulit untuk mendapatkan konsumen baru. Makanya dengan adanya Customer Lifetime Value ini dapat membantu pebisnis mempertahankan konsumen baru. Customer Lifetime Value dihitung dari rentang waktu ia berlangganan dimulai dari pembelian pertama.

3. Bermanfaat untuk Banyak Industri

Perkembangan teknologi digital merambah ke banyak industri. Hal ini akhirnya membuat para stakeholder di berbagai industri menyadari betapa pentingnya penggunaan data yang sangat banyak tersebut untuk dijadikan dasar pengambilan keputusan.

Data yang dihasilkan oleh teknologi digital itu tidak bisa lagi diolah dengan cara yang sama. Machine Learning menjadi jawaban untuk permasalahan ini, sehingga hal inilah yang kemudian mendasari kebutuhan akan Machine Learning di hampir semua industri yang ada.

4. Tidak Perlu Campur Tangan Manusia (Sistem Otomatisasi)

Teknologi Machine Learning merupakan teknologi yang dapat bekerja secara otomatis. Dengan melalui proses pembelajaran atau yang dikenal dengan training, nantinya Machine Learning akan dapat mengambil keputusan secara otomatis.

Misalnya untuk melakukan klasifikasi, prediksi, ataupun clustering. Namun meskipun begitu, praktisi data perlu memperhatikan tingkat akurasi yang dimiliki oleh model Machine Learning. Semakin tinggi akurasinya maka akan semakin bagus.

Tentunya kita tidak bisa serta merta percaya pada hasil prediksi jika akurasinya rendah, karena peluang untuk melakukan kesalahan menjadi cukup besar.

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Belajar mengenai Machine Learning tidak bisa dilakukan secara instan. Untuk pemula yang belum pernah mempelajari pemrograman, perlu ketekunan dalam mempelajarinya dengan terus berlatih menggunakan berbagai tipe data dan model yang sesuai. Berbagai sumber seperti youtube, blog, dan buku dapat menjadi pedoman untuk belajar Machine Learning. 

Kamu juga dapat mengikuti kursus yang menyediakan modul tentang Machine Learning seperti DQLab. Materi yang mudah dipahami dan mentor yang ahli di bidangnya mampu membantu proses pembelajaranmu. 

Yuk, bergabung di DQLab.id dan mulai belajar serta mempraktekkan model Machine Learning yang digunakan di industri!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita