PROMO GEMPAR DUAR.DUAR DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 3 Jam 28 Menit 7 Detik

Pemanfaatan Analisis Prediktif dalam Data Science

Belajar Data Science di Rumah 29-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-05-2024-07-30-161801_x_Thumbnail800.jpg

Data Science dalam bisnis adalah salah satu ilmu yang dibutuhkan untuk mengoptimalkan bisnis. Dengan memanfaatkan ilmu Data Science, proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh para stakeholder akan merujuk pada insight yang dihasilkan oleh para praktisi data. Hal ini bertujuan agar keputusan yang dibuat relevan dengan kondisi yang sedang terjadi di lapangan, sehingga para pelaku bisnis bisa memaksimalkan keuntungan dan menekan angka kerugian.


Dalam Data Science, praktisi data akan bertemu dengan berbagai jenis metode analisis, salah satunya adalah analisis prediktif. Metode ini menjadi salah satu metode yang sangat berguna dalam bisnis modern. Dengan menggunakan analisis prediktif, para pelaku bisnis bisa melihat “ramalan” akan kejadian yang akan datang.


Namun tentu saja hal tersebut tidak bisa 100% benar karena dalam prosesnya akan ada banyak faktor yang tidak bisa di kontrol. Dalam artikel ini akan dibahas cara-cara utama bagaimana Data Science dan analisis prediktif dapat membantu bisnis. Yuk, simak pembahasannya!


1. Peningkatan Kualitas Keputusan yang Diambil

Analisis prediktif memungkinkan perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat dengan menggunakan data historis dan tren untuk memprediksi hal yang akan terjadi di masa depan. Model prediktif dapat memperkirakan permintaan produk di masa selanjutnya, sehingga para stakeholder bisa merencanakan produksi dan persediaan dengan lebih baik. 


Analisis prediktif juga bisa digunakan untuk mengidentifikasi risiko potensial dalam berbagai aspek bisnis, seperti kredit, operasi, dan pasar. Hal ini bisa dimanfaatkan oleh perusahaan untuk mengambil langkah preventif. Selain itu, analisis ini juga bisa digunakan untuk memahami segmen pelanggan yang berbeda, agar bisa menargetkan masing-masing kelompok dengan produk dan layanan yang tepat.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Efisiensi Operasional

Analisis prediktif dalam Data Science bisa membantu meningkatkan efisiensi operasional dengan mengidentifikasi area mana yang memerlukan perbaikan dan mengoptimalkan proses bisnis. Misalnya, dalam optimasi supply chain akan menggunakan data untuk mengidentifikasi dan mengatasi bottleneck dalam supply chain, mengurangi waktu tunggu dan biaya logistik. 


Analisis ini juga bisa digunakan untuk memprediksi kegagalan mesin atau peralatan, sehingga pemeliharaan dapat dilakukan secara proaktif. Contoh lainnya bisa dimanfaatkan untuk pengelolaan inventaris, dimana analisis prediktif akan memberikan perkiraan yang akurat tentang persediaan yang dibutuhkan, mengurangi biaya penyimpanan dan risiko kelebihan stok.


3. Pengalaman Pelanggan yang Lebih Baik

Dengan memahami perilaku dan preferensi pelanggan melalui data, bisnis dapat memberikan pengalaman yang lebih personal dan memuaskan. Bisnis bisa menggunakan algoritma untuk merekomendasikan produk atau layanan yang relevan kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian dan perilaku browsing mereka.


Dalam bisnis, kita juga membutuhkan feedback dari pelanggan terhadap produk atau jasa yang kita tawarkan. Analisis Sentimen akan menganalisis feedback pelanggan dari berbagai sumber untuk memahami kepuasan pelanggan dan mengidentifikasi area untuk perbaikan. Selain itu, bisnis juga bisa menyediakan penawaran dan promosi yang disesuaikan dengan preferensi individu pelanggan.


4. Inovasi dan Pengembangan Produk

Data science dan analisis prediktif akan mendorong inovasi dengan memberikan insight yang mendalam tentang tren pasar dan kebutuhan pelanggan. Untuk mengidentifikasi peluang oasar, praktisi data bisa melakukan analisis data untuk mengidentifikasi tren dan peluang baru yang dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan produk atau layanan baru.


Eksperimen A/B juga dibutuhkan untuk menguji berbagai versi produk atau marketing campaign pemasaran guna menentukan mana yang paling efektif. Analisis prediktif juga bisa digunakan untuk menggunakan feedback dari pengguna untuk merancang produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pasar.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Data science dan analisis prediktif dapat menjadi tools yang kuat untuk mengubah data menjadi insight yang dapat diimplementasikan dalam bisnis, sehingga perusahaan dapat meningkatkan daya saing dan kesuksesan mereka di pasar yang terus berkembang.


Mengadopsi strategi berbasis data adalah langkah penting bagi bisnis yang ingin tetap relevan dan berkembang di era digital ini. Untuk lebih memahami tentang algoritma Data Science, kamu bisa memulai perjalanan tersebut dengan mempelajari Data Science bersama DQLab


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login