Memahami Prescriptive Analytics: Definisi, Manfaat dan Contohnya

Prescriptive Analytics adalah suatu teknik analisis data tingkat lanjut yang fokus pada memberikan rekomendasi atau saran untuk tindakan yang akan diambil dalam konteks pengambilan keputusan. Lebih dari sekadar meramalkan atau menjelaskan apa yang mungkin terjadi di masa depan, prescriptive analytics berusaha untuk memberikan panduan tentang langkah-langkah yang seharusnya diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan konsep prescriptive analytics, menggali manfaatnya, mengidentifikasi kekurangannya, dan memberikan contoh konkret penggunaannya.

Tertarik jadi Data Analyst? Baca panduan lengkap Data Analysis ini.

Apa Itu Prescriptive Analytics?

Prescriptive Analytics melibatkan penggunaan teknik analisis dan komputasi untuk mengevaluasi kemungkinan tindakan yang dapat diambil dan menganjurkan langkah-langkah yang paling tepat berdasarkan tujuan atau hasil yang diinginkan. Ini tidak hanya melibatkan meramalkan apa yang akan terjadi atau menganalisis data untuk memahami mengapa sesuatu terjadi, tetapi lebih jauh lagi, memberikan rekomendasi tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya.

Mau jadi Sales atau Business Development? Baca panduan lengkap Sales & Business Development berikut

Manfaat Prescriptive Analytics

1. Optimisasi Keputusan Bisnis:

• Memberikan panduan yang jelas untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam bisnis, membantu organisasi untuk mengoptimalkan operasi dan strategi.

2. Pengelolaan Risiko yang Lebih Baik:

• Membantu organisasi mengidentifikasi risiko potensial dan memberikan saran tentang langkah-langkah yang dapat diambil untuk mengelolanya.

3. Efisiensi Operasional:

• Menyediakan rekomendasi untuk meningkatkan efisiensi operasional dengan mengidentifikasi proses yang dapat dioptimalkan.

4. Peningkatan Kinerja:

• Memungkinkan perbaikan kinerja melalui rekomendasi tindakan yang dapat meningkatkan hasil yang diinginkan.

5. Pengambilan Keputusan yang Diberdayakan:

• Memberdayakan pengambil keputusan dengan informasi yang lebih kaya dan panduan tindakan yang berbasis data.

Mau jago Microsoft Excel? Simak panduan lengkap Excel di sini.

Kekurangan Prescriptive Analytics

1. Tergantung pada Data yang Tersedia:

• Efektivitas prescriptive analytics sangat bergantung pada ketersediaan dan kualitas data yang digunakan dalam proses analisis.

2. Keterbatasan Pengetahuan Bisnis:

• Untuk memberikan rekomendasi yang bermakna, prescriptive analytics membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang konteks bisnis, dan kurangnya pemahaman ini dapat mengurangi keefektifan.

3. Tantangan Implementasi:

• Implementasi rekomendasi prescriptive analytics dapat menimbulkan tantangan, terutama jika organisasi tidak siap atau tidak mampu mengubah operasional mereka sesuai dengan rekomendasi tersebut.

Mau jadi Sales atau Business Development? Baca panduan lengkap Sales & Business Development berikut

Contoh Prescriptive Analytics

1. Manajemen Rantai Pasokan:

• Prescriptive analytics dapat memberikan rekomendasi tentang bagaimana mengoptimalkan rantai pasokan dengan menentukan jumlah optimal persediaan, rute pengiriman terbaik, dan waktu pemesanan yang tepat.

2. Optimasi Harga Produk:

• Dalam penjualan ritel, prescriptive analytics dapat memberikan rekomendasi tentang strategi harga yang optimal untuk meningkatkan penjualan dan laba.

3. Manajemen Talenta dan Sumber Daya Manusia:

• Prescriptive analytics dapat memberikan panduan tentang pengelolaan tenaga kerja, membantu organisasi untuk memahami cara mempertahankan dan mengembangkan bakat internal.

4. Sistem Perawatan Pemeliharaan:

• Dalam industri seperti manufaktur atau penerbangan, prescriptive analytics dapat memberikan rekomendasi tentang kapan peralatan harus diperiksa atau dirawat, berpotensi mengurangi downtime dan biaya pemeliharaan.

5. Pengelolaan Portofolio Keuangan:

• Dalam dunia keuangan, prescriptive analytics dapat memberikan saran tentang strategi investasi yang optimal berdasarkan tujuan dan toleransi risiko klien.

Penutup

Prescriptive analytics adalah langkah maju dalam dunia analisis data, membawa dampak yang signifikan pada pengambilan keputusan dan strategi bisnis. Dengan memberikan rekomendasi tindakan yang konkrit dan berbasis data, prescriptive analytics membantu organisasi untuk tidak hanya memahami apa yang telah terjadi atau mungkin terjadi, tetapi juga bagaimana mereka seharusnya bertindak untuk mencapai hasil yang diinginkan. Dalam era di mana data menjadi harta yang sangat berharga, kemampuan untuk menggali wawasan berharga dari data dengan prescriptive analytics dapat memberikan keunggulan yang signifikan.

Mari terus belajar dan kembangkan skill di MySkill