Artikel ini akan mengupas perbedaan analisis prediktif dan analisis preskriptif. Analisis bisnis telah mendapatkan popularitas luar biasa lebih cepat dibandingkan tren manajemen mana pun dalam sejarah terkini.
Faktanya, analitik dianggap sebagai salah satu tren bisnis teratas dekade ini. Namun, dalam ekosistem analitik, hampir setiap penyedia memiliki definisi analisis bisnisnya sendiri – masing-masing berfokus pada beberapa kombinasi kemampuan perangkat keras dan/atau perangkat lunak.
Secara umum, analisis dapat didefinisikan menggunakan tiga fase progresif: analisis deskriptif, analisis prediktif, dan analisis preskriptif. Pada artikel ini, kita akan membahas tentang perbedaan antara analisis prediktif dan analisis preskriptif.
Apa itu Analisis Prediktif?
Analisis prediktif seperti bola kristal untuk data yang menggunakan data besar untuk memperkirakan pergerakan kita di masa depan dan membuat prediksi tentang kemungkinan tindakan kita. Ini adalah proses menghitung angka dan menemukan pola untuk meramalkan kejadian di masa depan. Ini seperti membuat tebakan tentang apa yang mungkin terjadi selanjutnya dengan menganalisis pola dalam data.
Pikirkan prakiraan cuaca tetapi juga untuk hal-hal seperti tren penjualan atau hasil kesehatan. Ini memadukan keajaiban matematika dengan wawasan dunia nyata, membantu kita membuat keputusan yang lebih cerdas. Secara hipotetis, model analitik prediktif mungkin akan mengetahui kapan Anda tertidur dan dapat memprediksi jam berapa Anda akan bangun.
Apa itu Analisis Preskriptif?
Analisis preskriptif mengambil satu langkah lebih jauh dengan menggunakan proses dan alat canggih untuk menganalisis data dan konten. Ini adalah tahap analisis data paling canggih. Hal ini tidak hanya memprediksi hasil di masa depan, seperti analisis prediktif, namun juga menyarankan tindakan terbaik untuk mengoptimalkan hasil tersebut.
Profesional marketing, misalnya, dapat menggunakan analisis preskriptif untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran mereka. Ini dapat menyarankan saluran pemasaran, pesan, dan waktu yang paling efektif untuk memaksimalkan ROI kampanye.
Analisis preskriptif memanfaatkan data, algoritme matematika, pembelajaran mesin , dan aturan bisnis untuk merekomendasikan opsi keputusan. Hal ini mempertimbangkan berbagai kendala, tujuan, dan hasil potensial untuk memberikan para pengambil keputusan berbagai strategi atau tindakan yang dapat dipilih.
Perbedaan Analisis Prediktif dan Preskriptif
Penggunaan data
Analisis prediktif menggunakan dan menganalisis data masa lalu untuk memprediksi potensi hasil di masa depan. Hal ini bergantung pada data historis dan model statistik untuk membuat prediksi. Pendekatan ini melihat pola masa lalu dan menggunakannya untuk memprediksi tren masa depan, namun tidak memberikan rekomendasi spesifik.
Analisis preskriptif, di sisi lain, menyarankan tindakan terbaik dan membuat rekomendasi spesifik berdasarkan perkiraan tersebut. Ini tidak hanya menganalisis data historis tetapi juga mempertimbangkan berbagai skenario dan kendala. Ini memperhitungkan variabel seperti biaya , sumber daya, dan tujuan untuk merekomendasikan tindakan terbaik.
Sifat wawasan
Analisis prediktif memprediksi apa yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan data dan pola historis. Laporan ini memberikan wawasan tentang kemungkinan skenario masa depan, seperti prakiraan penjualan atau perilaku pelanggan, yang memandu bisnis untuk mempersiapkan diri menghadapi apa yang mungkin terjadi.
Kini, analisis preskriptif dengan cerdas merekomendasikan tindakan spesifik untuk mengoptimalkan hasil tersebut. Ini memberi tahu Anda apa yang harus Anda lakukan untuk mencapai hasil terbaik, menjadikannya satu langkah lebih dari sekadar prediksi.
Pendukung keputusan dan kompleksitas
Model prediktif umumnya tidak sekompleks model preskriptif. Mereka fokus pada analisis data dan teknik statistik untuk membuat prediksi tetapi tidak melibatkan algoritma optimasi yang ekstensif. Mereka memberikan dukungan pengambilan keputusan dengan menawarkan wawasan tentang kemungkinan-kemungkinan di masa depan. Mereka membantu organisasi membuat keputusan tetapi tidak menentukan tindakan spesifik.
Model preskriptif biasanya lebih kompleks karena mempertimbangkan banyak variabel, batasan, dan tujuan. Mereka secara aktif mendukung pengambilan keputusan dengan menawarkan serangkaian rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti. Mereka memberikan panduan tentang tindakan apa yang harus diambil untuk mencapai hasil terbaik, dengan mempertimbangkan berbagai skenario dan kendala.
Aplikasi
Analisis prediktif digunakan di berbagai domain, termasuk pemasaran, keuangan, ritel, perbankan, asuransi, energi, telekomunikasi, perawatan kesehatan, dan banyak lagi.
Analisis preskriptif digunakan dalam skenario pengambilan keputusan yang kompleks yang melibatkan banyak variabel dan hasil. Ini digunakan dalam bidang-bidang seperti optimalisasi rantai pasokan, rencana perawatan kesehatan, manajemen portofolio keuangan , dll.
