Bagaimana Algoritma Prediktif Mengubah Data Menjadi Keputusan

Selama era teknologi, ledakan data selama era teknologi tidak diragukan lagi telah membantu bisnis tumbuh dan membuat keputusan yang berhasil secara positif bagi mereka dalam jangka pendek dan jangka panjang. Berkat evolusi aplikasi pengumpulan data dan browser, bisnis kini mengumpulkan informasi tentang audiens mereka yang membantu mereka membuat keputusan yang didorong oleh algoritme prediktif. Karena dunia terus menjadi digital dengan cepat, algoritme ini juga menjadi nakal untuk mengikuti kecepatannya.

Apa Itu Algoritma Prediktif?

Kecerdasan buatan (AI) telah muncul dan maju ke semua lapisan masyarakat. Robot yang melakukan operasi rumit untuk membantu merek memahami audiens mereka, AI digunakan oleh bisnis di mana saja. Algoritme prediktif memberikan wawasan penting, memproses data menjadi tren yang dapat dipahami, dan membantu daya manusia melalui kekacauan data dan informasi yang ada secara online. Algoritma didasarkan pada data yang dikumpulkan melalui aktivitas manusia secara real-time dan membantu bisnis memberikan solusi cepat untuk pertanyaan publik dalam layanan yang cepat.

Ambil contoh, pengenalan fitur cerita oleh Snapchat pada tahun 2011. Karena popularitas fitur ini di kalangan audiensnya, semua aplikasi media sosial lainnya menambahkan detail interaktif ini ke program mereka. Tren ini menyusul bahwa aplikasi jaringan bisnis seperti LinkedIn juga baru-baru ini memperkenalkan fitur ceritanya.

Algoritma prediktif bukanlah fenomena baru. Laporan cuaca didasarkan pada pendekatan berbasis data dan tampaknya berfungsi dengan baik selama berabad-abad sekarang. Dengan bantuan AI canggih, industri iklim telah bekerja dengan sangat baik. Ini juga membantu konstruksi dan industri terkait lainnya mengatur waktu proyek mereka sehingga, misalnya, hujan tidak menodai peletakan fondasi pada awal membangun sebuah bangunan.

Bagaimana Algoritma Prediktif Bekerja?

Sebelum Anda mulai bekerja dengan algoritma, Anda harus memiliki tujuan dalam pikiran. Apakah Anda ingin mengukur suatu konten dalam hal kinerjanya? Atau apakah Anda ingin mendorong penjualan melalui iklan? Tentukan hasil Anda sebelum Anda berinvestasi dalam perangkat lunak analisis prediktif .

Setelah Anda menetapkan tujuan, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data dari sumber seperti sistem ERP dan CRM, dan lain-lain. Pengumpulan data tidak cukup karena untuk dapat menggunakan data. Selanjutnya, Anda harus dapat membacanya dengan benar sebagai sumber informasi. Langkah ini adalah tempat penambangan data, yang tujuan utamanya adalah untuk menyalurkan semua angka mentah menjadi fakta yang dapat digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan yang sebenarnya.

Langkah terakhir adalah menggunakan perangkat lunak analitik prediktif untuk memberikan wawasan dan statistik dengan menafsirkan hasil.

Analisis juga dapat merekomendasikan tindakan yang dapat Anda ambil dalam kaitannya dengan pohon keputusan. Intinya, setelah Anda memiliki informasi bermanfaat yang disajikan kepada Anda dalam diagram batang, grafik, dan tabel, Anda dapat membuat keputusan yang paling sesuai dengan kebutuhan saat itu untuk bisnis Anda.

Contoh Algoritma Prediktif

Seperti disebutkan sebelumnya, organisasi dan bisnis menggunakan algoritme, produk sampingan dari Kecerdasan Buatan, untuk membuat segala macam keputusan. Cara beberapa industri besar yang berkembang menggunakan alat ini untuk keuntungan mereka diberikan di bawah ini.

Industri Kesehatan

Dokter dan profesional kesehatan medis, pada umumnya, menemukan banyak prosedur, prognosis, dan diagnosis ekstensif dan minor, dan lain-lain, setiap hari. Algoritma yang dibangun didasarkan pada pasien yang dirawat secara historis, diimplementasikan untuk mencari bahaya yang mengancam jiwa untuk memahami tingkat keparahan kasus dan mengurangi redundansi sebagian besar tugas dan risiko saat menangani pasien yang rumit.

Industri Manufaktur

Industri ini menggunakan alat berat yang mahal dan ekstensif yang dapat menjadi tanggung jawab perusahaan jika terjadi kesalahan. Mesin tersebut sering memiliki perangkat sensorik yang menerima dan menganalisis data real-time untuk menganggap aktivitas sebagai berbahaya atau aman. Misalnya, bayangkan menggunakan buldoser untuk tugas yang dapat dilakukan dengan menggunakan mesin yang lebih ringan.

Industri Olahraga

Industri olahraga sering menggunakan alat prediksi untuk mengukur kinerja pemain dalam jangka panjang. Analisis ini membantu bahkan tim kecil-kecilan menetapkan kontrak untuk pemain tertentu, menetapkan harga, dan bahkan membantu manajer memeriksa aspek-aspek seperti analisis pemain dan tim.

Keuntungan Algoritma Prediktif

Buat keputusan berdasarkan informasi yang akan membantu menghemat sumber daya penting seperti waktu, uang, dan sumber daya
Meningkatkan kinerja karyawan, manajer, bisnis, dan organisasi dalam menghadapi teknologi yang terus berkembang
Analisis apa yang bekerja lebih baik untuk bisnis tertentu, misalnya, konten apa yang akan mendorong keterlibatan audiens saat menjalankan iklan digital, dan sebagainya.
Memberikan wawasan berharga kepada perusahaan dan organisasi yang dapat mereka gunakan untuk merancang strategi jangka panjang dan jangka pendek

Tantangan Algoritma Prediktif

Sementara keuntungan dari Kecerdasan Buatan dan algoritme prediktif banyak, tantangan yang dihadapi oleh pengguna sangat penting untuk diatasi sebelum Anda mendaftar untuk proses tersebut. Penting untuk diingat bahwa Anda perlu melibatkan seluruh tim Anda.

Memanfaatkan sistem hingga kapasitas maksimumnya membutuhkan tim yang akrab dengan model statistik dari algoritme
Beberapa alat analitik dapat menjadi tantangan untuk dikelola
Adopsi alat baru akan memakan waktu karena inovasi teknologi yang konstan
Keputusan dan solusi dapat menjadi bias berdasarkan data historis. Misalnya, jika suatu merek kebetulan menjual lebih banyak selama kampanye kanker payudara, analisis prediktif mungkin menghasilkan wawasan yang terkait dengan peristiwa ini dalam jangka pendek.

Algoritma dan analisis prediktif sedang meningkat mengingat teknologi inovasi yang konstan . Bisnis dan orang-orang ingin mendapatkan hasil instan dan mendapatkan hasil yang tepat dengan strategi dan kebijakan yang mereka buat. Cabang kecerdasan buatan ini memanfaatkan statistik, penambangan data, pemodelan, dan algoritme untuk membuat keputusan yang lebih baik yang membantu bisnis berkembang.

Sumber: https://www.completecontroller.com