Perbedaan Descriptive, Diagnostic, Predictive, dan Prescriptive Analytics

Dalam dunia data, analisis tidak hanya berhenti pada melihat angka. Ada beberapa pendekatan analytics yang digunakan untuk memahami data secara lebih dalam dan membantu pengambilan keputusan.

Empat jenis analytics yang paling umum adalah Descriptive, Diagnostic, Predictive, dan Prescriptive Analytics. Masing-masing memiliki peran berbeda dan digunakan di tahap yang berbeda dalam proses analisis data.

Mengenal Jenis-Jenis Analytics dalam Data

Dalam Data Analytics, keempat jenis analytics ini sering digunakan sebagai alur berpikir dalam memahami data. Dimulai dari melihat apa yang terjadi hingga menentukan tindakan terbaik berdasarkan data.

Urutannya biasanya seperti ini:

• Descriptive untuk memahami kondisi
• Diagnostic untuk mencari penyebab
• Predictive untuk memprediksi masa depan
• Prescriptive untuk menentukan aksi

Descriptive Analytics: Apa yang Terjadi

Descriptive Analytics adalah tahap awal dalam analisis data. Fokusnya adalah menjelaskan apa yang sudah terjadi berdasarkan data historis.

Biasanya digunakan untuk membuat ringkasan data dalam bentuk:

• Grafik penjualan
• Laporan traffic website
• Dashboard performa bisnis

Contoh sederhana: total penjualan turun 20 persen dibanding bulan sebelumnya.

Tools yang sering digunakan di tahap ini antara lain spreadsheet, dashboard visualisasi, dan tools seperti Tableau atau Google Data Studio.

Descriptive analytics membantu memberikan gambaran umum sebelum masuk ke analisis yang lebih dalam.

Diagnostic Analytics: Kenapa Itu Terjadi

Setelah mengetahui apa yang terjadi, langkah berikutnya adalah mencari tahu penyebabnya. Di sinilah Diagnostic Analytics berperan.

Pendekatan ini menggunakan teknik analisis seperti:

• Drill down data
• Segmentasi
• Korelasi antar variabel

Contoh: penurunan penjualan terjadi karena stok produk tertentu habis dan kampanye promosi dihentikan.

Tools seperti SQL dan dashboard interaktif sering digunakan untuk menggali data lebih detail. Tahap ini membantu menemukan akar masalah yang sebenarnya.

Predictive Analytics: Apa yang Mungkin Terjadi

Predictive Analytics digunakan untuk memprediksi apa yang kemungkinan akan terjadi di masa depan. Pendekatan ini memanfaatkan data historis dan model statistik atau machine learning.

Contoh penggunaan:

• Prediksi penjualan bulan depan
• Forecast permintaan produk
• Analisis tren musiman

Sebagai contoh, data menunjukkan bahwa penjualan berpotensi naik 30 persen karena mendekati musim liburan.

Tools yang sering digunakan meliputi Python dengan library seperti scikit-learn, serta bahasa statistik seperti R.

Predictive analytics sangat penting untuk membantu bisnis bersiap menghadapi perubahan.

Prescriptive Analytics: Apa yang Harus Dilakukan

Tahap terakhir adalah Prescriptive Analytics. Fokusnya adalah memberikan rekomendasi tindakan terbaik berdasarkan hasil analisis sebelumnya.

Pendekatan ini sering digunakan dalam sistem yang lebih kompleks, termasuk AI dan optimization model.

Contoh implementasi:

• Sistem otomatis melakukan reorder ketika stok menipis
• Rekomendasi strategi promosi berdasarkan prediksi penjualan
• Penentuan harga optimal berdasarkan permintaan pasar

Prescriptive analytics membantu mengubah insight menjadi aksi nyata yang berdampak langsung pada bisnis.

Perbandingan Keempat Jenis Analytics

Untuk memudahkan pemahaman, berikut ringkasan perbedaannya:

• Descriptive Analytics menjawab apa yang terjadi
• Diagnostic Analytics menjawab kenapa itu terjadi
• Predictive Analytics menjawab apa yang mungkin terjadi
• Prescriptive Analytics menjawab apa yang harus dilakukan

Keempatnya saling melengkapi dan membentuk alur analisis yang utuh.

Memahami perbedaan Descriptive, Diagnostic, Predictive, dan Prescriptive Analytics sangat penting dalam dunia data. Setiap jenis analytics memiliki peran spesifik dalam membantu bisnis memahami kondisi, menemukan masalah, memprediksi masa depan, dan mengambil keputusan.

Dengan menguasai keempat pendekatan ini, proses analisis data menjadi lebih terarah dan menghasilkan insight yang lebih bernilai.

Bagi yang ingin berkarir di bidang data, memahami konsep ini adalah fondasi penting sebelum mempelajari tools dan teknik yang lebih lanjut.