Tools Predictive Analytics: Kegunaan, Jenis Data, dan Cara Penggunaannya

1. Google BigQuery

a. Apa Itu Google BigQuery?

Google BigQuery adalah cloud-based data warehouse yang memungkinkan analisis data dalam skala besar secara real time.

b. Keunggulan Google BigQuery

Keunggulan tool ini terletak pada performa tinggi, skalabilitas otomatis, serta mudah Anda integrasikan dengan berbagai produk Google lainnya, seperti Google Analytics 4, Google Ads, Looker Studio, BigQuery ML, hingga Google Cloud Storage.

c. Perusahaan yang Cocok Menggunakannya

BigQuery sangat cocok untuk bisnis yang mengelola data dalam jumlah besar, menganalisis jutaan hingga miliaran baris data, dan membutuhkan kecepatan tinggi dalam proses analisis.

Apalagi alat analitik prediktif ini juga sudah dilengkapi dengan arsitektur kolomnya yang dioptimalkan untuk query kompleks, sehingga mampu memproses miliaran data hanya dalam hitungan detik.

d. Jenis Data yang Tersedia

Jenis data yang disediakan dapat berbentuk CSV, JSON, AVRO, maupun Parquet, sehingga Anda tinggal menyesuaikannya dengan kebutuhan.

e. Cara Penggunaan Google BigQuery

Untuk menggunakan Google BigQuery, Anda tinggal melakukan beberapa langkah berikut:

• Upload data dari berbagai sumber, seperti Google Cloud Storage, database eksternal, atau data pipeline real time.
• Gunakan SQL like queries untuk mengeksplorasi data tanpa harus menguasai bahasa pemrograman tingkat lanjut.
• Bangun model machine learning langsung di dalam BigQuery dengan BigQuery ML menggunakan sintaks SQL.
• Integrasikan hasil analisis ke dashboard interaktif menggunakan Looker Studio atau Google Sheets. 

Visualisasi hasil analisis akan memudahkan Anda membaca dan memahami data. Contohnya untuk memprediksi konversi audiens berdasarkan interaksi di situs web bisnis, mulai dari klik produk hingga checkout. 

Nantinya, hasil predictive analytics yang Anda hasilkan ini akan sangat berguna saat perlu mempersonalisasi pengalaman audiens secara real time.

Menggunakan cara yang sama, Anda juga dapat memprediksi kemungkinan konversi pengunjung website menggunakan event di Google Analytics 4, seperti klik produk, add to cart, dan checkout.

2. SAS Predictive Analytics

SAS. adalah pionir dalam advanced analytics dan predictive modeling. Tool ini banyak digunakan oleh perusahaan enterprise yang membutuhkan akurasi tinggi dan fleksibilitas dalam analisis statistik.

SAS unggul dalam forecasting, risk modeling, serta analisis multivariat dengan penyajian data berbentuk structured dan semi structured data. Bahkan mendukung SQL, NoSQL, Excel, CSV, dsb.

Dengan fitur statistik lanjutan dan machine learning, SAS dapat membantu Anda dalam melakukan forecasting yang presisi dan pengambilan keputusan berbasis data yang akurat.

Baru pertama kali melakukan predictive analytics? Tenang. Menggunakan SAS sangat mudah karena antarmuka visualnya drag and drop.

Selain itu, Anda juga bisa menulis skrip SAS untuk analisis tingkat lanjut. Kemudian pilih algoritma prediktif, seperti regresi linier, decision tree, atau neural networks.

Setelahnya, lakukan simulasi skenario bisnis dengan fitur 'What If Analysis' untuk mengantisipasi dampak berbagai perubahan variabel.

Keunggulan lainnya dari penggunaan tools ini, SAS memiliki dokumentasi mendalam dan support kuat, cocok untuk industri dengan regulasi ketat seperti perbankan, asuransi, dan kesehatan.

Tersedia pula fitur yang bisa membantu Anda memprediksi churn pelanggan dan menentukan strategi retention yang optimal. Sayangnya, harga lisensinya memang termasuk mahal, terutama kalau bisnis Anda masih skala kecil.

3. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler adalah solusi predictive analytics berbasis visual yang memudahkan non programmer, seperti tim marketing atau tim riset pasar, untuk menjalankan machine learning tanpa harus paham coding.

Tools ini sangat populer di sektor pendidikan, riset, dan bisnis retail karena user friendly dan dapat terintegrasi dengan platform IBM lainnya.

Bentuk data yang didukung bisa berupa:

• File lokal seperti CSV dan Excel. 
• SQL databases.
• Data dari cloud storage atau data warehouse.
• Native support untuk data CRM dan survei.

Langkah-langkah penggunaan IBM SPSS Modeler kurang lebih seperti berikut:

• Gunakan visual flow interface, yang bisa Anda jalankan hanya dengan drag and drop nodes, untuk membangun pipeline analitik tanpa perlu menulis kode.
• Pilih algoritma seperti decision tree, regression, atau clustering untuk analisis mendalam.
• Evaluasi hasil prediksi dengan fitur visualisasi yang mudah dipahami sebelum Anda menerapkannya dalam sistem bisnis.

Contoh implementasinya pada bisnis misalnya untuk segmentasi pelanggan di bisnis retail fashion berdasarkan pola pembelian dan memberikan rekomendasi produk yang lebih personal.

4. RapidMiner

RapidMiner adalah platform analitik end to end yang mendukung seluruh proses machine learning, dari persiapan data hingga deployment model.

Menggunakan RapidMiner bisa menjadi solusi bagi bisnis yang ingin bereksperimen dengan machine learning, tetapi punya keterbatasan resource teknis.

Kelebihan tools yang satu ini adalah open source, visual interface, kompatibilitas tinggi dengan berbagai bahasa pemrograman, dan Anda bisa menggunakannya tanpa perlu menulis banyak kode.

Bentuk data yang didukung, di antaranya file lokal, SQL, NoSQL, API, dll. Selain itu, Anda juga dapat menggunakannya untuk time series data, teks, dan image (dengan penggunaan plugin tambahan).

Bahkan Anda dapat menggunakan RapidMiner untuk memprediksi performa kampanye iklan berdasarkan data CTR, impression, hingga ROAS demi mengoptimalkan budget.

Cara menggunakannya bisa mengikuti langkah-langkah berikut:

• Gunakan antarmuka drag and drop untuk membangun workflow analitik dengan cepat.
• Terapkan preprocessing data untuk membersihkan dan mengatur data sebelum analisis, yaitu normalisasi, handle missing values, dan feature selection.
• Pilih metode machine learning yang sesuai seperti supervised atau unsupervised learning.
• Integrasikan dengan Python atau R script untuk fleksibilitas analisis lebih lanjut dan detail.

Karena sudah mendukung model explainable AI (XAI), maka Anda tetap perlu transparansi model. Selain itu, memang dibutuhkan waktu untuk menguasai antarmuka dan plugin-nya secara efektif.

5. Salesforce Einstein Analytics

Einstein Analytics, yang saat ini dikenal dengan nama Tableau CRM, adalah platform AI milik Salesforce yang dapat memperkuat aktivitas sales dan marketing dengan insight otomatis berbasis machine learning.

Menggunakan tools ini memungkinkan Anda menganalisis data penjualan, mengoptimalkan pipeline marketing, meningkatkan customer engagement, dan layanan pelanggan karena dapat memberikan insight yang real time bagi tim bisnis.

Bentuk data yang didukung dalam penggunaan Tableau CRM ini, antara lain, semua data internal di dalam Salesforce, seperti leads, deals, email opens, hingga campaign performance.

Selain itu, Anda juga bisa menggunakan data eksternal CRM atau aplikasi lain melalui API integrasi.

Cara praktis menggunakan Einstein analytics atau Tableau CRM, yaitu:

• Aktifkan fitur Einstein AI dalam Salesforce tanpa perlu setup coding tambahan dan tidak perlu konfigurasi teknis yang rumit.
•  Gunakan Einstein Lead Scoring untuk memberikan skor pada prospek berdasarkan probabilitas closing.
• Anda juga bisa menggunakan fitur Opportunity Insight, dan Next Best Action untuk otomatisasi keputusan.
• Buat dashboard interaktif di Tableau CRM untuk kolaborasi tim.
• Visualisasikan insight otomatis dalam dashboard yang dapat diakses oleh tim sales dan marketing untuk pengambilan keputusan cepat.

Keunggulan lain dari tools ini yang perlu Anda pertimbangkan adalah semua fitur akan bekerja maksimal kalau bisnis Anda sudah berada dalam ekosistem Salesforce dan menggunakan Salesforce sebagai aplikasi CRM utama. 

Hal ini karena Einstein analytics atau Tableau CRM menawarkan insight yang actionable dan bisa langsung dikaitkan dengan proses bisnis.

Tidak semua tools cocok untuk semua bisnis. Oleh karena itu, Anda perlu memilih tools yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Pada prinsipnya, Anda harus paham dulu skala bisnis dan kompleksitas data, lalu ada tidaknya tim teknis, dan paling penting potensi integrasi sistem bisnis. 

Ini menjadi penentu tools predictive analytics mana yang paling cocok untuk Anda gunakan dalam mendukung pertumbuhan bisnis dan peningkatan penjualan.

Ingin berdiskusi lebih lanjut terkait proses analisis data dan cara memanfaatkan predictive analytics untuk pengambilan keputusan bisnis yang tepat sasaran? Langsung hubungi digital marketing agency Indonesia di Kontak Redcomm.

Referensi:

• Markets And Markets. Predictive Analytics Market by Solution (Financial Analytics, Risk Analytics, Marketing Analytics, Web & Social Media Analytics), Service, Deployment Mode, Organization Size, Vertical, and Region - Global Forecast to 2026. https://www.marketsandmarkets.com/. Diakses pada 4 April 2025.
• Lawton, George. 8 top predictive analytics tools for 2025. https://www.techtarget.com/. Diakses pada 4 April 2025.
• Halton, Clay. Predictive Analytics: Definition, Model Types, and Uses. https://www.investopedia.com/. Diakses pada 4 April 2025.
• Tableau. A Guide To Predictive Analytics: Definition, Importance, and Common Techniques. https://www.tableau.com/. Diakses pada 4 April 2025.