Data Mining: Pengertian, Mengapa Penting, Cara Kerja, Jenis, dan Manfaat

Association rule mining. Dalam data mining, aturan asosiasi adalah pernyataan if-then yang mengidentifikasi hubungan antar elemen data. Kriteria dukungan dan kepercayaan digunakan untuk menilai hubungan dan dukungan untuk mengukur seberapa sering elemen terkait muncul dalam kumpulan data, sementara kepercayaan mencerminkan berapa kali pernyataan if-then akurat.

Classification. Pendekatan ini menetapkan elemen dalam kumpulan data ke kategori berbeda yang didefinisikan sebagai bagian dari proses data mining. Decision trees, pengklasifikasi Naive Bayes, k-nearest neighbor dan logistic regression adalah beberapa contoh metode Classification.

Clustering. Dalam hal ini, elemen data yang memiliki karakteristik tertentu dikelompokkan bersama ke dalam cluster sebagai bagian dari data mining. Contohnya termasuk k-means clustering, hierarchical clustering dan Gaussian mixture models.

Regression. Ini adalah cara lain untuk menemukan hubungan dalam kumpulan data, dengan menghitung nilai data yang diprediksi berdasarkan kumpulan variabel. Regresi linier dan regresi multivariat adalah contohnya. Decision trees dan beberapa metode klasifikasi lainnya dapat digunakan untuk melakukan metode ini.

Sequence and path analysis. Data juga dapat ditambang untuk mencari pola di mana serangkaian peristiwa atau nilai tertentu mengarah ke yang berikutnya.

Neural networks. yaitu seperangkat algoritma yang mensimulasikan aktivitas otak manusia. Neural networks sangat berguna dalam aplikasi pengenalan pola kompleks yang melibatkan deep learning.

Manfaat data mining

Secara umum, manfaat bisnis dari data mining berasal dari peningkatan kemampuan untuk mengungkap pola, tren, korelasi, dan anomali tersembunyi dalam kumpulan data. Informasi tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan bisnis dan perencanaan strategis melalui kombinasi analisis data konvensional dan analisis prediktif.

Manfaat penambangan data diantaranya berikut:

• Pemasaran dan penjualan yang lebih efektif. Data mining membantu pemasar lebih memahami perilaku dan preferensi pelanggan, yang memungkinkan mereka membuat kampanye pemasaran dan iklan yang ditargetkan. Demikian pula, tim penjualan dapat menggunakan hasil penambangan data untuk meningkatkan tingkat konversi prospek dan menjual produk dan layanan tambahan kepada pelanggan yang sudah ada.
• Layanan pelanggan yang lebih baik. Berkat penambangan data, perusahaan dapat mengidentifikasi potensi masalah layanan pelanggan lebih cepat dan memberikan informasi terkini kepada agen pusat kontak untuk digunakan dalam panggilan dan obrolan online dengan pelanggan.
• Peningkatan manajemen rantai pasokan. Organisasi dapat melihat tren pasar dan memperkirakan permintaan produk secara lebih akurat, memungkinkan mereka untuk mengelola inventaris barang dan persediaan dengan lebih baik. Manajer rantai pasokan juga dapat menggunakan informasi dari penambangan data untuk mengoptimalkan pergudangan, distribusi, dan operasi logistik lainnya.
• Peningkatan waktu produksi. Penambangan data operasional dari sensor pada mesin manufaktur dan peralatan industri lainnya mendukung aplikasi pemeliharaan prediktif untuk mengidentifikasi potensi masalah sebelum terjadi, membantu menghindari waktu henti yang tidak terjadwal.
• Manajemen risiko yang lebih kuat. Manajer risiko dan eksekutif bisnis dapat menilai dengan lebih baik risiko keuangan, hukum, keamanan siber, dan risiko lainnya bagi perusahaan dan mengembangkan rencana untuk mengelolanya.
• Penggunaan biaya yang lebih rendah. Data mining membantu mendorong penghematan biaya melalui efisiensi operasional dalam proses bisnis dan mengurangi redundansi dan pemborosan dalam pengeluaran perusahaan.

Pada akhirnya, inisiatif data mining dapat menghasilkan pendapatan dan keuntungan yang lebih tinggi, serta keunggulan kompetitif yang membedakan perusahaan dari saingan bisnis mereka.