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

Apa itu Data Mining?

Data mining adalah proses memilah-milah kumpulan data besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang dapat membantu memecahkan masalah bisnis melalui analisis data. Teknik data mining memungkinkan perusahaan untuk memprediksi tren masa depan dan membuat keputusan bisnis yang lebih tepat.

Data mining merupakan bagian penting dari analitik data secara keseluruhan dan salah satu disiplin inti dalam ilmu data, yang menggunakan teknik analitik tingkat lanjut untuk menemukan informasi yang berguna dalam kumpulan data. Data mining memiliki nama lain yaitu knowledge discovery in databases (KDD) , metodologi ilmu data untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data.

Mengapa Data mining itu penting?

Data mining adalah komponen penting dari inisiatif analitik yang sukses dalam organisasi. Informasi yang dihasilkannya dapat digunakan dalam intelijen bisnis (BI) dan aplikasi analitik lanjutan yang melibatkan analisis data historis, serta aplikasi analitik real-time yang memeriksa data streaming saat dibuat atau dikumpulkan.

Data mining yang efektif dapat membantu dalam berbagai aspek perencanaan strategi bisnis dan pengelolaan operasi. Itu termasuk fungsi yang menghadapi pelanggan seperti pemasaran, periklanan, penjualan, costumer service , manufaktur, manajemen rantai pasokan, keuangan dan SDM. Data mining juga dapat membantu di bidang keamanan seperti deteksi penipuan, manajemen risiko, perencanaan keamanan siber, dan banyak kasus penggunaan bisnis penting lainnya. Data mining tidak hanya berguna di dunia bisnis, melainkan juga memainkan peran penting dalam bidang kesehatan, pemerintahan, penelitian ilmiah, matematika, olahraga, dan masih banyak lagi.

 

Bagaimana cara kerja Data mining ?

Proses data mining dapat dipecah menjadi empat tahap yaitu:

• Data Gathering (Pengumpulan data). Data yang relevan untuk aplikasi analitik diidentifikasi dan dikumpulkan. Data mungkin terletak di sistem sumber yang berbeda, repositori yang semakin umum di lingkungan data besar yang berisi campuran data terstruktur dan tidak terstruktur. Sumber data eksternal juga dapat digunakan. Dari mana pun data itu berasal, seorang ilmuwan data(data scientist) sering kali mengumpulkannya untuk di gunakan dalam langkah-langkah berikutnya
• Data preparation (Persiapan data). Tahap ini mencakup serangkaian langkah untuk menyiapkan data untuk ditambang. Dimulai dengan eksplorasi data, pembuatan profil, dan pra-pemrosesan, diikuti dengan pekerjaan pembersihan data untuk memperbaiki kesalahan dan masalah kualitas data lainnya. Transformasi data juga dilakukan untuk membuat kumpulan data konsisten, kecuali jika seorang ilmuwan data ingin menganalisis data mentah tanpa filter untuk alasan tertentu.
• Mining the data (Menambang data). Setelah data disiapkan, seorang ilmuwan data memilih teknik penambangan data yang sesuai dan kemudian mengimplementasikan satu atau lebih algoritma untuk melakukan mining. Dalam aplikasi machine learning , algoritma biasanya harus dilatih pada kumpulan data sampel untuk mencari informasi yang dicari sebelum dijalankan terhadap kumpulan data lengkap.
• Data analysis and interpretation (Analisis dan interpretasi data). Hasil data mining digunakan untuk membuat model analitis yang dapat membantu mendorong pengambilan keputusan dan tindakan bisnis lainnya. Ilmuwan data atau anggota lain dari tim ilmu data juga harus mengomunikasikan hasil temuannya kepada eksekutif bisnis dan pengguna, seringkali melalui visualisasi data

Jenis teknik data mining

Berbagai teknik dapat digunakan untuk melakukan data mining. Teknik data mining yang sering dikenal diantaranya sebagai berikut:

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.