Pengelolaan informasi pada saat ini menjadi hal yang sangat penting. Dimana, setiap data akan sangat berpengaruh dalam hal pengambilan sebuah keputusan yang akan diambil oleh pengguna. Istilah yang cukup dikenal saat ini oleh praktisi di dunia IT adalah data mining.
Lantas apa itu? Kemudian apa saja fungsi dan fitur yang dimiliki? Pada artikel kali ini, kami akan membahas mengenai beberapa hal tersebut untuk membantu meningkatkan pemahaman anda mengenai konsep data mining.
Apa itu Data Mining
Pengertian data mining adalah proses pengumpulan sebuah informasi penting pada suatu data yang berukuran besar. Untuk pengumpulan data tersebut dapat dilakukan melalui proses perhitungan statistika, matematika, maupun penggunaan teknologi AI (Artificial Intelligence).
Istilah lainnya sendiri dapat berarti penambangan data yang berbentuk sebuah tool untuk melakukan analisa dengan teknik penyaringan informasi secara lebih akurat.
Teknik tersebut biasanya dilakukan untuk menemukan beberapa pola – pola tertentu yang masih memiliki relevansi dengan goals atau instruksi dari pengguna (user).
Fungsi Data Mining
Selanjutnya, anda harus memahami juga beberapa mengenai fungsi atau kegunaannya. Berikut adalah Fungsi dari Data Mining :
1. Association
Pertama, association merupakan proses mengidentifikasi relasi (hubungan) dari setiap kejadian atau peristiwa yang sudah terjadi pada suatu waktu tertentu.
2. Classification
Kedua, classification berfungsi untuk menyimpulkan beberapa definisi karakteristik pada suatu grup atau kelompok. Contohnya adalah pelanggan yang berpindah layanan disebabkan karena kalah bersaing dengan pelanggan lain.
3. Clusterization
Ketiga, clusterization merupakan proses mengidentifikasi kelompok dari produk ataupun barang yang memiliki karakteristik khusus.
4. Descriptive
Keempat, descriptive merupakan fungsi untuk tujuan memahami lebih dalam mengenai data, sehingga anda dapat mengamati setiap perubahan perilaku pada informasi tersebut.
5. Forecasting
Kelima, forecasting merupakan teknik peramalan data yang dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai nilai suatu data di masa yang akan datang sesuai pengumpulan informasi dengan jumlah informasi yang besar.
Contoh penerapan forecasting adalah data terkait peramalan jumlah dosen yang masuk pada perguruan tinggi negeri.
6. Predictive
Keenam, predictive adalah fungsi yang digunakan untuk menjelaskan suatu proses dalam menentukan sebuah pola tertentu pada suatu data. Pola tersebut digunakan oleh berbagai variabel yang ada pada data tersebut.
7. Sequencing
Terakhir, sequencing adalah proses identifikasi tiap hubungan yang berbeda pada periode waktu tertentu. Contoh dari sequencing sendiri adalah pelanggan yang mengunjungi sebuah pertokoan secara terus – menerus (berulang).
Baca juga: Peluang Karier Menjadi Data Engineer di Industri Startup Digital
Tujuan Data Mining
Data mining memiliki berbagai tujuan utama yang berfokus pada penggalian informasi berharga dari kumpulan data yang besar. Berikut beberapa tujuan utamanya.
1. Mempercepat Analisis Data Besar
Data mining membantu data scientist untuk menganalisis data besar dengan cepat dan efisien. Algoritma didalamnya dapat memproses dan mengklasifikasikan data dalam waktu singkat, memungkinkan data scientist untuk menemukan pola dan tren yang tersembunyi dengan mudah.
2. Mengumpulkan Informasi Kredibel
Hal ini dapat membantu perusahaan untuk mengumpulkan informasi yang kredibel dari berbagai sumber data. Informasi ini dapat digunakan untuk memahami pelanggan, meningkatkan operasi bisnis, dan membuat keputusan yang lebih baik.
3. Memahami Perilaku dan Preferensi Pelanggan
Data mining membantu digital marketer untuk memahami pola perilaku dan preferensi pelanggan. Dengan informasi ini, digital marketer dapat membuat iklan bertarget yang lebih efektif dan meningkatkan ROI dari kampanye pemasaran mereka.
4. Memprediksi Tren Masa Depan
Data mining dapat digunakan untuk memprediksi tren masa depan berdasarkan data historis. Informasi ini dapat membantu perusahaan untuk mempersiapkan diri menghadapi perubahan pasar dan menentukan strategi bisnis yang tepat.
5. Mendeteksi Risiko dan Meningkatkan Keamanan
Data mining dapat digunakan untuk mendeteksi risiko kredit dan penipuan. Dengan informasi ini, perusahaan dapat membuat model risiko yang lebih akurat dan meningkatkan keamanan produk atau layanan mereka.
Metode Data Mining
Setelah anda mengetahui beberapa fungsi utama dari data mining, selanjutnya masuk pembahasan mengenai metode apa saja yang diterapkan untuk melakukan penambangan data.
Klasifikasi
Klasifikasi adalah metode data mining yang mengkategorikan data ke dalam kelompok-kelompok yang telah ditentukan sebelumnya. Algoritma klasifikasi belajar dari data yang telah diberi label dan kemudian menerapkan pengetahuan tersebut untuk memprediksi label data baru.
Penerapan klasifikasi dalam bisnis digital:
- Klasifikasi pelanggan: Mengkategorikan pelanggan berdasarkan profil, perilaku, dan preferensi mereka untuk menawarkan penawaran dan personalisasi yang tepat.
- Deteksi penipuan: Mengidentifikasi transaksi yang berpotensi curang untuk meminimalkan kerugian finansial.
- Sentimen analisis: Menganalisis ulasan dan komentar pelanggan untuk memahami persepsi mereka terhadap produk dan layanan.
Regresi
Regresi adalah metode data mining yang memprediksi nilai numerik berdasarkan variabel independen. Algoritma regresi menemukan hubungan antara variabel-variabel ini dan kemudian membuat model untuk memprediksi nilai masa depan.
Penerapan regresi dalam bisnis digital:
- Prediksi permintaan: Memprediksi permintaan produk atau layanan untuk mengoptimalkan inventaris dan logistik.
- Analisis harga: Menentukan harga yang optimal untuk produk atau layanan berdasarkan faktor seperti permintaan, biaya, dan harga pesaing.
- Manajemen risiko: Memprediksi risiko kredit dan penipuan untuk membuat keputusan keuangan yang tepat.
Clustering
Clustering adalah metode data mining yang mengelompokkan data dengan karakteristik yang serupa. Algoritma clustering mengidentifikasi pola dalam data dan kemudian membagi data ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda.
Penerapan clustering dalam bisnis digital:
- Segmentasi pelanggan: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesamaan mereka untuk menargetkan mereka dengan pesan dan penawaran yang relevan.
- Rekomendasi produk: Merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan pembelian dan preferensi mereka sebelumnya.
- Deteksi anomali: Mengidentifikasi data yang tidak biasa yang mungkin menunjukkan penipuan atau masalah lain.
Contoh Data Mining
Kami telah memberikan beberapa contoh sederhana mengenai implementasi dari data mining, diantaranya adalah sebagai berikut.
1. Market Analysis
Contoh yang pertama, data mining juga dapat dimanfaatkan untuk mendukung target pemasaran bisnis, CRM (Customer Relationship Management), cross selling, dan segmentasi pasar customer.
2. Data Warehouse
Contoh selanjutnya, Data warehouse merupakan tempat penyimpanan data dari berbagai sumber yang dijadikan ke dalam one storage saja (terpusat). Tujuan dari implementasi sistem ini adalah untuk mengkonstruksikan proses data cleaning, transformation, integration, dan fitur yang lainnya.
3. Basis Data Relasional
Contoh yang terakhir, merupakan fitur koleksi dari sebuah tabel. Dimana setiap tabel tentu saja memiliki kolom dan baris. Kemudian, bahasa query yang sering digunakan untuk merencanakan kebutuhan databese adalah SQL.
Demikian penjelasan terkait data mining pada bisnis digital. Data mining dapat membantu anda dalam menjalankan dan mendapat informasi bisnis terkait bisnis digital. Anda dapat menggunakan data mining untuk keperluan website bisnis anda. Dalam hal ini, Sekawan Media dapat membantu anda.
Sekawan Media menyediakan jasa pembuatan aplikasi Android dan iOS profesional dengan menyesuaikan kebutuhan dari customer. Kami berfokus untuk menciptakan produk yang mobile friendly dan memiliki fitur yang optimal.
