Dalam sebuah proses bisnis saat ini, akan dihadapkan dengan proses pengumpulan data yang sangat cepat dan besar. Sumber aliran data yang besar ini akan bervariasi, bisa berasal dari transaksi kartu kredit, data pelanggan, data dari bank atau lembaga keuangan, dan data yang berasal dari profil pengguna. Tidaklah mudah untuk menyimpan data yang ada dalam jumlah besar, sehingga banyak server database relasional yang terus dibangun untuk tujuan ini.
Perlu Anda ketahui bahwa data adalah sebuah ‘harta karun’ yang berharga bagi perusahaan, sebuah data dapat menjadi informasi baru bagi perusahaan maupun sampah bagi perusahaan. Oleh karena itu, disinilah peran data mining sangat penting dalam pertumbuhan suatu perusahaan.
Apa itu Data Mining?
Data mining atau penambangan data adalah sebuah proses mengekstrak informasi dari sekumpulan data tertentu untuk mengidentifikasi dari tren, pola, hingga data-data yang akan berguna. Tujuan dari data mining ialah untuk membuat keputusan berdasarkan data-data yang terkumpul dalam jumlah besar. Teknik penambangan data ini berhubungan dengan analisis prediktif, dan ilmu statistik yang menggunakan algoritme kompleks dan sudah dirancang untuk bekerja dengan serangkaian masalah tertentu.
Data mining memiliki tujuan yang unik, yaitu untuk mengenali pola dalam suatu kumpulan data untuk sekumpulan masalah tertentu pada domain tertentu. Analisis ini dilakukan dengan menggunakan sebuah algoritma untuk menghasilkan sebuah model yang matematis, dengan tujuan menyelesaikan sebuah masalah tertentu. Teknik data mining juga dapat Anda terapkan dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin (machine learning). Algoritma machine learning digunakan sebagai sistem pemecahan masalah secara otomatis, sehingga Anda tidak perlu membuat program khusus untuk menyelesaikan setiap masalah yang dihadapi.
Kegunaan Data Mining
1. Memperediksi trend dan sifat-sifat bisnis
Data mining mampu mengotomatisasi proses dalam pencarian informasi dan memprediksi kedalam sebuah basis data yang besar
2. Penemuan pola-pla yang tidak diketahui sebelumnya
Data mining dapat mengumpulkan data-data dari basisnya, kemudian mengidentifikasi pola yang sebelumnya tersembunyi dari proses pengumpulan data.
3. Fungsi data mining
a. Fungsi prediksi, yaitu fungsi yang dapat memberikan prediksi dengan menemukan pola dari data. Untuk menemukan pola ini, data mining akan menggunakan beberapa variable untuk memprediksi variable lain yang tidak diketahui jenis maupun nilainya.
b. Fungsi deskripsi, yaitu fungsi dengan cara menemukan karakteristik penting dari sebuah data dalam suatu basis data.
c. Fungsi klasifikasi, merupakan proses yang digunakan untuk menemukan model atau fungsi untuk menggambarkan konsep dari suatu data.
d. Fungsi asosiasi, merupakan proses yang digunakan untuk menemukan suatu hubungan yang terdapat pada nilai atribut dari sekumpulan data.
Proses dalam Data Mining
Dalam melakukan data mining, terdapat beberapa langkah yang perlu dipahami, yaitu:
1. Pemahaman bisnis
Dalam data mining, hal pertama yang dilakukan adalah menetapkan tujuan proyek dan mengetahui bagaimana cara data mining dapat membantu Anda untuk mencapai tujuan tersebut. Pada tahap ini, rencana yang harus dikembangkan melingkupi penentuan jadwal, action, dan pembagian peran.
2. Pemahaman data
Setelah pemahaman bisnis, hal selanjutnya yang dilakukan saat proses data mining adalah pengumpulan data dari semua sumber data. Pada tahap ini tools visualisasi data mulai digunakan untuk mengeksplorasi sifat-sifat yang ada dalam data.
3. Persiapan data
Data yang sudah dikumpulkan akan melawati data cleaning dan data transformasi, pembersihan data ini dilakukan pada data yang tidak lengkap. Sementara untuk data transformasi dapat dilakukan dengan mengubah data, dengan tujuan menjadikan data tersebut berguna untuk data mining. Saat proses persiapan data, tahap ini biasanya memakan waktu paling banyak dari seluruh proses data mining. Oleh karena itu, pada proses ini biasanya menggunakan database management system agar meningkatkan kecepatan proses data mining.
4. Data modelling
Pada tahap ini, model matematika digunakan untuk menemukan pola dalam sebuah data. Teknik modeling ini akan disesuaikan dengan tujuan bisnis di awal proses. Selain itu, akan dibuat skenario untuk menguji kualitas dan validitas baru, dan kemudian menjalankannya pada dataset yang telah disiapkan. Setelah itu, hasilnya harus dinilai untuk memastikan apakah model tersebut dapat memenuhi tujuan dari data mining.
5. Evaluasi
Selanjutnya, temuan data akan dievaluasi dan dibandingkan dengan tujuan bisnis untuk menentukan apakah bisa digunakan pada perusahaan Anda.
6. Deployment
Pada tahap terakhir ini, temuan dari data mining akan dibagikan ke berbagai platform operasi bisnis dalam perusahaan.
Penerapan Data Mining
Data mining juga kerap digunakan oleh berbagai industri maupun disiplin ilmu seperti :
· Komunikasi
Data mining dapat digunakan oleh perusahaan multimedia dan telekomunikasi untuk memahami banyaknya data pelanggan, dan memprediksi perilaku mereka, hingga menawarkan kampanye.
· Asuransi
Pada industri asuransi, umumnya menggunakan data mining untuk mendeteksi modus penipuan, mengidentifikasi faktor risiko pada pengajuan klaim, menganalisa pelanggan, hingga menawarkan produk.
· Manufaktur
Data mining yang dimanfaatkan dibidang manufaktur untuk menyesuaikan rencana supply dan perkiraan permintaan, memprediksi asset produksi, dan mengantisipasi pemeliharaan.
· Retail
Pada bidang ini, data mining digunakan untuk membantu perusahaan mengoptimalkan kampanye pemasaran, meningkatkan hubungan pelanggan, dan memperkirakan penjualan.
· Pendidikan
Data mining juga dapat membantu tenaga pendidik dalam mengakses data siswa, memprediksi tingkat pencapaian siswa, dan memberi pandangan tentang siswa mana saja yang membutuhkan perhatian ekstra
· Perbankan
Data mining dapat membantu perusahaan jasa keuangan untuk mendapatkan pandangan yang lebih baik tentang risiko pasar, mendeteksi penipuan, dan mendapatkan return optimal dari investasi pemasaran.
Pada dasarnya, data mining dibutuhkan untuk mengingat bahwa semakin banyaknya informasi di era teknologi. Baik data tersebut berbentuk citra gambar, teks, media sosial, website, maupun audio dan video. Dengan banyaknya data, dibutuhkan sebuah sistem yang mampu mengekstraksi esensi dari semua informasi yang tersedia, dan membuat ringkasan untuk membantu Anda mengambil keputusan yang lebih baik.
