Kasus Penggunaan dan Manfaat dari Data Mining

Saat ini penggunaan data sangat penting bagi setiap organisasi bisnis. Data Mining merupakan salah satu bentuk teknologi yang saat ini familiar dan sering digunakan oleh para data scientist sebagai metode pengolahan data yang kredibel. Namun bagaimana penggunaannya di berbagai bidang dan apa saja kelebihannya? Simak postingan berikut ini.
March 25, 2022

Data Mining, Apa Itu?

Data mining adalah tindakan menganalisis sejumlah besar data untuk mengungkap intelijen bisnis yang dapat membantu perusahaan dalam memecahkan masalah, mengurangi risiko, dan meraih kemungkinan baru.

Dalam ilmu komputer, data mining adalah proses mengidentifikasi pola dan hubungan yang menarik dan berharga dalam sejumlah besar data, juga dikenal sebagai penemuan pengetahuan dalam database. Untuk memeriksa koleksi digital besar, yang dikenal sebagai kumpulan data, bidang ini mengintegrasikan teknologi dari statistik dan kecerdasan buatan dengan manajemen basis data. Data mining umumnya digunakan dalam bisnis, penelitian sains, dan keamanan pemerintah. Ini adalah teknik memprediksi hasil dengan mencari anomali, pola, dan korelasi dalam kumpulan data yang sangat besar. Ini adalah metode di mana bisnis mengubah data mentah menjadi informasi yang berarti.

Proses yang dilakukan di Data Mining

Secara umum, proses yang dilakukan selama Data Mining meliputi langkah-langkah berikut.

  • Data dikumpulkan dan dimuat ke gudang data oleh organisasi.
  • Mereka menyimpan dan menangani data di server mereka sendiri atau di cloud.
  • Data diakses oleh analis bisnis, tim manajemen, dan spesialis teknologi informasi, yang kemudian memutuskan bagaimana mengaturnya.
  • Data diurutkan oleh perangkat lunak aplikasi berdasarkan hasil pengguna.
  • Data disajikan dalam format yang mudah dibagikan, seperti grafik atau tabel, oleh pengguna akhir.

Prosedur terorganisir dan berulang yang berisi enam langkah berikut biasanya digunakan oleh praktisi data mining untuk menghasilkan hasil yang cepat dan andal.

  • Pemahaman bisnis: Kembangkan pemahaman rinci tentang dimensi proyek, termasuk skenario perusahaan saat ini, tujuan bisnis utama, dan kriteria keberhasilan.
  • Pemahaman data: Menentukan informasi yang akan diperlukan untuk memecahkan masalah dan mengumpulkannya dari semua sumber yang memungkinkan.
  • Persiapan data: Perbaiki masalah kualitas data seperti data yang hilang atau duplikat dan siapkan data dalam format yang sesuai untuk menjawab pertanyaan bisnis.
  • Pemodelan: Algoritma dapat digunakan untuk menemukan pola dalam data.
  • Evaluasi: Tentukan apakah dan seberapa sukses hasil yang dihasilkan oleh model tertentu akan membantu pencapaian tujuan perusahaan. Adalah umum untuk melalui proses berulang untuk mengidentifikasi algoritma optimal untuk mencapai tujuan.
  • Deployment: Membuat hasil proyek tersedia bagi pengambil keputusan.

Beberapa Teknik dalam Data Mining

Organisasi dapat menggunakan berbagai pendekatan data mining untuk mengubah data mentah menjadi insight yang berguna. Pendekatan ini mencakup dari kecerdasan buatan tingkat lanjut hingga dasar-dasar persiapan data, dan semuanya penting untuk mendapatkan hasil maksimal dari investasi data Anda:

  1. Pengamatan Pola

Pelacakan pola adalah pendekatan data mining yang mendasar. Ini memerlukan pendeteksian dan pelacakan trend atau pola dalam data untuk menarik kesimpulan yang terdidik mengenai hasil bisnis. Ketika sebuah perusahaan memperhatikan pola dalam data penjualan, misalnya, ia memiliki dasar untuk bertindak berdasarkan informasi tersebut. Jika produk tertentu terjual lebih baik daripada yang lain untuk demografi tertentu, organisasi dapat memanfaatkan informasi ini untuk mengembangkan barang atau layanan serupa, atau hanya membawa produk asli.

  1. Klasifikasi

Pendekatan data mining berdasarkan klasifikasi memerlukan pemeriksaan banyak kualitas yang terkait dengan jenis data yang berbeda. Organisasi dapat mengkategorikan atau mengklasifikasikan data yang sesuai setelah properti kunci dari jenis data ini ditemukan. Ini diperlukan untuk mengidentifikasi informasi pengenal pribadi (PII) yang mungkin ingin dirahasiakan oleh organisasi atau dihapus dari catatan.

  1. Mendeteksi Outlier

Deteksi outlier adalah teknik untuk mendeteksi anomali dalam kumpulan data. Setelah perusahaan mengidentifikasi outlier dalam data mereka, jauh lebih mudah untuk memahami mengapa anomali ini terjadi dan merencanakan kejadian di masa depan untuk mencapai tujuan bisnis dengan lebih baik. Misalnya, jika ada peningkatan penggunaan sistem kartu kredit transaksional pada waktu tertentu, bisnis dapat memanfaatkan data ini untuk mengetahui alasan lonjakan tersebut adalah untuk memaksimalkan penjualan untuk sisa hari itu.

  1. Regresi

Teknik regresi sangat membantu untuk menentukan sifat hubungan kumpulan data antar variabel. Dalam beberapa keadaan, hubungan ini mungkin kausal, sementara di lain, mereka mungkin hanya terkait. Regresi adalah metode kotak putih langsung untuk mengungkapkan hubungan antar variabel. Dalam berbagai elemen peramalan dan pemodelan data, teknik regresi diterapkan.

Manfaat Data Mining

Anda dapat menggunakan data mining untuk menyaring noise dan data redundan, ,emahami apa yang penting, dan kemudian menggunakan pengetahuan itu untuk memprediksi hasil potensial, dan meningkatkan kecepatan di mana kita dapat membuat keputusan yang tepat.

  • Data mining membantu bisnis dalam memperoleh informasi berbasis pengetahuan.
  • Itu dapat diintegrasikan ke dalam platform baru dan yang sudah ada.
  • Data mining memungkinkan bisnis membuat perubahan yang menguntungkan pada operasi dan produksi mereka.
  • Memfasilitasi tren otomatis dan prediksi perilaku, serta identifikasi pola otomatis.
  • Dibandingkan dengan aplikasi data statistik lainnya, data mining adalah pilihan yang hemat biaya dan efisien.
  • Proses pengambilan keputusan dibantu oleh data mining.
  • Ini adalah teknik cepat yang memungkinkan orang untuk menganalisis sejumlah besar data dalam waktu yang lebih singkat.

Kasus Penggunaan Data Mining

Kemampuan prediksi data mining telah merevolusi cara rencana perusahaan dirancang. Kita sekarang dapat meramalkan masa depan dengan memahami masa kini. Ini adalah beberapa kasus dan contoh penggunaan data mining industri saat ini.

  1. Pemasaran

Data mining digunakan untuk menyaring basis data yang semakin besar dan meningkatkan segmentasi pasar. Dimungkinkan untuk memprediksi perilaku konsumen dengan menganalisis hubungan antara kriteria seperti usia pelanggan, jenis kelamin, selera, dan sebagainya untuk merancang pemasaran loyalitas yang disesuaikan. Dalam pemasaran, data mining memprediksi konsumen mana yang cenderung berhenti berlangganan dari suatu layanan, apa yang menarik minat mereka berdasarkan pencarian mereka, dan apa yang harus dimasukkan dalam milis untuk meningkatkan tingkat respons.

  1. Pendidikan

Guru dapat menggunakan penambangan data untuk mendapatkan akses ke data siswa, mengantisipasi tingkat keberhasilan, dan mengidentifikasi anak-anak atau kelompok siswa yang memerlukan perhatian khusus. Misalnya, siswa yang kesulitan dengan matematika.

  1. Perdagangan Elektronik

Data mining digunakan oleh bisnis e-commerce untuk menawarkan cross-sell dan up-sell melalui situs web mereka. Amazon adalah salah satu perusahaan paling terkenal yang menggunakan taktik penambangan data untuk menarik lebih banyak klien ke toko eCommerce mereka.

  1. Asuransi

Bisnis asuransi dapat menggunakan data mining untuk menentukan harga produk mereka secara menguntungkan dan mendorong penawaran baru kepada konsumen baru dan yang sudah ada.

  1. Manufaktur

Produsen dapat memperkirakan keausan aset produksi dengan menggunakan data mining. Mereka mungkin merencanakan pemeliharaan sebelumnya, memungkinkan mereka untuk meminimalkan waktu henti.

  1. Kesehatan

Data mining memungkinkan diagnosis yang lebih tepat. Terapi yang lebih efektif dimungkinkan bila semua informasi pasien tersedia, seperti rekam medis, pemeriksaan fisik, dan pola pengobatan. Hal ini juga memungkinkan administrasi sumber daya kesehatan yang lebih efektif, efisien, dan hemat biaya dengan mendeteksi risiko, memprediksi penyakit pada segmen populasi tertentu, dan memperkirakan lama masuk rumah sakit. Data mining dalam kedokteran juga memiliki manfaat untuk mendeteksi penipuan dan anomali, serta mengembangkan hubungan dengan pasien melalui pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan mereka.

Tools Data Mining

Data mining dapat dimulai dengan mendapatkan akses ke teknologi yang relevan. Karena data mining dimulai segera setelah penyerapan data, menemukan solusi persiapan data yang mendukung berbagai struktur data yang diperlukan untuk analitik penambangan data sangat penting. Organisasi juga ingin mengklasifikasikan data untuk menggunakan strategi yang disebutkan di atas untuk menyelidikinya.

  1. Data Mining  Menggunakan Oracle

Oracle Data Mining, atau ODM, adalah komponen dari Oracle Advanced Analytics Database. Analis data dapat menggunakan alat data mining ini untuk menghasilkan insight mendalam dan membuat perkiraan. Ini membantu dalam prediksi perilaku klien, pembuatan profil pelanggan, dan identifikasi peluang penjualan silang.

  1. Weka

Weka menawarkan antarmuka pengguna grafis (GUI) yang membuat semua fungsinya dapat diakses. Itu dibuat menggunakan bahasa pemrograman JAVA. Weka adalah perangkat lunak pembelajaran mesin sumber terbuka yang mencakup sejumlah besar metode data mining. Ini memiliki antarmuka grafis yang membuatnya mudah digunakan dan mendukung banyak tugas data mining seperti pra-pemrosesan, klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan visualisasi. Weka memiliki algoritma pembelajaran mesin bawaan untuk setiap tugas ini, memungkinkan Anda untuk menguji ide Anda dengan cepat dan menerapkan model tanpa menulis kode apa pun.

  1. Dundas

Dundas dapat diandalkan karena integrasi dan mampu menghasilkan insight data yang cepat. Muncul dengan pola transformasi data dalam jumlah tak terbatas, serta tabel, bagan, dan grafik yang menarik. Dundas BI mengatur data ke dalam struktur yang terdefinisi dengan baik dengan cara tertentu untuk membuat pemrosesan lebih mudah bagi pengguna. Ini terdiri dari metodologi relasional yang memungkinkan untuk analisis multi-dimensi dan berkonsentrasi pada isu-isu bisnis-kritis. Ini menghemat uang dan menghilangkan kebutuhan akan perangkat lunak tambahan karena memberikan laporan yang dapat diandalkan.

Data Mining Memiliki Efek Revolusioner Pada Bisnis di Seluruh Industri

  • Domino's Membantu Konsumen dalam Menciptakan Pizza yang Ideal

Perusahaan pizza terbesar di dunia mengumpulkan data dari 85.000 sumber terstruktur dan tidak terstruktur, termasuk sistem point-of-sale dan 26 hub rantai pasokan, serta pesan teks, media sosial, dan Amazon Echo. Tingkat wawasan ini telah meningkatkan kinerja perusahaan sekaligus memungkinkan pengalaman pembelian satu-ke-satu di semua titik kontak.

  • Bayer Membantu Petani dalam Memproduksi Makanan yang Bergizi dan Berkelanjutan

Gulma yang merusak tanaman telah menjadi tantangan bagi petani sejak awal pertanian. Menerapkan herbisida spektrum sempit yang berhasil membunuh jenis gulma yang tepat di lapangan sambil memiliki efek samping negatif sesedikit mungkin adalah solusi terbaik. Petani harus terlebih dahulu mengidentifikasi gulma di tanaman mereka dengan benar sebelum mereka melakukannya. Bayer Digital Farming menciptakan WEEDSCOUT, aplikasi baru yang tersedia untuk diunduh gratis, menggunakan Data Besar Real-time Talend. Perangkat lunak ini mencocokkan foto-foto gulma dalam database Bayer dengan foto-foto yang dikirimkan oleh petani menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Hal ini memungkinkan penumbuh untuk memprediksi dampak dari tindakannya dengan lebih akurat.

  • Groupon Mengoordinasikan Upaya Pemasaran

Memproses sejumlah besar data yang digunakan Groupon untuk menyediakan layanan belanjanya adalah salah satu masalah terbesar perusahaan. Organisasi memproses lebih dari satu terabyte data mentah secara real time setiap hari dan menyimpannya di beberapa sistem database. Groupon dapat mencocokkan aktivitas pemasaran dengan preferensi konsumen dengan lebih baik berkat penambangan data, yang menganalisis 1 terabyte data pelanggan secara real time dan membantu perusahaan melihat pola saat terjadi.

Diadopsi dari : Apiumhub

Diterjemahkan oleh Denny Fardian
contact us

Siap mempercepat transformasi digital pada bisnis Anda?

Kirim email Anda dan kami akan menjawab seluruh pertanyaan Anda tentang produk dan layanan kami.
HUBUNGI KAMI