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.
Secara umum, proses yang dilakukan selama Data Mining meliputi langkah-langkah berikut.
Prosedur terorganisir dan berulang yang berisi enam langkah berikut biasanya digunakan oleh praktisi data mining untuk menghasilkan hasil yang cepat dan andal.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Bisnis asuransi dapat menggunakan data mining untuk menentukan harga produk mereka secara menguntungkan dan mendorong penawaran baru kepada konsumen baru dan yang sudah ada.
Produsen dapat memperkirakan keausan aset produksi dengan menggunakan data mining. Mereka mungkin merencanakan pemeliharaan sebelumnya, memungkinkan mereka untuk meminimalkan waktu henti.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
