Apa yang Dimaksud dengan Data Mining dan Mengapa itu Penting?

Nantinya, informasi dari konsep data mining tersebut akan diolah dan digunakan sesuai dengan tujuan data mining yang ditentukan. Terutama bagi bisnis, upaya data mining penting untuk mengambil keputusan terbaik sesuai strategi bisnis yang akan dijalankan.

Bagaimana cara kerja data mining?

Pengertian data mining adalah sebuah cara untuk membuat sesuatu yang berguna dari data dan informasi mentah. Hal ini dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman pengguna dengan melihat bagian mana dari situs web yang lebih sering digunakan daripada yang lain. Atau, seorang guru dapat memprediksi siswa mana yang mungkin tertinggal lebih awal dan membuat rencana agar mereka tidak tertinggal terlalu jauh.

Machine learning dapat digunakan dalam penggalian data untuk mengotomatiskan banyak tugas. Dengan menggunakan machine learning dan kecerdasan buatan, mudah untuk mengatur dan mengklasifikasikan data dalam jumlah besar ke dalam kelompok dan kategori yang berbeda.

Setelah materi data mining dikumpulkan dan tren ditemukan, data tersebut dapat digunakan. Bagaimana informasi tersebut digunakan sepenuhnya tergantung pada organisasi yang menambangnya. Informasi tersebut dapat digunakan untuk membuat kantor berjalan lebih lancar, atau dapat dijual kepada peritel, maskapai penerbangan, atau politisi. Data mining biasanya juga memanfaatkan VPN sebagai alat bantu. Mari kita uraikan menjadi beberapa langkah:

1. 1.Data dikumpulkan oleh sebuah organisasi dan disimpan di server fisik atau cloud. Data dapat dikumpulkan dengan dua cara: secara langsung, dengan memintanya dalam bentuk survei, atau secara tidak langsung, dengan melacak apa yang dilakukan pengguna, misalnya.
2. 2.Analis atau manajemen akan memutuskan jenis pola apa yang harus dicari dalam tumpukan besar data mentah ini.
3. 3.Data ini diberikan kepada ahli teknologi yang tepat, yang memastikan bahwa data diproses dengan benar untuk penggunaan akhir.
4. 4.Data yang terorganisir biasanya ditampilkan dalam bagan atau grafik, yang membuatnya mudah dimengerti.

Alasan adanya data mining dan ujuannya

Setelah mengetahui apa itu data mining, Anda juga harus mengetahui untuk apa data mining digunakan. Berikut adalah tiga di antaranya:

• Untuk menjelaskan

  Tujuan data mining adalah untuk menemukan jawaban atau menjelaskan mengapa sesuatu terjadi. Katakanlah Anda ingin tahu mengapa salah satu produk situs web Anda tidak terjual sebaik yang lain. Setelah melihat bagaimana orang menggunakan situs web, Anda menemukan bahwa produk tersebut tidak hadir dalam warna yang berbeda.

  Pengunjung Anda, di sisi lain, biasanya memilih warna favorit mereka sebelum memasukkan sesuatu ke dalam keranjang belanja. Jadi, Anda akan memiliki gambaran tentang cara memperbaiki masalah tersebut sehingga produk akan terjual lebih baik.

• Memverifikasi

  Seperti namanya, tujuan dari jenis data mining ini adalah untuk membuktikan sebuah teori atau pendapat. Pada umumnya, fungsi data mining ini merupakan bagian penting dalam membuat sebuah produk. Ketika membuat sebuah produk, Anda harus membuat asumsi tentang masalah yang akan dihadapi oleh orang-orang yang akan menggunakannya dan kemudian membuat produk yang memenuhi kebutuhan tersebut. Namun, apakah benar orang akan membutuhkan produk Anda?

  Nah, untuk memastikan hal itu, Anda perlu mengumpulkan informasi tentang bagaimana orang menggunakan produk yang diharapkan. Anda bisa menggunakan sampel dari pelanggan potensial Anda atau, jika Anda memilikinya, data dari kompetitor Anda. Apapun itu, data mining harus dapat memberi tahu Anda apakah sebuah asumsi itu benar atau tidak.

• Eksplorasi

  Data mining juga mencoba menemukan cara-cara baru dalam berbisnis atau pola-pola yang belum pernah terlihat sebelumnya. Misalnya, tren di pasar yang akan mempengaruhi seberapa baik sebuah produk terjual. Anda dapat menggunakan data mining untuk mengetahui produk apa yang harus dijual berdasarkan kebutuhan masyarakat secara keseluruhan. Dengan membuat produk yang sesuai dengan tren saat ini, penjualan dapat ditingkatkan. Sehingga, hal tersebut akan mempengaruhi jalannya bisnis.

Teknik-teknik data mining

Data bisa ditambang dengan berbagai cara dan untuk berbagai tujuan. Berikut ini adalah lima cara paling umum yang digunakan penambang data untuk menyortir informasi:

Klasifikasi

Orang yang bertanggung jawab untuk mengatur data akan menentukan kelas-kelas yang sudah ditentukan sebelumnya. Berdasarkan kesamaan yang mereka miliki, data mentah akan dimasukkan ke dalam kelas-kelas ini. Salah satu contoh sederhana adalah menempatkan orang-orang yang alergi terhadap kacang dalam satu kelompok dan mereka yang tidak di kelompok lain. Contoh ini menunjukkan bagaimana dua kelompok yang telah dibuat sebelumnya digunakan untuk mengatur sekumpulan informasi.

Pengelompokan

Pengelompokan mirip dengan klasifikasi, dan orang sering mencampuradukkan keduanya. Pengelompokan adalah ketika kelompok dibuat berdasarkan kemiripan mereka dan kemudian disusun berdasarkan kemiripannya. Klasifikasi akan memutuskan bagaimana data harus dimasukkan ke dalam kelompok, tetapi pengelompokan akan membuat kelompok berdasarkan kesamaan yang dimiliki oleh data.

Asosiasi

Kebanyakan orang yang ingin menjual sesuatu kepada pengguna atau yang bekerja di bidang ritel menggunakan teknik asosiasi. Teknik data mining ini menemukan data berdasarkan hubungan antara apa yang dibeli dan apa yang dibeli pada waktu yang sama. Ini adalah cara yang baik untuk mengetahui bagaimana sekelompok pengguna membelanjakan uang mereka.

Pola sekuensial

Pola sekuensial atau berurutan adalah cara untuk melihat data selama jangka waktu tertentu untuk menemukan pola atau kebiasaan dalam cara orang bertindak. Dengan kata lain, data diurutkan berdasarkan "urutan" peristiwa yang terjadi selama jendela waktu pengumpulan. Dengan menggunakan metode dalam data mining pola berurutan, sebuah toko dapat mengetahui barang apa saja yang sering dibeli secara bersamaan pada waktu-waktu tertentu dalam setahun.

Prediktif

Sering kali, organisasi menggunakan proses data mining prediktif untuk menjustifikasi langkah bisnis baru. Data mining prediktif melihat data masa lalu untuk menemukan pola yang dapat digunakan untuk menebak apa yang akan terjadi di pasar di masa depan.

Contoh penggunaan data mining

Contoh penerapan data mining ada di banyak bidang bisnis. Berikut adalah beberapa penerapan data mining dan bagaimana data mining dapat digunakan dalam berbagai situasi:

• Pemasaran

  Salah satu cara data mining digunakan adalah untuk membantu bisnis memasarkan produknya. Perusahaan dapat meningkatkan pemasaran mereka dengan mempelajari lebih lanjut tentang pelanggan mereka. Misalnya, membagi pelanggan menjadi beberapa kelompok sehingga mereka bisa mendapatkan produk yang tepat dan memilih platform pemasaran yang tepat. Data mining tentang pelanggan juga dapat digunakan sebagai jenis tugas data mining yang melakukan prediksi kelas dan tren pasar dan membantu menetapkan tujuan untuk pertumbuhan bisnis.

• Produk keuangan

  Perusahaan yang menjual produk keuangan seperti asuransi menggunakan data mining untuk mempelajari apa yang diinginkan atau dibutuhkan oleh target pasar mereka. Dengan informasi ini, perusahaan dapat membuat produk yang sesuai dengan kebutuhan pelanggannya. Data mining juga berguna untuk menemukan pola-pola penipuan. Sehingga, perusahaan keuangan dapat membuat kebijakan untuk menjaga nasabahnya agar tetap aman dari penipuan.

• Pendidikan

  Di bidang pendidikan, anda juga dapat menemukan contoh data mining. Sekolah dan perguruan tinggi menggunakan data mining untuk mencari tahu tentang kepribadian siswa mereka. Tujuannya adalah agar mereka dapat menemukan cara terbaik untuk belajar.

• Perawatan medis

  Ada banyak cara yang digunakan oleh perawatan kesehatan untuk menggunakan data mining. Salah satunya adalah melihat catatan medis dan database obat untuk mencari tahu apa yang salah dengan penyakit baru dan bagaimana cara mengobatinya.

  Data mining dalam perawatan kesehatan juga dapat membantu menemukan proses yang tidak berjalan dengan baik dalam pengelolaan fasilitas kesehatan. Jadi, rumah sakit dan klinik dapat menemukan cara terbaik untuk membelanjakan uang mereka.

• Toko dan pabrik

  Perusahaan yang menjual dan membuat barang perlu memastikan bahwa produk mereka selalu tersedia untuk menjaga kepercayaan pelanggan. Dengan data mining, perusahaan akan tahu kapan waktu terbaik untuk menyimpan banyak produk untuk mempersiapkan diri menghadapi puncak permintaan.

• Layanan untuk media streaming

  Jika Anda suka streaming film dan musik, Anda harus tahu bahwa ada banyak saran untuk konten yang sesuai dengan selera Anda. Ini adalah salah satu contoh data mining. Perusahaan layanan streaming melacak semua yang Anda tonton atau dengarkan. Kemudian, mereka menggunakan informasi tersebut untuk menemukan konten yang sesuai dengan minat Anda.

Apa saja risiko dalam data mining?

Penambangan data media sosial telah menjadi alat yang berguna untuk banyak bisnis. Beberapa platform dapat membuat profil untuk setiap pengguna berdasarkan riwayat pencarian, share, suka, jumlah pengikut, dan informasi lainnya. Semua data yang telah ditambang tentang pengguna selama mereka berada di platform tersebut ada di profil tersebut. Informasi ini dapat digunakan untuk menampilkan iklan yang lebih relevan kepada pengguna saat mereka sedang online, atau dapat dijual kepada pihak ketiga untuk digunakan dengan cara lain.

Pada tahun 2018, ditemukan bahwa data media sosial dikumpulkan untuk alasan yang jauh lebih jahat. Sebuah perusahaan bernama Cambridge Analytica mengumpulkan data dalam jumlah yang tidak senonoh untuk mengubah perilaku orang. Informasi tersebut terkenal digunakan untuk mengubah hasil pemilihan umum.

Apakah data mining itu buruk?

Pada akhirnya, semuanya tergantung pada seberapa sensitif informasi tersebut, siapa yang memiliki akses ke informasi tersebut, dan untuk apa informasi tersebut digunakan. Bahkan jika sebuah perusahaan atau seseorang berhati-hati dalam menggunakan dan mengumpulkan informasi ini, pelanggaran keamanan bisa terjadi pada siapa saja. Jika informasi semacam ini tersebar, maka akan sangat buruk bagi orang dan bisnis.