Data merupakan salah satu aset yang sangat berharga bagi perusahaan. Dari informasi yang terkandung dalam data, kita dapat meramalkan langkah-langkah yang perlu diambil untuk mengembangkan bisnis di masa depan. Oleh karena itu, penting untuk menggali, mengumpulkan, dan mengolah data tersebut.
Namun, mengumpulkan informasi dan melakukan penambangan data bukanlah hal yang mudah. Banyak tantangan yang mungkin dihadapi dalam proses penambangan data. Lalu, apa sebenarnya yang dimaksud dengan data mining? Bagaimana metode, fungsi, dan manfaatnya?
Data mining merupakan proses penting untuk mengekstraksi informasi berharga dari sejumlah data. Proses ini melibatkan teknik-teknik rumit seperti kecerdasan buatan, statistik, matematika, machine learning, dan lain sebagainya. Melalui teknik-teknik tersebut, data mining akan mengidentifikasi dan mengekstraksi informasi yang berguna dari database yang besar.
Data mining memiliki beragam fungsi, namun yang paling penting adalah deskriptif dan prediktif. Fungsi lainnya meliputi karakterisasi, diskriminasi, asosiasi, klasifikasi, pengelompokan, analisis outlier dan tren, dan lain sebagainya.
Fungsi deskriptif dalam data mining bertujuan untuk lebih memahami data yang sedang diamati. Dengan proses ini, kita bisa mengidentifikasi perilaku dari data tersebut dan menemukan pola-pola tersembunyi yang menjadi karakteristik data tersebut.
Sementara fungsi prediktif adalah bagaimana proses akan menemukan pola-pola tertentu dari data yang ada. Pola-pola ini bisa digunakan untuk memprediksi nilai atau jenis variabel lain yang belum diketahui. Dengan demikian, fungsi ini sangat bermanfaat bagi siapa pun yang membutuhkan prediksi yang akurat.
Ada beberapa langkah penting dalam proses pengumpulan informasi, yang dimulai dari data mentah dan berakhir dengan pengetahuan atau informasi yang telah diolah. Secara sederhana, langkah-langkah yang dilakukan dalam proses penambangan data dimulai dari pemilihan data dari sumber data hingga data target, tahap pre-processing untuk meningkatkan kualitas data, transformasi data, penambangan data, serta tahap interpretasi dan evaluasi yang menghasilkan pengetahuan baru yang diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik.
Secara lebih rinci, proses tersebut melibatkan: Pemurnian Data, sebuah proses di mana data-data yang tidak lengkap, mengandung kesalahan, dan tidak konsisten dikeluarkan dari kumpulan data. Pengintegrasian Data, proses di mana data yang berulang dikombinasikan. Seleksi, proses pemilihan data yang relevan untuk analisis dari kumpulan data yang ada.
Langkah berikutnya adalah Transformasi Data, proses mengubah data yang telah dipilih menjadi prosedur penambangan melalui cara dan metode pengolahan data. Penambangan Data, langkah yang sangat penting di mana berbagai teknik diterapkan untuk mengekstrak pola-pola potensial guna mendapatkan data yang berguna. Evaluasi Pola, proses di mana pola-pola menarik yang telah ditemukan dievaluasi berdasarkan ukuran yang telah ditetapkan. Presentasi Pengetahuan, tahap akhir dalam proses ini. Dalam tahap ini, teknik visualisasi digunakan untuk membantu pengguna memahami dan menginterpretasikan hasil penambangan data.
Dalam proses penambangan data, terdapat berbagai teknik yang digunakan. Beberapa di antaranya adalah Prediksi Model, yang mencakup Klasifikasi dan Prediksi Nilai; Segmentasi Database, yang membagi database menjadi beberapa segmen, kluster, atau rekaman yang serupa; Analisis Hubungan, yang menciptakan hubungan antara rekaman individu atau sekelompok rekaman dalam database; Deteksi Deviasi, yang mengidentifikasi data yang tidak biasa yang melampaui harapan yang telah diketahui sebelumnya; Tetangga Terdekat, yang memprediksi pengelompokan; Pengelompokan, yang mengklasifikasikan data berdasarkan kriteria masing-masing data; Pohon Keputusan, yang merupakan model prediktif yang menggambarkan struktur sebagai pohon dengan setiap node mewakili pertanyaan untuk menggolongkan data.
Manfaat dari penambangan data ini sangatlah beragam dalam bidang bisnis. Mulai dari pemasaran dengan menggunakan data mining untuk target pemasaran, manajemen hubungan pelanggan (CRM), analisis pasar, analisis kebutuhan pelanggan, profil pelanggan, penjualan silang, dan segmentasi pasar. Selain itu, data mining juga dapat digunakan untuk prediksi, retensi pelanggan, penjaminan risiko yang lebih baik, kontrol kualitas, dan analisis persaingan. Salah satu manfaat penting dari data mining adalah untuk mendeteksi kecurangan dalam sebuah sistem dengan melihat jutaan transaksi yang terjadi.
Posting Komentar