Penambangan data atau data mining adalah proses yang digunakan oleh perusahaan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. 

Di zaman Big Data, proses ini menjadi sesuatu yang vital untuk memanfaatkan segala sumber daya yang tersedia. Perusahaan akan lebih diuntungkan jika berhasil melakukan proses data mining ini dengan optimal. 

Mari simak penjelasan pada artikel ini untuk mengetahui pengertian data mining, manfaat data mining, tujuan data mining, dan contohnya.

Key Takeaways:

• Penambangan data, juga dikenal sebagai data mining, adalah proses mengungkap pola dan informasi berharga lainnya dari kumpulan data besar. 
• Penambangan data memastikan perusahaan mengumpulkan dan menganalisis data yang andal.
• Teknik penambangan data yang mendukung analisis ini dapat dibagi menjadi dua tujuan utama; mereka dapat mendeskripsikan kumpulan data target atau memprediksi hasil melalui penggunaan algoritma pembelajaran mesin.
• Jenis teknik penambangan data yang paling populer meliputi: association rules, classification, clustering, decision trees, k-nearest neighbor (knn), neural networks, dan predictive analysis.

Pengertian Data Mining

Penambangan data, juga dikenal sebagai data mining, adalah proses mengungkap pola dan informasi berharga lainnya dari kumpulan data besar. Mengingat evolusi teknologi gudang data dan pertumbuhan big data, adopsi teknik data mining telah meningkat pesat selama beberapa dekade terakhir, membantu perusahaan dengan mengubah data mentah mereka menjadi pengetahuan yang berguna. 

Namun, terlepas dari kenyataan bahwa teknologi terus berkembang untuk menangani data dalam skala besar, para decision maker sebuah perusahaan masih menghadapi tantangan dengan skalabilitas dan automatisasi.

Data mining telah meningkatkan pengambilan keputusan organisasi melalui analisis data yang mendalam. Teknik data mining yang mendukung analisis ini dapat dibagi menjadi dua tujuan utama; mereka dapat mendeskripsikan kumpulan data target atau memprediksi hasil melalui penggunaan algoritma machine learning. Metode ini digunakan untuk mengatur dan memfilter data, menampilkan informasi yang paling menarik, mulai dari deteksi penipuan hingga perilaku pengguna, hambatan, dan bahkan pelanggaran keamanan.

Manfaat Data Mining

Data mining memastikan perusahaan mengumpulkan dan menganalisis data yang andal. Seringkali lebih kaku, proses terstruktur yang secara formal mengidentifikasi masalah, mengumpulkan data yang terkait dengan masalah, dan berusaha merumuskan solusi. Oleh karena itu, penambangan data membantu bisnis menjadi lebih menguntungkan, efisien, atau lebih kuat secara operasional.

Penambangan data dapat terlihat sangat berbeda di seluruh aplikasi, tetapi keseluruhan proses dapat digunakan dengan hampir semua aplikasi baru atau lama. Pada dasarnya semua jenis data dapat dikumpulkan dan dianalisis, dan hampir setiap masalah bisnis yang bergantung pada bukti yang memenuhi syarat dapat ditangani dengan menggunakan data mining.

Manfaat penambangan data ini memungkinkan perusahaan untuk menciptakan nilai dengan informasi yang mereka miliki yang tidak akan terlalu terlihat. Meskipun model data bisa rumit, mereka juga dapat menghasilkan hasil yang menarik, menggali tren tersembunyi, dan mendapatkan rekomendasi strategi yang unik.

Manfaat data mining meliputi:

• Membantu perusahaan mengumpulkan informasi yang dapat dipercaya
• Merupakan solusi yang efisien dan hemat biaya dibandingkan dengan aplikasi data lainnya
• Membantu bisnis membuat produksi yang menguntungkan dan penyesuaian operasional
• Membantu bisnis membuat keputusan berdasarkan informasi
• Membantu mendeteksi risiko kredit dan penipuan
• Membantu para data scientist dengan mudah menganalisis sejumlah besar data dengan cepat
• Data scientist dapat menggunakan informasi tersebut untuk mendeteksi penipuan, membuat model risiko, dan meningkatkan keamanan produk
• Ini membantu ilmuwan data dengan cepat memulai prediksi otomatis tentang perilaku dan tren serta menemukan pola tersembunyi

Tujuan Data Mining

Tujuan utama data mining adalah untuk mengambil informasi mentah dan menentukan apakah ada kohesi atau korelasi di antara data. 

1. Prediksi

Tentukan bagaimana atribut tertentu akan berperilaku di masa depan. Misalnya, berapa volume penjualan yang akan dihasilkan sebuah toko dalam periode tertentu.

2. Identifikasi

Identifikasi pola dalam data. Misalnya, pasangan yang baru menikah cenderung menghabiskan lebih banyak uang untuk membeli furnitur.

3. Klasifikasi

Mempartisi data ke dalam kelas-kelas. Misalnya, pelanggan dapat diklasifikasikan ke dalam kategori yang berbeda dengan perilaku yang berbeda dalam berbelanja.

4. Optimalisasi

Mengoptimalkan penggunaan sumber daya yang terbatas seperti waktu, ruang, uang, atau materi. Misalnya, cara terbaik menggunakan iklan untuk memaksimalkan keuntungan (penjualan).

Bagaimana Data Mining Bekerja

Data mining melibatkan eksplorasi dan analisis informasi dengan jumlah banyak untuk mendapatkan pola dan tren yang optimal. Hal ini dapat digunakan dalam berbagai cara, seperti pemasaran basis data, manajemen risiko kredit, deteksi penipuan, pemfilteran e-mail spam, atau bahkan untuk membedakan sentimen atau pendapat pengguna.

Proses penambangan data dipecah menjadi lima langkah. Pertama, organisasi mengumpulkan data dan memuatnya ke gudang data mereka. Selanjutnya, mereka menyimpan dan mengelola data, baik di server internal maupun cloud. Analis bisnis, tim manajemen, dan profesional teknologi informasi mengakses data dan menentukan bagaimana mereka ingin mengaturnya. Kemudian, perangkat lunak aplikasi mengurutkan data berdasarkan hasil pengguna, dan terakhir, pengguna akhir menyajikan data dalam format yang mudah dibagikan, seperti grafik atau tabel.

Metode Data Mining

Penambangan data menggunakan algoritma dan berbagai teknik untuk mengubah kumpulan data yang besar menjadi keluaran yang bermanfaat. Jenis metode data mining yang paling populer meliputi:

1. Association rules

Association rules, juga disebut sebagai analisis keranjang pasar, mencari hubungan antar variabel. Hubungan ini dengan sendirinya menciptakan nilai tambahan dalam kumpulan data karena berusaha untuk menghubungkan bagian-bagian data. Misalnya, aturan asosiasi akan menelusuri riwayat penjualan perusahaan untuk melihat produk mana yang paling sering dibeli bersama; dengan informasi ini, toko dapat merencanakan, mempromosikan, dan memperkirakannya dengan tepat.

2. Classification

Klasifikasi menggunakan kelas yang telah ditentukan untuk ditetapkan ke objek. Kelas-kelas ini menggambarkan karakteristik item atau mewakili kesamaan poin data dengan masing-masing item. Teknik penambangan data ini memungkinkan data yang mendasari dikategorikan dengan lebih rapi dan diringkas di seluruh fitur atau lini produk yang serupa.

3. Clustering

Clustering mirip dengan klasifikasi. Namun, clustering mengidentifikasi kesamaan antar objek, kemudian mengelompokkan item tersebut berdasarkan apa yang membuatnya berbeda dari item lainnya. Meskipun klasifikasi dapat menghasilkan kelompok seperti "sampo", "kondisioner", "sabun", dan "pasta gigi", pengelompokan dapat mengidentifikasi kelompok seperti "perawatan rambut" dan "kesehatan gigi".

4. Decision trees

Decision trees atau pohon keputusan digunakan untuk mengklasifikasikan atau memprediksi hasil berdasarkan daftar kriteria atau keputusan. Sebuah pohon keputusan digunakan untuk meminta input dari serangkaian pertanyaan berjenjang yang mengurutkan dataset berdasarkan tanggapan yang diberikan. Kadang-kadang digambarkan sebagai visual seperti pohon, pohon keputusan memungkinkan arah tertentu dan masukan pengguna saat menggali lebih dalam data.

5. K-Nearest Neighbor (KNN)

K-Nearest Neighbor (KNN) adalah algoritma yang mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan data lain. Dasar KNN berakar pada asumsi bahwa titik data yang berdekatan satu sama lain lebih mirip satu sama lain daripada bit data lainnya. Teknik non-parametrik yang diawasi ini digunakan untuk memprediksi fitur grup berdasarkan poin data individual.

6. Neural networks

Neural networks memproses data melalui penggunaan node. Node ini terdiri dari input, bobot, dan output. Data dipetakan melalui pembelajaran yang diawasi (mirip dengan bagaimana otak manusia saling berhubungan). Model ini dapat dicocokkan untuk memberikan nilai ambang batas untuk menentukan akurasi model.

7. Predictive analysis

Predictive analysis berusaha memanfaatkan informasi historis untuk membangun model grafis atau matematis untuk memperkirakan hasil di masa mendatang. Tumpang tindih dengan analisis regresi, teknik penambangan data ini bertujuan untuk mendukung angka yang tidak diketahui di masa depan berdasarkan data saat ini yang ada.

Contoh Data Mining

e-Commerce

eBay mengumpulkan banyak informasi setiap hari, mulai dari daftar, penjualan, pembeli, dan penjual. eBay menggunakan penambangan data untuk mengaitkan hubungan antar produk, menilai rentang harga yang diinginkan, menganalisis pola pembelian sebelumnya, dan membentuk kategori produk.

 eBay menguraikan proses rekomendasi sebagai:

• Metadata item mentah dan data historis pengguna digabungkan.
• Skrip dijalankan pada model terlatih untuk menghasilkan dan memprediksi item dan pengguna.
• Pencarian KNN dilakukan.
• Hasilnya ditulis ke database.
• Rekomendasi waktu nyata mengambil ID pengguna, memanggil hasil basis data, dan menampilkannya kepada pengguna.

Sales dan marketing

Perusahaan mengumpulkan sejumlah besar data tentang pelanggan dan prospek mereka. Dengan memantau demografi konsumen dan perilaku pengguna online, perusahaan dapat menggunakan data tersebut untuk meningkatkan kampanye pemasaran mereka, mengoptimalkan segmentasi, penawaran penjualan silang, dan program loyalitas pelanggan, yang menghasilkan laba atas investasi yang lebih besar pada upaya pemasaran. Analitik prediktif juga dapat membantu tim menetapkan ekspektasi dengan pemangku kepentingan, dan memberikan estimasi pengembalian dari peningkatan atau penurunan investasi pemasaran.

Optimasi operasional

Penambangan proses memanfaatkan teknologi penambangan data untuk mengurangi biaya di seluruh fungsi operasional, memungkinkan organisasi beroperasi lebih efisien. Praktik ini membantu mengidentifikasi hambatan biaya dan meningkatkan pengambilan keputusan di antara para pemimpin bisnis.

Mendeteksi penipuan

Meskipun pola yang sering muncul dalam data dapat memberi tim wawasan yang berharga, pemantauan data anomali juga bermanfaat, membantu perusahaan mendeteksi penipuan. Meskipun ini adalah kasus penggunaan yang diketahui di bank dan lembaga keuangan lainnya, perusahaan berbasis SaaS juga telah mulai menerapkan praktik ini untuk menghapus akun pengguna palsu dari kumpulan data mereka.

Pendidikan

Institusi pendidikan mulai mengumpulkan data untuk memahami kelompok siswanya serta lingkungan yang kondusif untuk sukses. Saat kursus terus berpindah ke platform online, mereka dapat menggunakan berbagai dimensi dan metrik untuk memantau dan mengevaluasi kinerja, seperti penekanan tombol, profil siswa, nilai, perguruan tinggi, waktu yang dihabiskan, dan sebagainya.

Baca juga: KPI Adalah Indikator Kesuksesan Bisnis! Cari Tahu Lebih Lanjut!

Kesimpulan

Perusahaan memiliki kemampuan untuk mengumpulkan informasi tentang pelanggan, produk, lini manufaktur, karyawan, dan etalase. Potongan informasi acak ini mungkin tidak menceritakan sebuah kisah, tetapi penggunaan teknik, aplikasi, dan alat penambangan data membantu menyatukan informasi untuk mendorong nilai. Tujuan akhir dari proses penambangan data adalah mengumpulkan data, menganalisis hasil, dan menerapkan strategi operasional berdasarkan hasil penambangan data.

Manfaatkan data yang Anda kumpulkan dengan bantuan OneTalk by TapTalk.io. OneTalk membantu Anda dalam mengumpulkan informasi penting pelanggan dari sisi customer support. Hasil analitik dan disposisi yang Anda dapatkan juga menjadi lebih terorganisir.

Kolaborasi sekarang bersama Omnichannel marketing support terpercaya di Indonesia. OneTalk akan menjadi solusi terbaik bisnis Anda. Hubungi agent kami sekarang. Klik di sini!