Big Data dan Data Mining: Perbedaan dan Hubungannya

Maulana Juni 5, 2023 6 min read

Big data dan data mining seringkali berhubungan satu sama lain.

Secara umum, kamu bisa mendefinisikan big data sebagai sekelompok dataset yang sangat besar. Saking besarnya, tidak mudah untuk mencerna data-data ini.

Oleh karena itu dikenal yang namanya big data analytics.

Di sisi lain, data mining merujuk pada proses memilah kumpulan yang data besar dan mengidentifikasi pola dan hubungan dari suatu dataset. Setelah proses ini dilakukan, kita bisa mengekstraksi informasi yang penting untuk perusahaan.

Berikut penjelasannya.

Table of Contents

Apa itu big data?

Big data adalah istilah yang menggambarkan repositori informasi dengan kapasitas sangat besar dan kompleks.

Untuk mendapatkan insight yang bermanfaat dari data yang besar ini, kamu perlu menganalisisnya–sebagian besar data dalam big data memang dalam bentuk data tidak terstruktur sehingga perlu analisis lebih lanjut.

Kamu bisa membayangkan big data sebagai satu bangunan kantor yang besar dan di dalamnya ada komputer, kertas, dokumen, serta benda-benda lain yang berantakan. Tentu saja benda-benda itu penting, tapi kamu perlu menata dan memilah benda-benda tersebut agar bisa kamu gunakan sesuai fungsinya.

Agar data-data tersebut berguna, kamu perlu memahami cara mengategorikani dan menganalisis data-data tersebut.

Contoh penggunaan big data

Salah satu contoh big data yang ada di dunia nyata adalah Netflix dan lebih dari 150 juta subscribers-nya. Perusahaan streaming ini mampu mengumpulkan data dari semua pelanggannya.

Melalui data tersebut, Netflix bisa mengetahui acara apa yang menarik untuk para penontonnya, menggunakan device apa, kapan mereka menonton acara itu, hingga berapa lama penonton menyelesaikan satu judul series.

Bahkan Netflix mengetahui acara apa saja yang ditonton lebih dari sekali oleh para penggunanya. Berbagai informasi di atas memungkinkan Netflix untuk menyajikan pengalaman menonton terbaik bagi para penggunanya.

Oleh karena itu, show maupun series yang masuk ke tab rekomendasi biasanya sangat akurat. Hal tersebut juga menjadi alasan kenapa Netflix tidak ragu mengeluarkan uang untuk acara-acara baru.

Kelebihan dan kekurangan big data

Ketersediaan data yang melimpah tentu saja memberikan kesempatan yang lebih besar untuk perusahaan dalam menyajikan experience untuk para penggunanya. Selain itu, perusahaan telah mengantongi informasi yang luas sebelum menentukan strategi marketing yang sesuai kebutuhan.

Namun tidak hanya kesempatan yang besar, potensi masalah yang muncul pun juga lebih besar. Ketika informasi yang ditampung cukup besar, maka noise pun akan lebih banyak.

Hal tersebut dapat mengurangi kegunaan dari data itu sendiri. Selain itu, perusahaan juga harus bisa menangani volume data yang sangat besar, sambil menentukan data mana yang relevan untuk mendukung tujuan mereka.

Apa itu data mining?

Data mining adalah serangkaian proses yang digunakan oleh suatu perusahaan untuk menjadikan data mentah menjadi informasi yang berguna.

Seperti yang sudah disinggung di awal, data mining merujuk pada proses memilah kumpulan yang data besar dan mengidentifikasi pola dan hubungan dari suatu dataset.

Perusahaan perlu menggunakan software khusus untuk mengidentifikasi pola yang terdapat dalam sekumpulan data. Hasil dari proses ini adalah berupa informasi yang dapat dimanfaatkan perusahaan.

Nantinya, informasi tersebut berguna untuk membuat strategi yang efektif, meningkatkan penjualan, dan mengurangi biaya operasional yang tidak perlu.

Data mining juga sering disebut sebagai KDD (Knowledge Discovery in Data).

Contoh penerapan data mining

Hingga saat ini, eBay masih menjadi salah satu ecommerce terbesar (shopping apa paling banyak di-download ketiga setelah Walmart dan Amazon dan punya market share yang lebih besar daripada Apple di 2022).

Setiap harinya, situs ini menampung banyak informasi, mulai dari daftar pembeli, penjual, hingga produk yang keluar-masuk.

Data tersebut tentu sangat besar untuk langsung disimpan dan mungkin saja kurang memberikan kontribusi efektif untuk keuntungan perusahaan.

Oleh karena itu, eBay menerapkan data mining untuk mencari hubungan antara masing-masing produk, menganalisis pola pengguna dalam membeli produk, hingga membuat kategori produk.

Hasilnya adalah pengguna eBay mendapatkan rekomendasi produk sesuai dengan habit-nya ketika menggunakan website eBay. Ini tentu hanya satu dari banyak contoh penerapan data mining di dunia nyata.

Kelebihan dan kekurangan data mining

Menerapkan data mining membantu perusahaan mencari celah-celah yang mendatangkan keuntungan. Bahkan proses ini juga memberikan insight perusahaan akan tren yang terjadi di masa depan.

Namun, terdapat beberapa kekurangan yang perlu menjadi perhatian. Misal, populasi data yang kurang relevan, kesalahan terhadap model, dan perubahan yang terjadi di pasar, bisa memengaruhi akurasi hasil.

FDA yang merupakan lembaga besar pun masih menemui tantangan perihal akurasi data.

Beberapa di antaranya adalah informasi yang kurang tepat, data berulang, laporan yang kurang detail, atau bahkan laporan yang isinya dilebih-lebihkan.

Apakah big data dan data mining saling berhubungan?

Tentu saja, big data dan data mining saling berhubungan satu sama lain.

Data mining atau KDD mengacu pada proses keseluruhan dalam menemukan insight yang berguna dari data yang meliputi beberapa langkah, termasuk:

data preprocessing,
data mining itu sendiri, dan
interpretasi pola atau insight yang ditemukan.

Tujuan dari data mining adalah mengubah data mentah menjadi informasi dan pengetahuan yang berharga.

Big data merupakan sekumpulan data yang berasal dari banyak sumber. Data tersebut tidak akan memiliki arti atau fungsi apabila tidak diolah. Selain itu, ukurannya yang sangat besar dan kompleks membuat proses analisisnya harus bertahap..

Big data analytics adalah istilah yang lebih luas yang mencakup teknik dan metode yang digunakan untuk menganalisis dan mengekstraksi insight dari big data.

Big data analytics ini melibatkan berbagai proses, termasuk:

pengumpulan data,
penyimpanan,
pemrosesan, dan
analisis.

Jadi, data mining atau KDD dapat dianggap sebagai bagian dari data analytics data secara keseluruhan dan fokus secara khusus pada ekstraksi insight dari data, sedangkan analitik big data mencakup berbagai aktivitas yang lebih luas terkait pemrosesan dan analisis dataset besar (big data).