Data Mining dan Contoh Penerapannya untuk Perusahaan

Industri masa kini tidak lepas dari data. Nyaris semua keputusan penting dalam perusahaan di berbagai bidang selalu dibuat berbasis data.

Salah satu upaya perusahaan mendapatkan data yang mereka butuhkan adalah dengan melakukan data mining. Dengan menggali informasi dari data, perusahaan bisa memanfaatkannya untuk mengoptimalkan proses bisnis.

Di artikel ini, akan dijelaskan mulai dari definisi data mining, cara kerjanya, penerapannya dalam perusahaan, masalah-masalah yang mungkin ditemui, hingga berbagai contohnya.

Definisi data mining

Data mining atau sering disebut sebagai Knowledge Discovery In Databases (KDD) adalah proses mengidentifikasi pola dan informasi lainnya dari suatu dataset. Proses analisis data ini mencakup pencarian pola, memprediksi hasil akhir, serta mengembangkan solusi untuk masalah yang ada.

Hasil dari data mining tersebut nantinya dapat digunakan untuk mengatasi berbagai masalah, seperti mencari tahu keinginan konsumen, memprediksi tren pasar, hingga menyusun strategi marketing yang lebih efektif.

Dengan teknik data mining yang tepat, perusahaan mampu mengambil keputusan yang berbasis data.

Content-based recommendation system seperti YouTube, menentukan popularitas video melalui likes dan komentar. Dengan menggali aktivitas masing-masing pengguna, YouTube bisa memberikan rekomendasi konten yang tepat untuk tiap penggunanya.

Amazon juga menggunakan data mining untuk memahami customer-nya. Hal tersebut akan mempermudah perusahaan ini untuk menampilkan iklan yang sesuai dengan perilaku masing-masing user.

Cara kerja data mining

Proses data mining dapat kita breakdown menjadi lima tahapan:

1. Perusahaan mengumpulkan data dan menyalurkannya ke dalam data warehouse
2. Data disimpan dan dikelola di dalam in-house server maupun cloud
3. Business analyst maupun profesional lainnya mengakses data tersebut guna menentukan bagaimana data tersebut akan diorganisir
4. Selanjutnya data disortir dan diekstraksi sesuai permintaan atau query dari pengguna
5. Pengelola dapat melakukan interpretasi data ke bentuk yang lebih mudah dipahami, seperti grafik atau tabel

Mengacu ke poin pertama, ketika mengulik soal data mining, kamu juga perlu tahu soal data warehousing yang merupakan aspek penting dalam data mining.

Data warehousing adalah istilah untuk penyimpanan data yang terpusat dalam satu database maupun program.

Dengan data warehouse, perusahaan maupun organisasi mampu mengelola dan memanfaatkan segmen-segmen tertentu dari kumpulan data tersebut untuk tujuan yang spesifik.

Contohnya, ketika sebuah perusahaan konten ingin menentukan timing terbaik untuk merilis konten terbarunya, mereka hanya perlu melihat segmen yang menjelaskan aktivitas konsumen terjadi paling ramai di jam berapa.

Kegunaan data mining bagi perusahaan

Dewasa ini, data mining sudah digunakan nyaris di berbagai industri. Seiring budaya informasi berbasis data kian menguat, peran data mining juga semakin vital bagi bisnis.

Dengan data mining, perusahaan mampu menggali informasi berharga mengenai perilaku konsumen, tren industri, dan masih banyak lagi. Berikut adalah beberapa di antaranya:

• Mengumpulkan informasi yang reliabel dan faktual
• Mendeteksi dan mencegah penipuan
• Mengidentifikasi risiko
• Merespon perubahan tren dalam industri
• Membuat keputusan yang berbasis data
• Meningkatkan hubungan dengan konsumen

Kendati demikian, proses data mining juga tidak selalu berjalan sesuai harapan.

Ada beberapa permasalahan yang kerap ditemui dalam data mining di perusahaan.

Permasalahan yang sering muncul pada data mining

Data mining bukanlah hal sederhana, mengingat proses komputerisasi dan penerapan algoritma seringkali melibatkan data yang cukup kompleks.

Ditambah lagi, seringkali data yang tersedia tidak selalu cukup.

Berikut beberapa masalah yang cukup sering muncul pada implementasi data mining.

Metodologi mining

Dalam data mining, banyak jenis teknik dan metodologi yang bisa digunakan, dan semuanya memiliki kegunaan, kelebihan, dan kekurangan masing-masing.

Biasanya ini tergantung dari jenis data yang dihadapi.

Nah, masalah metodologi ini kerap mengakar dari preferensi personal tiap analis.

Sebab tiap data miners kerap memiliki pilihan bahasa pemrograman yang berbeda untuk mereka gunakan.

Sedangkan tiap situasi bisnis pastinya memiliki kebutuhan yang unik, sehingga tidak semua masalah bisa diselesaikan dengan satu metode saja.

Pendekatan atau cara yang berbeda tentu menghasilkan output yang berbeda, tergantung pertimbangan data yang ada.

Beberapa algoritma, misalnya, baru bisa bekerja apabila data yang tersedia bebas dari noise.

Masalah lain muncul apabila dataset yang kamu dapatkan tidak valid, informasinya tidak lengkap, atau bahkan mengandung banyak noise.

Noise adalah istilah untuk menyebut data yang tidak berguna, biasanya karena corrupt.

Namun, istilah noisy data juga bisa mengacu pada bentuk data apapun yang tidak bisa dipahami maupun diinterpretasi oleh software.

Kesimpulannya, data miner harus mampu mengambil keputusan dengan tepat dan memilih metodologi atau bahasa pemrograman yang cocok untuk masalah yang dihadapi, alih-alih menggunakan satu solusi untuk semua masalah yang ada.

User interaction

Masalah berikutnya adalah user interaction, atau lebih tepatnya bagaimana pengguna berinteraksi dengan tumpukan data set dan melakukan mining.

Masalah ini masih berhubungan dengan metodologi.

Dalam data mining, tiap pengguna bisa saja memerlukan informasi yang berbeda.

Itulah mengapa proses data mining perlu memiliki cakupan analisis data yang luas.

Hal ini dapat diwujudkan dengan menguasai berbagai metodologi yang berbeda; dari karakterisasi data, diskriminasi, asosiasi, klasifikasi, dan banyak lagi.

Di sisi lain, seringkali data miner sulit menerka informasi apa yang bisa ditemukan dari sebuah database.

Karena tidak semua hasil data mining diinginkan atau dibutuhkan oleh pengguna.

Itulah mengapa perlu adanya proses data mining yang interaktif.

Proses data mining yang interaktif membuat pengguna mampu menarget pencarian pola pada data, sehingga hasil yang ditampilkan lebih akurat.

Selain itu, pengguna juga mampu memantau data tersebut dari beberapa sudut pandang yang berbeda dengan menarget beberapa pola sekaligus.

Tak hanya interaktif, hasil data mining juga kemudian perlu dipaparkan dalam bentuk yang mudah dipahami oleh manusia selaku penggunanya.

Misalnya seperti menambahkan visualisasi data, atau menggunakan programming language yang lebih human-friendly.

Namun memilih bahasa pemrograman saja tidak cukup untuk memberikan informasi yang menarik dan interaktif untuk penggunanya.

Perusahaan memerlukan tenaga profesional yang menguasai pengetahuan dan memiliki pengalaman dalam menemukan pattern dari dataset yang ada.

Dan terakhir, data tersebut perlu disajikan dalam format yang ringkas, komprehensif, dan interaktif.

Applications and social impacts

Secara umum, data mining dapat mempengaruhi gaya hidup pengguna.

Mulai dari apa yang kamu beli, kebiasaan berbelanja, bagaimana pola kamu dalam mencari informasi, dan lain sebagainya.

Hasil dari data tersebut mampu menghemat banyak waktu yang kamu habiskan ketika mencari sesuatu di internet, terutama di platform tertentu.

Sebagai contoh, Amazon, Netflix, dan YouTube seringkali sudah memahami apa yang kamu cari, yang dibuktikan dengan rekomendasi bagi penggunanya.

Namun mengingat semua informasi pengguna di setiap situs terekam, berbagai pelanggaran tentu bisa terjadi.

Masalah privacy, misalnya, bukan lagi hal baru dalam data mining.

Meskipun berbagai pihak menyebut bahwa data pengguna tidak akan dijual ke pihak ketiga, pelanggaran semacam itu masih sering terjadi.

Selain itu, data mining juga berarti mendukung aktivitas profiling yang seringkali tidak disadari oleh user.

Data mining mungkin memang hal yang menguntungkan untuk penyedia jasa atau penjual produk.

Namun tanpa perlindungan privacy yang mumpuni, data mendetail dengan volume yang besar berpotensi disalahgunakan oleh pihak tidak bertanggung jawab.

Survey NTIA di tahun 2017 menyebutkan bahwa 73% orang Amerika yang menggunakan internet mengkhawatirkan privasi data dan cybersecurity.

Bahkan 33% di antaranya terdorong untuk mengurangi aktivitas online-nya.

Apabila data miner tidak menjaga anonimitas dari tiap data yang terkumpul, banyak pengguna yang berpotensi terancam untuk mengalami pencurian identitas, fraud, dan lain sebagainya.

Contoh penerapan data mining di perusahaan

Seperti dirangkum di atas, data mining telah menjadi alat yang fleksibel dan sangat berguna untuk bersaing di dunia bisnis yang semakin kompetitif ini.

Apa saja penerapan data mining? Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan data mining dalam bisnis dan perusahaan.

Market analysis dan management

Salah satu sektor yang paling banyak mendapat keuntungan dari data mining adalah sektor marketing analysis atau analisis pasar.

Pada dasarnya, marketing memiliki tujuan untuk menarget konsumen seefektif mungkin agar hasilnya maksimal.

Oleh karena itu, cara terbaik untuk menggaet dan memahami pola audiens adalah dengan mencari tahu sebanyak-banyaknya data tentang para konsumen.

Data mining berperan besar dalam mendapatkan berbagai data tersebut–seperti usia, jenis kelamin, selera, penghasilan, lokasi, dan kebiasaan berbelanja.

Bagian analisis pasar dan manajemen nantinya dapat mengambil langkah yang tepat untuk mempertahankan para konsumen setia sekaligus menggaet konsumen baru dengan lebih mudah dan efektif.

Corporate analysis dan risk management

Melalui data mining, perusahaan dapat menemukan strategi yang tepat untuk menekan biaya operasional dan meningkatkan laba.

Ditambah lagi, perusahaan juga bisa menghindari pengeluaran yang tidak perlu.

Perusahaan dapat menggunakan informasi seperti data pribadi, perilaku pengguna ketika berinteraksi dengan website, histori pembelian, hingga kriteria produk yang dibeli, yang nantinya bisa membantu merumuskan pembuatan iklan dan

campaign yang lebih menarik.

Dan karena data mining mampu memprediksi tren, perusahaan mampu mengambil keputusan guna meminimalisir risiko. Misalnya, dengan menarik data dari insiden-insiden lampau, perusahaan bisa mengambil langkah preventif agar insiden tersebut dapat direspon dengan lebih baik di masa depan.

Fraud detection dan mining unusual patterns

Salah satu fungsi data mining adalah untuk mengidentifikasi pola, memprediksi tren, dan mencari korelasi yang menghubungkan seluruh data.

Oleh karena itu, perusahaan dapat menggunakan informasi dari data mining untuk melihat anomali pada pola tersebut. Misalnya, perusahaanmu sedang menganalisis flow keuangan.

Lalu dari data mining kamu menemukan transaksi ke rekening asing yang terjadi berulang kali.

Apabila hal tersebut merupakan anomali, maka perusahaan pun bisa menginvestigasi kejanggalan tersebut.

Hal ini dapat meminimalisir terjadinya fraud atau penipuan.

Tanpa data mining, tentu memerlukan waktu lama untuk menganalisis cash flow perusahaan satu per satu.

Pacmann juga pernah membahas lebih lanjut tentang contoh penggunaan data mining berbagai aspek lainnya.

Bisnis dan perusahaan di era modern memiliki kemampuan untuk mengumpulkan berbagai informasi, dan data mining hanyalah satu dari berbagai cara yang bisa dilakukan untuk mengumpulkan data dan menganalisis hasilnya.

Pelajari lebih jauh tentang data analytics dan data science di Sekolah Data Pacmann.

Further reading:

What is data mining?

What Is Data Mining? How It Works, Benefits, Techniques, and Examples

What Is Warehousing in Investment Banking?

10 Key Data Mining Challenges in NLP and Their Solutions