Blog Data Mining: Definisi, Tahapan, dan Manfaatnya

Data Mining: Definisi, Tahapan, dan Manfaatnya

Desember 5, 2022 7 min read

Saat ini banyak perusahaan besar telah menggunakan data analytics untuk mengubah big data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan.

Dalam artikel ini, Pacmann akan membahas tentang data mining dan manfaatnya.

Apa itu data mining?

Data mining merupakan proses memilah kumpulan yang data besar dan mengidentifikasi pola dan hubungan dari suatu dataset. Proses tersebut membantu perusahaan mengambil keputusan atau memprediksi apa yang terjadi di masa depan.

Nantinya informasi tersebut membantu perusahaan untuk mengambil keputusan yang berbasis data.

Pada sektor bisnis dan industri, data akan percuma jika tidak dipergunakan secara baik.

Di sinilah data mining berperan. Keberadaannya mengubah big data yang tidak terstruktur menjadi informasi yang bisa ditindaklanjuti.

Diperlukan software untuk menjalankan proses ini. Software tersebut akan menggunakan berbagai cara untuk mengumpulkan data dan berbagai metode analisis data.

Seperti metode lain pada umumnya, data mining juga memiliki tahapan dan proses sebelum memberikan hasil signifikan untuk kemajuan bisnis kamu.

Apa saja tahapan pada data mining?

Ada banyak sekali faktor yang menentukan apakah suatu data berguna atau tidak.

Beberapa faktor tersebut meliputi akurasi, konsistensi, kelengkapan, dan timeline.

Berikut ini adalah tahapan proses data mining agar hasil yang tersaji sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

1. Pembersihan data (data cleaning)

Langkah pertama adalah data cleaning. Langkah ini membantu menghilangkan noise dan data lain yang tidak perlu, yang seringkali membuat hasil tidak akurat.

Selain menghilangkan noise, langkah ini juga mengeliminasi data yang tidak lengkap.

Lalu, bagaimana jika ada data yang hilang? Kamu bisa melengkapi data secara manual atau dengan menggunakan nilai yang probabilitasnya paling tinggi.

Noise atau noisy data adalah error yang terjadi secara random. Data semacam itu tentu harus dihilangkan.

Untuk menghilangkan noisy data, maka prosesnya adalah dengan mengidentifikasi angka yang janggal dan mengatasi inkonsistensi.

2. Integrasi data (data integration)

Langkah berikutnya adalah dengan mengintegrasikan data. Proses ini merupakan penggabungan berbagai sumber data untuk keperluan analisis. 

Hal ini akan sangat membantu mempercepat proses data mining dan memberikan hasil yang lebih akurat. 

Untuk melakukan integrasi, kamu memerlukan tools tertentu, seperti Microsoft SQL, Oracle Data Service Integrator, dan data migration lainnya.

3. Transformasi data

Setelah melalui beberapa tahapan, data pun perlu melakukan transformasi. Hal ini perlu agar proses data mining berjalan dengan lebih cepat dan lancar. Beberapa strategi untuk transformasi data meliputi:

  • Smoothing (enghilangkan noise pada data)
  • Aggregation (mekapitulasi tahapan operasional diterapkan pada data)
  • Normalization (menyesuaikan ukuran data)
  • Discretization (mengganti data numerik dengan interval, misalnya dengan usia)

4. Data mining

Proses data mining adalah langkah untuk menemukan pola yang menarik dan pengetahuan baru dari dataset yang besar tadi.

Melalui tahapan ini, sistem akan menerapkan cara tertentu untuk mengekstraksi pola pada data. 

Nantinya data akan tersaji dalam bentuk pola dan model yang terstruktur melalui teknik klasifikasi dan klaster.

5. Evaluasi pola (pattern evaluation)

Langkah berikutnya adalah dengan mengevaluasi pola yang berhasil terekstraksi. Tahapan ini biasanya meliputi proses identifikasi pola yang merepresentasikan informasi yang menarik sesuai kebutuhan perusahaan. 

Agar user dapat memahami data yang tersaji, pada tahap ini sistem akan membuat rangkuman dan visualisasi.

Manfaat penggunaan data mining

Data mining memberikan banyak insight baru untuk mengembangkan berbagai aspek dalam bisnis dan marketing. Berikut ini adalah beberapa manfaat yang kamu dapatkan dengan menerapkan data mining pada bisnis.

Mengetahui tren

Salah satu peran utama data mining adalah mengetahui tren yang terjadi di pasar.

Untuk mendapatkan informasi tersebut, perusahaan biasanya mencari informasi melalui media sosial–mulai dari komentar, post, foto, dan lain sebagainya. 

Informasi tersebut nantinya berkontribusi dalam menentukan sinyal apa yang muncul dari obrolan di media sosial.

Data mining akan mentransformasi informasi tersebut menjadi insight yang sangat berguna untuk customer.

Sebagai salah satu chain makanan cepat saji terbesar di dunia, McDonald’s seringkali menjadi buah bibir di media sosial.

Perusahaan ini menggunakan data mining untuk menentukan solusi manajemen, seperti menu breakfast salah satunya.

Salah satu contoh penerapan data mining memungkinkan perusahaan mengamati obrolan di media sosial.

Hal ini membantu McD memahami keinginan customer melalui online feedback. 

Misal, hadiah mainan Happy Meals jauh lebih efektif meningkatkan engagement daripada menunya sendiri.

Metode untuk memprediksi keputusan bisnis di masa depan

Apabila kamu berencana untuk membuka cabang di tempat lain, menggunakan data mining bisa membantumu mengetahui lokasi toko yang tepat untuk bisnismu.

Dengan menggunakan software dan tools yang beragam, kamu akan memahami ekspektasi targeted customers yang berada di lokasi tertentu.

Bahkan kamu bisa mengidentifikasi area toko mana yang kurang menguntungkan untuk bisnismu.

Mengetahui produk yang dibeli bersamaan

Manfaat data mining adalah mengetahui apa yang customer beli secara bersamaan dalam satu waktu. Hal ini juga disebut dengan Market Basket Analysis.

Misal, apabila seseorang membeli ponsel tertentu di toko online, biasanya toko tersebut akan merekomendasikan produk lainnya, seperti pelindung layar atau kabel charger untuk ponsel tersebut.

Teknik data mining yang satu ini mengamati kombinasi produk-produk yang muncul bersamaan di setiap transaksi.

Hasilnya adalah untuk meningkatkan keuntungan melalui aktivitas marketing, seperti cross-selling, promosi, rekomendasi, dan lain sebagainya.

Mengamati perilaku konsumen

Data mining juga berperan dalam mengamati dan memengaruhi perilaku konsumen.

Dengan mengamati perilaku konsumen, perusahaan dapat memprediksi demand.

Walmart, misalnya, menggunakan data mining untuk menganalisis produk apa yang banyak dibeli pengguna di jam-jam tertentu di seluruh gerainya.

Dengan begitu, perusahaan dapat memprediksi penjualan di setiap gerai dengan lebih mudah.

Model sebagai sarana menyusun strategi peningkatan penjualan

Apabila perusahaan telah mengetahui tren dan memprediksi keputusan bisnis yang tepat di masa depan, maka menyusun strategi untuk meningkatkan penjualan akan lebih mudah.

Bahkan kamu bisa memberikan penawaran dengan pendekatan personal untuk para customer yang loyal.

Tidak hanya itu, data mining membantu membangun brand agar perusahaan bisa mendapatkan partnership yang menguntungkan.

Demikian berbagai tahapan data mining yang perlu kamu ketahui.

Perlu kamu ingat bahwa tahapan di atas bisa saja berbeda, sesuai dengan kebutuhan dan goals perusahaan.

Tentu saja, masing-masing proses hadir dengan tantangan yang berbeda.

Further reading:

Data Mining Process: Models, Process Steps & Challenges Involved

7 Real-World Examples Of Data Mining In Business, Marketing, Retail

What is data mining?

Data Mining: Definition, Examples, and Applications