Mengenal Data Mining dan Kegunaannya

Pada perusahaan dengan jumlah data yang besar, data mining merupakan salah satu proses penting yang harus dilakukan.

Data mining membantu perusahaan untuk melihat pola atau trend dan membantu mengambil keputusan bisnis dari sana.

Data yang berjumlah besar ini dapat berupa daftar item, harga, pelanggan, supplier, maupun stok produk.

Apa itu data mining?

Secara praktisnya, data mining adalah proses penambangan data. Berbeda dengan data scraping yang hanya berupa proses mengekstraksi data, data mining adalah proses yang mencakup pencarian, pengumpulan, serta pengelolaannya, dan sampai ke analisis dan mencari insight.

Hanya saja, penerapannya adalah dalam dunia maya, karena target penambangan itu sendiri berupa sajian data yang tersimpan pada sebuah sistem.

Pelaksanaan proses mining tersebut biasanya dilakukan oleh data scientist menggunakan software khusus dengan memanfaatkan bantuan dari perhitungan matematika, statistika, hingga teknologi Artificial Intelligence.

Seperti yang kamu ketahui, teknologi AI (Artificial Intelligence) memiliki kemampuan canggih dalam membaca dan mengelola big data. Tentu tidak heran, jika proses penambangan data ini juga memanfaatkannya.

Manfaat data mining

Berkat teknologi AI, proses mining menjadi lebih singkat dan nyaris tanpa cacat, meski datanya sangat banyak serta kompleks. Hal ini tidak terlepas dari fitur self-correction, yakni kemampuan AI dalam mendeteksi kesalahan secara mandiri.

Hasilnya benar-benar sesuai harapan dan kamu pun tidak perlu bersusah-payah untuk meneliti satu per satu. Lantas, apa fungsi mining data dalam perkembangan bisnis?

• Mengetahui tren yang sedang berlangsung di masyarakat
• Mencari tahu keinginan konsumen
• Sebagai bahan evaluasi, baik mengenai kondisi produk, pasar, maupun layanan
• Mendongkrak penjualan
• Memprediksi hal-hal yang mungkin terjadi di masa depan
• Penghematan biaya, karena kamu sudah mengetahui ke mana harus mengalokasikan dana

Metode data mining

Untuk memperoleh semua manfaat di atas, tentu saja kamu harus melakukan mining dengan tepat. Di bawah ini ialah beberapa metode yang bisa kamu terapkan untuk menambang data:

Association rules

Pada metode asosiasi ini, fokus utamanya adalah elemen-elemen yang mempunyai hubungan sebab dan akibat dalam suatu data. Tujuannya ialah mencari hubungan antarvariabel atau biasa disebut juga analisis keranjang pasar.

Contohnya, seseorang yang membeli produk cleanser, rata-rata juga akan memasukkan micellar water ke keranjang. Di sini, kamu bisa memasang strategi paket bundling untuk mendongkrak penjualan.

Cluster analysis

Analisis klaster merupakan mining dengan cara mengelompokkan elemen dalam data untuk memperoleh karakteristik yang sama. Misalnya, penggolongan pembeli berdasarkan jenis kelamin, pekerjaan, usia, dan lain-lain.

Classification

Secara garis besar metode klasifikasi dan analisis klaster tidaklah berbeda, karena sama-sama membuat kelompok data. Bedanya, kamu harus memisahkan data berdasarkan kategori terlebih dahulu.

Nantinya, teknologi AI akan menciptakan algoritma baru dan memasukkannya ke kategori yang sudah kamu buat. Sebagai pemisalan kategori produk A yang memiliki banyak varian, salah satunya charcoal untuk para pria.

Nantinya begitu kamu memasukkan data pembelian produk varian charcoal, sistem akan langsung mengklasifikasikannya ke dalam “Produk Pria”.

Anomaly detection

Sesuai namanya, metode mining ini berguna untuk mencari ketidaknormalan atau sesuatu yang aneh elemen pada big data. Sifatnya sendiri bisa positif maupun negatif, tergantung proses yang ingin kamu jalani.

Regression

Untuk menerapkan metode ini, setidaknya kamu harus mempunyai dua kelompok variabel yang saling berkaitan. Contohnya, untuk membuat 5 produk A yang membutuhkan 20 bahan baku, berapa bahan yang kamu perlukan jika ingin memproduksi 100 item?

Benefitnya, berapa pun jumlah yang ter-input, kamu tidak harus menghitung secara manual. Kemudahan ini bisa menghindarkanmu dari kesalahan hitung, apalagi untuk produksi dengan skala besar.

Tahapan data mining

Layaknya hubungan big data dan teknologi AI, metode di atas juga akan berguna jika kamu melakukan tahapan yang benar. Agar tidak sampai salah langkah, ikuti tahapan mining di bawah ini:

Kenali bisnismu

Sebelum memulai proses penambangan data, tentu saja kamu harus mengenali bisnis secara lebih mendalam terlebih dahulu. Dalam praktiknya, tahapan ini seperti analisa SWOT untuk melihat bisnis dari berbagai sudut.

Satu hal yang tidak boleh terlewatkan, yakni tentukan apa tujuanmu menerapkan penambangan data. Contoh kamu sudah promosi selama berbulan-bulan ke berbagai media sosial, tetapi belum juga memberikan hasil.

Maka, tujuan penambangan data ialah untuk mencari tahu pola maupun minat pembelian dari target market. Dengan demikian, kamu bisa menciptakan inovasi sesuai minat pasar.

Pahami data

Jika kamu berhasil mendefinisikan bisnis secara jelas dan gamblang, mulailah untuk memahami data. Tahapan ini meliputi sumber data, teknik pengumpulan, tempat penyimpanan, sampai sistem keamanannya.

Dengan membuat perencanaan matang, kamu bisa meminimalkan kesalahan-kesalahan kecil yang mungkin terjadi. Kamu bisa menganggap perencanaan ini sebagai benang merah atau garis besar dalam pengelolaan data.

Siapkan data

Agar data yang kamu susun akurat, pastikan data sudah benar-benar siap eksekusi dan lengkap. Misalnya saja untuk data pembeli, silakan cek apakah ada item yang belum memiliki label atau identitas konsumen masih kosong.

Hal-hal kecil seperti ini perlu mendapat perhatian lebih, karena akan memengaruhi hasilnya nanti. Semakin lengkap dan gamblang, maka data tersebut akan semakin kredibel.

Pembuatan modelling

Setelah semuanya siap, lanjutkan dengan membuat model dan mencari pola yang terdapat di dalam data. Di sini, kamu bisa mencoba berbagai metode yang sekiranya cocok dengan kondisi dan kebutuhan bisnis.

Evaluasi hasilnya

Seiring dengan berakhirnya penambangan data, kamu akan memperoleh variabel baru. Di sini, kamu bisa mengevaluasi hasil tersebut, kemudian mengambil keputusan berdasarkan hasil mining.

Implementasi dan monitoring

Tahapan terakhir dari proses mining adalah mengimplementasikan keputusan yang sudah kamu ambil dan lakukan pemantauan. Pastikan penerapannya sesuai dengan tujuan bisnis yang kamu harapkan.

Contoh penerapan data mining di berbagai bidang

Berdasarkan ulasan di atas, adakah di antara kamu yang masih bingung dengan penambangan data?

Jika demikian, coba perhatikan beberapa contoh penerapannya di berbagai bidang berikut ini.

Data mining di masa depan

Sekali lagi, kegiatan penambangan ini berhubungan erat dengan big data dan AI (Artificial Intelligence). Itu artinya, di masa depan proses mining akan semakin sering kamu temukan.

Apalagi sampai saat ini pemerintah, melalui KemenkopUKM menyatakan masih mengejar hingga 30 juta UMKM yang akan Go Digital sampai 2024. Maka dari itu, belajar mengenai teknologi merupakan pembekalan penting bagi para pebisnis.

Pertanyaannya, setelah mempelajari konsep dasar data mining, apakah kamu siap untuk mengimplementasikan dalam bisnis?

Tenang, Pacmann siap membimbingmu sampai menjadi seorang profesional.

Further reading:

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

Web Scraping vs Data Mining: What’s the Difference?