Published on

Careers

Kenali data mining dan contoh penerapannya di sini

Maria Tri Handayani

data-mining-adalah---EKRUT.jpg

Jika kamu ingin membangun karier sebagai data scientist, maka kemampuan di bidang data mining merupakan hal yang wajib kamu miliki. 

Apa itu data mining?

data mining adalah - EKRUT
Data mining kerap digunakan untuk mengolah banyaknya data di era teknologi - EKRUT

Data mining adalah proses menemukan anomali, pola, maupun korelasi dalam data set yang besar untuk memprediksi hasil. 

Dasar dari data mining sendiri berkaitan dengan disiplin ilmu seperti statistik, AI, machine learning, dan teknologi database.

Data mining juga dikenal dengan sebutan lain seperti  data/pattern analysis, knowledge discovery, knowledge extraction, dan information harvesting.

Pada dasarnya keberadaan data mining dibutuhkan mengingat semakin banyaknya informasi di era teknologi seperti data transaksi bisnis, data ilmiah, gambar, video dan data-data lainnya. 

Dengan banyaknya data tersebut dibutuhkan sistem yang mampu mengekstraksi esensi dari semua informasi yang tersedia dan membuat ringkasan untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik.

Proses dalam data mining 

data mining adalah - EKRUT
Temuan data mining akan dievaluasi berdasarkan tujuan- EKRUT

Proses data mining terdiri dari beberapa langkah yaitu: 

1. Pemahaman bisnis 

Langkah pertama dalam proses data mining adalah menetapkan tujuan proyek dan mengetahui cara bagaimana data mining dapat membantumu mencapai tujuan tersebut. Dalam tahapan ini rencana harus dikembangkan seperti menentukan jadwal, action, dan pembagian peran. 

2. Pemahaman data 

Berikutnya dilakukan pengumpulan data dari semua sumber data yang ada. Pada tahap ini tools visualisasi data mulai digunakan untuk mengeksplorasi sifat-sifat dalam data.

3. Persiapan data 

Dalam tahapan ini data yang sudah dikumpulkan akan melewati data cleaning dan data transformasi. 

Pembersihan data atau data cleaning dilakukan pada data yang tidak konsisten atau yang tidak lengkap. Sementara transformasi data dilakukan dengan mengubah data untuk menjadikannya berguna dalam data mining.

Dalam transformasi data dapat dilakukan beberapa hal seperti smoothing (menghilangkan noise dari data), agregasi data, generalisasi, normalisasi, dan konstruksi atribut.

Proses persiapan data  biasanya dapat memakan waktu paling banyak dari keseluruhan proses. Itu sebabnya pada tahapan persiapan data  biasanya DBMS atau database management system akan digunakan untuk meningkatkan kecepatan proses data mining. 

Baca juga: 8 Skills ini perlu kamu miliki untuk menjadi Data Scientist andal

4. Data modeling 

Pada tahapan ini model matematika digunakan untuk menemukan pola dalam data. Teknik pemodelan akan disesuaikan dengan tujuan bisnis di awal. Selain itu akan dibuat skenario untuk menguji kualitas dan validitas baru kemudian menjalankannya pada dataset yang telah disiapkan. 

Hasilnya harus dinilai untuk memastikan apakah model tersebut dapat memenuhi tujuan data mining. 

5. Evaluasi 

Temuan data kemudian akan dievaluasi dan dibandingkan dengan tujuan bisnis untuk menentukan apakah dapat digunakan di seluruh organisasi. 

6. Deployment 

Pada tahapan akhir ini temuan data mining akan dibagikan ke berbagai platform operasi bisnis dalam perusahaan. 

Manfaat data mining

data mining adalah - EKRUT
Penerapan data mining dapat mengurangi pengeluaran perusahaan - EKRUT

Dengan melakukan data mining, perusahaan dapat mendapatkan banyak manfaat. Beberapa manfaat dari data mining adalah:  

  • Memudahkan pengambilan keputusan. Perusahaan dapat terus menganalisa dan mengotomatisasi keputusan rutin tanpa adanya penundaan karena penilaian manusia. 
  • Membuat prediksi akurat untuk perencanaan. Data mining membantu tahapan perencanaan dan memberikan informasi tepat untuk membuat prediksi berdasarkan tren masa lalu dan kondisi saat ini. 
  • Pengurangan biaya. Data mining memungkinkan perusahaan menggunakan alokasi dana lebih efisien karena otomatisasi pengambilan keputusan dapat mengurangi biaya.
  • Mendapat wawasan tentang pelanggan. Perusahaan dapat mengetahui karakteristik antara pelanggan sehingga dapat merancang strategi yang dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dengan tepat. 

Contoh penerapan data mining

data mining adalah - EKRUT
Data mining kerap diterapkan dalam industri perbankan - EKRUT

Penggunaan data mining sendiri terbilang cukup luas. Biasanya teknik data mining digunakan untuk membangun model machine learning yang dapat mendukung aplikasi kecerdasan buatan modern seperti algoritma mesin pencari atau sistem pemberian rekomendasi. 

Selain itu, data mining kerap digunakan dalam berbagai industri dan disiplin ilmu seperti: 

  • Komunikasi 

Data mining digunakan oleh perusahaan multimedia dan telekomunikasi untuk memahami banyaknya data pelanggan, memprediksi perilaku mereka dan menawarkan kampanye yang sesuai target atau relevan.

  • Asuransi 

Penerapan lain data mining adalah pada industri asuransi. Perusahaan asuransi umumnya menggunakan teknik data mining untuk mendeteksi penipuan, mengidentifikasi faktor risiko pada pengajuan klaim, analisa pelanggan, hingga untuk menemukan cara menawarkan produk kompetitif ke basis pelanggan yang ada. 

  • Manufaktur 

Data mining dimanfaatkan seperti untuk menyesuaikan  rencana supply dan perkiraan permintaan, quality assurance, memprediksi aset produksi dan mengantisipasi pemeliharaan. 

  • Retail 

Digunakan untuk membantu perusahaan mengoptimalkan kampanye pemasaran, meningkatkan hubungan pelanggan dan memperkirakan penjualan. 

  • Pendidikan 

Data mining membantu tenaga mendidik dalam mengakses data siswa, memprediksi tingkat pencapaian dan memberi pandangan tentang siswa atau kelompok siswa mana saja yang membutuhkan perhatian ekstra

  • Perbankan 

Data mining membantu perusahaan jasa keuangan untuk mendapatkan pandangan yang lebih baik tentang risiko pasar, mendeteksi penipuan, mengelola pemenuhan peraturan dan untuk mendapatkan return optimal dari investasi pemasaran.

Baca juga: 4 Fakta menjanjikan menjadi Data Scientist di masa depan, sudah tahu?

Pentingnya data mining bagi data scientist

data mining adalah - EKRUT
Pengetahuan akan data mining membantu data scientist dalam mengolah raw data - EKRUT

Dalam pekerjaannya data scientist sering ditugaskan untuk menganalisis data yang dapat membantu bisnis. 

Agar dapat melakukannya kamu pun harus bisa mengkomunikasikan hasil dan pengamatan yang kompleks sehingga dapat dipahami dan ditindaklanjuti dari sisi bisnis. Oleh karena itu akan sangat bermanfaat bila seorang data scientist dapat memiliki kemampuan di bidang data mining

Data mining akan membantu data scientist dalam menyusun data mentah, merumuskannya serta mengenali berbagai pola melalui algoritma matematika dan komunikasi untuk membuka berbagai wawasan yang bermanfaat.  

Nah, sekarang kamu mengerti kenapa data mining penting bagi seorang data scientist, bukan? Mulailah memperdalam pengetahuan dan kemampuan kamu di bidang ini.  

Lagipula, dengan mendalami kemampuan di bidang ini kamu juga secara tidak langsung akan banyak belajar tentang algoritma, computing architectures, data scalability dan otomatisasi untuk menangani dataset yang besar. 

Semua kemampuan ini tentu akan sangat menunjang perkembangan karier kamu di bidang data science dan big data nantinya. 

EKRUT

Sumber:

Tags

Share