Site icon Digital Polar

Data Mining

data mining

Data mining adalah salah satu teknik yang paling berguna untuk membantu pengusaha, peneliti, dan individu untuk mengekstrak informasi yang berharga dari kumpulan data yang sangat besar. Data mining juga disebut Knowledge Discovery in Database (KDD). Proses penemuan pengetahuan meliputi pembersihan data (data cleaning), integrasi data (data integration), pemilihan data (data selection), transformasi data (data transformation), data mining, evaluasi pola (pattern evaluation), dan presentasi pengetahuan (knowledge presentation).

Apa itu Data Mining?

Proses penggalian informasi untuk mengidentifikasi pola, tren, dan data berguna yang memungkinkan bisnis mengambil keputusan berdasarkan data dari kumpulan data yang sangat besar disebut Data Mining.

Dengan kata lain, kita dapat mengatakan bahwa Data Mining adalah proses menyelidiki pola informasi yang tersembunyi ke berbagai perspektif untuk kategorisasi menjadi data yang berguna, yang dikumpulkan dan dirakit di area tertentu seperti data warehouse, analisis efisien, algoritma data mining, membantu pengambilan keputusan. pembuatan dan kebutuhan data lainnya untuk pada akhirnya memotong biaya dan menghasilkan pendapatan.

Data mining adalah tindakan secara otomatis mencari penyimpanan informasi yang besar untuk menemukan tren dan pola yang melampaui prosedur analisis sederhana. Data mining menggunakan algoritma matematika yang kompleks untuk segmen data dan mengevaluasi kemungkinan kejadian di masa depan. Data Mining disebut juga Knowledge Discovery of Data (KDD).

Data Mining adalah proses yang digunakan oleh organisasi untuk mengekstrak data spesifik dari database besar untuk memecahkan masalah bisnis. Ini terutama mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna.

Data Mining mirip dengan Data Science yang dilakukan oleh seseorang, dalam situasi tertentu, pada kumpulan data tertentu, dengan tujuan. Proses ini mencakup berbagai jenis layanan seperti teks mining, web mining, audio mining maupun video, data mining bergambar, dan data mining sosial media. Hal ini dilakukan melalui perangkat lunak yang sederhana atau sangat spesifik.

Dengan outsourcing data mining, semua pekerjaan dapat dilakukan lebih cepat dengan biaya operasional yang rendah. Perusahaan khusus juga dapat menggunakan teknologi baru untuk mengumpulkan data yang tidak mungkin ditemukan secara manual.

Ada banyak sekali informasi yang tersedia di berbagai platform, tetapi sangat sedikit pengetahuan yang dapat diakses. Tantangan terbesar adalah menganalisis data untuk mengekstrak informasi penting yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah atau untuk pengembangan perusahaan. Ada banyak instrumen dan teknik canggih yang tersedia untuk menambang data dan menemukan wawasan yang lebih baik darinya.

Jenis Data Mining

Relational Database:

Relational Database adalah kumpulan beberapa set data yang diatur secara formal oleh tabel, catatan, dan kolom dari mana data dapat diakses dengan berbagai cara tanpa harus mengenali tabel database. Tabel menyampaikan dan berbagi informasi, yang memfasilitasi pencarian data, pelaporan, dan organisasi.

Data Storage :

Data Storage adalah teknologi yang mengumpulkan data dari berbagai sumber dalam organisasi untuk memberikan wawasan bisnis yang berarti. Sejumlah besar data berasal dari berbagai tempat seperti Pemasaran dan Keuangan. Data yang diekstraksi digunakan untuk tujuan analitis dan membantu dalam pengambilan keputusan untuk organisasi bisnis. Data warehouse dirancang untuk analisis data daripada pemrosesan transaksi.

Repositori Data:

Repositori Data umumnya mengacu pada tujuan untuk penyimpanan data. Namun, banyak profesional IT menggunakan istilah lebih jelas untuk merujuk pada jenis pengaturan tertentu dalam struktur IT. Misalnya, sekelompok database, di mana sebuah organisasi telah menyimpan berbagai jenis informasi.

Object Relational Database:

Kombinasi model object relational database dan model relational database disebut model relational database. Ini mendukung Class, Object, Inheritance, Polymorphism, dan lain-lain.

Salah satu tujuan utama dari model data relasional objek adalah untuk menutup kesenjangan antara database relasional dan praktik model object oriented programming yang sering digunakan dalam banyak bahasa pemrograman, misalnya, C++, Java, C#, dan sebagainya.

Data berbasis Transaksi:

Database transaksional mengacu pada database management system (DBMS) yang memiliki potensi untuk membatalkan transaksi database jika tidak dilakukan dengan tepat. Meskipun ini adalah kemampuan yang unik beberapa waktu lalu, hari ini, sebagian besar sistem database relasional mendukung aktivitas database transaksional.

Pro Kontra Data Mining

Keuntungan Data Mining

Kekurangan Data Mining

Aplikasi Data Mining

Data Mining terutama digunakan oleh organisasi dengan permintaan konsumen yang intens- Ritel, Komunikasi, Keuangan, perusahaan pemasaran, menentukan harga, preferensi konsumen, pemosisian produk, dan dampak pada penjualan, kepuasan pelanggan, dan keuntungan perusahaan. Data mining memungkinkan pengecer untuk menggunakan catatan point-of-sale dari pembelian pelanggan untuk mengembangkan produk dan promosi yang membantu organisasi untuk menarik pelanggan.

1. Perawatan Kesehatan:

Data mining di bidang kesehatan memiliki potensi yang sangat baik untuk meningkatkan sistem kesehatan. Ini menggunakan data dan analitik untuk wawasan yang lebih baik dan untuk mengidentifikasi praktik terbaik yang akan meningkatkan layanan perawatan kesehatan dan mengurangi biaya.

Analis menggunakan pendekatan data mining seperti Machine learning, Multi-dimensional database, Data visualization, cloud computing, dan statistik. Data mining dapat digunakan untuk memprediksi pasien di setiap kategori. Prosedur memastikan bahwa pasien mendapatkan perawatan intensif di tempat yang tepat dan pada waktu yang tepat. Data mining juga memungkinkan perusahaan asuransi kesehatan mengenali penipuan dan penyalahgunaan.

2. Market Basket Analysis:

Market Basket Analysis adalah metode pemodelan berdasarkan hipotesis. Jika seorang pelanggan membeli kelompok produk tertentu, maka kemungkinan besar pelanggan tersebut akan membeli kelompok produk lain.

Teknik ini memungkinkan bisnis retail untuk memahami perilaku riwayat transaksi pembeli. Data ini dapat membantu bisnis-bisnis retail dalam memahami persyaratan pembeli dan mengubah tata letak toko yang sesuai. Menggunakan perbandingan analitik yang berbeda dari hasil antara berbagai toko, antara pelanggan dalam kelompok demografis yang berbeda dapat dilakukan.

3. Pendidikan:

Data Mining pendidikan adalah bidang yang baru muncul, berkaitan dengan pengembangan teknik yang mengeksplorasi pengetahuan dari data yang dihasilkan dari Lingkungan pendidikan.

Tujuan EDM diakui sebagai menegaskan perilaku belajar siswa di masa depan, mempelajari dampak dukungan pendidikan, dan mempromosikan pembelajaran sains. Sebuah organisasi dapat menggunakan data mining untuk membuat keputusan yang tepat dan juga untuk memprediksi hasil siswa. Dengan hasil tersebut, lembaga dapat berkonsentrasi pada apa yang diajarkan dan bagaimana mengajar.

4. Teknik Manufaktur:

Pengetahuan adalah aset terbaik yang dimiliki oleh sebuah perusahaan manufaktur. Teknik data mining dapat bermanfaat untuk menemukan pola dalam proses manufaktur yang kompleks. Data mining dapat digunakan dalam perancangan tingkat sistem untuk mendapatkan hubungan antara arsitektur produk, portofolio produk, dan kebutuhan data pelanggan. Ini juga dapat digunakan untuk meramalkan periode pengembangan produk, biaya, dan harapan di antara tugas-tugas lainnya.

5. Customer Relationship Management (CRM):

Customer Relationship Management (CRM) adalah tentang mendapatkan dan mempertahankan pelanggan, juga meningkatkan loyalitas pelanggan dan menerapkan strategi berorientasi pelanggan. Untuk mendapatkan hubungan yang baik dengan pelanggan, organisasi bisnis perlu mengumpulkan data dan menganalisis data. Dengan teknologi data mining, data yang dikumpulkan dapat digunakan untuk analitik.

6. Deteksi Penipuan:

Miliaran dolar hilang karena tindakan penipuan. Metode tradisional deteksi penipuan sedikit memakan waktu dan canggih. Data mining menyediakan pola yang berarti dan mengubah data menjadi informasi. Sistem deteksi penipuan yang ideal harus melindungi data semua pengguna.

Metode yang diawasi terdiri dari kumpulan catatan sampel, dan catatan ini diklasifikasikan sebagai penipuan atau non-penipuan. Sebuah model dibangun menggunakan data ini, dan teknik dibuat untuk mengidentifikasi apakah dokumen tersebut palsu atau tidak.

7. Bank Keuangan:

Digitalisasi sistem perbankan seharusnya menghasilkan sejumlah besar data dengan setiap transaksi baru.

Teknik data mining dapat membantu bankir dengan memecahkan masalah yang berhubungan dengan bisnis di perbankan dan keuangan dengan mengidentifikasi tren, korban, dan korelasi dalam informasi bisnis dan biaya pasar yang tidak langsung terlihat oleh manajer atau eksekutif karena volume data terlalu besar atau diproduksi terlalu cepat di layar oleh para ahli.

Manajer dapat menemukan data ini untuk penargetan yang lebih baik, memperoleh, mempertahankan, mengelompokkan, dan mempertahankan pelanggan yang menguntungkan.

Tantangan Implementasi dalam Data Mining

Meskipun data mining memiliki nilai plus yang sangat banyak, teknik data mining menghadapi banyak tantangan selama pelaksanaannya. Berbagai tantangan dapat terkait dengan kinerja, data, metode, dan teknik, dll. Proses data mining menjadi efektif ketika tantangan atau masalah dikenali dengan benar dan diselesaikan secara memadai.

Data tidak lengkap dan berisik:

Proses mengekstraksi data yang berguna dari volume data yang besar adalah data mining. Pada umumnya, data di dunia nyata bersifat heterogenus, tidak lengkap, dan berisik. Data dalam jumlah yang besar biasanya bersifat tidak akurat (dalam kata lain, representasi tersebut kurang merepresentasi apa yang terjadi). Masalah ini dapat terjadi karena alat ukur data atau karena kesalahan manusia.

Misalkan rantai ritel mengumpulkan nomor telepon pelanggan yang menghabiskan lebih dari Rp. 500.000, dan karyawan akuntansi memasukkan informasi ke dalam sistem mereka. Orang tersebut dapat membuat kesalahan digit saat memasukkan nomor telepon, yang mengakibatkan data yang salah.

Bahkan beberapa pelanggan mungkin tidak mau mengungkapkan nomor telepon mereka, yang mengakibatkan data tidak lengkap. Data dapat berubah karena kesalahan manusia atau sistem. Semua konsekuensi ini (data yang berisik dan tidak lengkap) membuat data mining menjadi menantang.

Distribusi Data:

Data dunia nyata biasanya disimpan di berbagai platform dalam lingkungan komputasi terdistribusi. Mungkin dalam database, sistem individu, atau bahkan di internet. Praktis, Ini adalah tugas yang cukup sulit untuk membuat semua data ke repositori data terpusat terutama karena masalah organisasi dan teknis.

Misalnya, berbagai kantor regional mungkin memiliki server untuk menyimpan data mereka. Tidak layak untuk menyimpan, semua data dari semua kantor di server pusat. Oleh karena itu, data mining memerlukan pengembangan alat dan algoritma yang memungkinkan data mining yang terdistribusi.

Data Kompleks:

Data dunia nyata bersifat heterogenus, dan bisa berupa data multimedia, termasuk audio dan video, gambar, data kompleks, data spasial, deret waktu, dan sebagainya.

Mengelola berbagai jenis data ini dan mengekstrak informasi yang berguna merupakan tugas yang sulit. Sebagian besar waktu, teknologi baru, alat baru, dan metodologi harus disempurnakan untuk mendapatkan informasi yang spesifik.

Pertunjukan:

Kinerja sistem data mining bergantung terutama pada efisiensi algoritma dan teknik yang digunakan. Jika algoritma dan teknik yang dirancang tidak sesuai standar, maka efisiensi proses data mining akan terpengaruh secara negatif.

Privasi dan Keamanan Data:

Data mining biasanya mengarah pada masalah serius dalam hal keamanan data, tata kelola, dan privasi. Misalnya, jika pengecer menganalisis detail barang yang dibeli, maka ia mengungkapkan data tentang kebiasaan membeli dan preferensi pelanggan tanpa izin mereka.

Visualisasi Data:

Dalam data mining, visualisasi data merupakan proses yang sangat penting karena merupakan metode utama yang menunjukkan output kepada pengguna dengan cara yang rapi. Data yang diekstraksi harus menyampaikan makna yang tepat dari apa yang ingin diungkapkan.

Tetapi seringkali, menyajikan informasi kepada pengguna akhir dengan cara yang tepat dan mudah itu sulit. Data input dan informasi output yang rumit, sangat efisien, dan proses visualisasi data yang sukses perlu diterapkan untuk membuatnya sukses.

Exit mobile version