Apa itu Penambangan Data? – Panduan Lengkap

Terminologi yang sangat umum kita dengar adalah data mining. Ini mungkin datang kepada semua orang sebagai sesuatu yang unik atau inovatif. Namun, konsep data mining bukanlah sesuatu yang baru, tetapi ada sejarah di baliknya. Dapat dengan mudah dikatakan bahwa konsep data mining telah ada selama lebih dari satu abad. Namun, itu baru menjadi pusat perhatian pada tahun 1930-an. Penggunaan pertama dilakukan oleh Alan Turing ketika ia menggunakan mesin universal untuk melakukan perhitungan yang dilakukan oleh beberapa komputer modern.

Sejak hari itu, telah terjadi evolusi konstan di bidang penambangan data, dan kami telah melangkah jauh ke depan. Hari ini kita melihat organisasi memanfaatkan kekuatan penambangan data dan pembelajaran mesin untuk mengotomatisasi proses mereka di sekitar penjualan, operasi, pemasaran, dan departemen lainnya.

• Definisi Penambangan Data
• Sejarah penambangan data
• Bagaimana cara kerja penambangan data?
• Metode penambangan data
• Pentingnya
• Pro dan Kontra dari penambangan data
• Gunakan Kasus dan Contoh
• Teknik
• Peralatan
• Masa Depan Penambangan Data

Apa itu penambangan data?

Ini tidak lain adalah proses menganalisis kuantum data yang sangat besar dan dengan demikian mengeluarkan kecerdasan dari kuantum data tersebut, untuk membantu organisasi memecahkan tantangan bisnis, mengelola, dan mengurangi risiko dan dengan demikian menangkap peluang bisnis baru. Nama ini berasal dari analogi mencari batu mulia dari gunung bijih. Proses penambangan dan penambangan data melibatkan pencarian hal-hal yang berharga dengan menyaring sejumlah besar informasi.

Proses ini digunakan dalam berbagai aspek bisnis seperti penjualan, pemasaran, pengembangan produk, penelitian, pelatihan, dan pengembangan. Jika digunakan secara efektif, itu dapat melakukan keajaiban karena membantu dalam mendapatkan wawasan berharga tentang pelanggan, sehingga menghasilkan strategi yang efektif yang menghasilkan peningkatan output kinerja dan pendapatan yang lebih baik.

Sejarah Penambangan Data

Jika kita melihat sejarah, salah satu artikel pertama yang menerbitkan kata “data mining” adalah oleh seorang pria bernama Michael C. Lovell pada tahun 1983. Saat itu, Lovell dan beberapa ekonom terkenal lainnya percaya bahwa metode ini dapat menyebabkan kesalahan. kesimpulan.

Namun, pada tahun 90-an, konsep mengekstraksi nilai dari data dan membentuk pola telah mendapatkan popularitas. Pada tahun 1996, Teradata, NCR, dan sekelompok perusahaan lainnya melaksanakan proyek yang mengarah pada standarisasi teknologi penambangan data. Pekerjaan ini terdiri dari proses CRISP-DM, yang merupakan singkatan dari Cross Industry Standard Process for Data Mining. Seluruh proses dibagi menjadi enam langkah seperti:

1. pengertian bisnis
2. pemahaman data
3. Persiapan data
4. Pemodelan
5. Evaluasi
6. Penyebaran

Pada awal tahun 2000, bisnis dapat melihat nilai dari penambangan data dan proses ini berkembang pesat, membuat industri itu sendiri sangat menguntungkan.

Bagaimana cara kerja penambangan data?

Dasar dari proses data mining adalah mengajukan pertanyaan bisnis, mencari data yang akan membantu menjawab pertanyaan itu, dan akhirnya menyiapkan kumpulan data untuk analisis. Harus dicatat bahwa keberhasilan dalam tahap-tahap berikutnya akan sepenuhnya bergantung pada keberhasilan tugas-tugas yang dilakukan pada tahap-tahap sebelumnya. Jika kualitas data terganggu, maka ini dapat menghasilkan keluaran yang buruk. Oleh karena itu, semua orang yang berada di data mining harus mempertimbangkan kualitas data sebagai PRIORITAS TOP.

Penambangan Data dalam 5 langkah

Biasanya, para profesional mengikuti metodologi terstruktur dengan proses berulang yang memberikan hasil yang diinginkan. Mari kita lihat 5 langkah ini

Langkah 1: Pemahaman Bisnis

Di sini, Anda perlu menentukan apa tujuan bisnis proyek dengan memetakannya dengan skenario bisnis saat ini. Bersamaan dengan itu, Anda juga perlu menentukan parameter proyek.

Langkah2: Pemahaman Data

Setelah pernyataan masalah didefinisikan pada langkah 1, maka penting untuk mengidentifikasi kumpulan data yang tepat yang akan membantu dalam menangani pernyataan masalah. Ini mungkin mengharuskan Anda untuk mendapatkan data ini dari berbagai sumber.

Langkah 3: Persiapan Data

Setelah sumber data diidentifikasi dan data dikumpulkan, siapkan data dalam format yang diperlukan, sesuai dengan tujuan bisnis. Jika ada masalah seperti duplikasi data atau titik data yang hilang, itu harus segera diperbaiki.

Langkah 4: Pemodelan Data

Setelah data disiapkan, Anda dapat mulai menjalankan berbagai algoritme pada data tersebut untuk mempelajari berbagai pola

Langkah 5: Evaluasi

Setelah pemodelan data selesai maka Anda dapat mulai mengevaluasi apakah hasil tersebut (sebagai hasil dari latihan pemodelan) dapat mencapai hasil atau tidak. Proses ini dijalankan secara iteratif bersamaan dengan langkah pemodelan data untuk memastikan bahwa algoritma terbaik memberikan hasil yang tepat.

Setelah semua langkah selesai, maka presentasi akhir dilakukan kepada pengambil keputusan untuk menunjukkan hasil proyek.

Mengapa penambangan data penting?

Meskipun penambangan data adalah proses yang diikuti dengan rajin oleh berbagai profesional, penting untuk mengetahui pentingnya penambangan data.

Jelas bahwa ini adalah proses menangkap potongan besar data dan mengumpulkan wawasan yang berarti dari data tersebut. Oleh karena itu, ada lonjakan signifikan dalam permintaan akan penyedia data, yang selanjutnya menciptakan permintaan untuk para profesional seperti analis data dan ilmuwan data.

Karena proses ini melibatkan konversi data menjadi informasi yang mendalam, ini membantu organisasi untuk membuat keputusan dan menentukan strategi untuk pertumbuhan. Ini memungkinkan organisasi untuk menjalankan kampanye pemasaran tertentu dan membantu dalam prediksi. Ini juga membantu dalam mendapatkan wawasan spesifik tentang perilaku pelanggan, itulah mengapa penting untuk menjalankan proyek penambangan data ini.

Keuntungan Penambangan Data

Jika kita melihat bisnis saat ini, mereka terus-menerus dibanjiri data dengan volume data yang besar dari banyak sumber. Tidak ada lagi pilihan bagi organisasi untuk menjadi berbasis data dalam skenario bisnis saat ini. Keberhasilan bisnis sangat penting untuk cara mereka mengekstrak informasi dari data dan menggunakan kecerdasan itu untuk keuntungan mereka sendiri.

Sederhananya, penambangan data memberi organisasi kesempatan untuk mengoptimalkan masa depan, dengan menganalisis masa kini dan masa lalu mereka. Ini membantu dalam memberikan prediksi tentang apa yang mungkin terjadi selanjutnya.

Misalnya, melalui penambangan data, Anda bisa mendapatkan perkiraan, pelanggan mana yang berpotensi menjadi pelanggan yang menguntungkan, dengan melihat profil pelanggan lain sebelumnya. Dengan cara ini, sebagai organisasi, Anda dapat fokus pada penawaran dan kesepakatan khusus untuk pelanggan tersebut yang cenderung meningkatkan ROI Anda.

Selain itu, Anda juga dapat menggunakan penambangan data untuk

• Meningkatkan pendapatan organisasi Anda
• Mendapatkan wawasan tentang segmen pelanggan dan preferensi mereka
• Akuisisi pelanggan baru
• Menciptakan lebih banyak peluang untuk cross-selling dan up-selling
• Meningkatkan loyalitas pelanggan dan retensi pelanggan
• Melacak kinerja operasional

Dengan menerapkan tekniknya, bisnis dapat mengambil keputusan yang didasarkan pada kecerdasan yang diperoleh dari data ini. Berkat teknologi pemrosesan data modern seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, organisasi dapat mengubah volume data yang besar dalam hitungan menit.

Tantangan penambangan data

Seiring dengan inovasi dan evolusi, muncul serangkaian tantangan yang dihadapi metode ini dan industri ini. Beberapa tantangan tersebut adalah sebagai berikut:

• Antarmuka pengguna

  Output dari data mining dapat berguna jika dapat dibaca dan dimengerti oleh pengguna. Karena metode ini melibatkan pengerjaan data dalam jumlah besar, ada tantangan dalam cara data disajikan secara visual. Ini adalah sesuatu yang industri dan para pemainnya perlu kerjakan.

• Tantangan Keamanan & Sosial

  Untuk setiap organisasi untuk membuat keputusan, mereka memerlukan data yang dibagikan oleh penyedia layanan. Dengan berbagi, datanglah titik keamanan data. Ini terdiri dari informasi individu, profil pelanggan, dan banyak data rahasia. Jatuh ke tangan yang salah bisa menjadi bencana.

• Tantangan Proses

  Ada tantangan yang muncul dari metodologi penambangan yang sebenarnya. Proses yang dipertanyakan datang dengan tantangan seperti:

  1. Ketersediaan kumpulan data yang beragam
  2. Manajemen dan kontrol kebisingan di kumpulan data
  3. Fleksibilitas proses penambangan secara keseluruhan

  Tantangan baru akan terus muncul seiring dan ketika industri terus berkembang.

Kasus Penggunaan Data Mining dan Contohnya

Secara global, ada banyak organisasi yang harus mencapai hasil yang mengejutkan dengan menerapkan alat dan teknik penambangan data. Mari kita lihat beberapa kasus penggunaan dan contohnya

• Grupon

  Tantangan utama perusahaan adalah memproses volume besar data yang sudah dimilikinya, untuk layanan belanjanya. Dengan menerapkan data mining, pihaknya mampu menyelaraskan kegiatan pemasarannya dengan harapan pelanggan.

• domino

  Dikatakan sebagai salah satu perusahaan pizza terbesar di dunia, ia mengumpulkan potongan besar data terstruktur dan tidak terstruktur yang berasal dari sumber seperti gerai ritel, sistem point-of-sale, saluran media sosial, dan banyak sumber lainnya. Melalui penambangan data, mereka dapat memperoleh wawasan yang luar biasa tentang pelanggan mereka dan dengan demikian meningkatkan pengalaman pelanggan mereka, menghasilkan peningkatan kinerja bisnis.

  Ini adalah beberapa contoh untuk referensi Anda. Jika kita mencoba menggali lebih dalam, akan ada banyak kasus yang digunakan seperti penambangan data telah membawa transformasi signifikan di seluruh bisnis.

Teknik Penambangan Data

Telah diamati, dalam beberapa proyek penambangan data baru-baru ini bahwa ada berbagai teknik penambangan data yang digunakan untuk kemanjuran yang lebih baik. Beberapa teknik tersebut adalah sebagai berikut

• Klasifikasi
• Kekelompokan
• Regresi
• Luar
• Pola Berurutan
• Ramalan
• Aturan Asosiasi

Alat Penambangan Data

Satu hal yang jelas – ini adalah metodologi yang kuat yang benar-benar dapat mengubah organisasi. Namun, kemungkinan hambatan dalam pemilihan platform dapat berupa menemukan platform yang memenuhi harapan semua pemangku kepentingan. Ada banyak opsi yang tersedia mulai dari platform sumber terbuka hingga solusi yang lebih eksklusif.

Organisasi yang mendapatkan manfaat maksimal dari penambangan data akan memilih platform yang memiliki parameter berikut:

1. Platform ini telah memasukkan beberapa praktik terbaik untuk industri tempat organisasi tersebut berada.
2. Mampu mengelola siklus hidup lengkap penambangan data – mulai dari eksplorasi hingga produksi
3. Dapat disejajarkan dengan aplikasi perusahaan lain yang mencakup sistem BI, aplikasi ERP, sistem CRM, dan sistem keuangan lainnya
4. Memenuhi persyaratan departemen TI, ilmuwan data, dan bahkan analis. Ini juga memberikan laporan komprehensif dan elemen dasbor untuk visualisasi yang lebih baik.

Banyak alat penambangan data hadir dengan arsitektur yang fleksibel dan dapat diskalakan dengan basis data yang dapat dihubungkan dan API terbuka sehingga membantu organisasi mencapai keunggulan kompetitif.

Masa Depan Penambangan Data

Yang bisa kami katakan adalah bahwa jumlah data akan meningkat secara eksponensial, membuat masa depan penambangan data seterang bintang yang bersinar. Seperti yang telah kita lihat pada evolusi teknik data mining, kita juga akan melihat peningkatan dalam teknologi yang akan mengekstrak wawasan dari data. Sebagai contoh, IoT dan teknologi yang dapat dikenakan telah mengubah manusia menjadi mesin pengekstraksi data. Dan ini baru permulaan.

Pikiran Akhir

Poin penting yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa dibutuhkan banyak waktu untuk mendapatkan kumpulan data valid yang tepat. Namun, dibutuhkan lebih banyak waktu untuk memperoleh informasi yang berarti dari kumpulan data.

Industri itu sendiri berkembang pesat dan merupakan sektor yang digerakkan oleh teknologi. Saat ini, setiap organisasi membutuhkan data berkualitas baik yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan.

Ada banyak penyedia layanan yang berdedikasi bekerja.