Apa Itu Data Mining?

Kepentingan data untuk pelaku bisnis adalah sesuatu hal yang penting. Terlebih lagi di zaman yang teknologi informasinya berkembang pesat seperti sekarang ini. Keberagaman data yang tersedia di luar sana merupakan suatu informasi yang penting. Lantas, apa yang harus dilakukan oleh pelaku bisnis untuk mencari informasi yang berharga dari banyaknya data tersebut?

Kehadiran data mining menjadi jawaban dari pertanyaan tersebut. Pelaku bisnis harus melakukan data mining untuk menganalisis big data di luar sana guna dimanfaatkan dalam bisnisnya. Sebenarnya, apa yang dimaksud data mining?

Baca Juga: Kenapa Big Data Penting untuk Pebisnis? Karena....

Melansir dari Technopedia (11/4/2019), Data Mining atau penambangan data adalah proses menganalisis pola data yang tersembunyi menurut berbagai perspektif untuk kategorisasi menjadi informasi yang berguna yang dikumpulkan di area umum, seperti gudang data untuk analisis yang efisien, algoritma data mining, dan juga memfasilitasi pengambilan keputusan bisnis dan informasi lainnya. Data mining bisa mengumpulkan informasi untuk memotong biaya keperluan bisnis dan meningkatkan pendapatan.

Data mining menarik perhatian industri informasi dalam beberapa tahun belakangan ini. Pasalnya, data mining menyediakan data dalam jumlah yang besar. Lalu, bagaimana caranya untuk melakukan data mining?

Langkah pertama dalam data mining adalah mengumpulkan data relevan yang penting untuk bisnis. Data perusahaan dapat berupa transaksional, non-operasional, atau metadata. Data transaksional berkaitan dengan operasi sehari-hari seperti penjualan, inventaris, dan biaya, dll.

Baca Juga: 5 Keuntungan Terapkan Machine Learning dalam Perusahaan

Sedangkan, data non-operasional biasanya diramalkan, dan metadata berkaitan dengan desain basis data logis. Pola dan hubungan antarelemen data memberikan informasi yang relevan, yang dapat meningkatkan pendapatan organisasi. Organisasi dengan fokus konsumen yang kuat berurusan dengan teknik penambangan data yang memberikan gambaran yang jelas tentang produk yang dijual, harga, persaingan, dan demografi pelanggan.

Langkah kedua adalah memilih algoritma yang cocok , mekanisme yang menghasilkan model penambangan data. Pekerjaan umum dari algoritma melibatkan mengidentifikasi tren dalam satu set data dan menggunakan output untuk definisi parameter.

Baca Juga: Dahsyatnya Big Data bagi Bisnis Kita

Algoritma yang paling populer digunakan untuk data mining adalah algoritma klasifikasi dan algoritma regresi, yang digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara elemen data. Vendor basis data utama, seperti Oracle dan SQL menggabungkan algoritma data mining, seperti clustering dan regresi tress, untuk memenuhi permintaan untuk data mining.