Data Mining: Pengertian, Fungsi, Contoh, serta Metode-Metodenya

Data mining adalah salah satu hal yang perlu dipahami dan dilakukan oleh semua perusahaan. Di era yang sudah serba digital seperti sekarang, data merupakan salah satu aset sangat penting yang wajib dimiliki oleh setiap perusahaan. Tanpa adanya data yang memadai dan mudah dipahami, perusahaan tidak akan memiliki kesempatan untuk bersaing di pasar.

Melalui artikel ini, kamu akan mempelajari mengenai apa yang dimaksud dengan data mining secara lebih mendalam, mulai dari pengertian hingga fungsi dan metodenya. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Apa Itu Data Mining?

Data mining adalah proses memilah kumpulan data besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang dapat membantu memecahkan masalah bisnis melalui analisis data. Teknik dan alat data mining memungkinkan perusahaan untuk memprediksi tren masa depan dan membuat keputusan bisnis yang lebih akurat.

Data mining adalah komponen penting dari kesuksesan inisiatif analitik yang ada di dalam sebuah organisasi. Informasi yang dihasilkan dari data mining dapat digunakan dalam Business Intelligence (BI) dan aplikasi analitik lanjutan yang melibatkan analisis data historis, serta aplikasi analitik real-time yang memeriksa data streaming saat dibuat atau dikumpulkan.

Data mining yang efektif dapat membantu dalam berbagai aspek perencanaan strategi bisnis dan pengelolaan operasi, termasuk fungsi yang berhubungan dengan pelanggan seperti pemasaran, periklanan, penjualan dan dukungan pelanggan; manufaktur; manajemen rantai pasokan; keuangan; dan SDM.

Data mining juga dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan, manajemen risiko, perencanaan keamanan siber, dan masih banyak lagi. Selain itu, data mining juga memainkan peran penting dalam bidang perawatan kesehatan, pemerintahan, penelitian ilmiah, matematika, olahraga, dan masih banyak lagi.

Baca Juga: Pelajari 6 Langkah Analisis Data yang Efektif

Apa Saja Manfaat Data Mining?

Ada banyak sekali manfaat dari data mining yang dapat membantu perusahaan, antara lain:

1. Mengefektifkan Pemasaran dan Penjualan

Data mining dapat membantu pemasar lebih memahami perilaku dan preferensi pelanggan, yang memungkinkan mereka untuk membuat kampanye pemasaran dan iklan bertarget yang lebih optimal. Demikian pula, tim penjualan dapat menggunakan hasil dari data mining untuk meningkatkan tingkat konversi prospek serta menjual produk dan layanan tambahan kepada pelanggan yang sudah ada.

2. Meningkatkan Layanan Pelanggan

Berkat data mining, perusahaan dapat mengidentifikasi potensi masalah layanan pelanggan dengan lebih cepat dan memberikan informasi terkini kepada agen pusat kontak untuk digunakan dalam panggilan dan obrolan daring dengan pelanggan. Hal ini jelas akan sangat membantu pelanggan ketika ada masalah yang terjadi.

3. Peningkatan Manajemen Rantai Pasokan

Perusahaan dapat melihat tren pasar dan memperkirakan permintaan produk dengan lebih akurat melalui data mining. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengelola inventaris barang dan pasokan dengan lebih baik. Manajer rantai pasokan juga dapat menggunakan informasi dari data mining untuk mengoptimalkan pergudangan, distribusi, dan operasi logistik lainnya.

Baca Juga: Pengolahan Data: Pengertian, Tujuan, Teknik, Metode, dan Siklusnya

Apa Saja Metode Data Mining?

Di dalam data mining, ada berbagai algoritma dan teknik yang digunakan untuk mengubah sejumlah besar data ke dalam output yang berguna. Berikut ini adalah beberapa metode data mining yang paling populer.

1. Asosiasi

Asosiasi, atau yang juga disebut sebagai analisis keranjang pasar, digunakan untuk menemukan korelasi atau hubungan antara titik-titik dalam kumpulan data. Korelasi atau hubungan tersebut kemudian akan menambah nilai pada kumpulan data dengan mencoba menghubungkan potongan data yang berbeda.

Sebagai contoh, perusahaan dapat menelusuri riwayat penjualannya untuk melihat produk mana yang paling sering dibeli berbarengan menggunakan metode ini. Dengan informasi tersebut, perusahaan dapat merencanakan, mempromosikan, dan memperkirakan produk dengan tepat.

2. Klasifikasi

Metode klasifikasi menetapkan elemen dalam kumpulan data ke berbagai kategori yang didefinisikan sebagai bagian dari proses data mining. Metode ini memungkinkan kategorisasi dan ringkasan yang lebih tepat dari data yang mendasari di seluruh fitur atau lini produk yang serupa.

3. Pengelompokkan

Pengelompokkan hampir mirip dengan klasifikasi, tetapi metode ini lebih mengidentifikasi kesamaan antar objek, kemudian mengelompokkan item tersebut berdasarkan apa yang membuatnya berbeda dari item lainnya. Meskipun klasifikasi dapat menghasilkan kelompok seperti "rendang", "nasi goreng", "gyoza", dan "ramen", pengelompokkan dapat mengidentifikasi kelompok seperti "masakan Indonesia" dan "masakan Jepang".

4. Neural Networks

Neural networks adalah seperangkat algoritma yang mensimulasikan aktivitas otak manusia. Metode data mining ini sangat berguna dalam aplikasi pengenalan pola kompleks yang melibatkan Deep Learning, yaitu cabang dari Machine Learning yang lebih maju.

5. Analisis Prediktif

Melalui metode analisis prediktif, informasi historis untuk membangun model grafis atau matematis akan dimanfaatkan untuk memperkirakan hasil di masa yang akan datang. Metode ini bertujuan untuk mendukung angka yang tidak diketahui di masa depan berdasarkan data yang ada saat ini.

Baca Juga: Manajemen Data: Pengertian, Contoh, Serta Tujuannya dalam Perkembangan Bisnis

Apa Saja Contoh Data Mining?

Berikut ini adalah cara organisasi dan perusahaan di beberapa industri menggunakan data mining sebagai bagian dari aplikasi analitik.

1. Layanan Keuangan

Bank dan perusahaan kartu kredit menggunakan alat data mining untuk membangun model risiko keuangan, mendeteksi transaksi penipuan, serta memeriksa aplikasi pinjaman dan kredit. Data mining juga memainkan peran kunci dalam pemasaran dan mengidentifikasi peluang penjualan potensial dengan pelanggan yang sudah ada.

2. Hiburan

Layanan streaming seperti YouTube atau Spotify melakukan data mining untuk menganalisis apa yang ditonton atau didengarkan oleh penggunanya. Data tersebut kemudian dapat digunakan untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan kebiasaan menonton dan mendengarkan setiap pengguna.

3. Layanan Kesehatan

Data mining dapat digunakan untuk membantu dokter mendiagnosis kondisi medis, merawat pasien, serta menganalisis X-ray dan hasil pencitraan medis lainnya. Penelitian medis juga sangat bergantung pada penambangan data, Machine Learning, dan bentuk analitik lainnya.

Untuk mempelajari data mining dengan lebih mendalam, kamu bisa mengikuti kursus-kursus yang ada di GreatNusa. Ada banyak sekali kursus mengenai data yang dapat kamu ikuti, baik yang berbayar maupun gratis. Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, klik di sini!