Perkembangan teknologi yang semakin pesat membuat mayoritas bisnis mengumpulkan informasi melalui data. Data inilah yang nantinya akan berguna untuk memudahkan proses bisnis, membantu pengambilan keputusan, hingga menentukan strategi business development kedepannya. Inilah pentingnya menerapkan penambangan data atau data mining untuk bisnis.
Ini merupakan proses atau aktivitas pengumpulan informasi penting dari sumber data atau data warehouse. Informasi tersebut bisa Anda gali dengan menemukan pola tertentu menggunakan data mining. Tujuan dari aktivitas ini bisa sangat beragam, tergantung dari kebutuhan serta kepentingan Anda.
Melalui artikel berikut ini, kami akan menjelaskan tentang apa itu data mining beserta fungsi, metode, dan contoh penerapannya.
Apa Itu Data Mining?
Penambangan data atau data mining adalah proses pengumpulan data atau informasi penting melalui sebuah data dalam jumlah besar (big data). Proses pengumpulan tersebut seringkali memanfaatkan metode matematika, statistika, hingga pemanfaatan teknologi artificial intelligence (AI).
Data mining juga bisa Anda kenal dengan istilah-istilah lainnya. Antara lain KDD (knowledge discovery in databases), data analysis, knowledge extraction, business intelligence, data dredging, information harvesting, data archeology, dan lain sebagainya.
Proses penambangan data sendiri terdiri dari beberapa tahapan dan teknik. Mulai dari data cleansing atau pembersihan data, integrasi data, seleksi data, data transformation, hingga evaluasi pola untuk mendapatkan informasi dari data tersebut.
Fungsi Data Mining
Ada banyak fungsi atau manfaat yang bisa Anda dapatkan dengan menerapkan data mining. Secara umum, fungsinya terbagi menjadi dua yaitu deskriptif dan prediktif. Namun, selain itu penambangan data ini juga memiliki fungsi lain seperti asosiasi, klasifikasi, clustering, forecasting, dan sequencing.
Berikut adalah masing-masing penjelasan fungsi data mining:
1. Descriptive atau Deskriptif
Deskriptif merujuk pada suatu fungsi dalam memahami data yang Anda teliti dengan lebih jauh. Proses ini bertujuan untuk menemukan pola dan karakteristik dari data.
Dengan memanfaatkan fungsi deskriptif ini, Anda bisa menemukan pola atau pattern tertentu yang awalnya tersembunyi pada sebuah data. Artinya, apabila terdapat pola yang repetitif dan memiliki nilai, artinya karakteristik dari data tersebut bisa Anda ketahui.
Baca Juga :
2. Predictive atau Prediktif
Prediktif adalah fungsi mengenai suatu proses yang nantinya akan menguak pola khusus dari sebuah data. Pola tersebut bisa Anda temukan dari beberapa variabel yang terdapat pada data. Saat sudah menemukan suatu pola, maka pola tersebut dapat Anda gunakan untuk memperkirakan variabel lainnya yang masih belum diketahui nilainya.
Inilah sebabnya fungsi prediktif dianggap setara dengan analisis predictive. Predictive juga dapat Anda gunakan untuk memperkirakan suatu variabel khusus yang tak ada di dalam sebuah data.
3. Association atau Asosiasi
Selanjutnya adalah fungsi asosiasi. Ini merupakan fungsi data mining di mana Anda bisa proses mengidentifikasi relasi (hubungan) dari setiap data. Baik data dari masa lalu maupun saat ini.
4. Classification atau Klasifikasi
Klasifikasi berfungsi untuk menyimpulkan beberapa definisi karakteristik pada suatu grup atau kelompok data. Contohnya adalah data pelanggan (customer data) yang berhenti menggunakan produk Anda (customer churn) karena menganggap produk pesaing lebih memberikan manfaat dan customer value bagi mereka.
5. Clusterization atau Clustering
Fungsi selanjutnya adalah clusterization atau klustering. Ini merupakan proses mengidentifikasi kelompok dari produk ataupun barang yang memiliki karakteristik khusus.
6. Forecasting atau Peramalan
Kelima, forecasting merupakan teknik peramalan data yang berguna untuk memperoleh gambaran mengenai nilai suatu data di masa yang akan datang (forecasting). Forecasting ini bisa Anda lakukan dengan pengumpulan informasi dalam jumlah yang besar. Contoh penerapan forecasting adalah data terkait peramalan jumlah permintaan (demand) terhadap seasonal product pada musim tertentu (seasonal marketing).
7. Sequencing
Fungsi yang terakhir adalah sequencing. Yaitu proses identifikasi tiap hubungan yang berbeda pada periode waktu tertentu. Contoh dari sequencing sendiri adalah data pelanggan yang melakukan repeat purchase suatu produk tertentu secara berulang dalam customer lifecycle.
Baca Juga :
Metode Data Mining
Setelah mengetahui beberapa fungsi data mining, kini Anda juga perlu memahami metode apa saja yang bisa Anda terapkan untuk melakukan penambangan data. Dengan penerapan metode yang tepat, maka Anda dapat melakukan perencanaan bisnis (business plan) hingga mengeksekusinya dengan baik. Berikut adalah penjelasan beberapa metode penambangan data yang perlu Anda ketahui:
1. Proses Pengambilan Data
Proses atau tahapan-tahapan tersebut berawal dari merapikan data mentah dan berakhir dengan pengetahuan atau informasi yang telah Anda olah. proses pengambilan data tersebut meliputi :
- Data Cleansing. Yaitu proses di mana Anda perlu membuang data-data yang tidak lengkap atau mengandung error dari database.
- Data Integration. Merupakan proses integrasi data di mana Anda akan mengombinasikan data yang berulang.
- Selection. Yakni proses seleksi atau pemilihan data yang relevan terhadap analisis data sebelum mengolah dan memperbaiki data tersebut.
- Data Transformation. Yaitu proses transformasi data yang sudah Anda pilih ke dalam bentuk mining procedure melalui agresi data.
- Data Mining. Proses paling penting yang mengekstrak berbagai pola-pola potensial untuk mendapatkan data yang berguna.
- Pattern Evolution. Adalah sebuah proses di mana pola-pola menarik yang sebelumnya sudah Anda temukan dengan identifikasi berdasarkan measure yang telah diberikan
- Knowledge Presentation. Merupakan proses tahap terakhir. Proses ini menggunakan teknik visualisasi data (data visualization) untuk membantu user dalam mengerti dan menginterpretasikan hasil dari penambangan data.
2. Teknik dalam Proses Penambangan Data
Selain proses pengambilan data, terdapat pula berbagai macam teknik yang bisa Anda gunakan dalam proses penambangan data. Di antaranya adalah:
- Predictive Modeling. Terdapat dua teknik yaitu Classification dan Value Prediction
- Database Segmentation. Yaitu melakukan partisi database menjadi sejumlah segmen, cluster, atau record yang sama
- Link analysis. Merupakan sebuah teknik untuk membuat hubungan antara record individu atau sekumpulan record dalam database.
- Deviation detection. Adalah teknik untuk mengidentifikasi outlier yang mengekspresikan sebuah deviasi dari ekspektasi yang sudah Anda ketahui sebelumnya.
- Nearest Neighbour. Merupakan teknik yang memprediksi pengelompokan. Ini merupakan teknik yang tertua yang sering digunakan dalam data mining.
- Clustering. Adalah teknik untuk mengklasifikasikan data berdasarkan kriteria masing-masing data.
- Decision Tree. Merupakan sebuah model prediktif yang dapat Anda gambarkan seperti pohon. Setiap node yang terdapat dalam struktur pohon tersebut mewakili sebuah pertanyaan yang Anda gunakan untuk menggolongkan data.
Baca Juga :
- Data Driven Marketing Dan Penerapan Untuk Perusahaan
- Aspek Penting Pada Sistem Pengelolaan Data retention
Contoh Penerapan Data Mining
Agar Anda lebih memahami proses data mining, berikut ini adalah beberapa contoh penerapannya yang bisa Anda pelajari:
Market Analysis
Dalam sektor pemasaran, data mining biasanya berguna untuk analisis pasar, segmentasi market (STP), market research, menentukan target pasar, cross selling, dan CRM atau manajemen hubungan pelanggan. Berikut adalah beberapa contoh penerapan data mining pada sektor pemasaran.
- Target Pemasaran: Menemukan kelompok konsumen yang mempunyai karakteristik sama. Misalnya berdasarkan perilaku konsumen, consumer behavior, minat, tingkat pendapatan, dan lain sebagainya.
- Analisis Lalu Lintas Market: Menemukan hubungan antara produk penjualan dengan prediksi berdasarkan asosiasinya.
- Profiling Konsumen: Jenis pelanggan seperti apa yang membeli barang atau jasa. Klasifikasi atau pengelompokan konsumen.
- Analisis Kebutuhan Konsumen: Identifikasi produk yang terbaik bagi sejumlah kelompok pelanggan, melakukan market orientation, memperkirakan faktor yang mampu menarik sales lead, menganalisis informasi konsumen, dan lain sebagainya.
Corporate Analysis
Dalam sektor perusahaan, biasanya data mining memegang peran penting untuk retensi pelanggan atau customer retention, analisis kompetitor, hingga kontrol kualitas. Berikut adalah beberapa contoh penerapan data mining untuk corporate analysis:
- Perencanaan Finansial : Analisis serta perkiraan arus kas dan financial forecasting, analisis cross sectional serta time series, dan evaluasi business asset.
- Planning Sumber Daya: Merangkum serta membandingkan sumber daya maupun pengeluaran untuk produksi (Cost of Goods Sold).
- Persaingan : Melakukan competitive analysis dan strategi analisis pesaing, mengatur strategi menetapkan harga pasaran yang kompetitif, serta menetapkan harga dengan basis kelas prosedur.
Itulah beberapa hal yang perlu Anda ketahui tentang data mining beserta fungsi dan metodenya. Mengumpulkan informasi dari data secara efektif bisa membantu perusahaan untuk menentukan pengambilan keputusan yang tepat.
Sementara itu, Anda juga bisa menggunakan layanan digital marketing agency untuk membantu mengembangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.
Baca Juga :
- Perbedaan Make to Stock dan Make to Order, Mana yang Lebih Efektif?
- Memahami Growth Strategy dan Perbedaannya dengan Growth Hacking
inMarketing adalah Digital Transformation Consultant dan Digital Marketing Strategy yang fokus pada Leads Conversion, Data-Driven dan Digital Analytics. Kami membantu korporasi untuk tumbuh lebih cepat dengan Marketing Technology Strategy. Konsultasi dengan kami? Contact.