5 Teknik Data Mining yang Umum Digunakan Data Scientist dan Manfaatnya
Di zaman yang terus berkembang seperti saat ini, teknologi telah tumbuh dengan pesat dan menjadi kunci bagi banyak perusahaan untuk mencapai keuntungan yang lebih besar. Salah satu cara untuk memanfaatkan teknologi adalah dengan memanfaatkan data yang ada, karena data dapat membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih efektif dan efisien. Oleh karena itu, penggunaan data telah menjadi salah satu komponen penting dalam keberhasilan perusahaan. Namun, untuk memanfaatkan data dengan efektif, perusahaan harus melalui proses yang disebut Data Mining.
Proses ini telah digunakan oleh berbagai pihak mulai dari analis data hingga ilmuwan data. Dengan memanfaatkan teknologi Data Mining, perusahaan dapat mengeksplorasi dan menganalisis data mereka dengan lebih efektif, sehingga membantu mereka dalam membuat keputusan yang lebih tepat dan menguntungkan.
Apa itu Data Mining?
Data Mining adalah proses penggalian dan pengekstrakan informasi dari data mentah melalui penggunaan teknik analisis statistik dan matematika. Dalam proses ini, data yang berasal dari berbagai sumber akan disaring dan dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang berguna dalam membantu bisnis dalam memecahkan masalah yang dihadapi.
Seiring dengan perkembangan teknologi Data Warehouse dan munculnya Big Data, teknik Data Mining menjadi semakin populer dan banyak digunakan oleh perusahaan. Dengan adopsi teknik ini, data mentah dapat diubah menjadi pengetahuan yang berguna. Meskipun teknologi semakin canggih, masih ada beberapa tantangan yang dihadapi oleh perusahaan seperti skalabilitas dan otomatisasi. Namun, dengan memanfaatkan teknologi dan sumber daya yang tepat, perusahaan dapat mengatasi tantangan ini dan mengambil manfaat dari Data Mining.
Manfaat Data Mining
Data Mining merupakan salah satu disiplin penting dalam Data Science yang memiliki peranan vital dalam analisis data secara keseluruhan. Dalam pemahaman kita tentang Data Mining, proses memilah kumpulan data harus dilakukan dengan tepat agar proses memahami dan menemukan insight untuk menjawab pertanyaan bisnis dapat berjalan lancar. Data Mining sendiri merupakan langkah dalam proses knowledge discovery in databases (KDD), sebuah metodologi Data Science untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data.
Manfaat dari Data Mining sangatlah banyak, mulai dari memastikan kumpulan data yang telah dipilih relevan dan dapat diandalkan bagi proses selanjutnya seperti eksplorasi dan penemuan insight, hingga mengidentifikasi peluang bisnis baru dan potensial dengan cara mencari data-data yang relevan untuk mengembangkan produk dan layanan yang sesuai dengan permintaan pasar.
Selain itu, Data Mining juga dapat membantu perusahaan dalam mengoptimalkan proses bisnis dan mengurangi biaya operasional dengan mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan dan dengan menghapus kegiatan yang tidak produktif. Dengan demikian, Data Mining memiliki peranan yang sangat penting dan relevan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas bisnis dalam era digital ini.
5 Teknik Data Mining
Sebelum mengenali 5 teknik populer dalam Data Mining, kita mesti memahami bahwa proses Data Mining, yaitu dengan menemukan sumber data yang ingin diambil, kemudian menerapkan teknik Data Mining untuk mengumpulkan sekaligus membersihkan data dan memvalidasi hasil dari menerapkan teknik Data Mining.
1. MapReduce
Merupakan model pemrograman dan implementasi untuk mengumpulkan dan memproses kumpulan data dalam jumlah besar secara paralel. Dengan kata lain, MapReduce mengambil beberapa potongan data, membaginya untuk diproses pada perangkat keras yang berbeda, dan kemudian mengumpulkan informasi dari semua perangkat keras tersebut dan sampai pada kesimpulan.
2. Clustering
Teknik ini memiliki tugas mengelompokkan sekumpulan item sehingga item dalam satu grup terhubung entah bagaimana. Setiap kelompok kemudian disebut cluster. Clustering sering digunakan dalam eksplorasi data mining dan analisis data statistik. Anda dapat menemukan pengelompokan dalam banyak aplikasi seperti pengenalan pola, visi komputer, komposisi data, dan bioinformatika.
3. Link Analysis
Merupakan teknik penambangan data berdasarkan cabang matematika yang disebut teori grafik. Teori Grafik mewakili objek yang berbeda (node) dan hubungan di antara mereka (tepi) sebagai grafik. Analisis tautan dapat digunakan untuk penambangan data terarah dan tidak terarah. Analisis tautan bisa sangat berguna dalam kasus seperti di mana hubungan antara titik data yang berbeda dapat diamati dengan mudah. Namun, saat pengamatan meningkat, metode otomatis lebih disukai karena akan menghasilkan hasil yang lebih cepat. Dalam kasus tersebut, alat analisis tautan bisa relatif murah dan merupakan titik masuk yang ekonomis ke dalam penambangan data.
4. Recommendation Systems
Sistem Rekomendasi adalah kelas aplikasi yang melibatkan penggunaan Machine Learning dan model matematika untuk memprediksi respons pengguna terhadap rangkaian opsi yang berbeda. Konsep inti dari sistem rekomendasi adalah aljabar linier. Lebih tepatnya, aspek yang disebut matriks utilitas. Cara sistem rekomendasi bekerja adalah dengan mengumpulkan data tentang pengguna dan produk seperti lagu atau acara dan kemudian menyandikan hubungan antara informasi ini dalam bentuk matriks. Matriks ini kemudian digunakan untuk memprediksi seberapa banyak pengguna akan menikmati produk serupa.
5. Frequent Itemset Analysis
Pendekatan analisis yang digunakan dengan data model keranjang pasar. Keranjang pasar adalah model data yang digunakan untuk menggambarkan bentuk umum dari hubungan variabel banyak ke banyak. Model data ini digunakan untuk menghubungkan dua jenis titik data, item, dan keranjang.
Penerapan Data Mining
Teknik Data Mining diadopsi secara luas di antara tim data analytics, business intelligence hingga data scientist untuk membantu mereka mengekstraksi pengetahuan bagi organisasi dan industri. Berikut beberapa kasus penerapan Data Mining :
- Penjualan dan pemasaran
Perusahaan dapat mengumpulkan sejumlah besar data tentang pelanggan dan prospek mereka. Misalnya dengan mengamati demografi konsumen dan perilaku pengguna online, perusahaan dapat menggunakan data untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran, meningkatkan segmentasi, penawaran penjualan silang (cross-sell), dan program loyalitas pelanggan,. Dalam menghasilkan ROI (Seberapa besar hasil yang diperoleh dari investasi atau biaya yang dikeluarkan) yang lebih tinggi pada upaya pemasaran. Analisis prediktif juga dapat membantu tim untuk menetapkan ekspektasi dengan pemangku kepentingan mereka, memberikan estimasi hasil dari peningkatan atau penurunan investasi pemasaran.
- Pendidikan
Institusi pendidikan sudah mulai mengumpulkan data untuk memahami populasi siswa mereka serta strategi lingkungan mana yang kondusif untuk menunjang kesuksesan. Selain itu, kita menyadari saat ini berbagai lembaga pendidikan seperti kursus bahkan universitas telah mentransfer kegiatan pembelajaran melalui platform online. Platform ini dapat membantu mereka menggunakan berbagai metrik untuk mengamati dan mengevaluasi kinerja, seperti penekanan tombol, profil siswa, kelas, universitas, waktu yang dihabiskan, dll.
- Optimalisasi Operasional
Proses operasional dengan memanfaatkan teknik Data Mining seperti mengidentifikasi biaya yang tidak perlu sehingga mengurangi biaya di seluruh fungsi operasional, memungkinkan organisasi berjalan lebih efisien. Praktik ini telah membantu mengidentifikasi masalah yang mahal dan meningkatkan pengambilan keputusan di antara para pemimpin bisnis.
- Deteksi penipuan
Melalui teknik Data Mining perusahaan dengan timnya dapat mempelajari pola yang sering muncul, mengamati anomali data untuk membantu perusahaan dalam mendeteksi penipuan. Meskipun ini adalah kasus penggunaan yang terkenal di perbankan dan lembaga keuangan lainnya, perusahaan berbasis Software as a service (SaaS) juga telah mulai mengadopsi praktik ini untuk menghilangkan akun pengguna palsu dari kumpulan data mereka.
Kesimpulan
Kita telah mengulas banyak hal terkait Data Mining yang merupakan proses memilah kumpulan data untuk mengidentifikasi pola tertentu dalam rangka menjawab pertanyaan bisnis. Kemudian Data Mining memiliki banyak manfaat seperti memastikan data yang telah dikumpulkan relevan dan andal, mengidentifikasi peluang bisnis, hingga mengoptimalkan proses bisnis dan mengurangi biaya operasional.
Selain itu, kita juga sudah kenalan dengan 5 teknik yang umum digunakan oleh Data Scientist seperti MapReduce, Clustering, Link Analysis, Recommendation Systems, dan Frequent Itemset Analysis. Lalu poin terakhir kita juga telah mengulas beberapa penerapan dari Data Mining seperti penjualan dan pemasaran, Pendidikan, Optimalisasi Operasional, dan Deteksi penipuan.
Tentu saja saat ini anda sudah menyadari seberapa berdampaknya data dan penerapannya dalam berbagai hal. Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!