Mengenal Teknologi Penambangan Data (data Mining) Dan Manfaatnya – Secara khusus, penambangan data adalah proses penambangan data. Berbeda dengan data scraping yang hanya merupakan proses penggalian data, data mining merupakan proses yang meliputi penelitian, pengumpulan dan pengelolaan, hingga analisis dan penelitian informasi.

Penerapannya hanya di dunia maya, karena target penambangan itu sendiri berupa data yang disimpan di sistem.

Mengenal Teknologi Penambangan Data (data Mining) Dan Manfaatnya

Melakukan proses data mining biasanya dilakukan oleh data scientist dengan menggunakan software khusus dengan bantuan perhitungan matematis, statistika dan teknologi kecerdasan buatan.

Butuh Pengikis Web? 6 Ekstensi Chrome Ini Memudahkan

Seperti yang Anda ketahui, teknologi AI (Artificial Intelligence) memiliki kemampuan canggih untuk membaca dan mengelola data besar. Tentu saja, tidak mengherankan jika proses penambangan data ini juga menggunakannya.

Berkat teknologi kecerdasan buatan, proses ekstraksi menjadi lebih singkat dan hampir mulus, meskipun datanya sangat besar dan kompleks. Hal ini tidak lepas dari fungsi self-correction, yaitu kemampuan AI untuk mendeteksi kesalahan sendiri.

Hasilnya sangat diharapkan dan Anda tidak perlu khawatir memeriksa satu per satu. Lalu apa fungsi data mining dalam pengembangan bisnis?

Untuk mendapatkan semua manfaat di atas, tentunya Anda perlu menambang dengan benar. Berikut adalah beberapa metode yang dapat Anda terapkan untuk penambangan data:

Pentingnya Data Pelanggan Untuk Meningkatkan Profit Bisnis

Dalam metode asosiasi ini, fokusnya adalah pada item yang memiliki hubungan sebab akibat tertentu. Tujuannya adalah untuk menemukan hubungan antar variabel atau lebih dikenal dengan market basket analysis.

Misalnya, seseorang yang membeli produk pembersih, rata-rata juga akan memasukkan air misel ke dalam keranjangnya. Di sini Anda dapat memasang strategi paket bundel untuk meningkatkan penjualan.

Analisis klaster adalah ilmu yang mempelajari pengelompokan elemen-elemen dalam data untuk mendapatkan karakteristik yang sama. Misalnya klasifikasi pembeli berdasarkan jenis kelamin, profesi, umur dan lain-lain.

Secara umum, metode klasifikasi dan analisis klaster tidak berbeda, karena keduanya membuat kelompok data. Perbedaannya adalah Anda harus terlebih dahulu memisahkan data berdasarkan kategori.

Tahapan Data Mining. Berikut Ini Untuk Mengolah Data Mining

Nantinya, teknologi AI tersebut akan membuat algoritma baru dan memasukkannya ke dalam kategori yang Anda buat. Misalnya, produk kategori A memiliki banyak variasi, salah satunya adalah arang untuk pria.

Seperti namanya, metode mining ini berguna untuk menemukan anomali atau elemen aneh di Big Data. Sifatnya bisa positif atau negatif, tergantung proses yang ingin diikuti.

Untuk menerapkan metode ini, Anda harus memiliki setidaknya dua set variabel yang terkait satu sama lain. Misalnya untuk membuat 5 produk A yang membutuhkan 20 bahan baku, berapa banyak bahan yang dibutuhkan jika ingin menghasilkan 100 barang?

Keuntungannya adalah berapa pun besaran inputnya, Anda tidak perlu menghitungnya secara manual. Kemudahan ini dapat menyelamatkan Anda dari kesalahan perhitungan, terutama untuk produksi skala besar.

Apa Itu Text Mining Dalam Data Science?

Seperti koneksi antara big data dan teknologi AI, cara di atas juga akan berguna jika Anda mengikuti langkah-langkah yang benar. Untuk memastikan Anda tidak salah, ikuti langkah-langkah penambangan di bawah ini:

Sebelum memulai proses data mining, tentunya Anda harus mengenal perusahaan tersebut lebih detail terlebih dahulu. Dalam praktiknya, langkah ini mirip dengan analisis SWOT untuk melihat perusahaan dari berbagai sudut pandang.

Satu hal yang perlu diingat adalah menentukan apa tujuan Anda untuk mengimplementasikan penambangan data. Misalnya, Anda sudah melakukan promosi di berbagai jejaring sosial selama berbulan-bulan, namun tetap belum mendapatkan hasil.

Dengan demikian, tujuan dari data mining adalah untuk menemukan pola dan minat beli target pasar. Dengan demikian, Anda bisa menciptakan inovasi berdasarkan minat pasar.

Apa Itu Data Mining

Jika Anda dapat dengan jelas dan jelas mendefinisikan bisnis Anda, mulailah memahami datanya. Langkah ini mencakup sumber data, teknik pengumpulan, area penyimpanan, dan sistem keamanan.

Dengan perencanaan yang matang, Anda bisa meminimalisir kesalahan kecil yang mungkin terjadi. Anda dapat menganggap perencanaan ini sebagai benang merah atau pola dalam pengelolaan data.

Agar data yang Anda kumpulkan akurat, pastikan data beroperasi penuh dan lengkap. Misalnya untuk data pelanggan, cek barang yang belum ada tag atau ID pelanggan yang masih kosong.

Hal kecil seperti ini harus lebih diperhatikan karena akan mempengaruhi hasil nantinya. Semakin lengkap dan jelas, semakin dapat diandalkan datanya.

Mengenal Apa Itu Data Mining Dari Pengertian Sampai Penerapannya

Setelah semuanya siap, lanjutkan dengan membuat model dan mencari pola yang terdapat pada data. Di sini Anda dapat mencoba berbagai metode yang sesuai dengan kondisi dan kebutuhan bisnis Anda.

Di akhir eksplorasi data, Anda akan mendapatkan variabel baru. Di sini Anda dapat mengevaluasi hasil tersebut dan kemudian mengambil keputusan berdasarkan hasil penambangan.

Langkah terakhir dalam proses penambangan adalah mengimplementasikan keputusan yang telah Anda buat dan mengikutinya. Pastikan implementasinya sejalan dengan tujuan bisnis yang Anda antisipasi.

Lagi-lagi, kegiatan penambangan ini erat kaitannya dengan big data dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Ini berarti Anda akan menemukan proses ekstraksi lebih sering di masa mendatang.

Statistik Vs Data Mining

Selain itu, sejauh ini pemerintah melalui Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah telah menyampaikan target 30 juta UMKM go digital pada tahun 2024. Oleh karena itu, belajar tentang teknologi menjadi bekal penting bagi para pebisnis.

Artikel Populer Alat yang Direkomendasikan untuk Membuat Dashboard 25 Mei 2023 Alasan Mengapa Semua Orang Harus Belajar Analisis Data 16 Mei 2023 6 Mitos dalam Praktek Manajemen Produk 13 Mei 2023 Kisah Shofi Fajriah Ilmi: Dari Ibu Rumah Tangga Menjadi Analis Data 202311 Analis Perusahaan Teknologi Rantai Pasokan 10 Mei , 2023 See Next ArticleDi zaman modern ini, berbagai perusahaan menyertakan proses pengumpulan data yang sangat cepat dan besar. Sumber data ini dapat bervariasi dari data nasabah yang tersedia, transaksi kartu kredit, data perbankan dan lain-lain. Namun, dalam proses pengumpulan data, Anda tidak hanya mengumpulkan data, tetapi Anda membutuhkan saran agar pekerjaan lebih efisien dan efektif. Oleh karena itu, pengetahuan tentang data mining dapat menjadi solusi dalam hal ini. Apa itu penambangan data?

Penambangan data adalah metode ilmu komputer yang biasa digunakan dalam pencarian pengetahuan. Langkah dan metode di dalamnya berguna untuk menemukan pola tertentu pada data yang tersimpan di database. Sederhananya, penambangan data mengubah data mentah menjadi data “siap pakai” untuk pengambilan keputusan.

Pada awalnya metode ini dikembangkan karena semakin kompleksnya pekerjaan komputer. Namun, ini sebenarnya merupakan peluang bagi penambangan data untuk membuat proses pengumpulan dan pemilihan data menjadi lebih nyaman. Saat ini data mining mulai diajarkan pada mata kuliah formal ilmu komputer seperti teknologi informasi dan sistem informasi.

Rekomendasi Resensi Buku Bagi Data Enthusiast

Untuk melakukan langkah penambangan data, prosesnya dapat dianalogikan seperti penambangan emas. Sebagai penambang emas, ada banyak jalan yang bisa Anda tempuh untuk mengubah butiran batu mentah biasa menjadi emas yang berharga. Proses-proses yang diterapkan dalam data mining adalah:

Saat menambang emas, langkah pertama adalah mencari batu atau lumpur yang mungkin mengandung emas. Setelah banyak pembersihan, emas mulai muncul. Demikian pula dalam data mining, data yang terkumpul harus melalui tahap data cleaning atau dibersihkan terlebih dahulu, misalnya data yang salah atau tidak lengkap akan dihapus. Sehingga data tersebut menjadi data yang “baik” dan dapat diolah lebih lanjut.

Langkah kedua adalah melakukan integrasi data. Seperti penambang yang membuat batangan emas dari emas yang dipanen, penambangan data mengintegrasikan data yang ada untuk pengelolaan yang lebih mudah.

Berbagai jenis perhiasan dapat dibuat dari emas sesuai kebutuhan. Penambangan data juga sama, data yang dipilih dapat diubah formatnya agar sesuai dengan teknik atau metode yang digunakan. Kualitas data mining yang dihasilkan dapat dilihat setelah melalui tahap transformasi.

Peran Utama Data Mining

Langkah ini merupakan proses penambangan data berdasarkan data yang telah diproses sebelumnya. Beberapa metode dapat diterapkan, tetapi tentukan metode yang paling tepat untuk menemukan pengetahuan baru atau pola baru.

Toh, setelah melewati berbagai tahapan pengelolaan, emas harus diuji standar kualitasnya sebelum diedarkan. Demikian pula, dalam penambangan data, pengetahuan baru atau pola baru harus dievaluasi dengan menguji hipotesis awal. Setelah diuji, dapat disajikan kepada pengguna atau pihak yang membutuhkannya.

Dari sini, Anda sudah bisa melihat gambaran proses kompleks data mining untuk mendapatkan data baru dari dataset yang ada. Namun kenyataannya, manfaat yang diberikan bisa dirasakan di berbagai bidang, termasuk pemasaran dan bisnis. Keuntungan menggunakan data mining adalah:

Penambangan data sangat berguna untuk pengguna tingkat perusahaan dan individu yang mengandalkan data sebagai dasar pengambilan keputusan. Seperti dalam dunia bisnis, ia dapat mengekstraksi informasi spesifik dari sejumlah besar data untuk menemukan solusi atas masalah bisnis perusahaan. Dalam dunia penelitian, ilmu ini mampu menemukan model-model penelitian baru yang sudah lama berkembang. Dan masih banyak lagi manfaat yang dirasakan di berbagai daerah.

Data Mining: Pengertian, Fungsi, Metode & Penerapannya

Pentingnya penambangan data di dunia modern saat ini menjadikannya bidang potensial untuk penanganan yang lebih profesional. Oleh karena itu, diperlukan sumber daya untuk mengelola data mentah menjadi data “siap pakai”. Oleh karena itu, Universitas Ma’soem Bandung mempersiapkan mahasiswanya untuk menghadapi S1 sistem informasi dengan menawarkan mata kuliah data mining.

Dengan mempelajari data mining, mahasiswa sistem informasi di Universitas Masoem harus dapat terus bersaing dan mengembangkan ilmunya untuk mengikuti perkembangan dunia kerja TI, dan tidak menutup kemungkinan untuk terlibat. di daerah lain yang membutuhkan data sebagai dasar untuk operasi. Didukung dengan berbagai jenis beasiswa dan biaya kuliah yang relatif ekonomis, ini bisa menjadi pilihan universitas yang tepat untuk Anda. Penambangan data adalah proses penambangan data dengan menerapkan beberapa teknik pembelajaran mesin untuk menganalisis data secara otomatis. Dalam prosesnya tentu saja tidak selalu berjalan mulus. Seiring perkembangan teknologi, begitu pula tantangan penambangan data yang dihadapinya.

Tantangan pertama dalam penambangan data tentu saja adalah keamanan dan privasi data. Data adalah masalah yang sangat pribadi. Aspek keamanan, kunci privasi, dan manajemen harus diterapkan sebaik mungkin, tetapi tidak jarang orang tidak menyadarinya. Misalnya, saat Anda mengungkapkan detail pembelian, Anda mengungkapkan informasi tentang kebiasaan dan preferensi belanja pelanggan tanpa persetujuan langsung mereka.

Tantangan

Pengertian Big Data: Teknologi, Analisis, Kelebihan Dan Kekurangannya