Irisan ilmu pengetahuan dari artificial intelligent dan machine learning salah satunya adalah data mining. Data mining pada dasarnya memiliki keterkaitan yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan, machine learning, statistika dan juga basis data.
Dalam dunia teknologi sedang diramaikan oleh machine learning dan kecerdasan buatan atau dalam bahasa Inggrisnya Artificial Intelligence (AI), teknologi machine learning dan artificial intelligent ini dapat membantu perkembangan bisnis dan menentukan arah bisnis di masa yang akan datang.
==
 |
| Sumber :Pixabay |
Data Mining Big Data
Data mining adalah istilah ataupun konsep yang digunakan untuk menemukan informasi baru yang tersembunyi di dalam suatu data yang besar, dalam proses ekstraksi dan mengidentifikasi informasi potensial dan bermanfaat yang tersimpan di dalam suatu data yang besar data mining menggunakan teknik statistika, matematika, kecerdasan buatan dan juga machine learning.
Data mining sekarang ini memiliki peran penting dalam memberikan informasi yang berguna untuk menentukan arah bisnis perusahaan di era digital bahkan dengan adanya permasalahan big data seperti sekarang ini.
Pada era digital dan perkembangan teknologi semakin pesat perusahaan sebagai pelaku bisnis dituntut untuk selalu berinovasi dalam memperluas jangkauan bisnisnya dan juga mengatasi persaingan antar pelaku bisnis yang semakin kompetitif dan ketat untuk memasuki dan mempertahankan segmentasi pasar bisnisnya.
Seberapa penting Data mining Big Data dalam Bisnis
Perusahaan sebagai pelaku bisnis tentunya menginginkan bisnisnya tumbuh dan berkembangan, namun tidak bisa dipungkiri juga ada perusahaan yang menutup perusahaanya karena tidak dapat bersaing dengan kompetitornya ataupun tidak mendapatkan pasar sebagai target bisnisnya. Oleh sebab itu keputusan bisnis berupa perencanaan yang strategis dan sistematis dengan tujuan membentuk dan berinovasi tentang usaha yang dilakukan dalam melaksanakan kegiatan bisnisnya.
Dalam mendukung keputusan bisnis peran teknologi terutama data mining seperti diungkit sebelumnya data mining memiliki peran penting apalagi dalam beberapa kurun waktu terakhir perkembangan data dalam bidang bisnis semakin membesar baik itu dari segi data kuantitas maupun penggunaanya. Data yang besar atau bisa disebut juga dengan data warehouse ini merupakan data yang disimpan dari hasil penggunaan sebelum-sebelumnya. Bisa dibayangkan berapa jumlah data yang tersimpan dari hasil penggunaan dari tahun-tahun sebelumnya tentunya pasti sangat banyak bukan. Untuk menangani dan mengekstraksi data dalam jumlah yang sangat besar tentunya sudah tidak relevan dengan menganalisa secara manual atau cara tradisional, maka dari itu data mining adalah solusi dari permasalahan big data ini.
Data mining terbagi menjadi beberapa bagian atau teknik berdasarkan fungsi dan tugas yang dapat dilakukan ataupun tujuan yang dapat dihasilkan, secara garis besar data mining memiliki beberapa teknik atau bagian diantaranya sebagai berikut :
1. Classification
Klasifikasi merupakan teknik data mining dengan meninjau pada kelakuan dan atribut dari kelompok data yang telah didefinisikan. Teknik ini bisa memperoleh klasifikasi pada data baru dengan memanipulasi data yang ada dan menggunakan hasilnya untuk memberikan sejumlah aturan klasifikasi. Salah satu contoh metode klasifikasi yang cukup populer adalah Decision Tree dikarenakan mudah untuk diinterpretasi.2. Association
Asosiasi merupakan teknik data mining yang digunakan dalam mengenali pola dari kejadian-kejadian atau peristiwa dimana hubungan asosiasi muncul pada setiap kejadian. Salah satu contoh metode asosiasi yang cukup populer adalah Apriori karena dapat menganalisa kemungkinan seseorang untuk membeli item atau produk secara bersamaan apabila dalam sebuah perniagaan.3. Clustering
Pengklusteran merupaka teknik data mining yang digunakan dalam menganalisa pengelompokan terhadap data sehingga item bisa dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan aturan yang ditemukan pada proses mining, mungkin terkesan mirip dengan klasifikasi, hanya saja pada pengklusteran pengelompokan belum didefinisikan. Salah satu contoh metode ckustering yang cukup populer seperti metode neural network, K-Means dan lain sebagainya.
Secara luas teknik data mining dalam menganalisa atau menggali data mempunyai beberapa teknik lain seperti estimasi, prediksi dan deskripsi. Teknik data mining dapat disesuaikan dengan tujuan apa yang ingin dicapai atau diraih pada saat proses data mining terhadap data yang berjumlah besar tersebut.
Tidak hanya bermanfaat untuk memberikan informasi atau insight bagi perusahaan sebagai pelaku bisnis, data mining juga bisa digunakan untuk kepentingan-kepentingan lain, seperti politik, misalnya PoliticaWave pernah melakukan analisa data di jejaring sosial Twitter, Facebok berkaitan dengan pemilihan gubernur di Jawa Barat. Untuk kepentingan kesehatan misalkan analisa data terhadap jenis makanan yang dimakan terhadap salah satu penyakit tertentu.
Penerapan Data Mining
Secara tidak sadar mungkin kita pernah merasakan dampak atau manfaat dari proses data mining, seperti misalkan saat kita berbelanja salah satu produk secara daring pada salah satu marketplace maka kita akan disarankan beberapa produk-produk yang relevan dengan produk yang akan kita beli. Produk yang disarankan oleh penyedia marketplace tersebut tidak hanya asal nebak saja, namun berdasarkan data-data transaksi penjualan sebelum-sebelumnya yang dianalisa dan diolah kembali dengan data mining sehingga ditemukan informasi baru yang bermanfaat.
Misalkan informasi yang dihasikan bahwa dari data-data sebelumnya produk sikat gigi sering dibeli secara bersamaan dengan produk pasta gigi, maka nanti saat ada pembeli yang akan membeli sikat gigi sistem akan memberikan rekomendasi berupa produk pasta gigi dan produk lain yang memiliki peluang untuk dibeli secara bersamaan bersama sikat gigi.
Selain itu hasil data mining pernah kita rasakan pada iklan di sosial media atau di internet, terkadang iklan-iklan tersebut sesuai atau relevan dengan apa yang kita telusuri internet, situs yang dikunjungi ataupun produk yang pernah kita kunjungi di marketplace.
Iklan-iklan yang tampil di sosial media atau di internet tersebut tentunya hasil proses pengolahan data mining mengenai data-data riwayat kita saat menjelajah di internet sehingga iklan-iklan yang dimunculkan relevan karena memiliki keterkaitan dengan apa yang kita telusuri di internet sebelumnya sehingga iklan tersebut sesuai dengan segmentasi pasar yang dipilih dan meningkatkan potensi iklan tersebut diklik. Data-data yang dikumpulkan hasil dari penelusuran atau menjelajah di internet disimpan sebagai anonim untuk tetap menjaga privasi penggunanya.
Data mining memang memiliki peran yang cukup sentral bagi perusahaan selaku pelaku bisnis selain sebagai penunjang informasi dalam mendukung keputusan bisnisnya juga memberikan informasi yang bisa meningkatkan intensitas kegiatan bisnisnya,
Seperti penerapan data mining pada marketplace yang merekomendasikan produk-produk yang berpeluang untuk dibeli secara bersamaan oleh pembeli, dengan begitu diharapkan maka semakin banyak pembeli yang membeli produk lain dari produk hasil rekomendasi tersebut sehingga marketplace tersebut dapat terus berkembang dan tumbuh bisnisnya.
Bacalah juga ; Peranan sektor Bisnis saat ini
Data mining memberikan solusi mengenai permasalahan big data atau data yang menumpuk sangat banyak yang terlihat tidak berharga dan tidak bermanfaat karena tidak diketahui informasi apa yang ada di dalamnya karena belum dianalisis dan digali data tersebut untuk menghasilkan sebuah informasi baru yang bermanfaat dan berharga proses ekstraksi informasi atau pengetahuan baru perlu menggunakan konsep data mining supaya lebih cepat, efisien dan efektif dibanding dianalisa secara tradisional dikarenakan jumlah data yang begitu sangat banyak.
Setiap data tentunya berharga dalam mensukseskan Bisnis yang digeluti karena
tanpa data tak akan ada informasi, sudah seharusnya setiap data yang dikumpulkan terjaga kerahasiaanya untuk tetap menjaga kenyamanan pengguna mengenai hak privasinya