Data merupakan aset penting bagi perusahaan. Sebab, dari informasi data ini Anda bisa memproyeksikan apa yang mesti dilakukan untuk pengembangan bisnis ke depannya. Untuk itulah data ini harus digali, dikumpulkan dan diolah.
Tetapi, bukan soal yang mudah dalam mengumpulkan informasi dan melakukan penambangan data ini. Banyak sekalian permasalahan yang bisa ditemui saat melakukan penambangan data (data mining). Lalu, apa itu data mining? Bagaimana metode, fungsi dan manfaatnya?
Data mining adalah suatu proses penambangan informasi penting dari suatu data. Informasi penting ini didapat dari suatu proses yang amat rumit seperti menggunakan artificial intelligence, teknik statistik, ilmu matematika, machine learning, dan lain sebagainya. Teknik-teknik rumit tersebut nantinya akan mengidentifikasi dan mengekstraksi informasi yang bermanfaat dari suatu database besar.
Data mining ini memiliki banyak fungsi. Tetapi, yang paling utama adalah sebagai fungsi descriptive dan fungsi predictive. Fungsi data mining yang lainnya, yaitu: characterization, discrimination, association, classification, clustering, outlier and trend analysis, dan sebagainya.
Fungsi deskripsi dalam data mining adalah sebuah fungsi untuk memahami lebih jauh tentang data yang diamati. Dengan melakukan sebuah proses diharap bisa mengetahui perilaku dari sebuah data tersebut. Data tersebut itulah yang nantinya dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik dari data yang dimaksud. Dengan menggunakan fungsi descriptive data mining, maka nantinya bisa menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam sebuah data. Dengan kata lain jika pola yang berulang dan bernilai itulah karakteristik sebuah data bisa diketahui.
Sedangkan fungsi prediksi merupakan sebuah fungsi bagaimana sebuah proses nantinya akan menemukan pola tertentu dari suatu data. Pola-pola tersebut dapat diketahui dari berbagai variabel yang ada pada data. Ketika sudah menemukan pola, maka pola yang didapat tersebut bisa digunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum diketahui nilai ataupun jenisnya. Oleh karena itu, fungsi ini memudahkan dan menguntungkan bagi siapapun yang memerlukan prediksi yang akurat.
Ada beberapa tahapan dalam proses pengumpulan informasi, yang dimulai dari data mentah dan berakhir dengan pengetahuan atau informasi yang telah diolah. Secara sederhana, tahapan yang dilakukan pada proses data mining diawali dari seleksi data dari data sumber ke data target, tahap pre-processing untuk memperbaiki kualitas data, transformasi, data mining serta tahap interpretasi dan evaluasi yang menghasilkan output berupa pengetahuan baru yang diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik.
Secara lebih lengkap, proses tersebut mencakup: Data Cleansing, yaitu proses dimana data-data yang tidak lengkap, mengandung error dan tidak konsisten dibuang dari koleksi data. Ketahui juga data lifecycle management untuk mengetahui tentang pengolahan data. Data Integration, yaitu proses integrasi data dimana yang berulang akan dikombinasikan. Selection, yaitu proses seleksi atau pemilihan data yang relevan terhadap analisis untuk diterima dari koleksi data yang ada.
Tahapan selanjutnya adalah Data Transformation, yaitu proses transformasi data yang sudah dipilih ke dalam bentuk mining procedure melalui cara dan agresi data. Data Mining, merupakan proses yang paling penting dimana akan dilakukan berbagai teknik yang diaplikasikan untuk mengekstrak berbagai pola-pola potensial untuk mendapatkan data yang berguna. Pattern Evolution, yaitu sebuah proses dimana pola-pola menarik yang sebelumnya sudah ditemukan dengan identifikasi berdasarkan measure yang telah diberikan. Knowledge Presentation, merupakan proses tahap terakhir. Dalam hal ini digunakan teknik visualisasi yang bertujuan membantu user sehingga mengerti dalam menginterpretasikan hasil dari penambangan data.
Nah, dalam proses penambangan data tersebut ada beberapa teknik yang digunakan. Antara lain: Predictive Modeling, yang memiliki dua teknik yaitu Classification dan Value Prediction; Database Segmentation, dengan melakukan partisi database menjadi sejumlah segmen, cluster, atau record yang sama; Link analysis, yaitu sebuah teknik untuk membuat hubungan antara record yang individu atau sekumpulan record dalam database; Deviation detection, yaitu sebuah teknik untuk mengidentifikasi outlier yang mengekspresikan sebuah deviasi dari ekspektasi yang sudah diketahui sebelumnya. Nearest Neighbour, yaitu teknik yang memprediksi pengelompokan. Ini merupakan teknik tertua yang digunakan dalam data mining; Clustering, merupakan teknik untuk mengklasifikasikan data berdasarkan kriteria masing-masing data. Decision Tree, yang merupakan teknik generasi selanjutnya, dimana teknik ini adalah sebuah model prediktif yang dapat digambarkan seperti pohon. Setiap node yang terdapat dalam struktur pohon tersebut mewakili sebuah pertanyaan yang digunakan untuk menggolongkan data.
Tentu saja, ada banyak manfaat dari penambangan data ini bagi berbagai keperluan bisnis. Misalnya, di dunia pemasaran, data mining ini dapat digunakan untuk target pemasaran, manajemen hubungan pelanggan (CRM), analisa pasar, analisa kebutuhan pelanggan, profiling pelanggan, cross-selling, segmentasi pasar. Selain itu, data ming dapat digunakan untuk prediksi, retensi pelanggan, underwriting yang lebih baik, quality control, analisis kompetitif. Termasuk berfungsi untuk mencari dan mendeteksi fraud pada sebuah sistem. Dengan menggunakan data mining, maka akan bisa melihat jutaan transaksi yang masuk. (*dari berbagai sumber)