Data mining adalah salah satu proses penting yang dapat membantu perusahaan menentukan strategi pemasaran dan penjualan yang tepat. Data mining atau penggalian data memang berperan penting karena dapat mengetahui bagaimana perilaku konsumen.
Data mining ini juga dapat bermuara pada meningkatnya customer experience, sebab perusahaan bisa menyesuaikan produknya dengan perilaku si pelanggan. Lalu, bagaimanakah metode data mining? Nah, di artikel ini Dewaweb sudah rangkum informasi tentang apa itu data mining, fungsi, metode, hingga contoh penerapannya. Simak sampai tuntas!
Apa Itu Data Mining?
Pengertian data mining adalah sebuah proses penggalian informasi untuk mengidentifikasi pola, tren, dan data yang berguna untuk pengambilan keputusan perusahaan. Proses data mining seringkali menggunakan metode statistika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence.
Baca Juga: 4 Contoh Penerapan Artificial Intelligence di Kehidupan Sekarang
Data mining dapat dikatakan sebagai proses yang digunakan oleh perusahaan untuk mengekstrak big data menjadi data yang spesifik. Termasuk mengubah data mentah menjadi informasi berguna yang dapat memecahkan permasalahan perusahaan.
Data mining merupakan bagian penting dari analisis data dan menjadi bagian dari disiplin ilmu data science. Di teknik yang lebih lanjut, data mining termasuk proses penemuan pengetahuan dalam basis data atau yang disebut juga Knowledge Discovery in Database (KDD). Suatu metodologi ilmu data untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data.
Baca Juga: Pentingnya Data Science untuk Meningkatkan Efektivitas Bisnismu
Beberapa contoh tools yang digunakan dalam data mining di antaranya Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Google, H2O.ai, IBM, Knime, Microsoft, Oracle, RapidMiner, dan lain sebagainya.
Cara Kerja Data Mining
Cara kerja data mining sebenarnya cukup sederhana. Setidaknya, ada empat tahap utama dalam cara kerja data mining, berikut penjelasannya:
1. Pengambilan data
Pada tahap ini, data yang relevan dikumpulkan dan diidentifikasi. Data yang didapat tersebut tidak hanya berasal dari satu tempat, namun dari berbagai sumber data (data center) yang berbeda.
Selain berasal dari internal perusahaan, data juga bisa diambil dari sumber eksternal perusahaan. Semua data bisa digunakan selama data tersebut akurat dan dan dapat dipertanggungjawabkan.
2. Persiapan data
Proses data mining selanjutnya adalah mempersiapkan data. Di tahap ini, kamu perlu mulai mengeksplorasi data, melakukan profiling, dan pra-pemrosesan. Selain itu, kamu juga perlu memfilter data agar mendapatkan data yang berkualitas.
3. Penambangan data
Setelah data dikumpulkan dan dipersiapkan, langkah selanjutnya adalah melakukan data mining atau penggalian data. Proses ini dilakukan dengan teknik data mining yang sesuai, termasuk dengan mengimplementasikan algoritma di dalamnya.
4. Analisis dan interpretasi data
Hasil dari mining data kemudian digunakan untuk membuat model analisis yang dapat membantu tindakan pengambilan keputusan untuk kepentingan bisnis perusahaan. Nantinya, tim data analyst maupun data scientist akan mempresentasikannya melalui visualisasi data.
Baca Juga: Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
Fungsi Data Mining
Ada banyak fungsi data mining bagi perusahaan, beberapa di antaranya sebagai berikut:
1. Membantu proses pemasaran dan penjualan
Data mining dapat membantu memahami perilaku dan preferensi customer. Dengan begitu, kamu dapat membuat kampanye maupun iklan yang lebih ditargetkan. Selain itu, tim penjualan juga dapat menggunakan hasil data mining untuk meningkatkan konversi serta menjual produk maupun layanan tambahan kepada pelanggan yang sudah ada.
2. Meningkatkan layanan customer service
Dengan adanya data mining, perusahaan dapat mengidentifikasi permasalahan customer yang terjadi dengan lebih cepat. Selain itu, data mining juga dapat membantu kerja customer service dengan memberikan informasi terkini yang dapat digunakan untuk panggilan maupun obrolan online dengan customer.
3. Meningkatkan proses produksi
Selain bertindak sebagai data-driven decision maker (DDDM), data mining juga dapat bertindak sebagai data-driven technology. Seperti pada teknologi yang digunakan perusahaan termasuk mesin manufaktur dan peralatan industri lainnya.
Data mining adalah kunci untuk pemeliharaan aplikasi yang dapat diprediksi guna mengidentifikasi potensi masalah sebelum terjadi. Selain itu, data mining dapat membantu menghindari waktu henti yang tidak terjadwal.
4. Memperkuat manajemen resiko
Data mining adalah ladang informasi yang lengkap untuk perusahaan. Setelah diolah, data tersebut akan memberikan kekuatan untuk manajemen risiko perusahaan agar lebih baik ketika menghadapi risiko keuangan, hukum, cyber security, hingga risiko lain perusahaan. Selain itu, data mining akan membantu rencanan pemngembangan perusahaan untuk mengelolanya berdasarkan data yang dimiliki.
5. Menghemat biaya operasional
Proses data mining akan membantu kamu mendorong penghematan biaya melalui efisiensi operasional dalam proses bisnis. Hal inilah yang membuat perusahaan dapat mengurangi biaya pengeluaran dan memaksimalkan biaya pemasukan.
Metode Data Mining
Secara umum, terdapat beberapa metode yang digunakan untuk melakukan data mining. Berikut ini adalah metode data mining:
-
Association
Teknik yang pertama adalah association. Association adalah metode berbasis aturan yang digunakan untuk menemukan asosiasi dan hubungan variabel dalam satu set data. Biasanya analisis ini terdiri dari pernyataan “if atau then” sederhana. Association banyak digunakan dalam mengidentifikasi korelasi produk dalam keranjang belanja untuk memahami kebiasaan konsumsi pelanggan. Sehingga, perusahaan dapat mengembangkan strategi penjualan dan membuat sistem rekomendasi yang lebih baik. -
Classification
Selanjutnya classification, ia adalah metode yang paling umum digunakan dalam data mining. Classification adalah tindakan untuk memprediksi kelas suatu objek. -
Regression
Regression adalah teknik yang menjelaskan variabel dependen melalui proses analisis variabel independen. Sebagai contoh, prediksi penjualan suatu produk berdasarkan korelasi antara harga produk dengan tingkat pendapatan rata-rata pelanggan. -
Clustering
Terakhir, metode clustering. Clustering digunakan dalam membagi kumpulan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kemiripan atribut yang dimiliki. Contoh kasusnya adalah Customer Segmentation. Ia membagi pelanggan ke dalam beberapa grup berdasarkan tingkat kemiripannya.
Contoh Penerapan Data Mining
Praktik implementasi data mining dapat kamu lihat di beberapa perusahaan dari segala bidang bisnis, seperti berikut ini:
Media dan teknologi
Data mining dapat membantu perusahaan media dan teknologi untuk memahami kumpulan data pelanggan. Serta membantu memprediksi perilaku pelanggan, sekaligus menawarkan kampanye yang relevan sesuai target.
Perbankan
Algoritma yang diterapkan dalam proses data mining akan membantu bank untuk memahami pelanggan mereka serta membantu tiap transaksi mereka di sistem keuangan.
Selain itu, data mining juga membantu perbankan mendapatkan informasi yang lebih baik tentang risiko pasar, mendeteksi penipuan dengan lebih cepat, hingga mendapatkan pengembalian optimal atas investasi pemasaran yang dilakukan.
Retail
Data mining adalah strategi analisis data yang dapat memberikan basis data pelanggan yang cukup akurat dalam jumlah besar. Dengan begitu, perusahaan ritel dapat membuat kampanye dengan target yang jelas dan dapat memberikan dampak besar bagi penjualannya.
Asuransi
Dengan proses data mining serta pengetahuan analisis data lainnya, perusahaan asuransi akan dapat memecahkan permasalahan kompleks terkait penipuan, kepatuhan, manajemen risiko, maupun pengurangan pelanggan.
Teknik data mining juga dapat membantu menetapkan harga produk secara lebih efektif di semua lini bisnis. Selain itu, perusahaan juga dapat menawarkan produk yang lebih kompetitif kepada pelanggan yang sudah ada.
Pendidikan
Pada bidang ini, data mining akan membantu para pendidik untuk lebih memahami kebutuhan siswa dan memberikan materi yang sesuai dengan kebutuhannya. Selain itu, data mining juga dapat membantu pendidik mengakses data siswa, memprediksi tingkat pencapaian mereka, serta menunjukkan siswa atau kelompok siswa yang membutuhkan perhatian ekstra.
Siap Lakukan Data Mining untuk Perusahaan?
Jadi, pengertian data mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting pada data. Dengan melakukan data mining, sebuah perusahaan dapat menggunakan datanya sebagai faktor pengambilan keputusan.
Dengan memahami apa itu data mining dan mempraktikannya, kamu dapat membantu proses pemasaran dan penjualan dengan targeting yang lebih akurat, meningkatkan layanan customer service dan customer experience, meningkatkan proses produksi, dan masih banyak lagi. Jadi, sudah siapkah melakukan data mining sebagai strategi bisnismu?
Demikian artikel ini semoga bermanfaat, ya! Kamu juga bisa membaca artikel informatif lainnya di blog Dewaweb. Jika tertarik, kamu juga dapat mengikuti program afiliasi dari Dewaweb ataupun webinar gratis dari Dewatalks yang pastinya bermanfaat untuk menambah wawasanmu seputar dunia digital dan pengembangan website. Salam sukses online!
