Apa itu Penambangan Data?
Penambangan data adalah teknik berbantuan komputer yang digunakan dalam analitik untuk memproses dan mengeksplorasi set data besar. Dengan alat dan metode penambangan data, organisasi dapat menemukan pola dan hubungan tersembunyi dalam data mereka. Penambangan data mentransformasi data mentah menjadi pengetahuan praktis. Perusahaan menggunakan pengetahuan ini untuk memecahkan masalah, menganalisis dampak masa depan dari keputusan bisnis, serta meningkatkan margin keuntungan mereka.
Apa makna dari istilah penambangan data?
“Penambangan data” adalah istilah yang tidak cocok karena tujuan penambangan data bukanlah mengekstraksi atau menambang data itu sendiri. Alih-alih, sejumlah besar data sudah tersedia, dan penambangan data mengekstraksi makna atau pengetahuan yang bermanfaat dari data tersebut. Proses yang umum dari pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan penambangan data diuraikan di bawah ini.
- Pengumpulan data adalah menangkap data dari berbagai sumber, seperti umpan balik pelanggan, pembayaran, dan pesanan pembelian.
- Penggudangan data adalah proses penyimpanan data tersebut dalam basis data yang besar atau gudang data.
- Analitik data adalah pemrosesan, penyimpanan, dan analisis data lebih lanjut menggunakan perangkat lunak serta algoritme yang kompleks.
- Penambangan data adalah cabang analitik data atau strategi analitik yang digunakan untuk menemukan pola yang tersembunyi atau belum diketahui sebelumnya di dalam data.
Mengapa penambangan data penting?
Penambangan data adalah bagian yang sangat penting dari keberhasilan inisiatif analitik. Bisnis dapat menggunakan proses penemuan pengetahuan untuk meningkatkan kepercayaan pelanggan, menemukan sumber pendapatan baru, dan membuat pelanggan terus kembali. Penambangan data yang efektif membantu berbagai aspek dalam perencanaan bisnis dan manajemen operasi. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana industri yang berbeda menggunakan penambangan data.
Telekomunikasi, media, dan teknologi
Bisnis vertikal dengan persaingan tinggi seperti telekomunikasi, media, dan teknologi menggunakan penambangan data untuk meningkatkan layanan pelanggan dengan menemukan pola dalam perilaku pelanggan. Misalnya, perusahaan dapat menganalisis pola penggunaan bandwidth dan menyediakan peningkatan atau rekomendasi layanan yang dikustomisasi.
Perbankan dan asuransi
Layanan keuangan dapat menggunakan aplikasi penambangan data untuk memecahkan masalah penipuan yang rumit, kepatuhan, manajemen risiko, dan pengurangan pelanggan. Misalnya, perusahaan asuransi dapat menemukan harga produk yang optimal melalui perbandingan performa produk lampau dengan harga kompetitor.
Pendidikan
Penyedia pendidikan dapat menggunakan algoritme penambangan data untuk menguji siswa, mengustomisasi pelajaran, dan menerapkan elemen game dalam pembelajaran. Pandangan terpadu yang didukung data terkait kemajuan siswa dapat membantu pendidik melihat hal yang dibutuhkan siswa dan mendukung mereka dengan lebih baik.
Manufaktur
Layanan manufaktur dapat menggunakan teknik penambangan data guna menyediakan analitik waktu nyata dan prediktif untuk efektivitas peralatan keseluruhan, tingkat layanan, kualitas produk, dan efisiensi rantai pasokan. Misalnya, produsen dapat menggunakan data historis untuk memprediksi keausan mesin produksi dan mengantisipasi pemeliharaan. Hasilnya, mereka dapat mengoptimalkan jadwal produksi dan mengurangi waktu henti.
Ritel
Perusahaan ritel memiliki basis data pelanggan yang besar dengan data mentah tentang perilaku pembelian pelanggan. Penambangan data dapat memproses data ini untuk menghasilkan wawasan yang relevan bagi kampanye pemasaran dan prakiraan penjualan. Melalui model data yang lebih akurat, perusahaan ritel dapat mengoptimalkan penjualan dan logistik untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Misalnya, penambangan data dapat mengungkapkan produk musiman populer yang dapat disediakan lebih awal untuk menghindari kekurangan di saat-saat terakhir.
Bagaimana cara kerja penambangan data?
Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) adalah panduan yang sangat tepat untuk memulai proses penambangan data. CRISP-DM merupakan metodologi dan model proses yang netral industri, alat, dan aplikasi.
- Sebagai metodologi, panduan ini menjelaskan fase umum dalam proyek penambangan data, menguraikan tugas yang ada dalam setiap tahap, dan menjelaskan hubungan antara tugas tersebut.
- Sebagai model proses, CRISP-DM menyediakan gambaran umum tentang siklus hidup penambangan data.
Apa saja keenam fase proses penambangan data?
Menggunakan fase CRISP-DM yang fleksibel, tim data dapat bergerak mundur dan maju di antara tahap sesuai kebutuhan. Selain itu, teknologi perangkat lunak dapat melakukan atau mendukung beberapa tugas ini.
1. Pemahaman bisnis
Ilmuwan data atau penambang data mulai dengan mengidentifikasi tujuan dan cakupan proyek. Mereka berkolaborasi dengan pemangku kepentingan bisnis untuk mengidentifikasi informasi tertentu.
- Masalah yang harus diselesaikan
- Kendala atau batasan proyek
- Dampak bisnis dari potensi solusi
Kemudian mereka menggunakan informasi ini untuk menentukan tujuan penambangan data dan mengidentifikasi sumber daya yang diperlukan untuk penemuan pengetahuan.
2. Pemahaman data
Setelah mereka memahami masalah bisnis, ilmuwan data memulai analisis awal data. Mereka mengumpulkan set data dari berbagai sumber, memperoleh hak akses, dan menyiapkan laporan deskripsi data. Laporan ini mencakup tipe data, kuantitas, serta persyaratan perangkat keras dan perangkat lunak untuk pemrosesan data. Setelah bisnis menyetujui rencananya, mereka mulai mengeksplorasi, dan memverifikasi data. Mereka memanipulasi data menggunakan teknik statistik dasar, menilai kualitas data, dan memilih set data akhir untuk tahap selanjutnya.
3. Penyiapan data
Penambang data menghabiskan sebagian besar waktu mereka di fase ini karena perangkat lunak penambangan data memerlukan data berkualitas tinggi. Proses bisnis mengumpulkan dan menyimpan data untuk alasan selain penambangan, dan penambang data harus menyaring data tersebut sebelum menggunakannya untuk pemodelan. Penyiapan data melibatkan proses berikut.
Membersihkan data
Misalnya, menangani data yang hilang, kesalahan data, nilai default, dan koreksi data.
Mengintegrasikan data
Misalnya, menggabungkan dua set data berbeda untuk mendapatkan set data target akhir.
Memformat data
Misalnya, mengubah tipe data atau mengonfigurasi data untuk teknologi penambangan tertentu yang digunakan.
4. Pemodelan data
Penambang data memasukkan data yang telah disiapkan ke dalam perangkat lunak penambangan data dan mempelajari hasilnya. Untuk melakukan hal ini, mereka dapat memilih berbagai teknik dan alat penambangan data. Mereka juga harus menulis ujian untuk menilai kualitas hasil penambangan data. Untuk membuat model data, ilmuwan data dapat:
- Melatih model machine learning (ML) di set data yang lebih kecil dengan hasil yang diketahui
- Menggunakan model untuk menganalisis set data yang diketahui secara lebih lanjut
- Menyesuaikan dan mengonfigurasi kembali perangkat lunak penambangan data hingga hasilnya memuaskan
5. Evaluasi
Setelah membuat model, penambang data mulai mengukur model terhadap tujuan bisnis awal. Mereka membagikan hasilnya dengan analis bisnis dan mengumpulkan umpan balik. Model ini mungkin menjawab pertanyaan awal dengan baik atau menunjukkan pola baru yang belum diketahui sebelumnya. Tergantung umpan balik bisnis, penambang data dapat mengubah model, menyesuaikan tujuan bisnis, atau mempertahankan data. Evaluasi berkelanjutan, umpan balik, dan modifikasi merupakan bagian dari proses penemuan pengetahuan.
6. Deployment
Selama deployment, pemangku kepentingan lain menggunakan model yang bekerja untuk menghasilkan kecerdasan bisnis. Ilmuwan data merencanakan proses deployment, yang mencakup mengajari orang lain tentang fungsi model, terus memantau, dan mempertahankan aplikasi penambangan data. Analis bisnis menggunakan aplikasi guna membuat laporan untuk manajemen, membagikan hasil dengan pelanggan, dan meningkatkan proses bisnis.
Apa saja teknik untuk penambangan data?
Teknik penambangan data diambil dari berbagai bidang pembelajaran yang tumpang tindih, termasuk analisis statistik, machine learning (ML), dan matematika. Lihat beberapa contohnya di bawah ini.
Penambangan aturan asosiasi
Penambangan aturan asosiasi adalah proses menemukan hubungan antara dua set data berbeda yang sepertinya tidak berhubungan. Pernyataan if-then menunjukkan probabilitas hubungan antara dua titik data. Ilmuwan data mengukur akurasi hasil menggunakan kriteria dukungan dan kepercayaan. Dukungan mengukur seberapa sering elemen yang berhubungan muncul dalam set data, sedangkan kepercayaan menunjukkan berapa kali pernyataan if-then akurat.
Misalnya, ketika pelanggan membeli item, sering kali mereka membeli item kedua yang berhubungan. Peritel dapat menggunakan penambangan asosiasi pada data pembelian lampau untuk mengidentifikasi minat pelanggan baru. Mereka menggunakan hasil penambangan data untuk mengisi bagian rekomendasi pada toko online.
Klasifikasi
Klasifikasi adalah teknik penambangan data kompleks yang melatih algoritme ML untuk menyortir data ke dalam kategori yang berbeda. Teknik ini menggunakan metode statistik seperti pohon keputusan dan tetangga terdekat untuk mengidentifikasi kategori. Di semua metode ini, algoritme telah diprogram dengan klasifikasi data yang diketahui untuk menebak tipe elemen data baru.
Misalnya, analis dapat melatih perangkat lunak penambangan data menggunakan gambar apel dan mangga yang diberi label. Dengan akurasi tertentu, perangkat lunak kemudian dapat memprediksi apakah gambar baru merupakan gambar apel, mangga, atau buah lainnya.
Pembuatan klaster
Pembuatan klaster adalah pengelompokkan beberapa titik data berdasarkan kesamaannya. Ini berbeda dari klasifikasi karena tidak dapat membedakan data menurut kategori spesifik tetapi dapat menemukan pola dalam kesamaannya. Hasil penambangan datanya adalah set klaster di mana setiap kumpulan berbeda dari grup lain, tetapi objek di setiap klaster memiliki kesamaan dalam beberapa hal.
Misalnya, analisis klaster dapat membantu dalam riset pasar saat bekerja dengan data multivariasi dari survei. Peneliti pasar menggunakan analisis klaster untuk membagi pelanggan ke dalam segmen pasar dan lebih memahami hubungan antara grup yang berbeda.
Analisis urutan dan jalur
Perangkat lunak penambangan data juga dapat menemukan pola tempat rangkaian peristiwa atau nilai tertentu mengarah ke yang berikutnya. Analisis ini dapat mengenali beberapa variasi dalam data yang terjadi secara berkala atau dalam pasang surut titik data dari waktu ke waktu.
Misalnya, bisnis mungkin menggunakan analisis jalur untuk menemukan bahwa penjualan produk tertentu melonjak sebelum hari libur atau untuk melihat bahwa cuaca hangat membawa lebih banyak orang ke situs web mereka.
Apa saja tipe penambangan data?
Tergantung pada data dan tujuannya, penambangan data bisa memiliki berbagai cabang atau spesialisasi. Mari melihat beberapa contohnya di bawah ini.
Penambangan Proses
Penambangan proses adalah cabang penambangan data yang bertujuan untuk menemukan, memantau, dan meningkatkan proses bisnis. Penambangan ini mengekstraksi pengetahuan dari log peristiwa yang tersedia dalam sistem informasi. Hal ini membantu organisasi melihat dan memahami hal yang sedang terjadi dalam proses ini dari hari ke hari.
Misalnya, bisnis e-commerce memiliki banyak proses, seperti pengadaan, penjualan, pembayaran, pengumpulan, dan pengiriman. Dengan menambang log data pengadaan, mereka dapat melihat bahwa keandalan pengiriman pemasok mereka adalah 54% atau bahwa 12% pemasok mengirimkan lebih awal secara konsisten. Mereka dapat menggunakan informasi ini untuk mengoptimalkan hubungan pemasok mereka.
Penambangan teks
Penambangan teks atau penambangan data teks adalah menggunakan perangkat lunak penambangan data untuk membaca dan memahami teks. Ilmuwan data menggunakan penambangan teks untuk mengotomatisasi penemuan pengetahuan dalam sumber daya tertulis seperti situs web, buku, email, ulasan, dan artikel.
Misalnya, perusahaan media digital dapat menggunakan penambangan teks untuk secara otomatis membaca komentar pada video online mereka dan mengklasifikasikan ulasan audiens sebagai positif atau negatif.
Penambangan Prediktif
Penambangan data prediktif menggunakan kecerdasan bisnis untuk memprediksi tren. Penambangan ini membantu para pemimpin bisnis mempelajari dampak keputusan mereka terhadap masa depan perusahaan dan membuat pilihan yang efektif.
Misalnya, perusahaan mungkin melihat data lampau tentang pengembalian produk untuk merancang skema garansi yang tidak berujung pada kerugian. Menggunakan penambangan prediktif, mereka akan memprediksi potensi jumlah pengembalian di tahun mendatang dan membuat paket garansi satu tahun yang memperhitungkan kerugian saat menentukan harga produk.
Bagaimana AWS bisa membantu penambangan data?
Amazon SageMaker adalah platform perangkat lunak penambangan data terkemuka. Layanan ini membantu penambang data dan developer menyiapkan, membangun, melatih, dan melakukan deployment model machine learning (ML) berkualitas tinggi. Layanan ini menyertakan beberapa alat untuk proses penambangan data.
- Amazon SageMaker Data Wrangler mengurangi waktu untuk mengagregat dan menyiapkan data untuk penambangan dari hitungan minggu menjadi hitungan menit.
- Amazon SageMaker Studio menyediakan satu antarmuka visual berbasis web tempat ilmuwan data dapat menjalankan langkah pengembangan ML yang meningkatkan produktivitas tim ilmu data. SageMaker Studio memberikan Anda akses, kontrol, serta wawasan penuh ke dalam setiap langkah saat ilmuwan data membangun, melatih, dan melakukan deployment model.
- Pustaka pelatihan terdistribusi menggunakan algoritme partisi guna memisahkan secara otomatis model besar dan set data pelatihan untuk pemodelan.
- Amazon SageMaker Debugger mengoptimalkan model ML dengan menangkap metrik pelatihan waktu nyata, seperti mengirimkan peringatan saat anomali terdeteksi. Tindakan ini dapat segera membantu memperbaiki prediksi model yang tidak akurat.
Mulai penambangan data dengan membuat akun AWS gratis sekarang juga.
