Bagaimana Data Mining akan memprediksi perilaku kita ?
Data Mining telah membuka dunia dan berkemungkinan untuk bisnis. Bidang statistik komputasi ini membandingkan jutaan potongan data yang terisolasi dan digunakan oleh perusahaan untuk mendeteksi dan memprediksi perilaku konsumen. Tujuannya adalah untuk menghasilkan peluang pasar baru. Nah, kita simak dulu sekilas tentang apa itu data mining.
Apa Itu Data Mining ?
Data mining adalah proses teknis otomatis atau semi-otomatis yang menganalisis sejumlah besar informasi yang tersebar untuk memahaminya dan mengubahnya menjadi pengetahuan atau sebuah informasi. Ini mencari anomali, pola atau korelasi di antara jutaan data untuk memprediksi hasil.
Sementara itu, informasi terus tumbuh dan berkembang. Sebuah penelitian pada tahun 2017 tentang Big Data mengungkap bahwa 90% data dunia berasal setelah 2014 dan volumenya berlipat ganda untuk setiap 1,2 tahun. Nah, dalam konteks ini, data mining adalah praktis strategis yang dianggap penting oleh hampir 80% organisasi yang menerapkan intelijen bisnis, menurut iberdrola.com.
Dalam sebuah perusahaan akan dapat membuat model untuk menemukan hubungan antara jutaan data dengan menggabungkan ilmu statistik, artificial intelligence, dan automatic learning. Beberapa kemungkinan data mining yang diterapkan meliputi:
- Untuk membersihkan data dari kebisingan dan pengulangan
- Ekstrak informasi yang relevan dan digunakan untuk mengevaluasi kemungkinan hasil
- Membuat keputusan bisnis yang lebih baik
Proses data mining dimulai dengan memberikan input data tertentu ke alat data mining yang menggunakan statistik dan algoritma untuk menampilkan laporan dan pola. Hasilnya dapat divisualisasikan menggunakan alat-alat ini yang dapat dipahami dan diterapkan lebih lanjut untuk melakukan modifikasi dan peningkatan bisnis.
Contoh Aplikasi Data Mining Dalam Kehidupan Nyata
Pentingnya untuk mengumpulkan data dan menganalisisnya dari hari ke hari dalam kehidupan untuk kebutuhan berbisnis. Saat ini pun sebagian besar perusahaan dan instansi menggunakan data mining untuk analisis big data. Mari kita lihat contoh aplikasi apa saja dan bagaimana teknologi ini menguntungkan.
1. Penyedia Layanan Seluler
Dalam penyedia layanan seluler menggunakan data mining untuk merancang campaign pemasarn mereka dan mempertahankan pelanggan agar tidak pindah ke provider lain.
Dari sejumlah besar data seperti informasi tagihan, email, pesan teks, penggunaan data seluler, transmisi data web dan layanan prabayar, teknik data mining dapat memprediksi secara acak yang memberi tahu pelanggan yang ingin berganti provider.
Dengan hasil ini, skor probabilitas diberikan. Kemudian penyedia layanan seluler dapat memberikan insentif, atau penawaran kepada pelanggan yang beresiko lebih tinggi untuk melakukan churning. Teknik mining seperti ini sering digunakan oleh penyedia layanan utama seperti broadband, telepon dll.
2. Marketing / Advertising
Data Mining digunakan untuk mengeksplorasi data yang semakin besar dan untuk meningkatkan segmentasi pasar. Dengan menganalisis hubungan antara parameter seperti usia pelanggan, jenis kelamin, selera atau minat, dsb. Maka dapat menebak perilaku mereka untuk mengarahkan campaign loyalitas yang dipersonalisasi. Penambangan data dalam pemasaran juga dapat memprediksi pengguna mana yang cenderung berhenti berlangganan.
Apa yang menarik minat mereka berdasarkan pencarian mereka, atau milis apa yang harus disertakan untuk mencapai tingkat respons yang lebih tinggi. Seperti contoh yang sering kita alami, misalnya kamu ingin mencari sebuah jam tangan di markerplace . Kemudian kamu buka aplikasi instragram maka mayoritas advertising atau iklan yang ditampilkan akan sepurat jam tangan.
3. Sektor Ritel dan E-Markerplace
Data Mining membantu pemilik supermarket dan sektor ritel untuk mengetahui pilihan pelanggan. Melihat riwayat pembelian pelanggan, alat penambangan data menunjukkan preferensi pembelian pelanggan.
Dengan bantuan hasil ini, supermarket merancang penempatan produk di rak dan mengeluarkan penawaran barang-barang seperti kupon untuk produk yang cocok, dan diskon khusus untuk beberapa produk.
Kampanye ini didasarkan pada pengelompokan RFM. RFM (recency, frequency, and monetary grouping) adalah singkatan dari kebaruan, frekuensi, dan pengelompokan moneter. Promosi dan kampanye pemasaran disesuaikan untuk segmen ini. Pelanggan yang berbelanja banyak tetapi sangat jarang akan diperlakukan berbeda dengan pelanggan yang membeli setiap 2-3 hari tetapi jumlahnya lebih sedikit.
Data Mining dapat digunakan untuk rekomendasi produk dan referensi silang item. Hal ini akan sering kamu temui dalam platform-platform marketplace yang sering kamu gunakan. Semakin kamu membeli atau hanya melihat-lihat barang A, maka barang yang akan direkomendasikan oleh marketplace tersebut hanya seputar barang A itu sendiri.
4. Perbankan
Bank menggunakan data mining untuk lebih memahami resiko pasar. Ini umumnya diterapkan pada peringkat kredit dan intelligent anti-fraud systems untuk menganalisis transaksi, transaksi menggunakan kartu debit, pola pembelian dan data keuangan pelanggan.
Teknik data mining jug memungkinkan bank untuk mempelajari lebih lanjut tentang prefensi atau kebiasan online kami untuk mengoptimalkan laba atas campaign pemasaran mereka, mempelajari kinerja saluran penjualan atau mengelola kewajiban kepatuhan terhadap peraturan.
5. Medicine
Dalam bidang medis teknik data mining juga sangat bermanfaat untuk menerapkannya pada bidang ini. Karena pada teknik data mining juga memungkinkan untuk diagnosa yang lebih akurat. Memiliki semua informasi pasien, seperti rekam medis, pemeriksaan fisik, dan pola pengobatan, memungkinkan pengobatan yang lebih efektif ditentukan. Nah, dalam hal ini juga memungkinkan manajemen sumber daya kesehatan yang lebih efektif, efisien dan hemat biaya dengan mengidentifikasi resiko, memprediksi penyakit pada segmen poopulasi tertentu atau memperkirakan lamanya rawat inap.
6. Sains dan Teknik
Dengan munculnya teknik data mining, aplikasi ilmiah serakang beralih dari teknik statistik ke menggunakan teknik "mengumpulkan dan menyimpan data", dan kemudian melakukan teknik data mining pada data yang baru, menghasilkan hasil yang baru, dan bereksperimen dengan proses tersebut. Sejumlah besar data dikumpulkan dari domain ilmiah seperti astronomi, geologi, sensor satelit, sistem penenruan global dll.
Data Mining dalam ilmu komputer membantu memantau status sistem, meningkatkan kinerjanya, menemukan bug perangkat lunak, menemukan plagiarisme, dan menemukan kesalahan. Penambangan data juga membantu dalam menganalisis umpan balik pengguna mengenai produk, artikel untuk menyimpulkan opini dan sentimen dari pandangan.
7. Educational Data Mining
Pada bidang pendidikan teknik data mining juga sangat bermanfaat untuk meningkatkan kualitas dan sistem dari instansi pendidikan itu sendiri. Dengan mengumpulkan data-data pelajar dari tahun-tahun sebelumnya dan dikelola menggunakan teknik data mining akan memungkinkan suatu instansi pendidikan untuk mengetahui pola dari studi yang dilakukan kemudian akan berusaha meningkatkan kualitas sistem pendidikannya.
Tidak hanya pada pelajarnya, teknik data mining juga bisa dilakukan dengan pengumpulan data dari pengajarnya guna untuk memperoleh tenaga pendidik yang lebih berkualitas untuk kedepannya.
Pada bidang keuangan juga bisa dilakukan teknik data mining. karena hal ini akan memungkinkan untuk mengetahui pola hubungan dengan pelajar yang mendaparkan subsidi atau beasiswa untuk menempuh pendidikanya.
Selain dari 7 diatas, masih ada banyak lagi contoh-contoh aplikasi yang menerapkan teknik data mining.
Kesimpulan
Data Mining saat ini akan menjadi profesi di masa depan ?
Saat ini, pencarian, analisis dan manajemen data adalah pasar dengan peluang kerja yang sangat besar. Profesional data mining bekerja dengan data untuk mengevaluasi informasi dan membuang informasi apapun yang tidak digunakan atau tida dapat diandalkan. Ini membutuhkan pengetahuan tentang big data, komputasi dan analisis informasi serta kemampuan untuk menangani jenis perangkat lenuak.
Mengutip dari artikel yang ditulis iberdrola.com "Laporan tahunan LinkedIn tahun 2017 tentang pekerjaan baru mencatat bahwa tiga dari pekerjaan yang paling diminati di Amerika Serikat adalah posisi yang terkait dengan data besar. Demikian pula, IBM memperkirakan bahwa permintaan untuk jenis profesional ini akan tumbuh sebesar 28% antara saat ini hingga tahun 2020".
Oke, sekian untuk informasi yang diberikan oleh Pengalaman Edukasi, semoga bermanfaat dan kamu bisa menemukan apa yang kamu cari. "Jangan lupa bernafas dan Tetap Bersyukur".
Sumber Referensi :
https://www.softwaretestinghelp.com/data-mining-examples/
https://www.iberdrola.com/innovation/data-mining-definition-examples-and-applications
