Apa itu data mining?

Data mining adalah proses memeriksa kumpulan data untuk menemukan pola atau kesamaan dan membuat prediksi atau keputusan yang tepat. Profesional yang melakukan data mining menggunakan sistem pemrosesan otomatis yang dapat menyaring data dengan mudah dan menghasilkan hasil yang cepat. Perusahaan dapat menggunakan proses ini untuk mengubah data mentah mereka yang tidak dikategorikan menjadi kumpulan data berwawasan luas yang memenuhi kebutuhan masing-masing. Beberapa data mining wawasan dapat menyebabkan termasuk:

• Belajar lebih banyak tentang perilaku pelanggan untuk meningkatkan penjualan
• Membuat keputusan yang tepat untuk meningkatkan efisiensi operasional
• Memahami cara menargetkan ulang pengguna atau calon pengguna

Data mining juga dapat membantu mengungkapkan informasi khusus, seperti berapa lama pengunjung situs menghabiskan waktu untuk posting blog perusahaan. Informasi yang Anda temukan bergantung pada tujuan dan fokus bisnis Anda.

Mengapa data mining penting?

Data mining memungkinkan Anda untuk memeriksa data secara efisien dan efektif. Misalnya, bisnis mungkin menggunakan proses ini untuk lebih memahami audiens konsumen yang ingin dijangkau. Data mining juga dapat membantu bisnis menyaring data yang tidak perlu, meninggalkan kumpulan data yang paling relevan untuk evaluasi. Ini dapat membantu para pemimpin perusahaan untuk fokus pada satu kelompok atau tantangan tertentu, menghemat waktu dan sumber daya. Perusahaan mungkin juga dapat memperoleh keunggulan kompetitif di pasar dengan menggunakan data mining untuk menjelajahi pasar baru dan tetap mengikuti tren konsumen.

Cara kerja proses data mining

Jika Anda tertarik untuk belajar menambang data, tinjau langkah-langkah ini tentang cara kerja proses:

Mengumpulkan dan menyimpan data

Langkah pertama untuk data mining adalah mengumpulkan data Anda. Fokus pada data yang menjawab kebutuhan bisnis yang ingin Anda analisis, seperti data kampanye pemasaran atau penjualan produk. Saat mengumpulkan informasi ini, akan bermanfaat untuk mengunggah data ke metode penyimpanan sementara, seperti data lake, yang menyimpan sejumlah besar data mentah, atau gudang data, yang dapat menyimpan sejumlah besar data yang difilter. Ini dapat menjaga data Anda tetap aman hingga Anda siap untuk menyimpannya secara permanen di dalam sistem perusahaan Anda.

Setelah Anda mengumpulkan data Anda, letakkan di dalam sistem organisasi data permanen perusahaan Anda. Misalnya, Anda dapat menambahkannya ke server internal atau penyimpanan cloud yang aman. Memilih opsi penyimpanan yang tepat mungkin bergantung pada ukuran data atau jumlah penyimpanan yang tersedia.

Kelola data

Setelah Anda menyimpan data Anda, berikan akses ke individu yang bertanggung jawab atas pengelolaannya. Ini dapat mencakup analis bisnis atau data, tim manajemen informasi, atau spesialis teknologi informasi. Saat mengelola data, para profesional ini mungkin memikirkan cara terbaik untuk mengaturnya, seperti menurut kategori atau sumber, untuk memberikan wawasan yang paling berarti bagi perusahaan.

Urutkan data

Setelah tim manajemen data Anda menentukan cara terbaik untuk mengatur data, mereka dapat berkomunikasi dengan sistem tentang cara mengurutkannya. Komunikasi ini kemudian memungkinkan sistem untuk secara otomatis menyortir data untuk memenuhi kebutuhan pengguna. Setelah selesai, Anda dapat meninjau hasil dan semua wawasan data.

Menyajikan data

Bergantung pada informasi apa yang diberikan data, Anda dapat menyajikan hasil dan wawasan tentang informasi bisnis penting secara internal atau eksternal. Misalnya, jika data tentang operasi atau keterlibatan internal, Anda mungkin hanya membagikannya secara internal. Namun, jika wawasan mengungkapkan kepuasan pelanggan yang tinggi, Anda dapat memilih untuk menyoroti informasi tersebut atau bagiannya dalam kampanye promosi.

Untuk menyajikan data, pertimbangkan representasi visual untuk membantu memastikannya mudah dipahami oleh semua orang. Cara Anda memilih untuk mewakili data Anda secara visual dapat bervariasi berdasarkan preferensi atau keadaan individu. Misalnya, Anda dapat menggunakan grafik, tabel, atau persentase tertentu yang menampilkan informasi.

Contoh data mining

Berikut adalah dua contoh data mining yang dapat Anda rujuk untuk membantu Anda lebih memahami proses dan cara kerjanya dalam skenario dunia nyata:

Data mining untuk wawasan tentang penargetan ulang

Northwest Vermont University tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang cara menargetkan ulang calon mahasiswa. Di situsnya, saat ini terdapat formulir permintaan informasi (RFI) untuk masing-masing jurusan. Kriteria utama universitas tertarik untuk belajar adalah usia, lokasi dan program yang dipilih dari individu yang telah mengisi formulir. Setiap kali calon siswa mengajukan RFI, sistem situs web mengumpulkan dan menyimpan data.

Selanjutnya, analis data universitas mengurutkan data RFI yang sesuai untuk mengumpulkan hasil akhir. Kemudian, tim membuat tabel dan bagan interaktif untuk menunjukkan bagaimana lokasi dan program yang dipilih berubah seiring bertambahnya usia. Universitas Northwest Vermont sekarang dapat menggunakan data ini untuk menargetkan ulang program ke kelompok usia tertentu di lokasi yang teridentifikasi.

Data mining untuk wawasan tentang loyalitas pelanggan

Program penghargaan loyalitas Dark Metal Roast Caffeinery menawarkan promosi dan penawaran khusus. Untuk bergabung dengan program loyalitas, pelanggan dapat mendaftar di perangkat seluler mereka dan mendapatkan poin dengan setiap pembelian. Setiap kali pelanggan menggunakan aplikasi hadiah mereka, Dark Metal Roast Caffeinery memperoleh informasi tentang pembelian, seperti produk tertentu serta waktu dan lokasi.

Perusahaan ingin menggunakan data ini untuk menentukan lokasi terbaik untuk menawarkan promosi tertentu. Untuk mendapatkan wawasan khusus ini, analis mengurutkan data dari program penghargaan dan mengirimkan hasilnya ke tim pemasaran yang mengawasi program loyalitas. Menggunakan presentasi visual, tim pemasaran membuat rekomendasi promosi kepada manajer tingkat atas. Setelah disetujui, Dark Metal Roast Caffeinery dapat menerapkan promosi yang terinformasi di setiap lokasinya.

Apa itu data bisnis?

Data bisnis adalah informasi kolektif yang terkait dengan perusahaan dan operasinya. Ini dapat mencakup informasi statistik apa pun, data analitis mentah, data umpan balik pelanggan, angka penjualan, dan kumpulan informasi lainnya. Bisnis sering kali mengumpulkan sebanyak mungkin data tentang operasi mereka untuk menggunakan data tersebut guna membantu merampingkan operasi dan mempelajari lebih lanjut tentang kebutuhan pelanggan sehingga mereka dapat melayani audiens dengan lebih baik. Mengumpulkan data bisnis dapat berarti polling pelanggan, menggunakan perangkat lunak analitik, atau sekadar mengamati informasi.

Mengapa data penting untuk bisnis?

Data adalah aset penting untuk bisnis modern karena:

Membantu bisnis membuat keputusan

Salah satu alasan paling kuat untuk mengumpulkan data untuk bisnis adalah bahwa data dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. Ketegasan dapat menjadi sifat yang berguna untuk bisnis, karena dapat membantu perusahaan membuat keputusan sulit lebih cepat dan memahami akibat atau manfaat dari keputusan. Misalnya, jika sebuah perusahaan ingin berekspansi ke pasar baru, pengumpulan data adalah suatu keharusan karena perusahaan membutuhkan informasi tentang cara kerja pasar, di mana ia mungkin cocok dengan pasar itu dan jenis pelanggan apa yang mungkin dilayaninya setelah bercokol di pasar baru itu. pasar.

Meningkatkan kepuasan pelanggan

Kepuasan pelanggan dapat membantu meningkatkan loyalitas dan kepercayaan pelanggan, yang dapat meningkatkan penjualan dan rujukan pelanggan. Dengan data mentah, bisnis dapat mempelajari efek upaya mereka terhadap kepuasan pelanggan dan mempelajari di mana mereka dapat meningkatkan. Ini dapat membantu perusahaan menciptakan pengalaman yang lebih menyenangkan dan disesuaikan untuk setiap pelanggan, membantu memisahkan bisnis tersebut dari pesaing. Misalnya, sebuah bisnis mungkin melakukan polling kepada pelanggannya dengan survei digital singkat setelah setiap pembelian untuk mengajukan pertanyaan tentang pengalaman mereka. Perusahaan dapat menggunakan data tersebut untuk mengidentifikasi tren positif atau negatif dan mengambil tindakan.

Meningkatkan pendapatan dan keuntungan

Data juga dapat membantu perusahaan meningkatkan pendapatan dan keuntungan mereka dengan membuat perusahaan lebih efisien, memberikan wawasan penting tentang operasi dan kepuasan pelanggan, serta membantu meningkatkan proses tertentu. Data dapat membantu bisnis mengukur apakah tindakan, produk, atau layanan tertentu menguntungkan dan di mana pengeluaran terbesar mereka. Mengidentifikasi pengeluaran seringkali merupakan kunci untuk meningkatkan keuntungan karena bisnis dapat mengurangi pengeluaran tersebut dan mempertahankan lebih banyak pendapatan yang mereka peroleh. Data mentah membantu perusahaan mengidentifikasi di mana ia dapat memangkas pengeluaran, meningkatkan upaya, dan memperoleh lebih banyak pendapatan.

Membantu memecahkan masalah

Data juga memainkan peran penting dalam pemecahan masalah bagi para pemimpin perusahaan. Dengan banyaknya data, para pemimpin perusahaan dapat mengidentifikasi dan mengatasi masalah utama dan memantau efek dari solusi yang diusulkan. Misalnya, jika sebuah perusahaan mengidentifikasi masalah dalam proses manufakturnya, ia mungkin mengumpulkan data tentang berapa biaya setiap unit untuk diproduksi dan berapa banyak pendapatan yang hilang dengan pengurangan produksi. Memecahkan masalah bisa jauh lebih mudah dan solusi lebih efektif ketika orang yang memecahkan masalah itu memiliki informasi yang cukup. Memahami masalah secara keseluruhan biasanya merupakan langkah pertama menuju pemecahan masalah itu.

Meningkatkan proses perusahaan

Proses perusahaan juga dapat mengambil manfaat dari data, karena dapat menunjukkan kepada pemimpin perusahaan seberapa efisien atau mahal proses tertentu. Dengan data ini, para eksekutif perusahaan dapat menentukan bagaimana membuat proses seperti manufaktur atau layanan pelanggan menjadi lebih efisien. Misalnya, sebuah perusahaan mungkin mengumpulkan data tentang proses pemasarannya dan menemukan bahwa itu mengalokasikan 50% dari anggaran pemasaran untuk kampanye media sosial yang tidak menghasilkan prospek yang berkualitas. Dengan informasi ini, perusahaan dapat menentukan apakah akan menarik dana dari metode tersebut dan mengalokasikannya di tempat lain untuk pengembalian investasi yang lebih baik dan penghematan finansial yang berkelanjutan.

Jenis data yang digunakan dalam bisnis

Ada beberapa jenis data yang sering dikumpulkan oleh bisnis, antara lain:

• Data konsumen: Data konsumen adalah segala jenis informasi yang dikumpulkan perusahaan dari konsumen atau pelanggannya. Ini dapat mencakup data tentang keterlibatan pelanggan dengan kontak perusahaan, pembelian pelanggan, atau data pelanggan pribadi untuk database perusahaan.
• Data analitik: Data analitik adalah informasi apa pun yang dikumpulkan perusahaan untuk tujuan analitik, seperti analitik lalu lintas web dan SEO, atau analitik pengoptimalan mesin telusur. Data ini membantu perusahaan memperbaiki proses seperti pemasaran dan produksi konten web.
• Data inventaris dan rantai pasokan: Perusahaan mengumpulkan informasi tentang inventaris dan rantai pasokan mereka untuk memastikan penghitungan inventaris yang benar, rantai pasokan yang efisien, dan aliran barang dan bahan yang berkelanjutan untuk menjaga produksi tetap berjalan. Data ini membantu perusahaan mengidentifikasi kesalahan dalam persediaan atau masalah rantai pasokan sehingga mereka dapat bereaksi dengan cepat dan efektif.
• Data produk: Data produk adalah informasi apa pun yang dikumpulkan perusahaan tentang produknya sendiri. Ini dapat mencakup angka penjualan, popularitas, kemanjuran produknya, atau biaya pembuatannya.
• Data pemasaran: Data pemasaran adalah informasi yang dikumpulkan perusahaan untuk tujuan pemasaran atau tentang proses pemasarannya sendiri. Data pemasaran dapat mencakup analitik pelanggan atau situs web, data riset pasar, data riset pesaing, atau analitik iklan.
• Data karyawan: Perusahaan biasanya mengumpulkan data tentang kinerja dan partisipasi karyawan mereka di tempat kerja. Mereka mungkin juga melacak penjualan atau perilaku karyawan untuk mempelajari lebih lanjut tentang lingkungan kerja dan moral perusahaan.

Contoh bagaimana perusahaan menggunakan data dalam bisnis

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana perusahaan dapat menggunakan data dalam bisnis:

Contoh 1

Blazer Electronics mengumpulkan informasi pribadi tentang pelanggannya, termasuk informasi pembelian untuk membangun profil pelanggan. Profil pelanggan membantu perusahaan mengidentifikasi produk apa yang disukai pelanggan sehingga perusahaan dapat memberikan iklan dan promosi yang lebih bertarget untuk setiap pelanggan dan meningkatkan peluang mereka melakukan pembelian lagi. Perusahaan menggunakan data ini untuk meningkatkan penjualan secara keseluruhan hampir 15% tahun lalu, meningkatkan pendapatannya dan memperluas basis pelanggannya melalui rujukan.

Contoh 2

Goyar and Sons, Ltd. adalah perusahaan teknologi yang memproduksi solusi blockchain untuk bisnis besar. Perusahaan mulai mengumpulkan data analitik pada kampanye pemasaran dan situs webnya, mengetahui bahwa upaya SEO-nya tidak menghasilkan ROI yang awalnya diperkirakan oleh tim. Tim juga menemukan bahwa pengunjung sering tidak terhubung dengan situs web setelah membuka halaman “layanan kami” karena kesalahan teknis. Dengan menggunakan informasi ini, perusahaan mendesain ulang situs webnya dan menyewa perusahaan pemasaran luar untuk memperkuat dan meningkatkan upaya pemasarannya, menghasilkan peningkatan 5% dalam penjualan selama enam bulan.