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.

Memahami cara kerja pemodelan data adalah langkah pertama yang penting saat memutuskan apakah Anda ingin melakukan pemodelan database untuk proyek Anda sendiri. Pada artikel ini, kita membahas apa itu pemodelan data, kapan harus digunakan dan apa jenis pemodelan data yang paling umum. Kami juga berbagi keuntungan dan kerugian utama dari pemodelan data.

Definisi pemodelan data

Pemodelan data adalah proses mendokumentasikan desain sistem perangkat lunak sebagai diagram yang mudah dipahami. Pemodelan data memungkinkan Anda untuk secara konseptual mewakili data dan hubungan antara objek data dan aturan. Pemodelan data bermanfaat karena memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi kesalahan atau membuat perubahan yang diperlukan sebelum pemrogram menulis kode apa pun. Pemodelan data juga dapat digunakan untuk merekayasa balik upaya pemrogram dan mengekstrak model dari sistem yang ada.

Tujuan utama dari pemodelan data adalah untuk:

• Pastikan data terwakili secara akurat, karena data apa pun yang dihilangkan dari database akan menghasilkan hasil yang salah dan pelaporan yang tidak akurat
• Bantuan untuk mendefinisikan database dan tingkat konseptual, logis dan fisik
• Bantuan untuk menentukan kunci utama dan asing, tabel relasional, dan prosedur tersimpan
• Dapatkan gambaran yang jelas untuk data dasar yang dapat digunakan pengembang saat membuat database yang sebenarnya
• Identifikasi data yang berlebihan atau hilang
• Jadikan pemeliharaan dan peningkatan infrastruktur TI lebih cepat dan lebih terjangkau

Kapan sebaiknya Anda menggunakan model data?

Model data secara tradisional dibangun selama fase analisis dan desain proyek. Ini memungkinkan Anda untuk memastikan bahwa persyaratan proyek sepenuhnya dipahami dan akan dipenuhi. Yang mengatakan, mereka juga dapat berguna nanti dalam siklus hidup data untuk merasionalisasi desain yang dibuat oleh programmer untuk tujuan tertentu.

Jenis pemodelan data

Beberapa pendekatan yang berbeda untuk pemodelan data dipengaruhi oleh jenis data yang digunakan, dan informasi yang Anda coba lihat.

Jenis-jenis pemodelan data meliputi:

• Konseptual
• Hirarki
• Rasional
• Entitas-hubungan
• Logis
• Grafik
• Fisik

Model data konseptual

Model data konseptual adalah tampilan bisnis terstruktur tingkat tinggi dari data yang diperlukan untuk melacak ukuran kinerja, mendukung proses bisnis, dan merekam peristiwa bisnis. Model ini berfokus pada identifikasi data yang digunakan bisnis tetapi bukan karakteristik fisik atau aliran pemrosesannya. Lingkup bisnis umum dari model ini digunakan sebagai titik luncur untuk diskusi di antara para pemangku kepentingan. Kelas-kelas penting dalam data dipilih dan hubungan dideskripsikan berdasarkan contoh dunia nyata yang diwakili oleh kelas-kelas tersebut.

Model data hierarkis

Dengan model data hierarkis, data diatur ke dalam struktur seperti pohon. Data disimpan sebagai catatan terpisah yang terhubung melalui tautan. Jenis pemodelan data ini mengharuskan setiap record anak hanya memiliki satu parent, meskipun record parent dapat memiliki beberapa record anak.

Model data rasional

Pendekatan pemodelan data ini mewakili database sebagai kumpulan relasi, di mana relasi adalah tabel nilai. Setiap baris dalam tabel mewakili kumpulan nilai data terkait. Ide sentral dari model relasional adalah untuk menggambarkan database sebagai kumpulan predikat atas satu set predikat berharga, menggambarkan kendala pada nilai-nilai dan kombinasi nilai.

Model data hubungan entitas

Berkaitan erat dengan model relasional, model data jenis ini menggunakan diagram untuk menggambarkan elemen-elemen dalam database dan membuatnya lebih mudah dipahami. Model hubungan entitas (model ER) menggambarkan hal-hal yang saling terkait yang menarik dalam domain pengetahuan tertentu. Entitas adalah bagian dari data, objek atau konsep tentang data yang disimpan. Hubungan adalah bagaimana data dibagi antara entitas.

Model data logis

Jenis model data ini menggambarkan data sedetail mungkin, tanpa memperhatikan implementasi fisik atau teknologi sistem manajemen basis data yang digunakan untuk menyimpan data. Model data logis mencakup semua informasi tentang entitas dan hubungan di antara mereka yang ada dalam database.

Model data grafik

Pemodelan data graf adalah proses menggambarkan domain arbitrer sebagai graf terhubung dari node dan hubungan dengan properti dan label. Ini digunakan untuk memecahkan masalah teknis dan bisnis dengan mengatur struktur data untuk database grafik.

Model data fisik

Ini adalah representasi dari desain data yang akan diimplementasikan dalam sistem manajemen basis data. Dengan menggunakan model ini, Anda menjelaskan tabel database individual, kolom komponen, dan detail hubungan dan kunci, sambil juga mempertimbangkan kinerja, alokasi sumber daya, dan akses. Dengan menggunakan pendekatan ini, Anda akan mencapai tingkat perincian tertinggi sebelum penerapan yang sebenarnya.

Keuntungan dari pemodelan data

Ada beberapa keuntungan dari pemodelan data, yang meliputi:

• Memastikan bahwa objek terwakili secara akurat
• Memungkinkan Anda untuk menentukan hubungan antara tabel, prosedur tersimpan dan kunci utama dan asing
• Membantu bisnis untuk berkomunikasi di dalam dan di seluruh organisasi
• Membantu mengenali sumber data yang akurat untuk mengisi model
• Mengizinkan bisnis untuk mendokumentasikan pemetaan data dalam proses ETL
• Kekurangan dari pemodelan data

Ada beberapa kelemahan dari pemodelan data, yang meliputi:

• Anda harus mengetahui karakteristik penyimpanan data fisik untuk mengembangkan model data.
• Sistem navigasi menggunakan pengembangan dan manajemen aplikasi yang kompleks, yang membutuhkan keterampilan tingkat lanjut.
• Perubahan kecil dalam struktur memerlukan modifikasi seluruh aplikasi.
• Tidak ada bahasa manipulasi yang ditetapkan dalam sistem manajemen basis data.