Mengenal Data Mining pada Business Intelligence

Compas.co.id – Percepatan teknologi saat ini telah melahirkan beragam inovasi, terutama yang berkaitan dengan pengembangan bisnis ke arah digital. Guna beradaptasi dengan kondisi tersebut, banyak perusahaan tergerak untuk menjalankan business intelligence. 

Dalam implementasinya, data mining menjadi salah satu aktivitas penting pada business intelligence tersebut. Data mining menjadi kunci utama atau teknik yang paling populer dalam merancang suatu sistem pendukung keputusan cerdas dan mengaplikasikan alat maupun metode. 

Melalui data mining, perusahaan dapat mengakses berbagai informasi penting yang berguna sebagai panduan dalam menyusun strategi bisnis. Informasi seperti tren pasar, proyeksi penjualan kedepannya, produk yang sedang digemari, hingga kebiasaan konsumen merupakan data penting yang dibutuhkan tiap perusahaan. 

Ditinjau dari metodenya, data mining terdiri dari beberapa jenis. Penggunaannya pun bisa disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan. Temukan info selengkapnya terkait jenis data mining tersebut berikut ini. 

Pengertian Data Mining pada Business Intelligence

Data mining merupakan suatu proses menemukan anomali, korelasi, atau pola dalam sebuah data set yang skalanya besar untuk memudahkan prediksi hasil sehingga lebih akurat. Pengetahuan seputar data mining ini erat kaitannya dengan disiplin ilmu seperti artificial intelligence (AI), statistik, machine learning, dan teknologi database. 

Secara dasarnya, data mining dimanfaatkan perusahaan masa kini untuk mengefektifkan bisnis perusahaan dengan cara mengekstraksi data sehingga menghasilkan informasi yang membantu pengambilan keputusan secara tepat. Pengambilan keputusan secara tepat inilah yang menjadi aktivitas dalam business intelligence (BI). 

Business intelligence (BI) memanfaatkan semua data yang ada, baik yang tersebar maupun yang terintegrasi dalam sistem pusat untuk menjadi pengetahuan atau informasi dalam membuat keputusan yang tepat tersebut. 

Anda juga bisa mengambil keputusan yang tepat dengan memanfaatkan data riset pasar. Minat? Coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard dengan cara KLIK DI SINI!

Baca juga: 7 Fungsi Data Mining dalam Bisnis

5 Jenis Data Mining

1. Market Basket Analysis

Market basket analysis merupakan proses dalam menganalisis kebiasaan pelanggan ketika menyimpan item-item atau produk yang akan dibeli dengan memasukkannya ke keranjang belanjaan. 

Market basket analysis ini bertujuan untuk menemukan pola dari item-item yang sering dibeli secara bersamaan atau dalam area yang berdekatan. Selain itu, analisis tersebut juga membantu perusahaan dalam merancang penyusunan item baik dari desain, promosi, hingga sistem penjualannya. 

Melalui market basket analysis ini, sistem operasional bisnis dalam mengatur model penjualan menjadi lebih mudah dan bisa disesuaikan dengan pola customer experience. Ini sangatlah bermanfaat bagi perusahaan yang menjalankan bisnis secara digital, khususnya di e-commerce. 

Dalam penerapannya market basket analysis memiliki banyak keuntungan bagi perusahaan. Beberapa keuntungan tersebut diantaranya, meningkatkan point-of-sale, mengurangi retensi pelanggan, penempatan produk yang lebih baik hingga mendorong pangsa pasar. 

Minat data riset pasar? Coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard dengan cara KLIK DI SINI!

2. Memory-based Reasoning

Sesuai istilahnya, jenis data mining ini berupa analisis yang menggabungkan penalaran berbasis memori proses yang menggunakan satu set data. Data tersebut dimanfaatkan untuk membuat model dari prediksi atau asumsi yang telah disusun terkait objek baru yang akan diperkenalkan. 

Secara komponen dasarnya, memory-based reasoning (MBR)  terdiri dari dua, yakni berdasarkan kesamaan fungsi dan kombinasi. Pada MBR kategori kesamaan fungsi, gunanya untuk mengukur bagaimana anggota yang sama dari tiap pasangan objek satu sama lain. 

Sedangkan pada fungsi kombinasi, pemanfaatannya untuk menggabungkan hasil dari himpunan tetangga hingga sampai pada keputusan dari proses yang sedang disusun. Keunggulan dari jenis data mining ini adalah mudahnya dalam penambahan data-data baru yang tidak perlu mempertimbangan content item yang direkomendasikan. 

Sementara kelemahannya, memory-based ini memiliki masalah skalabilitas seiring meningkatkan jumlah user dan item yang digunakan. Selain itu, algoritmanya juga dipengaruhi oleh rating dari user dan performanya dapat menurut apabila datanya jarang. 

3. Cluster Detection

Cluster detection merupakan jenis data mining yang menggunakan pendekatan clustering. Clustering itu sendiri ada dua, yakni berdasarkan asumsi pertama bahwa sejumlah cluster telah tersimpan dan clustering agglomerative. 

Untuk clustering dari asumsi pertama, tujuannya agar pemecahan data masuk ke dalam cluster. Sementara clustering agglomerative, diasumsikan bahwa keberadaan tiap jumlah data telah ditetapkan cluster tertentu. Jadi, datanya dari tiap item yang keluar di cluster sendiri dengan proses yang berulang-ulang untuk menggabungkan cluster. 

Contoh penerapannya, yaitu pengelompokkan customer  ke dalam sejumlah cluster berdasarkan karakteristik kuat. Hasil dari cluster detection ini berupa data segmentasi karena membagi data ke dalam beberapa grup sesuai dengan kesamaannya. 

Baca juga: Mengenal Peran Data Query dalam Bisnis

4. Link Analysis

Link analysis merupakan data mining berupa proses pencarian dan pembangunan hubungan antar objek dalam suatu kumpulan data dan kerap disebut pula sebagai analisis keterkaitan. Link analysis termasuk salah satu turunan dari association rule mining. Jenis data mining ini mencirikan sifat dari hubungan antar dua objek yang saling terkait. 

Jenis data mining ini berguna sebagai aplikasi analisis yang mengandalkan penggunaan teori grafik untuk memperoleh kesimpulan. Link analysis juga bermanfaat bagi perusahaan yang ingin melakukan proses optimasi pada sistem bisnisnya.

Menurut Connolly dan Begg (2005), ada tiga teknik yang digunakan pada jenis data mining link analysis. Teknik tersebut, yakni association discovery, sequential pattern discovery, dan similar time sequence discovery. 

Apabila butuh data riset pasar, coba saja 30 menit Demo Compas Dashboard secara gratis dengan cara KLIK DI SINI!

5. Neural Networks

Neural networks merupakan model prediksi non linier yang menyerupai struktur jaringan neural pada makhluk hidup. Fungsi data mining ini, yaitu menurunkan pengertian dari data yang kompleks hingga yang tidak jelas agar dapat digunakan nantinya. 

Data yang berhasil diterjemahkan tersebut dapat dimanfaatkan untuk mengekstrak pola dan mendeteksi tren yang sifatnya sangat kompleks. Melalui data mining ini, perusahaan dapat memperoleh informasi seputar tren, meski skala datanya begitu kompleks. 

Selain itu, neural networks juga menawarkan sejumlah keuntungan. Keuntungan neural networks tersebut di antaranya memiliki akurasi yang tinggi, toleransi pada noise sehingga fleksibel dengan data yang sifatnya noisy, pengelolaannya mudah, dapat diimplementasikan pada hardware yang paralel, dan data neural networks dapat dilatih pada dataset dalam jumlah yang sangat besar secara iteratif. 

Neural networks dalam data mining disusun mulai dari persiapan data, rules extracting, rules assessment. Melansir dari Hermanto (2020), contoh implementasinya, semisal perusahaan memiliki database dari records ribuan calon konsumen yang ingin memesan brosur tentang produk terbaru.

Database yang digunakan dapat dibagi dalam 5 varial seperti umur, jenis kelamin, tingkat pendidikan, pendapatan, pemesanan. Dari database tersebut dapat dibangun neural networks untuk mengirimkan brosur kepada calon konsumen yang diklasifikasikan sebagai client sehingga aktivitas bisnis jadi efektif. 

Butuh data riset pasar secara akurat dan cepat? Hubungi segera Team Compas atau DM Instagram Compas. Bersama Compas, jadilah the next market leader di e-commerce!

Source: Dashboard Compas.co.id