7 Fungsi Data Mining dalam Bisnis

Compas.co.id – Data mining merupakan salah satu metode untuk memperoleh informasi dalam sekumpulan data dalam jumlah yang besar. Data mining ini biasanya dimanfaatkan untuk memeriksa basis data yang berukuran besar sehingga diperoleh informasi mengenai pola yang baru dan berguna. 

Larose (2006) dalam bukunya Discovering Knowledge in Data An Introduction to Data Mining, memaparkan, data mining merupakan sebuah proses untuk menemukan informasi penting dengan cara memilah data melalui bantuin teknologi, statistik, dan matematika. 

Lebih jelasnya, Anda bisa memahami pengertian dari data mining berdasarkan contohnya. Misalnya, pada pencarian informasi di internet itu bukanlah data mining. Tetapi, pengelompokkan informasi dari hasil pencarian seperti data penjualan, total pendapatan, dan lainnya. 

Membandingkan data laporan penjualan pada periode tertentu untuk mencari tahu kenaikan permintaan juga bukan data mining. Namun, memanfaatkan laporan penjualan tersebut untuk memprediksi output kedepannya itu baru dinamakan data mining. 

Dalam pengaplikasiannya, data mining telah banyak diimplementasikan ke dalam berbagai bidang seperti bidang bisnis. Di dunia bisnis, data mining berperan penting sebagai teknik dalam business intelligence. 

Melalui data mining, perusahaan dapat menjawab dan menganalisis masalah-masalah atau seputar pertanyaan terkait bisnis. Misalnya, “Siapakah kompetitor bisnis perusahaan saat ini?”, “Bagaimana karakteristik target konsumen perusahaan”, “Bagaimana proyeksi performa perusahaan kedepannya?”, dan seputar pertanyaan lainnya. 

Secara kebutuhan, data mining dikelompokkan dalam tujuh fungsi. Kupas penjelasan selengkapnya mengenai fungsi tersebut berikut ini atau Anda mau mencoba 30 menit Demo Compas Dashboard secara gratis dengan cara KLIK DI SINI!

7 Fungsi Data Mining dalam Bisnis

1. Deskriptif

Fungsi deskriptif dari data mining ini lebih berfokus pada pemahaman data sehingga pengolahan datanya bisa lebih teliti dan mendalam. Fungsi data mining ini bertujuan agar perusahaan bisa menemukan pola dan karakteristik dalam data. Melalui fungsi tersebut, perusahaan dapat mendeteksi data tertentu yang awalnya tidak terlihat. 

2. Prediktif

Prediktif merupakan fungsi data mining yang bermanfaat untuk menemukan pola khusus dari data yang digunakan. Atau, bisa memprediksi nilai dari atribut tertentu berdasarkan dari atribut-atribut lainnya. 

Berkaitan dengan hal tersebut, atribut yang diprediksi dikenal sebagai variabel tak bebas. Sementara, atribut yang dimanfaatkan dalam prediksi disebut variabel bebas atau explanatory.  

3. Asosiasi

Asosiasi adalah fungsi data mining yang tujuannya untuk mengidentifikasi hubungan atau relasi dari setiap data yang ada. Hal ini sejalan dengan istilahnya, asosiasi dipergunakan untuk mengenali dari setiap hubungan atau kejadian yang muncul pada data. 

Dalam pengaplikasiannya, teknik pemecahan masalah yang sering digunakan pada asosiasi ini contohnya adalah Algoritma Apriori. Contoh studi kasusnya, bisa ditemui dari aktivitas marketing seperti saat minimarket melakukan penataan produk yang dijual diurutkan berdasarkan produk terlaris. 

Asosiasi dalam data mining juga biasa dikenal sebagai market basket analysis (analisa keranjang pasar) sehingga penggunaannya erat dengan pemasaran. Sebab itu, asosiasi sering dimanfaatkan untuk mengidentifikasi produk terlaris. Dengan begitu, perusahaan dapat menemukan strategi yang tepat untuk meningkatkan atau mempertahankan penjualan dari produk tersebut. 

Baca juga: Visualisasi Data: 3 Cara Bagaimana Bercerita dengan Data Dapat Membantu Marketing Bisnis Kamu

4. Klasifikasi

Sesuai namanya, fungsi data mining ini untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan objek-objek dalam data yang memiliki kemiripan. Klasifikasi ini akan membantu proses penemuan definisi dari tiap kesamaan dari suatu kelompok atau kelas. 

Klasifikasi termasuk fungsi data mining yang umum digunakan. Dari metode tersebut, dapat diketahui perkiraan kelas dari suatu objek yang secara label belum diketahui. 

5. Clustering

Jika klasifikasi lebih mengarah pada pengelompokkan, maka clustering fungsinya untuk mengidentifikasi kelompok atau produk yang mempunyai karakteristik khusus. Hal ini akan memudahkan perusahaan untuk mengetahui persebaran pada kelompok-kelompok tertentu. 

6. Forecasting

Peramalan atau forecasting bertujuan untuk memperkirakan data seputar peramalan dari bisnis, misalnya jumlah permintaan suatu produk pada masa mendatang. Teknik forecasting dalam data mining juga membantu untuk menggambarkan nilai dari suatu data kedepannya. Ini sangatlah membantu perusahaan sebagai sumber acuan dalam merancang strategi bisnis karena ditunjang oleh data prediksi penjualan. 

Baca juga: 5 Kelebihan Digital Marketing Bisnis

7. Sequencing

Fungsi data mining ini, yaitu menemukan pola dari serangkaian kejadian atau sequence. Melalui sequencing ini, dapat diketahui urutan pola dari sebuah bisnis. Informasi ini sangatlah berguna bagi perusahaan untuk menganalisis pola customer experience. 

Dengan teknik tersebut, perusahaan dapat meninjau langkah awal perjalanan konsumen dari mengenal produk hingga berhasil melakukan pembelian (purchase). Semisal aktivitas konsumen tertahan hanya sampai pada penyimpanan produk atau segera melakukan checkout, maka perusahaan dapat menganalisis penyebabnya. Tentu saja, hal ini akan memudahkan dalam penemuan solusi bisnisnya. 

Solusi bisnis juga bisa Anda peroleh melalui analisis data riset pasar. Yuk, coba riset pasar secara GRATIS dari 30 menit Demo Compas Dashboard dengan cara KLIK DI SINI!

3 Contoh Data Mining dalam Bisnis

Lantas, bagaimana dengan penerapan data mining dalam bisnis? Implementasi data mining dalam bisnis tersebut dapat Anda pahami melalui contohnya berikut ini. 

1. Corporate Analysis 

Pada sektor perusahaan, data mining memegang peranan penting sebagai customer retention, analisis kompetitor, hingga pengontrol kualitas. Beberapa contoh kasus penerapan data mining berdasarkan corporate analysis, yaitu untuk perencanaan finansial perusahaan seperti evaluasi business asset, financial forecasting, analisis cross sectional, dan lainnya. 

Baca juga: 4 Hal Penting Dalam Perencanaan Strategis Bisnis Online yang Wajib Kamu Tahu!

2. Fraud Detection & Mining Unusual Patterns

Dalam bisnis, fraud adalah tindakan yang sangat merugikan dan sudah seharusnya dihindari tiap perusahaan. Dengan adanya data mining, perusahaan dapat mengontrol dan mengawasi setiap aktivitas bisnisnya dengan cepat dan menyeluruh sehingga fraud dapat diminimalisir. 

Untuk teknik yang digunakan, yaitu konstruksi atau clustering model yang dapat dimanfaatkan dalam analisis outlier dan penipuan. Tak hanya, fraud detection dan mining unusual patterns ini juga cocok digunakan dalam perancangan aplikasi seperti asuransi otomatis, asuransi kesehatan, dan sejenisnya. 

3. Market Analysis

Ditinjau dari segi pemasaran, data mining berperan dalam market research, penentuan target pasar, segmentasi market, cross selling, hingga proses dalam Customer Relationship Management (CRM). 

Dari data mining ini, perusahaan dapat menemukan informasi terkait hubungan antara produk penjualan dan prediksi pasar melalui teknik asosiasi. Selain itu, perusahaan juga lebih jelas memetakan dan mengidentifikasi persona konsumen sehingga strategi yang dirancang bisa tepat sasaran. 

Baca juga: 6 Marketing Tools untuk Bantu Kembangkan Bisnis Online Anda

Ujung tombak dari fungsi data mining pada umumnya adalah untuk meningkatkan penjualan produk sehingga performa bisnis perusahaan meningkat. Anda juga dapat mengimplementasikan hal tersebut dengan memanfaatkan fitur Compas Dashboard. 

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

Source: Dashboard Compas.co.id