Pahami 6 Proses Data Mining dalam Bisnis
Compas.co.id – Proses data mining dalam bisnis sudah tak bisa dipisahkan lagi dari bisnis jika ingin bisnisnya sustainable di ekosistem pasar. Para pelaku bisnis dan orang-orang yang terlibat dalam tim bisnis strategis memerlukan adanya data pasar yang reliable.
Data tersebut yang didapatkan dari proses data mining ini digunakan untuk menuntun tim bisnis dalam menghasilkan keputusan yang tepat. Keputusan yang dapat mendukung peningkatan penjualan dan perolehan market share yang lebih tinggi dari tahun sebelumnya.
Data riset pasar tahun 2022 sudah terangkum lengkap di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 yang bisa dibaca GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung saja coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Dalam artikel ini akan diulas mengenai proses data mining agar Anda mendapatkan gambaran bagaimana data mining bekerja dan bisa membantu kinerja bisnis Anda.
Definisi Data Mining
Data mining atau penambangan data adalah suatu proses pengambilan informasi penting dari big data (data dalam skala besar). Aktivitas data mining ini melibatkan beberapa disiplin ilmu seperti matematika, statistika, bahkan Artificial Intelligence (AI). Proses data mining ini umumnya dilakukan oleh seorang Data Scientist.
Proses data mining tidak serta merta mengambil data kemudian dibuat kesimpulannya begitu saja. Metode dan tahapan-tahapan dalam data mining dilakukan untuk mencari pola-pola tertentu yang biasanya tersembunyi dari big data yang ada dalam database. Oleh karena itu, mudahnya, data mining mengubah data mentah menjadi data siap pakai dalam pengambilan keputusan bisnis.
Anda ingin mendapatkan data riset pasar agar bisa meningkatkan performa bisnis di tahun 2023 ini? Sekarang Anda sudah bisa baca GRATIS Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Tujuan dilakukannya data mining adalah membuat data yang jumlahnya melimpah tersebut (big data) yang tidak memiliki makna, menjadi lebih berarti berdasarkan pola-pola dari analisis data. Data scientist dapat mengetahui trend yang tidak diketahui sebelumnya dan menggunakan trend tersebut sebagai acuan bagi brand bisnis untuk mengambil langkah selanjutnya dengan akurat.
Adapun data mining memiliki dua fungsi utama yaitu deskriptif dan prediktif. Fungsi deskriptif merupakan fungsi untuk memahami data-data yang diamati lebih jauh. Proses data mining dilakukan untuk mengetahui perilaku data tersebut.
Sedangkan fungsi prediktif adalah fungsi dimana data mining dapat memprediksi variabel lain yang belum diketahui jenis atau nilainya di dalam sebuah pola yang ditemukan.
Cara baca: Mengenal Data Mining pada Business Intelligence
Cara Kerja Proses Data Mining dalam Bisnis
1. Pemahaman bisnis
Langkah pertama yaitu memahami bisnis dengan cara menetapkan apa tujuan proyeknya agar tahu bagaimana data mining dapat mempermudah proses untuk mencapai tujuan tersebut.
2. Pemahaman data
Dilanjutkan dengan mengumpulkan data-data dari semua sumber yang ada dan menggunakan skill visualisasi data untuk eksplorasi sifat-sifat dalam data.
3. Persiapan data
Data yang dikumpulkan tersebut kemudian melalui proses data cleaning dan data transformation. Data cleaning perlu dilakukan karena data yang didapat kemungkinan masih tidak konsisten atau tidak lengkap. Sedangkan data transformation dilakukan pada data yang sudah bersih tersebut agar bisa diambil informasinya.
Dalam data transformation biasanya dilakukan beberapa hal seperti smoothing (menghilangkan noise dari data), agregasi data, generalisasi, normalisasi, dan konstruksi atribut. Tahapan transformasi ini umumnya memakan waktu cukup lama, oleh sebab itu dalam tahapan ketiga ini biasa digunakan Database Management System (DBSM) agar prosesnya bisa lebih cepat.
4. Data modeling
Model matematika digunakan dalam tahap keempat ini. Di sini menggunakan algoritma untuk mengidentifikasi pola dan menerapkan pola tersebut ke model prediktif. Selain itu akan dibuat skenario untuk menguji kualitas data dan memvalidasinya. Setelah itu baru dijalankan pada dataset yang disiapkan.
5. Evaluasi
Temuan data kemudian akan dievaluasi dan dibandingkan dengan tujuan bisnis untuk menentukan apakah dapat diimplementasikan sepenuhnya. Dalam tahap ini tidak masalah jika harus melewati beberapa kali iterasi untuk mendapatkan algoritma yang optimal yang bisa mencapai tujuan bisnis.
6. Deployment
Hasil final dari data mining dibagikan di semua bagian organisasi atau departemen bisnis yang bersangkutan.
Baca juga: 13 Bentuk Keahlian Data Analyst and Scientist yang Unik
5 Tahapan Data Mining
Pada umumnya, tahapan-tahapan dalam proses penambangan data adalah sebagai berikut:
1. Data Cleaning (Pembersihan Data)
Pada langkah pertama, harus dilakukan data cleaning terlebih dahulu. Langkah ini bertujuan untuk menghilangkan data-data yang tidak lengkap dan tidak akurat. Dalam proses ini, hal-hal yang harus dilakukan adalah memeriksa keakuratan data, serta menghapus data-data yang terdapat kesalahan di dalamnya.
Sehingga, data-data yang tersedia untuk dilanjutkan ke proses selanjutnya merupakan data-data yang akurat.
2. Data Integration (Integrasi Data)
Setelah dilakukan pembersihan data, maka langkah selanjutnya adalah mengintegrasikan data-data yang tersedia. Hal ini dilakukan agar proses penambangan data berlangsung cepat dan akurat.
3. Transformation (Transformasi Data)
Dikarenakan data memiliki format yang berbeda-beda, maka perlu dilakukan proses transformasi data untuk menyesuaikan format data dengan metode yang digunakan. Beberapa hal yang dilakukan dalam proses transformasi adalah menyesuaikan ukuran-ukuran data, mengubah data numerik ke dalam data interval, dan merekapitulasi tahapan operasional data.
4. Data Mining (Penambangan Data)
Proses penambangan data adalah proses mencari informasi yang menarik maupun pengetahuan baru dalam database yang besar tadi. Teknik dan metode yang digunakan tentunya menyesuaikan dengan tujuan dan proses penambangan data secara menyeluruh.
5. Evaluation
Pola informasi yang didapatkan dari proses penambangan data perlu disajikan dalam bentuk yang menarik dan mudah dimengerti. Hal ini dilakukan untuk mempermudah proses evaluasi, yaitu memeriksa apakah pola informasi yang didapatkan bertentangan, atau justru sejalan dengan fakta maupun hipotesis yang sudah ada.
Baca juga: 5 Top Produk Diet Detox, Flimty Fiber Kuasai Pasar!
3 Manfaat Proses Data Mining dalam Bisnis
1. Memahami konsumen lebih baik
Cepatnya perubahan tren membuat kebutuhan dan keinginan konsumen juga ikut berubah-ubah. Jika ingin brand Anda bertahan di pasar yang ketat persaingannya, terutama jika berkecimpung di industri FMCG di e-commerce, maka senantiasa menawarkan produk yang relevan adalah kewajiban.
Darimana tahunya brand selalu menawarkan produk yang sesuai dengan harapan konsumen? Tentu saja brand mengetahuinya dari data yang didapat dari proses data mining, seperti yang sudah dijelaskan di bagian atas.
Penerapan data mining ini dapat meningkatkan jumlah transaksi karena produk yang ditawarkan sangat dekat dengan harapan dan kebutuhan konsumen. Jadi jika brand dapat memahami konsumen lebih baik, tentunya hal itu berdampak langsung pada tingkat penjualan produk.
2. Biaya pengeluaran lebih tepat sasaran
Penggunaan data mining juga dapat mengatasi kebocoran pengeluaran dan berusaha agar pengeluaran perusahaan bisa optimal dan tepat sasaran. Contohnya ketika brand gencar promosi di Instagram, tapi dalam proses data mining diketahui transaksi justru paling banyak dari website. Artinya iklan di media sosial ternyata tak terlalu signifikan terhadap penjualan. Dengan begitu, brand dapat evaluasi iklannya dan alokasikan anggaran untuk optimasi website.
Anda ingin mendapatkan data riset pasar tahun 2022 agar bisa meningkatkan performa bisnis di tahun 2023 ini? Sekarang Anda sudah bisa baca GRATIS Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini
3. Meningkatkan kualitas layanan bisnis
Percuma memiliki produk terbaik tapi pelayanan konsumen tidak terbaik juga. Brand tidak akan mendapatkan positioning di e-commerce jika kualitas pelayanannya tidak baik juga. Data mining dapat memberikan insights agar stakeholder terkait membuat keputusan tepat.
Baca juga: 7 Fungsi Preprocessing pada Data Mining
2 Contoh Penerapan Data Mining dalam Bisnis
1. Finansial
Data mining yang diterapkan dalam industri finansial bermanfaat mencari pola-pola fraud yang sering terjadi dalam dunia keuangan. Demikian, perusahaan finansial dapat membuat kebijakan terkait fraud untuk melindungi nasabahnya.
2. Pemasaran
Dalam bisnis, data mining sangat mendukung pemasaran produk sebuah brand. Mulai dari mengetahui tren selera konsumen, kebutuhan, keinginan, platform e-commerce mana yang sering mereka gunakan untuk membeli produk tertentu.
Contohnya berdasarkan Indonesia FMCG E-commerce Report 2022, konsumen cenderung belanja produk Beauty and Care di Shopee dan belanja produk Kesehatan di Tokopedia.
Anda ingin mendapatkan detail informasi di atas sekaligus data riset pasar tahun 2022 agar bisa meningkatkan performa bisnis di tahun 2023 ini? Sekarang Anda sudah bisa baca GRATIS Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Anda juga bisa tanya dahulu melalui DM Instagram Compas atau hubungi Team Compas. Compas siap mendampingi brand Anda menjadi e-commerce leader di bidang FMCG tahun 2023!