Data Mining dan Informasi Sebagai Kunci Memenangkan Persaingan Pasar

MONITORDAY.COM - Apa jadinya kalau data peserta BPJS atau data kependudukan bocor, dicuri hacker, dan dimanfaatkan oleh secara komersial atau politis? Tentu sangat merugikan khalayak khususnya mereka yang datanya digunakan untuk tindakan yang tidak bertanggung jawab. Masalah ini terkait erat dengan perkembangan big data dan data mining.  

Jika di masa lalu orang melakukan analisis strategis melalui riset dengan sampel yang relatif terbatas, maka di masa kini riset dapat dilakukan dengan memanfaatkan data yang cukup besar yang tersedia seiring perkembangan teknologi informasi. Dengan metode pengambilan data konvensional banyaknya sampel cenderung berbanding lurus dengan waktu dan biaya yang dibutuhkan oleh periset. Tidak demikian halnya ketika data dapat ditambang dari sejumlah besar informasi yang kini disebut sebagai big data.  

DI era ini kita dapat amati bahwa sebagian orang sibuk menambang mata uang kripto atau aset digital. Aktivitas penambangan virtual ini bagi orang awam sulit dibayangkan. Sebagian yang lainnya sibuk menambang data. Data terstruktur dan tidak terstruktur diolah dan dioptimalkan manfaatnya. Data menjadi sumber daya dan aset. Dan tentu saja. Ekstraksi manual pola dari data telah terjadi selama berabad-abad. Metode awal untuk mengidentifikasi pola dalam data. 

Data mining digunakan untuk analisis pasar. Misalnya berangkat dari data yang diambil dapat diolah dengan teknik pemodelan berdasarkan teori bahwa jika seorang membeli kelompok item tertentu, maka cenderung membeli kelompok item lainnya. Teknik ini memungkinkan pengecer memahami perilaku pembelian pembeli. Informasi ini dapat membantu pengecer mengetahui kebutuhan pembeli dan mengubah tata letak toko sesuai dengan itu. Dengan menggunakan analisis diferensial perbandingan hasil antara toko yang berbeda, antara pelanggan dalam kelompok demografis yang berbeda dapat dilakukan.

Aplikasi lainnya dalam bentuk Educational Data Mining, berkaitan dengan metode pengembangan yang menemukan pengetahuan dari data yang berasal dari lingkungan pendidikan. Tujuan EDM diidentifikasi sebagai prediksi perilaku belajar di masa depan siswa, mempelajari dampak dukungan pendidikan, dan memajukan pengetahuan ilmiah tentang pembelajaran. Data mining dapat digunakan oleh sebuah institusi untuk mengambil keputusan yang akurat dan juga untuk memprediksi hasil siswa. Dengan hasilnya institusi bisa fokus pada apa yang harus diajarkan dan bagaimana cara mengajarnya. Pola belajar siswa dapat diambil dan digunakan untuk mengembangkan teknik mengajar mereka.

Teknologi komputer secara dramatis meningkatkan kemampuan dalam pengumpulan data, penyimpanan, dan kemampuan memanipulasi data. Ukuran dan kompleksitas kumpulan data tumbuh pesat. Analisis data pun dituntut semakin canggih menyesuaikan dengan tuntutan masyarakat. 

Data mining adalah proses penerapan metode untuk mengungkap pola tersembunyi. dalam kumpulan data yang besar. Proses ini  menjembatani kesenjangan dari statistik terapan dan kecerdasan buatan (yang biasanya memberikan latar belakang matematika) ke manajemen basis data dengan mengeksploitasi cara data disimpan dan diindeks dalam basis data untuk menjalankan algoritma pembelajaran dan penemuan aktual secara lebih efisien, memungkinkan metode tersebut diterapkan ke kumpulan data yang semakin besar.

Secara teoritis data mining atau penambangan data adalah proses di mana organisasi mendeteksi pola dalam data untuk wawasan yang relevan dengan kebutuhan bisnis mereka. Ini penting untuk intelijen bisnis dan ilmu data. Ada banyak teknik penambangan data yang dapat digunakan organisasi untuk mengubah data mentah menjadi sesuatu yang dapat ditindaklanjuti. 

Diantara metode dan tahapan yang digunakan adalah pembersihan dan persiapan data, tracking patterns atau pola pelacakan, klasifikasi, asosiasi, deteksi outlier,  custering, regresi, prediksi, sequential patterns atau pola berurutan, pohon keputusan, teknik statistik, visualisasi, neural networks atau jaringan saraf, data warehousing, pemrosesan memori jangka panjang, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. 

Pendek kata, siapa yang mampu menambang data akan dapat memanfaatkannya sebagai sumber daya dan aset penting yang berharga. Jangan sampai kita hanya menjadi obyek dari mereka yang mencuri dan memanfaatkan data kita.