Apapun tentang Data Mining dan Business Intelligence

Pengertian data mining
Data Mining atau penambangan data secara teknis dapat didefinisikan sebagai ekstraksi otomatis informasi tersembunyi dari database besar untuk tujuan analisis prediktif. Dengan kata lain, ini adalah pengambilan informasi yang berguna dari banyak data, yang juga disajikan dalam bentuk analisis untuk pengambilan keputusan tertentu.

Data mining membutuhkan penggunaan algoritma matematika dan teknik statistik yang terintegrasi dengan alat perangkat lunak. Produk akhir adalah paket perangkat lunak yang mudah digunakan yang bahkan dapat digunakan oleh non-matematikawan untuk menganalisis data yang mereka miliki secara efektif.

Data Mining digunakan dalam beberapa aplikasi seperti riset pasar, perilaku konsumen, pemasaran langsung, bioinformatika, genetika, analisis teks, deteksi penipuan, personalisasi situs web, e-commerce, perawatan kesehatan, manajemen hubungan pelanggan, layanan keuangan dan telekomunikasi.

Apa itu Business Intelligence?

Sebelum lebih jauh membahas tema ini ada baiknya menjelaskan secara singkat definisi business intelligence. Secara sederhana business intelligence adalah arena pengambilan keputusan yang lebih luas yang menggunakan data mining sebagai salah satu alatnya. Faktanya, penggunaan data mining di business intelligence membuat data menjadi lebih relevan dalam aplikasi.

Ada beberapa jenis data mining: penambangan teks, penambangan web, penambangan data jaringan sosial, database relasional, penambangan data bergambar, penambangan data audio dan penambangan data video, yang semuanya digunakan dalam aplikasi intelijen bisnis.

Beberapa alat data mining yang digunakan di business intelligence adalah: peta keputusan, perolehan informasi, probabilitas, fungsi kepadatan probabilitas, Gaussians, estimasi kemungkinan maksimum, klasifikasi Gaussian Baves, validasi silang, jaringan saraf, pembelajaran berbasis instans / berbasis kasus / berbasis memori / non-parametrik, algoritma regresi, jaringan Bayesian, model campuran Gaussian, K-means dan pengelompokan hierarki, model Markov, dan sebagainya.

Keterkaitan Data Mining dan Business Intelligence

Hubungan antara data mining dan business intelligence digunakan dalam riset pasar, riset industri, dan untuk analisis pesaing. Ini memiliki aplikasi di industri besar seperti pemasaran langsung, e-commerce, manajemen hubungan pelanggan, perawatan kesehatan, industri minyak dan gas, tes ilmiah, genetika, telekomunikasi, layanan keuangan, dan utilitas. 

Business intelligence menggunakan berbagai teknologi seperti data mining, scorecarding, gudang data, penambangan teks, sistem pendukung keputusan, sistem informasi eksekutif, sistem informasi manajemen dan sistem informasi geografis untuk menganalisis informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis.

Bagaimana Teknik dan Proses Data Mining berlangsung?

Data mining seperti namanya adalah mengekstraksi data informatif dari sumber informasi yang sangat besar. Ini seperti memisahkan setetes air dari lautan. Di sini, setetes air adalah informasi terpenting yang penting untuk bisnis Anda, dan lautan adalah basis data besar yang Anda bangun. Lantas, bagaimana prosedur dan mekanisme mengambil setetes air itu dari lautan? Berikut dibawah ini penjabarannya.

Diakui dalam Bisnis

Bisnis menjadi terlalu kreatif, dengan menghasilkan pola dan tren baru serta perilaku melalui teknik penggalian data atau analisis statistik otomatis. Setelah informasi yang diinginkan ditemukan dari database yang sangat besar, informasi tersebut dapat digunakan untuk berbagai aplikasi. Jika Anda ingin terlibat dalam fungsi lain dari bisnis Anda, Anda harus mengambil bantuan layanan penambangan data profesional yang tersedia di industri

Pengumpulan data

Pengumpulan data adalah langkah pertama yang diperlukan menuju program data mining yang konstruktif. Hampir semua bisnis membutuhkan pengumpulan data. Ini adalah proses menemukan data penting yang penting untuk bisnis Anda, memfilter, dan menyiapkannya untuk proses outsourcing data mining. Bagi mereka yang sudah memiliki pengalaman untuk melacak data pelanggan dalam sistem manajemen database, mungkin telah mencapai tujuan mereka.

Pemilihan algoritma

Anda dapat memilih satu atau lebih algoritma data mining untuk menyelesaikan masalah Anda. Anda sudah memiliki database. Anda dapat bereksperimen menggunakan beberapa teknik. Pilihan algoritme Anda bergantung pada masalah yang ingin Anda selesaikan, data yang dikumpulkan, serta alat yang Anda miliki.

Teknik Regresi

Teknik statistik paling terkenal dan tertua yang digunakan untuk data mining adalah regresi. Dengan menggunakan dataset numerik, selanjutnya mengembangkan rumus matematika yang dapat diterapkan pada data. 

Di sini mengambil data baru Anda menggunakannya ke dalam rumus matematika yang sudah ada yang dikembangkan oleh Anda dan Anda akan mendapatkan prediksi perilaku masa depan. Sekarang mengetahui penggunaannya saja tidak cukup. Anda harus belajar tentang batasan yang terkait dengannya.

Teknik ini bekerja paling baik dengan data kuantitatif kontinu seperti usia, kecepatan, atau berat. Saat mengerjakan data kategorikal seperti jenis kelamin, nama atau warna, dimana urutan tidak signifikan sebaiknya menggunakan teknik lain yang sesuai.

Teknik Klasifikasi

Ada teknik lain yang disebut teknik analisis klasifikasi yang cocok untuk kedua data kategorik maupun gabungan data kategorik dan numerik. Dibandingkan dengan teknik regresi, teknik klasifikasi dapat memproses data yang lebih luas, dan karena itu populer. Di sini seseorang dapat dengan mudah menafsirkan keluaran. Di sini Anda akan mendapatkan peta keputusan yang membutuhkan serangkaian keputusan biner.

Berlangganan update artikel terbaru via email:

Belum ada Komentar untuk "Apapun tentang Data Mining dan Business Intelligence"

Posting Komentar

Iklan Atas Artikel

Iklan Tengah Artikel 1

Iklan Tengah Artikel 2

Iklan Bawah Artikel