Saat ini di dunia teknologi sedang diramaikan oleh machine learning dan kecerdasan buatan atau dalam bahasa Inggrisnya Artificial Intelligence (AI), teknologi machine learning dan artificial intelligent ini mampu menolong pertumbuhan bisnis dan memilih arah bisnis di periode yang akan datang. Irisan ilmu pengetahuan dari artificial intelligent dan machine learning salah satunya yakni data mining. Data mining intinya memiliki keterkaitan yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan produksi, machine learning, statistika dan juga basis data.
Data mining yakni istilah ataupun desain yang dipakai untuk mendapatkan isu gres yang tersembunyi di dalam sebuah data yang besar, dalam proses ekstraksi dan mengidentifikasi isu potensial dan berfaedah yang tersimpan di dalam suatu data yang besar data mining memakai teknik statistika, matematika, kecerdasan produksi dan juga machine learning.
Data mining kini ini memiliki tugas penting dalam memperlihatkan informasi yang berguna untuk menentukan arah bisnis perusahaan di abad digital bahkan dengan adanya persoalan big data seperti kini ini. Pada kurun digital dan perkembangan teknologi semakin pesat perusahaan sebagai pelaku bisnis dituntut untuk selalu berinovasi dalam memperluas jangkauan usahanya dan juga menangani persaingan antar pelaku bisnis yang semakin kompetitif dan ketat untuk memasuki dan mempertahankan segmentasi pasar usahanya.
Perusahaan sebagai pelaku bisnis pastinya menginginkan bisnisnya tumbuh dan berkembangan, tetapi tidak mampu disangkal juga ada perusahaan yang menutup perusahaanya sebab tidak dapat berkompetisi dengan kompetitornya ataupun tidak menerima pasar selaku sasaran usahanya. Oleh karena itu keputusan bisnis berupa penyusunan rencana yang strategis dan sistematis dengan tujuan membentuk dan berinovasi tentang usaha yang dijalankan dalam melaksanakan acara usahanya.
Dalam mendukung keputusan bisnis peran teknologi utamanya data mining seperti diungkit sebelumnya data mining memiliki peran penting apalagi dalam beberapa kala waktu terakhir kemajuan data dalam bidang bisnis makin membengkak baik itu dari segi data kuantitas maupun penggunaanya. Data yang besar atau mampu disebut juga dengan data warehouse ini ialah data yang disimpan dari hasil penggunaan sebelum-sebelumnya. Bisa dibayangkan berapa jumlah data yang tersimpan dari hasil penggunaan dari tahun-tahun sebelumnya pastinya niscaya sungguh banyak bukan. Untuk menangani dan mengekstraksi data dalam jumlah yang sangat besar tentunya telah tidak berhubungan dengan memeriksa secara manual atau cara tradisional, maka dari itu data mining yaitu penyelesaian dari persoalan big data ini.
Data mining terbagi menjadi beberapa bab atau teknik berdasarkan fungsi dan peran yang dapat dilakukan ataupun tujuan yang mampu dihasilkan, secara garis besar data mining memiliki beberapa teknik atau bab diantaranya selaku berikut :
Secara luas teknik data mining dalam menganalisa atau menggali data mempunyai beberapa teknik lain seperti perhitungan, prediksi dan deskripsi. Teknik data mining dapat disesuaikan dengan tujuan apa yang ingin diraih atau dicapai pada dikala proses data mining kepada data yang berjumlah besar tersebut.
Tidak hanya bermanfaat untuk memperlihatkan isu atau insight bagi perusahaan sebagai pelaku bisnis, data mining juga mampu dipakai untuk kepentingan-kepentingan lain, mirip politik, contohnya PoliticaWave pernah melakukan analisa data di jejaring sosial Twitter, Facebok berkaitan dengan pemilihan gubernur di Jawa Barat. Untuk kepentingan kesehatan misalkan evaluasi data terhadap jenis makanan yang dimakan terhadap salah satu penyakit tertentu.
Selain itu hasil data mining pernah kita rasakan pada iklan di sosial media atau di internet, terkadang iklan-iklan tersebut sesuai atau berkaitan dengan apa yang kita telusuri internet, situs yang dikunjungi ataupun produk yang pernah kita kunjungi di marketplace. Iklan-iklan yang tampil di sosial media atau di internet tersebut pastinya hasil proses pengolahan data mining tentang data-data riwayat kita saat menjelajah di internet sehingga iklan-iklan yang dimunculkan berkaitan karena mempunyai keterkaitan dengan apa yang kita telusuri di internet sebelumnya sehingga iklan tersebut sesuai dengan segmentasi pasar yang dipilih dan memajukan peluangiklan tersebut diklik. Data-data yang dikumpulkan hasil dari pencarian atau menjelajah di internet disimpan sebagai anonim untuk tetap mempertahankan privasi penggunanya.
Data mining memang mempunyai tugas yang cukup sentral bagi perusahaan selaku pelaku bisnis selain selaku pendukung informasi dalam mendukung keputusan usahanya juga menawarkan informasi yang bisa meningkatkan intensitas acara usahanya, seperti penerapan data mining pada marketplace yang mengusulkan produk-produk yang memiliki potensi untuk dibeli secara serempak oleh pembeli, dengan begitu dibutuhkan maka semakin banyak pembeli yang membeli produk lain dari produk hasil anjuran tersebut sehingga marketplace tersebut dapat terus berkembang dan tumbuh bisnisnya.
Data mining memperlihatkan solusi tentang persoalan big data atau data yang menumpuk sungguh banyak yang terlihat tidak berharga dan tidak berfaedah alasannya tidak dimengerti informasi apa yang ada di dalamnya sebab belum dianalisis dan digali data tersebut untuk menciptakan sebuah informasi gres yang bermanfaat dan berharga proses ekstraksi berita atau wawasan gres perlu menggunakan desain data mining semoga lebih singkat, efisien dan efektif dibanding dianalisa secara tradisional dikarenakan jumlah data yang begitu sungguh banyak.
Setiap data pastinya berguna alasannya tanpa data tak akan ada isu, sudah sebaiknya setiap data yang dikumpulkan terjaga kerahasiaanya untuk tetap menjaga kenyamanan pengguna perihal hak privasinya. Sumber https://blogbugabagi.blogspot.com/
 |
| Sumber : Pexels |
Data Mining
Data mining yakni istilah ataupun desain yang dipakai untuk mendapatkan isu gres yang tersembunyi di dalam sebuah data yang besar, dalam proses ekstraksi dan mengidentifikasi isu potensial dan berfaedah yang tersimpan di dalam suatu data yang besar data mining memakai teknik statistika, matematika, kecerdasan produksi dan juga machine learning.Data mining kini ini memiliki tugas penting dalam memperlihatkan informasi yang berguna untuk menentukan arah bisnis perusahaan di abad digital bahkan dengan adanya persoalan big data seperti kini ini. Pada kurun digital dan perkembangan teknologi semakin pesat perusahaan sebagai pelaku bisnis dituntut untuk selalu berinovasi dalam memperluas jangkauan usahanya dan juga menangani persaingan antar pelaku bisnis yang semakin kompetitif dan ketat untuk memasuki dan mempertahankan segmentasi pasar usahanya.
Perusahaan sebagai pelaku bisnis pastinya menginginkan bisnisnya tumbuh dan berkembangan, tetapi tidak mampu disangkal juga ada perusahaan yang menutup perusahaanya sebab tidak dapat berkompetisi dengan kompetitornya ataupun tidak menerima pasar selaku sasaran usahanya. Oleh karena itu keputusan bisnis berupa penyusunan rencana yang strategis dan sistematis dengan tujuan membentuk dan berinovasi tentang usaha yang dijalankan dalam melaksanakan acara usahanya.
Dalam mendukung keputusan bisnis peran teknologi utamanya data mining seperti diungkit sebelumnya data mining memiliki peran penting apalagi dalam beberapa kala waktu terakhir kemajuan data dalam bidang bisnis makin membengkak baik itu dari segi data kuantitas maupun penggunaanya. Data yang besar atau mampu disebut juga dengan data warehouse ini ialah data yang disimpan dari hasil penggunaan sebelum-sebelumnya. Bisa dibayangkan berapa jumlah data yang tersimpan dari hasil penggunaan dari tahun-tahun sebelumnya pastinya niscaya sungguh banyak bukan. Untuk menangani dan mengekstraksi data dalam jumlah yang sangat besar tentunya telah tidak berhubungan dengan memeriksa secara manual atau cara tradisional, maka dari itu data mining yaitu penyelesaian dari persoalan big data ini.
Data mining terbagi menjadi beberapa bab atau teknik berdasarkan fungsi dan peran yang dapat dilakukan ataupun tujuan yang mampu dihasilkan, secara garis besar data mining memiliki beberapa teknik atau bab diantaranya selaku berikut :
1. Classification
Klasifikasi ialah teknik data mining dengan meninjau pada kelakuan dan atribut dari golongan data yang sudah didefinisikan. Teknik ini mampu mendapatkan klasifikasi pada data gres dengan memanipulasi data yang ada dan menggunakan jadinya untuk memberikan sejumlah aturan klasifikasi. Salah satu acuan sistem pembagian terstruktur mengenai yang cukup populer ialah Decision Tree dikarenakan mudah untuk diinterpretasi.2. Association
Asosiasi merupakan teknik data mining yang dipakai dalam mengetahui teladan dari kejadian-peristiwa atau peristiwa dimana hubungan perkumpulan timbul pada setiap insiden. Salah satu pola sistem asosiasi yang cukup terkenal adalah Apriori sebab mampu memeriksa kemungkinan seseorang untuk membeli item atau produk secara bersamaan jika dalam sebuah perniagaan.3. Clustering
Pengklusteran merupaka teknik data mining yang dipakai dalam menganalisa pengelompokan kepada data sehingga item mampu dibagi menjadi beberapa kalangan menurut hukum yang ditemukan pada proses mining, mungkin terkesan mirip dengan penjabaran, hanya saja pada pengklusteran pengelompokan belum didefinisikan. Salah satu teladan metode ckustering yang cukup terkenal seperti tata cara neural network, K-Means dan lain sebagainya.Secara luas teknik data mining dalam menganalisa atau menggali data mempunyai beberapa teknik lain seperti perhitungan, prediksi dan deskripsi. Teknik data mining dapat disesuaikan dengan tujuan apa yang ingin diraih atau dicapai pada dikala proses data mining kepada data yang berjumlah besar tersebut.
Tidak hanya bermanfaat untuk memperlihatkan isu atau insight bagi perusahaan sebagai pelaku bisnis, data mining juga mampu dipakai untuk kepentingan-kepentingan lain, mirip politik, contohnya PoliticaWave pernah melakukan analisa data di jejaring sosial Twitter, Facebok berkaitan dengan pemilihan gubernur di Jawa Barat. Untuk kepentingan kesehatan misalkan evaluasi data terhadap jenis makanan yang dimakan terhadap salah satu penyakit tertentu.
Penerapan Data Mining
Secara tidak sadar mungkin kita pernah merasakan imbas atau manfaat dari proses data mining, seperti misalkan dikala kita berbelanja salah satu produk secara daring pada salah satu marketplace maka kita akan disarankan beberapa produk-produk yang berkaitan dengan produk yang hendak kita beli. Produk yang diusulkan oleh penyuplaimarketplace tersebut tidak cuma asal nebak saja, tetapi berdasarkan data-data transaksi pemasaran sebelum-sebelumnya yang dianalisa dan dimasak kembali dengan data mining sehingga ditemukan gosip baru yang berguna. Misalkan info yang dihasikan bahwa dari data-data sebelumnya produk sikat gigi sering dibeli secara serentak dengan produk pasta gigi, maka nanti ketika ada pembeli yang mau membeli sikat gigi tata cara akan menawarkan saran berbentukproduk pasta gigi dan produk lain yang mempunyai potensi untuk dibeli secara serempak bersama sikat gigi.Selain itu hasil data mining pernah kita rasakan pada iklan di sosial media atau di internet, terkadang iklan-iklan tersebut sesuai atau berkaitan dengan apa yang kita telusuri internet, situs yang dikunjungi ataupun produk yang pernah kita kunjungi di marketplace. Iklan-iklan yang tampil di sosial media atau di internet tersebut pastinya hasil proses pengolahan data mining tentang data-data riwayat kita saat menjelajah di internet sehingga iklan-iklan yang dimunculkan berkaitan karena mempunyai keterkaitan dengan apa yang kita telusuri di internet sebelumnya sehingga iklan tersebut sesuai dengan segmentasi pasar yang dipilih dan memajukan peluangiklan tersebut diklik. Data-data yang dikumpulkan hasil dari pencarian atau menjelajah di internet disimpan sebagai anonim untuk tetap mempertahankan privasi penggunanya.
Data mining memang mempunyai tugas yang cukup sentral bagi perusahaan selaku pelaku bisnis selain selaku pendukung informasi dalam mendukung keputusan usahanya juga menawarkan informasi yang bisa meningkatkan intensitas acara usahanya, seperti penerapan data mining pada marketplace yang mengusulkan produk-produk yang memiliki potensi untuk dibeli secara serempak oleh pembeli, dengan begitu dibutuhkan maka semakin banyak pembeli yang membeli produk lain dari produk hasil anjuran tersebut sehingga marketplace tersebut dapat terus berkembang dan tumbuh bisnisnya.
Data mining memperlihatkan solusi tentang persoalan big data atau data yang menumpuk sungguh banyak yang terlihat tidak berharga dan tidak berfaedah alasannya tidak dimengerti informasi apa yang ada di dalamnya sebab belum dianalisis dan digali data tersebut untuk menciptakan sebuah informasi gres yang bermanfaat dan berharga proses ekstraksi berita atau wawasan gres perlu menggunakan desain data mining semoga lebih singkat, efisien dan efektif dibanding dianalisa secara tradisional dikarenakan jumlah data yang begitu sungguh banyak.
Setiap data pastinya berguna alasannya tanpa data tak akan ada isu, sudah sebaiknya setiap data yang dikumpulkan terjaga kerahasiaanya untuk tetap menjaga kenyamanan pengguna perihal hak privasinya. Sumber https://blogbugabagi.blogspot.com/
EmoticonEmoticon