this is it

this is it
Chelsea FC #9

Minggu, 04 Maret 2012

APA itu Data Mining?

Data Mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data mereka. Kakas data mining meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku bisnis yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan penting. Analisis yang diotomatisasi yang dilakukan oleh data mining melebihi yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan tradisional yang sudah banyak digunakan. Data Mining dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis yang
dengan cara tradisional memerlukan banyak waktu untuk menjawabnya. Data Mining mengeksplorasi basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, mencari informasi pemrediksi yang mungkin saja terlupakan oleh para pelaku bisnis karena terletak di luar ekspektasi mereka.



Definisi Data Mining
Data mining didefinisikan sebagai satu  set teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa ke permukaan relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar. Set data yang dimaksud di sini adalah set data yang berbentuk tabulasi, seperti yang banyak diimplementasikan dalam teknologi manajemen basis data relasional. Akan tetapi, teknik-teknik data mining dapat juga diaplikasikan pada representasi data yang lain, seperti domain data spatial, berbasis text, dan multimedia (citra) . Data mining dapat juga didefinisikan sebagai “pemodelan dan penemuan polapola yang tersembunyi dengan memanfaatkan data dalam volume yang besar”

Data mining menggunakan pendekatan discovery-based dimana pencocokan pola (pattern-matching) dan algoritmaalgoritma yang lain digunakan untuk menentukan relasi-relasi kunci di dalam data yang diekplorasi. Data mining merupakan komponen baru pada arsitektur sistem pendukung keputusan (DSS) di perusahaan-perusahaan.

Ruang Lingkup Data Mining
Data mining (penambangan data), sesuai dengan namanya, berkonotasi sebagai pencarian informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar. Usaha pencarian yang dilakukan dapat dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari lahan sumbernya. Dengan tersedianya basis data dalam kualitas dan ukuran yang memadai, teknologi data mining memiliki kemampuan-kemampuan sebagai berikut:
1.Mengotomatisasi prediksi tren dan sifat-sifat bisnis. Data mining mengotomatisasi proses pencarian informasi pemprediksi di dalam basis data yang besar. Pertanyaanpertanyaan yang berkaitan dengan prediksi ini dapat cepat dijawab langsung dari data yang tersedia. Contoh dari masalah prediksi ini misalnya target pemasaran, peramalan kebangkrutan dan bentukbentuk kerugian lainnya.
2. Mengotomatisasi penemuan polapola yang tidak diketahui sebelumnya. Kakas data mining “menyapu” basis data, kemudian mengidentifikasi pola-pola yang sebelumnya tersembunyi dalam satu sapuan. Contoh dari penemuan pola ini adalah analisis pada data penjulan ritel untuk mengidentifikasi produkproduk, yang kelihatannya tidak berkaitan, yang seringkali dibeli secara bersamaan oleh kustomer. Contoh lain adalah pendeteksian transaksi palsu dengan kartu kredit dan identifikasi adanya data anomali yang dapat diartikan sebagai data salah ketik (karena kesalahan operator).

Cara Kerja Data Mining
Bagaimana tepatnya data mining “menggali” hal-hal penting yang belum diketahui sebelumnya atau memprediksi apa yang akan terjadi? Teknik yang digunakan untuk melaksanakan tugas ini disebut pemodelan. Pemodelan di sini dimaksudkan sebagai kegiatan untuk membangun sebuah model pada situasi yang telah diketahui “jawabannya” dan kemudian menerapkannya pada situasi lain yang akan dicari jawabannya. Sebagai contoh di sini diambil pencarian solusi bisnis di bidang telekomunikasi3. Ada beberapa perusahaan telekomunikasi yang beroperasi di sebuah negara dan dimisalkan pihak manajemen sebuah perusahaan bermaksud untuk menjaring kustomer baru untuk jasa layanan sambungan langsung jarak jauh (SLJJ). Pihak manajemen dapat “menghubungi” calon-calon kustomer dengan memilih secara acak kemudian menawari mereka dengan diskon khusus, dengan hasil yang kemungkinan besar kurang menggemberikan, atau dengan  memanfaatkan pengalaman-pengalaman bisnis yang saat ini sudah tersimpan di
basis data perusahaan untuk membangun sebuah model. Perusahaan ini telah memiliki banyak informasi mengenai kustomer perusahaan tersebut: umur, jenis kelamin, sejarah penggunaan fasilitas kredit dan penggunaan SLJJ. Juga sudah diketahui informasi mengenai calon-calon kustomer: umur, jenis kelamin, sejarah penggunaan fasilitas kredit, dll. Masalahnya adalah penggunaan SLJJ untuk para calon kustomer ini belum diketahui, karena mereka saat ini menjadi kustomer dari perusahaan lain. Yang dipikirkan pihak manajemen adalah mencari calon kustomer yang akan menggunakan banyak jasa SLJJ. Usaha untuk mencari jawaban masalah ini dilakukan dengan membangun sebuah model. Tabel 1 memberikan ilustrasi mengenai pembangunan model untuk menentukancalon kustomer (prospek) di sebuahgudang data.

Copas : http://tugasdatamining.blogspot.com/2010/10/apa-itu-datamining.html

1 comments: