Apa sih data mining itu?
Sejarah
Konsep data mining dapat ditelusuri kembali ke tahun 1960-an, tetapi istilah “data mining” sendiri diciptakan pada tahun 1990-an oleh peneliti di Universitas California, Berkeley. Para pelopor dari data mining termasuk Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, dan Padhraic Smyth, yang merupakan salah satu yang pertama untuk mengeksplorasi penggunaan teknik pembelajaran mesin untuk menemukan pola dalam dataset besar. Mereka adalah yang membantu untuk mengembangkan alat dan metodologi data mining pertama.
Figur penting lain dalam sejarah data mining adalah:
- Arthur Samuel
Beliau dianggap sebagai ayah dari pembelajaran mesin. Dia mengembangkan program pembelajaran mandiri pertama, yang merupakan program bermain catur yang dapat meningkatkan kinerjanya sendiri dengan belajar dari kesalahannya.
Selain itu, data mining juga dipengaruhi oleh bidang statistik, dan ahli statistik seperti:
- Leo Breiman
Beliau merupakan seorang ahli statistik dan ilmuwan komputer Amerika yang telah memberikan kontribusi yang signifikan dalam bidang data mining dan pembelajaran mesin. Dia dikenal karena karyanya tentang pohon keputusan, hutan acak, dan algoritma boosting, serta penelitiannya tentang metode statistik untuk klasifikasi dan prediksi.
- Jerome Friedman
Beliau adalah seorang ahli statistik dan ilmuwan komputer Amerika yang dikenal karena kontribusinya dalam bidang data mining, pembelajaran mesin dan statistik. Dia adalah Profesor Emeritus di Universitas Stanford dan Ilmuwan Penelitian di Google Research. Dia juga adalah anggota dari American Statistical Association dan Institute of Mathematical Statistics.
Mereka memiliki kontribusi yang signifikan terhadap pengembangan teknik data mining.
Saat ini, data mining terus berkembang dan ada banyak peneliti dan praktisi yang bekerja untuk mengembangkan teknik baru, algoritma, dan alat. Bidang ini juga dikenal sebagai Penemuan Pengetahuan dalam Database (KDD), yang merupakan proses menemukan pengetahuan dari data. Ini adalah bidang multi-disiplin yang mengambil dari ilmu komputer, statistik, dan pengetahuan khusus domain.
Pengertian
Data mining adalah bidang yang sedang berkembang pesat yang memiliki potensi untuk merevolusi cara organisasi menggunakan data. Dengan menemukan pola dan wawasan secara otomatis dari set data besar, data mining dapat membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan operasinya, dan mendapatkan keunggulan kompetitif.
Salah satu aplikasi data mining yang paling umum adalah dalam bidang pemasaran. Dengan menganalisis data pelanggan, perusahaan dapat mengidentifikasi pola dalam perilaku pelanggan, seperti produk mana yang paling populer dan kampanye pemasaran yang paling efektif. Informasi ini dapat digunakan untuk meningkatkan target dari upaya pemasaran di masa depan dan meningkatkan penjualan.
Aplikasi lain dari data mining yang penting adalah dalam bidang deteksi penipuan. Dengan menganalisis set data keuangan besar, organisasi dapat mengidentifikasi pola perilaku yang mungkin menunjukkan aktivitas penipuan. Ini dapat membantu perusahaan untuk mengambil tindakan proaktif untuk mencegah penipuan, bukan menunggu terjadi dan kemudian mencoba untuk bereaksi.
Data mining juga dapat digunakan untuk meningkatkan operasi dalam berbagai industri. Misalnya, dalam bidang kesehatan, data mining dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data pasien yang dapat membantu penyedia layanan kesehatan untuk meningkatkan kualitas perawatan dan mengurangi biaya. Dalam industri manufaktur, data mining dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses produksi dan meningkatkan efisiensi rantai pasokan.
Secara keseluruhan, data mining adalah alat yang kuat yang dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan berharga dari set data besar. Namun, penting untuk diingat bahwa data mining bukanlah solusi ajaib, dan organisasi masih harus menggunakan akal sehat ketika menafsirkan hasil dan membuat keputusan berdasarkan hasil tersebut.