Data Mining: Proses dan Potensi Karirnya

_Data mining_ (penggalian data) telah menjadi salah satu _buzzword_ di industri digital saat ini. Seperti yang diketahui, data adalah salah satu aset berharga bagi mereka yang bekerja di industri digital. Data merupakan bentuk kebiasaan digital dari pengguna, yang dapat digunakan untuk memprediksi tren atau kebutuhan pengguna ke depannya. Di sini penggalian data adalah proses penelusuran kebiasaan digital dari pengguna internet tersebut. Mari simak lebih lengkapnya di artikel ini! ## Apa Itu Data Mining? Teknik _data mining_ termasuk praktik yang digunakan di banyak industri bisnis, mulai dari retail, ilmu pengetahuan, perbankan, bahkan pemerintahan. Proses penggalian data ini melibatkan 3 disiplin ilmu berbeda, yang meliput statistika, _artificial intelligence_, dan juga _machine learning._ Jika _data science_ memiliki fokus pada analisis riwayat data, penggalian data lebih berorientasi pada hasil yang menjadi prediksi tren atau kebutuhan pengguna di masa depan.  Misalnya, suatu perusahaan _retail_ menggunakan _data mining_ untuk menelusuri kebiasaan belanja pelanggannya. Setiap riwayat pencarian dan klik yang dilakukan pelanggan atau pengguna di _website retail_ tersebut akan tersimpan di _database_. _Database_ tersebut memberikan gambaran besar bagi pihak perusahaan _retail_ dalam mengelompokan pelanggannya berdasarkan aspek kebutuhan dan minat. ## Proses Data Mining Penggalian data sendiri pada dasarnya melibatkan pemahaman mengenai _database_ dan juga pola pikir logis. Melansir dari laman Microstrategy, terdapat 6 komponen dalam proses penggalian data ini, yang meliputi_._ ### 1\. Pemahaman Bisnis Sebelum memulai penggalian data, pemahaman yang mendalam tentang tujuan bisnis yang pelaku bisnis ingin capai adalah poin pertama yang harus kamu pahami. Tujuan bisnis ini sendiri dapat bervariasi, mulai dari menarik pengguna baru hingga meningkatkan nilai perusahaan. ### 2\. Pemahaman Data Data interaksi atau riwayat aktivitas pengguna di suatu _website_ atau _platform_ umumnya akan tersimpan dalam database khusus. Demi menemukan pola interaksi pengguna berdasarkan data interaksi sebelumnya, umumnya para penggiat industri digital atau _data specialist_ menggunakan perangkat visualisasi data tertentu. Adapun beberapa contoh perangkat visualisasi yang biasanya menjadi pilihan adalah Tableau, HighCharts, dan Qlikview. ### 3\. Persiapan Data Komponen _data mining_ selanjutnya adalah persiapan data. Persiapan atau pemrosesan data ini umumnya membutuhkan waktu yang cukup lama, tergantung pada besarnya data. Demi mengefisienkan waktu pada tahap pemrosesan data ini, umumnya _data specialist_ akan menggunakan DBMS (Database Management System). ### 4\. Pemetaan Data Pada tahap ini, pemahaman logis dan matematis diterapkan untuk menemukan pola berulang yang terdapat pada data. ### 5\. Evaluasi Di tahap evaluasi ini, pola dan anomali yang ditemukan pada proses pemetaan data sebelumnya, nanti akan dievaluasi berdasarkan tujuan bisnis. Di sini, data _scientist_ akan memilih data mana saja yang layak untuk dibagikan atau di-_deploy_. ### 6\. Deployment Komponen _data mining_ terakhir adalah _deployment_. Pada bagian ini, data yang berhasil telah dianalisis dan dikumpulkan dari proses evaluasi sebelumnya, akan dibagikan ke berbagai _platform_ operasi bisnis.  Data ini akan menjadi dasar bagi pengembang produk untuk menentukan teknik efektif dalam menarik konsumen. ## Peluang Karir di Bidang Data Mining Penggalian data tidak hanya memberikan manfaat bisnis, namun juga membuka peluang karir potensial bagi para lulusan IT dan statistika, sebagai berikut.  ### A. Data Mining Engineer Seorang Data Mining Engineer memiliki tanggung jawab dalam pembuatan model statistika dan algoritma untuk menganalisis data berskala besar. Kemampuan pemrograman, penggunaan perangkat manipulasi data, dan juga penanganan teknologi Big Data adalah keterampilan dasar untuk dapat menempati _role_ ini. ### B. Data Scientist Peluang karir lainnya di bidang penggalian data adalah Data Scientist. Data Scientist memiliki tugas menganalisis dan mengolah data, guna menemukan solusi dari suatu permasalahan.  Keahlian dalam statistika dan pemrograman, terutama dalam penggunaan bahasa pemrograman seperti Python dan SQL adalah _skill_ penting yang diperlukan untuk dapat menempati posisi ini. Baik Data Mining Engineer maupun Data Scientist, keduanya adalah profesi yang menawarkan gaji fantastis. Gaji dari kedua profesi tersebut umumnya berada di atas nominal Rp10.000.000,00 per bulannya. Jika kamu tertarik menjadi salah satu profesi di atas, bahasa pemrograman dan statistika adalah dua _skill_ utama yang harus kamu pelajari. Pasalnya, seperti yang kami singgung sebelumnya, keduanya adalah _skill_ dasar untuk dapat menempati posisi _data mining_ ini. Di sini, [Primakara University](https://primakara.ac.id/) dapat menjadi pilihan tempat belajar terbaik untuk kamu. Primakara University adalah [kampus IT terbaik di Bali](https://primakara.ac.id/blog/berita/mengungkap-kampus-it-terbaik-di-bali-stmik-primakara) yang menyediakan program dan kurikulum belajar _up to date_ sesuai dengan kebutuhan Industri hari ini. Jadi di kampus ini, kamu dapat belajar berbagai _skill_ di bidang IT yang sesuai dengan kebutuhan industri hari ini, termasuk bahasa pemrograman, manipulasi data, dan juga statistika. Selain itu, kampus ini sendiri didukung oleh tenaga pengajar yang tidak hanya fasih dalam teori, namun juga _practical skills_. Jadi, kamu akan mendapatkan pengalaman belajar yang relevan dan fleksibel. ## Tips Belajar Data Mining Bagi kamu yang berniat memulai belajar _data mining_ ini, kami juga akan membagikan beberapa tips yang dapat membantu _proses_ belajar kamu menjadi lebih efektif, sebagai berikut. ### 1\. Pelajari Bahasa Pemrograman Umum Dalam Penggalian Data Perlu kamu ketahui, terdapat 3 bahasa pemrograman umum di bidang penggalian data, yaitu SQL, Python, dan R. Oleh sebab itu, kami menyarankan agar kamu mempelajari ketiga bahasa pemrograman tersebut. Selain melalui pendidikan formal, kamu dapat mempelajari ketiga bahasa pemrograman tersebut secara otodidak. Sekarang ini, terdapat cukup banyak _website_ yang menawarkan modul pembelajaran bahasa pemrograman, seperti W3Schools. ### 2\. Pelajari Perangkat Visualisasi Data Selain mempelajari bahasa pemrograman populer di bidang _data mining_, kamu juga sebaiknya mempelajari penggunaan perangkat visualisasi data. Pasalnya, visualisasi sendiri menjadi bagian penting dalam proses analisis data, termasuk di bidang penggalian data. Dalam hal ini, kamu dapat mempertimbangkan untuk mempelajari perangkat visualisasi data _basic_ terlebih dahulu, seperti Microsoft Excel, R Grafis, dan juga Tableau. ## Telah Paham tentang Apa Itu Data Mining? Pada dasarnya, _data mining_ adalah sebuah teknik atau proses untuk menelusuri kebiasaan pengguna berdasarkan riwayat atau aktivitas pengguna di suatu _platform_ atau _website_. Data kebiasaan pengguna ini nantinya akan menjadi landasan untuk memprediksi tren atau kebutuhan pengguna. Penggalian data sendiri saat ini telah menjadi praktik umum di berbagai industri bisnis, mulai dari bisnis _retail_, bisnis jasa, perbankan, dan bahkan pemerintahan. ## FAQ **Apa tujuan dari data mining?** Menelusuri dan menganalisis data pengguna untuk memprediksi tren atau kebutuhan pengguna di masa depan. **Teknik Data mining data apa saja?** * Tracking patterns/sequencing. * Classification. * Association. * Outlier detection. * Clustering. * Regression. * Forecasting/prediction. **Berapa metode data mining?** * Naïve Bayes (NB). * k-Nearest Neighbor (k-NN). * Random Forest (RF). * Decision Stump (DS). * Decision Tree (DT). * Rule Induction (RI). * Linear Regression (LR). * Linear Discriminant Analysis (LDA). * Neural Network (NN). * Support Vector Machine (SVM). **Apa yang dimaksud dengan clustering?** _Clustering d_alam proses penggalian data merujuk pada proses pengelompokan data ke dalam beberapa _cluster data_ yang memiliki kemiripan.