Proses pengolahan data menjadi satu hal sangat penting di era persaingan bisnis yang mengharuskan mendapat informasi cepat. Informasi terkait data yang berguna dalam proses bisnis, hingga penentuan strategi kedepannya, karena itulah penggunaan penambangan data atau disebut dengan data mining sangat penting bagi kelangsungan bisnis yang berjalan.
Pesatnya penggunaan internet membuat data yang dihasilkan dalam jumlah data yang sangat besar, hal ini memberi manfaat dan bisa dipakai dalam membuat keputusan. Selain itu juga pemrosesan dengan menggunakan data tersebut. Penambangan data sebagai proses pengumpulan dan pengolahan data yang dilakukan memakai perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika.
Data mining adalah suatu proses pengumpulan informasi dan data yang penting dalam jumlah yang besar atau big data. Dalam proses ini seringkali memanfaatkan beberapa metode, seperti matematika, statistika dan pemanfaatan teknologi artificial intelligence (AI). Pengertian data mining ini juga dikenal dengan istilah lain, seperti Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan Data Analysis.
Selain itu juga ada knowledge extraction, business intelligence, data dredging, information harvesting, data archeology dan lainnya. Proses penambangan data terdiri dari beberapa tahapan dan teknik, dari adanya data cleansing (pembersihan data), integrasi data, seleksi data dan data transformation hingga evaluasi pola dalam mendapatkan informasi dari data itu.
Terdapat banyak fungsi dan manfaat yang bisa didapatkan dengan menerapkan penambangan data, pada umumnya fungsi data mining terbagi menjadi dua bagian. Yakni deskriptif dan prediktif, tetapi selain itu adanya penambangan data memiliki fungsi lain seperti asosiasi, klasifikasi, clustering, forecasting dan sequencing.
Deskriptif lebih kepada merujuk ke fungsi dalam pemahaman data, hal ini membuat pengolahnya bisa teliti lebih mendalam. Tujuan dari proses ini adalah untuk menemukan pola dan karakteristik yang terdapat pada data. Fungsi deskriptif dimanfaatkan sebagai pattern tertentu yang awalnya tidak terlihat di dalam data.
Fungsi terkait dengan proses yang nantinya digunakan untuk mengetahui pola khusus dari data yang digunakan. Pola ini bisa ditemukan dari beberapa variabel dalam data, ketika sudah menemukan pola, maka pola yang digunakan dipakai untuk memperkirakan variabel lain dan masih belum diketahui nilainya karena itu disebut fungsi prediktif.
Fungsi asosiasi adalah fungsi data mining yang dapat diproses untuk melakukan identifikasi relasi atau hubungan dari setiap data yang ada. Data ini bisa merupakan data dahulu maupun data yang didapat saat ini.
Klasifikasi dilakukan untuk sebagai cara menyimpulkan beberapa pengertian karakteristik dari suatu grup atau kelompok data. Seperti data pelanggan yang tak lagi menggunakan produk, karena menganggap produk kompetitor memberi manfaat lebih banyak dan customer value untuk para pelanggan.
Clustering merupakan fungsi yang mengarah pada proses identifikasi kelompok, kemudian produk atau barang yang memiliki karakteristik khusus. Biasanya digunakan dalam mengetahui kelompok-kelompok tertentu dalam penyebarannya.
Disebut juga dengan teknik forecasting yang dipakai untuk memperoleh gambaran mengenai nilai dari suatu data di masa mendatang, Forecasting dan peramalan ini bisa dilakukan dengan pengumpulan informasi dalam jumlah yang besar, contoh penerapan forecasting merupakan data terkait peramalan jumlah permintaan terhadap produk tertentu.
Sequencing merupakan fungsi terakhir dari data mining, proses identifikasi setiap hubungan yang berbeda dalam periode waktu tertentu. Kemudian sequencing merupakan data pelanggan ketika melakukan repeat purchase suatu produk yang terjadi atau dilakukan secara berulang pada pelanggan.
