DATA MINING

• DEFINISI

Data Mining merupakan serangkaian proses untuk mengali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data. 

Data mining menggunakan berbagai perangkat lunak analisis data untuk menemukan pola dan relasi data agar dapat digunakan untuk membuat prediksi denga tepat.

• MENGAPA MELAKUKAN DATA MINING

1. Sudut Pandang Komersial

• Meledaknya volume data yang dihimpun dan disimpan dalam data warehouse
• Proses komputasi yang dapat diupayakan
• Kuatnya tekanan kompetitif 

       * Dapat menyediakan yang lebih baik, layanan-layanan kastemisasi

       * Informasi menjadi produk yang berarti

  2.  Sudut Pandang Keilmuan

• Kecepatan data yang dihimpun dan disimpan (Gybte/ hour)

       * Remote sensor yang ditempatkan pada suatu satelit
       * Telescope yang digunakan untuk men-scan langit
       * Simulasi saintifik yg membangkitkan data dlam ukuran terabytes

• Teknik-teknik tradisional tidak fisibel untuk mengelolah data mentah
• Data mining untuk reduksi data ;

       * Catalogging, klassifikasi, segmentasi data
       * Membantu ilmuwan dalam melakukan formulasi hipotesis

  3.  Telekomunikasi

     Data mining digunakan untuk melihat jutaan transaksi yang masuk   dengan tujuan menambah layanan otomatis.

  4.  Astronomi

     Jet Propulsion Laboratory (JPL) di Pasadena dan Pulomar Observatory menemukan 22 quasar dengan bantuan data mining.

• KEBUTUHAN DAN KESEMPATAN UNTUK DATA MINING

1. Ketersediaan data yang melimpah, kebutuhan akan informasi (atau pengetahuan) sebagai pendukung pengambilan keputusan untuk membuat solusi bisnis dan dukungan infrastruktur di bidang TI.
2. Ketersediaann data transaksi dalam volume yang besar.
3. Informasi sebagai aset perusahaan yang penting sehingga melahirkan gudang data yang mengintegrasikan informasi dari seitem yang tersebar untuk mendukung pengambilan keputusan.
4. Ketersediaan TI dalam skala yang terjangkau dan sudah dapt diadopsi secara luas.

• ILMU YANG BERKAITAN DATA MINING

1. Database
2. Information Science (Ilmu Informasi)
3. High Performance Computing
4. Visualisasi
5. Machine Learning
6. Statistik
7. Neural Networks (Jaringan Saraf Tiruan)
8. Pemodelan Matematika
9. Information Retrieval
10. Information Extraction
11. Pengenalan Pola

Beberapa solusi yang dapat diselesaikan dengan data mining, diantaranya :

~ Menebak target sasaran

~ Melihat Pola beli pemakai dari waktu ke waktu

~ Cross Market Analysis

~ Profil Customer

~ Identitas Kebutuhan Customer

~ Menilai loyalitas Customer

~ Informasi Summary

              

•  TOOLS DATA MINING

Karakteristik-karakteristik penting dari tool data mining meliputi :

1. Data Preparation Facilities
2. Selection of data mining operation (alorithms)
3. Product scalability and performance
4. Facilities for visualization of result

Data mining tool, meliputi :

1. Information Discovery Inc. 's Dara Mining Suite
2. SAS Institute Inc. 's SAS System and Right Information System Thought