Data Mining & Kebutuhan Bisnis

Data mining & kebutuhan bisnis

3 hal yang mendasari kebutuhan bisnis :
1. Peningkatan kapasitas produksi/layanan.
2. Penekanan biaya seefesien mungkin.
3. Keuntungan yang besar.

A. Identifikasi & perumusan / permaslahan
Industri hardware :
- Penjualan tiap bulan menurun.
- Pelanggan pindah ke competitor.

B. Analisa pencarian solusi

C. Analisa teknik-teknik implementasi masalah.

Aplikasi data mining dalam dunia bisnis :
TA. Market segmentation : menentukan level target pemasaran produk.
Ada 3 hal yang mendasari market segmentation :

1. Faktor demografi  : segmentasi pasar berdasarkan umur, pekerjaan,
gaji dan hal-hal yang sifatnya turunan class customer.

2. Faktor geografi : segmentasi pasar berdasarkan letak geografis,cuaca,iklim.
3. Faktor psikologis : menentukan segmentasi pasar berdasarkam lifestyle

B. Customer chum : mengidentifikasi costumer yang beralih ke kompetitor.

C. Fraud detection : aplikasi data mining untuk mendeteksi kekurangan yang terjadi dalam transaksi.

D. Direct marketing : aplikasi data mining digunakan untuk mengidentifikasi customer yang mempunyai prospek terhadap bisnis kita.

E. Interactive marketing : data mining digunakan untuk mengidentifikasi customer dengan promosi secara interaktif.

F. Market basket analysis : data mining digunakan untuk mengidentifikasi produk-produk / item-item yang dibeli bersamaan.

G. Trend analysis : digunakan untuk mengetahui kecenderungan/trend dari pola yang berkembang.

Dasar Data Mining

Fungsi Data Mining :

• Fungsi Deskriptif : Fungsi Data Mining yang memberikan deskriptif / gambaran dari informasi data yang tersedia.

          Cth : Produk yang sering dibeli.

• Fungsi Prediktif : Fungsi Data Mining yang memberikan prediksi / target pencapaian dari informasi sumber data.

          Cth : Prospek kerja presiden untuk 3 tahun kedepan.

Perbedaan antara Data Warehouse dengan Data Mining :

1. Teknologi Data Warehouse digunakan untuk proses analisa pada Data Mining.
2. Data Mining lebih fokus kepada data analis.

Data Mining terdiri atas beberapa ilmu yaitu :

• Database
• Statistik
• Permodelan Matematika 

Kelebihan Data Mining :

• Kemampuan dalam mengolah data dalam jumlah yang besar.
• Pencarian Data secara otomatis.

Kekurangan Data Mining :

• Kendala Database ( Garbage in garbage out ).
• Tidak bisa melakukan analisa sendiri.