Mengenal Proses Data Mining dan Peluang Kerjanya di Era Digital

Data is the new oil. Begitulah ungkapan yang kerap dilontarkan pegiat industri digital. Ungkapan tersebut rasanya tak berlebihan.

Berbagai kegiatan sehari-hari, dari mulai transaksi jual-beli hingga aktualisasi diri, semuanya dilakukan melalui aplikasi dan akses internet.

Kegiatan digital tersebut meninggalkan jejak atau data yang disimpan melalui platform penyimpanan berskala besar. Kebiasaan pengguna kini dapat ditelusuri melalui proses yang dinamakan data mining atau penggalian data.

Melalui metode ini, perusahaan dapat menemukan pola atau anomali yang digunakan untuk memprediksi tren hingga kebutuhan pengguna.

Apa Itu Data Mining?

© Retail World Magazine

Teknik data mining banyak digunakan di dunia bisnis seperti perbankan dan retail, ilmu pengetahuan, serta pemerintahan.

Proses penggalian data melibatkan tiga disiplin ilmu yang meliputi tatistika, kecerdasan buatan, dan machine learning.

Jika data science berfokus pada analisis riwayat data, data mining berorientasi pada hasil yang dapat menjadi prediksi tren di masa depan.

Sebagai contoh, perusahaan retail menggunakan teknik data mining untuk mencari tahu kebiasaan belanja pelanggannya.

Setiap klik dan riwayat pencarian yang dilakukan di website disimpan di database.

Data tersebut menggambarkan pola yang nantinya dapat digunakan untuk membantu perusahaan mengelompokkan konsumen berdasarkan minat dan kebutuhan.

Proses Data Mining

© The University of Melbourne

Data mining melibatkan pemahaman tentang database dan pola pikir logis. Dikutip dari microstrategy.com, secara umum, proses data mining memiliki enam komponen sebagai berikut:

1. Pemahaman bisnis

Langkah pertama yang harus dilakukan agar data mining dapat memberikan outcome yang diinginkan adalah dengan memahami tujuan bisnis.

Tujuan tersebut bisa bermacam-macam. Ada yang dimaksudkan untuk menggaet pengguna baru. Banyak pula yang bertujuan meningkatkan nilai perusahaan.

2. Pemahaman data

Data yang diperoleh dari riwayat pengguna dikumpulkan di database khusus. Biasanya, pada proses ini, perangkat visualisasi data diperlukan untuk mencari pola. Para data specialist umumnya menggunakan perangkat Tableau, HIghCharts, atau Qlikview.

3. Persiapan data

Pemrosesan data dapat memakan waktu yang cukup banyak, tergantung besarnya data dan sumber yang disertakan dalam proses penggalian.

Untuk meningkatkan efisiensi waktu, data mining specialist mengandalkan Database Management System (DBMS).

Sistem ini dinilai lebih aman dibanding data warehouse biasa.

4. Pemetaan data

Pemahaman logis dan matematis dibutuhkan dalam proses pemetaan data. Pada tahap ini, kamu akan mulai menemukan pola berulang.

5. Evaluasi

Pola dan anomali data yang berhasil ditemukan kemudian dibandingkan dengan objektif bisnis. Selanjutnya, data scientist akan memilah data mana saja yang layak untuk di-deploy atau dibagikan.

6. Deployment

Inilah tahap akhir dalam proses data mining. Data yang berhasil dihimpun akan dibagikan ke berbagai platform operasi bisnis.

Data inilah yang nantinya digunakan product developer untuk menentukan teknik apa saja yang efektif untuk menarik konsumen.

Peluang Karier di Bidang Data Mining

© Ijeab via Freepik.com

Data mining membuka banyak peluang karier bagi para lulusan IT, Statisika, dan Matematika Terapan. Adapun beberapa titel pekerjaan di bidang ini meliputi:

Data Mining Engineer

Data mining engineer bertanggung jawab dalam pembuatan model statistika dan algoritma yang nantinya akan digunakan untuk menganalisis data berskala besar.

Kemampuan dasar yang wajib dimiliki seorang data mining engineer meliputi:

• Keahlian dalam bahasa pemrograman Phyton, Java, Ruby, PHP, dan SQL.
• Ahli dalam mengoperasikan perangkat manipulasi data seperti Matlab.
• Berpengalaman menangani teknologi Big Data seperti Hadoop dan HBase.
• Kemampuan analisis dan pemecahan masalah.

Data Scientist

Data scientist memiliki tanggung jawab untuk menganalisis dan mengolah data demi menemukan solusi dari suatu permasalahan.

Untuk menjadi data scientist, kamu harus mahir di bidang statistika agar dapat mengurai data acak menjadi lebih terstruktur.

Dengan modal keahlian statistika yang memadai, seorang data scientist akan mampu menemukan pola atau tren dari data yang jumlahnya dapat lebih dari satu juta baris.

Di samping statistika, kamu juga dianjurkan untuk memperdalam ilmu pemrograman, seperti Phyton, SQL, dan memahami seluk-beluk Big Data.

Nah, itu dia hal-hal penting seputar data mining dan prospek kerja yang harus kamu pahami. Mau tahu lebih banyak seputar informasi dunia kerja dan lowongan terbaru di bidang IT dan data?

Yuk, sign up di Glints agar jadi yang pertama tahu tentang peluang kerja terkini.