Data mining adalah proses menganalisis sejumlah besar data untuk menemukan pola dan informasi lainnya. Ini biasanya dilakukan pada database, yang menyimpan data dalam format terstruktur. Dengan "menambang" sejumlah besar data, informasi tersembunyi dapat ditemukan dan digunakan untuk tujuan lain.
Contoh Data Mining
Perusahaan kartu kredit mungkin menggunakan data mining untuk mempelajari lebih lanjut tentang kebiasaan membeli anggotanya. Dengan menganalisis pembelian dari pemegang kartu di seluruh Amerika Serikat, perusahaan dapat menemukan kebiasaan berbelanja untuk demografi yang berbeda, seperti usia, ras, dan lokasi. Informasi ini dapat berguna dalam menawarkan promosi khusus individu. Data yang sama juga dapat mengungkapkan pola belanja di berbagai wilayah negara. Informasi ini dapat bermanfaat bagi perusahaan yang ingin mengiklankan atau memulai bisnis di negara bagian tertentu.
Layanan online, seperti Google dan Facebook, menambang sejumlah besar data untuk menyediakan konten dan iklan yang ditargetkan kepada penggunanya. Google, misalnya, mungkin menganalisis kueri penelusuran untuk menemukan penelusuran populer untuk area tertentu dan memindahkannya ke bagian atas daftar pelengkapan otomatis (saran yang muncul saat Anda mengetik). Dengan data mining aktivitas pengguna, Facebook mungkin menemukan topik populer di antara kelompok usia yang berbeda dan menyediakan iklan bertarget berdasarkan informasi ini.
Meskipun data mining umumnya digunakan untuk tujuan pemasaran, ia juga memiliki banyak kegunaan lain. Misalnya, perusahaan perawatan kesehatan dapat menggunakan data mining untuk menemukan hubungan antara gen dan penyakit tertentu. Perusahaan cuaca dapat menambang data untuk menemukan pola cuaca yang dapat membantu memprediksi peristiwa meteorologi di masa depan. Lembaga manajemen lalu lintas dapat menambang data otomotif untuk memperkirakan tingkat lalu lintas di masa depan dan membuat rencana yang sesuai untuk jalan raya dan jalan raya.
Persyaratan Data Mining
Data Mining membutuhkan dua hal — banyak data dan banyak daya komputasi. Semakin terorganisir data, semakin mudah untuk menambangnya untuk informasi yang berguna. Oleh karena itu, penting bagi setiap organisasi yang ingin terlibat dalam data mining untuk proaktif dalam memilih data apa yang akan dicatat dan bagaimana cara menyimpannya. Ketika datang untuk menambang data, superkomputer dan cluster komputasi dapat digunakan untuk memproses petabyte data.